ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ИНКЛЮЗИВНОМ ОБРАЗОВАНИИ: БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ, ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ЭТИЧЕСКИХ ВЫЗОВОВ
DOI:
https://doi.org/10.46991/educ-21st-century.v8.i1.129Ключевые слова:
искусственный интеллект, инклюзивное образование, доступность, равенство в образовании, персонализированное обучение, ассистивные технологии, библиометрический анализАннотация
Данное исследование изучает многогранную роль искусственного интеллекта (ИИ) в инклюзивном образовании, фокусируясь на выявлении глобальных исследовательских тенденций, тематических структур и возникающих технологических вызовов. Поскольку инструменты ИИ и генеративные алгоритмы становятся все более встроенными в современные образовательные контексты, всестороннее понимание их значения для инклюзии в классе, доступности и системного равенства стало необходимым для устойчивого развития. В исследовании применяется строгий дизайн библиометрического исследования, анализирующий 426 рецензируемых документов, индексируемых в базе данных Scopus, для систематического картирования интеллектуальной и концептуальной архитектуры данной области во времени. Используя программу VOSviewer для продвинутого анализа совместной встречаемости ключевых слов и визуализации плотности сети, исследование выделяет пять доминирующих тематических кластеров: вычислительные структуры ИИ, адаптивные педагогические практики, разнообразие учащихся в специальном образовании, доступность системы и цифровое равенство, а также инфраструктура образовательных технологий. Эмпирические результаты выявляют значительную, ускоренную конвергенцию между технологическими инновациями и инклюзивной педагогикой, особенно в рамках парадигм персонализированного обучения и проектирования ассистивных интерфейсов. Однако обобщенная литература одновременно подчеркивает серьезные этические опасения, в частности, алгоритмическую предвзятость, уязвимости конфиденциальности данных и усиление цифрового разрыва. Исследование вносит вклад в академическую литературу, предоставляя теоретически обоснованное, структурированное картирование текущей научной мысли и определяя четкие направления для будущих исследований. Оно предлагает критически важные, основанные на доказательствах выводы для педагогов и политиков, стремящихся ответственно использовать ИИ для создания действительно справедливой, адаптивной и преобразующей учебной среды.
Скачивания
Библиографические ссылки
Ainscow, M. (2020). Promoting inclusion and equity in education: Lessons from international experiences. Nordic Journal of Studies in Educational Policy, 6(1), 7–16. https://doi.org/10.1080/20020317.2020.1729587
Ainscow, M., & César, M. (2006). Inclusive education ten years after Salamanca: Setting the agenda. European Journal of Psychology of Education, 21(3), 231–238. https://doi.org/10.1007/BF03173412
Bozkurt, A., Karadeniz, A., Baneres, D., Guerrero-Roldán, A. E., & Rodríguez, M. E. (2021). Artificial intelligence and reflections from the educational landscape: A review of AI studies in half a century. Sustainability, 13(2), Article 800. https://doi.org/10.3390/su13020800
CAST. (2024). Universal Design for Learning guidelines version 3.0. https://udlguidelines.cast.org
Celik, I. (2023). Towards intelligent-TPACK: An empirical study on teachers’ professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138, Article 107468. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468
Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of artificial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616–630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union.
Florian, L. (2014). What counts as evidence of inclusive education? European Journal of Special Needs Education, 29(3), 286–294. https://doi.org/10.1080/08856257.2014.933551
Florian, L., & Black-Hawkins, K. (2011). Exploring inclusive pedagogy. British Educational Research Journal, 37(5), 813–828. https://doi.org/10.1080/01411926.2010.501096
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542–570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang, H. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
Mustafa, M. Y., Tlili, A., Lampropoulos, G., Huang, R., Jandrić, P., Zhao, J., Salha, S., Xu, L., Panda, S., Kinshuk, López-Pernas, S., & Saqr, M. (2024). A systematic review of literature reviews on artificial intelligence in education (AIED): A roadmap to a future research agenda. Smart Learning Environments, 11, Article 59. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00350-5
Norwich, B. (2014). Changing policy and legislation and its effects on inclusive and special education: A perspective from England. British Journal of Special Education, 41(4), 403–425. https://doi.org/10.1111/1467-8578.12079
OECD. (2023). Opportunities, guidelines and guardrails for effective and equitable use of AI in education. In OECD digital education outlook 2023. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-digital-education-outlook-2023_c74f03de-en/full-report/opportunities-guidelines-and-guardrails-for-effective-and-equitable-use-of-ai-in-education_2f0862dc.html
OECD. (2025). The potential impact of artificial intelligence on equity and inclusion in education (OECD Education Working Papers). OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/the-potential-impact-of-artificial-intelligence-on-equity-and-inclusion-in-education_15df715b-en.html
Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, Article 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
Rose, D. H., & Meyer, A. (2002). Teaching every student in the digital age: Universal design for learning. Association for Supervision and Curriculum Development.
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. John Wiley & Sons.
Sharma, U., Loreman, T., & Macanawai, S. (2016). Factors contributing to the implementation of inclusive education in Pacific Island countries. International Journal of Inclusive Education, 20(4), 397–412. https://doi.org/10.1080/13603116.2015.1081636
UNESCO. (1994). Salamanca Statement and Framework for Action on Special Needs Education. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000098427
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Sofia Cardim, Ana Maia Fernandes
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
