Штучний інтелект у людиноцентричній архітектоніці Освіта 5.0: математичне моделювання та гібридна оптимізація персоналізованих траєкторій навчання у підготовці фахівців з комп’ютерних наук

Стаття присвячена комплексному дослідженню трансформації архітектоніки освітнього процесу в умовах переходу від технологічно-орієнтованої парадигми «Освіта 4.0» до людиноцентричної концепції «Освіта 5.0». У роботі обґрунтовано, що сучасний етап розвитку вищої освіти, зокрема за спеціальністю F3 «Комп’ютерні науки», потребує перегляду ролі штучного інтелекту (ШІ) – від інструменту автоматизації рутинних завдань до повноцінного ко-креатора індивідуалізованого навчального середовища. Проведено ґрунтовний порівняльний аналіз концепцій «Освіта 4.0» та «Освіта 5.0», що дозволило виявити ключовий зміст трансформації: перехід від фокуса на інтелектуальному коефіцієнті (IQ) та цифровій ефективності до розвитку емоційного інтелекту (EQ), критичного мислення та етичної відповідальності в умовах сталого розвитку. Наукова новизна дослідження полягає у формалізації архітектоніки навчання відповідно до концепції «Освіта 5.0» як багаторівневої системи, де технічна компонента інтегрується з гуманістичними цілями. Запропоновано та детально описано математичну модель планування персоналізованої траєкторії навчання (Personalized Learning Path Planning, PLPP), яка базується на апараті марковських процесів прийняття рішень (MDP). Модель враховує не лише когнітивні досягнення здобувача, а і його динамічний психоемоційний стан та рівень залученості, що дозволяє мінімізувати когнітивне перевантаження та запобігати академічному вигоранню. Технічну реалізацію моделі забезпечено розробленим гібридним алгоритмом адаптивної оптимізації (ALPOA), що поєднує механізми генетичних алгоритмів для глобального пошуку оптимальних послідовностей контенту та метод ройового інтелекту для тонкого налаштування параметрів взаємодії в реальному часі. У статті подано мультиагентну архітектуру інтелектуальної освітньої системи, яка включає спеціалізовані класи агентів: педагогічного, моделювання користувача, контент-менеджменту та етичного контролю. Особливу увагу приділено впровадженню технологій пояснюваного штучного інтелекту (XAI), що забезпечує прозорість алгоритмічних рекомендацій та підвищує рівень довіри між студентом, викладачем та інтелектуальною системою. Практична значущість роботи підтверджується розробкою рекомендацій щодо модернізації навчальних планів закладів вищої освіти (ЗВО) України в контексті вимог «Індустрії 5.0», що передбачає впровадження імерсивних технологій та предиктивної аналітики для підвищення якості підготовки фахівців. Обсяг анотації відповідає вимогам щодо глибини розкриття мети, методів та результатів дослідження, забезпечуючи цілісне уявлення про запропоновані наукові та технічні рішення. The article is devoted to a comprehensive study of the transformation of the architectonics of the educational process in the context of the transition from the technology-oriented paradigm “Education 4.0” to the human-centric concept “Education 5.0”. It substantiates that the current stage of higher education development, particularly within the specialty F3 “Computer Science”, requires a reconsideration of the role of artificial intelligence (AI) – from a tool for automating routine tasks to a full-fledged co-creator of an individualized learning environment. A thorough comparative analysis of the concepts of “Education 4.0” and “Education 5.0” is conducted, which makes it possible to identify the core essence of the transformation: a shift from a focus on intelligence quotient (IQ) and digital efficiency toward the development of emotional intelligence (EQ), critical thinking, and ethical responsibility under conditions of sustainable development. The scientific novelty of the study lies in the formalization of the architectonics of Education 5.0 as a multilevel system in which the technical component is integrated with humanistic goals. The authors propose and describe in detail a mathematical model for Personalized Learning Path Planning (PLPP), based on the framework of Markov Decision Processes (MDP). The model accounts not only for the learner’s cognitive achievements but also for their dynamic psycho-emotional state and level of engagement, enabling the minimization of cognitive overload and the prevention of academic burnout. The technical implementation of the model is ensured by a developed hybrid adaptive optimization algorithm (ALPOA), which combines genetic algorithm mechanisms for global search of optimal content sequences with swarm intelligence methods for fine-tuning interaction parameters in real time. The article presents a multi-agent architecture of an intelligent educational system that includes specialized classes of agents: pedagogical, user modeling, content management, and ethical control. Particular attention is paid to the implementation of explainable artificial intelligence (XAI) technologies, which ensure transparency of algorithmic recommendations and increase the level of trust among students, instructors, and the intelligent system. The practical significance of the work is confirmed by the development of recommendations for modernizing the curricula of higher education institutions in Ukraine in the context of “Industry 5.0” requirements, which involve the introduction of immersive technologies and predictive analytics to improve the quality of specialist training. The scope of the abstract meets the requirements for the depth of disclosure of the research objectives, methods, and results, providing a holistic view of the proposed scientific and technical solutions.

Keywords

освіта 5.0, штучний інтелект, архітектоніка навчання, персоналізована траєкторія, математична модель, мультиагентні системи, алгоритми оптимізації, людиноцентричність, комп’ютерні науки, education 5.0, artificial intelligence, learning architectonics, personalized learning trajectory, mathematical model, multi-agent systems, optimization algorithms, human-centricity, computer science

Citation

Штучний інтелект у людиноцентричній архітектоніці Освіта 5.0: математичне моделювання та гібридна оптимізація персоналізованих траєкторій навчання у підготовці фахівців з комп’ютерних наук / Гладченко О. В., Ратушняк Т. В., Красюк Ю. М., Головко Н. Р. // Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки : наук. журн. / М-во освіти і науки України, Херсон. держ. аграр.-екон. ун-т ; [редкол.: Дзюндзя О. В. (голов. ред.) та ін.]. – Одеса : Вид. дім «Гельветика», 2026. – № 2, ч. 1. – С. 66–78.