Процессы цифровизации трансформируют сферу образования, способствуя внедрению искусственного интеллекта и формированию новых подходов к обучению, что о актуализирует исследование возможностей повышения результатов обучения с помощью персонализированных адаптивных систем. Цель статьи – оценить влияние искусственного интеллекта на образовательные процессы и эффективность персонализированных адаптивных систем обучения в повышении академических достижений. Авторами проведен анализ позиций зарубежных и отечественных исследователей относительно применения искусственного интеллекта в образовании и его влияния на персонализацию учебного процесса. Особое внимание уделяется оценке использования адаптивных технологий для индивидуализации обучения, их перспективам, а также положительным и отрицательным последствиям. В статье используется качественная методология, основанная на систематическом обзоре отечественной и зарубежной литературы, в которой рассматриваются термины «искусственный интеллект», «персонализированное обучение». Для этого использовались три базы данных: WOS, Scopus, РИНЦ. Авторами статьи представлена подробная информация о последних научных исследованиях, посвященных внедрению искусственного интеллекта в образовательные системы и их влиянию на улучшение результатов обучения. Авторами проведена оценка зависимости факторов, влияющих на внедрение искусственного интеллекта в сферу образования. Представленный в статье анализ методов искусственного интеллекта и программных алгоритмов их реализации, а также индексов оценки степени внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере образования, стал основой для проведения прогнозирования ключевых тенденций развития адаптивных систем обучения до 2035 года. Разработаны рекомендации по оптимизации процесса внедрения искусственного интеллекта в образование, направленные на повышение качества обучения и решение приоритетных задач в условиях цифровой трансформации образовательной сферы.

Качество обучения, цифровая трансформация образовательной сферы, искусственный интеллект, персонализированное обучение, адаптивные системы, результаты обучения, EdTech, машинное обучение, анализ данных.