# 2025 Universitatea Comrat: Modalități de utilizare a inteligenței artificiale în învățământul universitar hybrid

Adrian A Adăscăliței

► To cite this version:

Adrian A Adăscăliței. 2025 Universitatea Comrat: Modalități de utilizare a inteligenței artificiale în învățământul universitar hybrid. Conferința "Știință, educație, cultură" conferință științifico-practică internațională, Comrat, Moldova, 1 ianuarie 2025, Universitatea de Stat din Comrat, MD, Aug 2025, Comrat, MD, Moldova. pp.358-368, 10.5281/zenodo.15176683. hal-05205651

HAL Id: hal-05205651

https://hal.science/hal-05205651v1

Submitted on 10 Aug 2025

**HAL** is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire **HAL**, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Public Domain
CZU 378: 004.8

MODALITĂȚI DE UTILIZARE A INTELIGENȚEI ARTIFICIALE ÎN ÎNVĂȚĂMÂNTUL UNIVERSITAR HYBRID

Adrian A. Adăscăliței

profesor, doctor

Universitatea Tehnică "Gh. Asachi", Iași, România

Academia de Științe Tehnice din România

e-mail: adrian.adascalitei@academic.tuiasi.ro

orcid id: 0000-0001-7148-3343

**Abstract.** Education in the 21st century faces a few challenging tasks, including training in mobile and ubiquitous environments that use ICT, and improving teaching processes associated with online and face-to-face teaching. Teachers and students should take advantage of the potential of AI-based computing tools. This review article presents a brief review of the literature on the possible applications and functionalities of artificial intelligence in education and briefly presents proposed models for integrating artificial intelligence into teaching and learning processes, based on sound didactic and pedagogical principles. Based on these models can be created more flexible, personalized, and sustainable learning environments. The integration of artificial intelligence in education requires a pedagogical approach in which not only algorithms, but also appropriate emotions and values converge.

**Keywords:** Artificial intelligence, education, didactics, pedagogy, sustainability.

**Introducere**

Educația în secolul 21 se confruntă cu câteva sarcini dificile, inclusiv formarea în medii mobile și omniprezente care utilizează TIC și îmbunătățirea proceselor de predare asociate cu predarea online și față în față. Profesorii și elevii ar trebui să profite de potențialul instrumentelor de calcul bazate pe inteligență artificială. Acest articol de revizuire prezintă o scurtă trecere în revistă a literaturii privind posibilele aplicații și funcționalități ale inteligenței artificiale în educație și prezintă pe scurt modele propuse pentru integrarea inteligenței artificiale în procesele de predare și învățare, bazate pe principii didactice și pedagogice solide. Pe baza acestor modele pot fi create medii de învățare mai flexibile, personalizate și durabile. Integrarea inteligenței artificiale în educație necesită o abordare pedagogică în care converg nu numai algoritmii, ci și emoțiile.

În prezent, IA se referă la sisteme care utilizează tehnologii precum extragerea datelor, viziunea computerizată, recunoaștere limbajului, generarea limbajului natural, învățarea automată, învățarea profundă pentru a colecta sau utiliza date și pentru a prezice, recomanda sau decide, cu diferite niveluri de autonomie, cea mai bună acțiune de realizat (Eurostat, 2021). Inteligența artificială se poate baza pe sisteme pur software, de exemplu:

1. Chatbots și asistenți virtuali bazați pe procesarea limbajului natural;

2. Sisteme de recunoaștere facială bazate pe sisteme de recunoaștere vizuală sau lingvistică;

3. Software pentru traducere automată;

4. Analiza datelor bazată pe învățarea automată (machine learning); și

5. Rețele neuronale pentru învățare aprofundată etc.
Utilizarea Inteligenței artificiale (IA) în educație se bazează pe două principii cheie:

(1) "Autonomie": Capacitatea de a îndeplini sarcini în situații complexe fără îndrumare constantă din partea utilizatorului și

(2) "Adaptabilitate": Capacitatea de a îmbunătăți execuția sarcinilor învățând din experiență.

Aceste două concepte sunt principii fundamentale atunci când se definește un model pedagogic care oferă un răspuns adecvat la diferitele propuneri actuale și viitoare bazate pe inteligența artificială. Nu există nicio îndoială că obiectivul viitor se va baza pe cum să ne gândim la modalități mai bune de a integra AI în educație.

Pedagogia secolului XXI trebuie să-și adapteze principiile la noile realități sociale și tehnologice ale zilei și să caute să ofere soluții și propuneri care să vizeze în ultimă instanță îmbunătățirea proceselor de predare-învățare și dezvoltarea abilităților și cunoștințelor de care studenții de astăzi au nevoie pentru a reuși în viața lor personală și profesională. Profesorii din secolul 21 se confruntă cu o serie de provocări în ceea ce privește didactica și metodele care urmează să fie extinse atât în mediile de predare față în față, cât și în cele online, unde granițele devin din ce în ce mai neclare. În acest sens, propunerile incipiente ale inteligenței artificiale pot fi văzute ca fiind pline de speranță, dar și poate îngrijorătoare, cu probleme legate de protecția datelor, emoții și sustenabilitate etc. Prin urmare, este necesar să regândim modelul didactic și pedagogic în care să sprijinim utilizarea tehnologiei, atât în interiorul, cât și în afara sălii de clasă. Tehnologia singură nu oferă îmbunătățiri în educație, fără o componentă didactică puternică, iar propunerile bazate pe IA vor necesita, prin urmare, modificări didactice semnificative.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1. O viziune conceptuală a inteligenței artificiale</figcaption></figure>

Educația STEAM este o abordare a predării materiilor STEAM (știință, tehnologie, inginerie și matematică) care încorporează abilități artistice precum gândirea creativă și designul. Numele derivă din acronimul STEM, cu un A adăugat pentru a reprezenta arta. Programele STEAM își propun să-i învețe pe studenți să inoveze, să gândească critic și să folosească ingineria sau tehnologia în proiecte imaginative sau abordări creative ale problemelor din lumea reală, în timp ce se bazează pe cunoștințele studenților despre matematică și științe.

## 1. Utilizarea inteligenței artificiale în educație

Aplicarea inteligenței artificiale în educație creează noi abordări ale învățării și predării în mediile academice.

AI în educație înseamnă utilizarea inteligenței computerizate pentru a ajuta profesorii și studenții și pentru a face sistemul educațional mult mai bun și eficient. Instrumentele AI sunt și vor fi disponibile în viitor în sistemul educațional, influențând modul în care studenții învață.

Inteligența artificială, sau AI, studiază utilizarea datelor în cantități mari pentru a programa mașini inteligente.

Figura 1. oferă o viziune conceptuală a inteligenței artificiale. Încorporând cunoștințe și experiență anterioare, aceste sisteme pot imita performanța umană. AI îmbunătățește cât se poate de rapid, precis și cu succes modul în care oamenii pot îndeplini sarcinile. Pentru a crea dispozitive autonome, cercetătorii și dezvoltătorii AI folosesc algoritmi și tehnici elaborate. Bazele AI sunt tehnicile de învățare automată și învățare profundă.

**Învățarea automata** („machine learning”) este un subdomeniu al informaticii și o ramură a inteligenței artificiale, al cărui obiectiv este de a dezvolta tehnici care dau calculatoarelor posibilitatea
de a învăța. Mai precis, se urmărește să se creeze programe capabile de generalizare pe baza unor exemple.

**Învățarea profundă** (deep learning, cunoscută și sub numele de învățare profundă structurată sau învățare ierarhică) este parte dintr-o familie de metode de învățare automată bazată pe rețele neuronale artificiale.

Dezvoltarea AI acordă prioritate acestor trei abilități cognitive: învățare, raționament și autocorectare.

* **Procese de învățare:** Algoritmii sunt reguli care le spun computerelor cum să facă ceva prin efectuarea fiecărui pas din secvență. Acest aspect al programării AI se referă la colectarea datelor și la dezvoltarea de reguli pentru transformarea datelor brute în informații valoroase.

* **Procese de raționament:** Selectarea metodei optime pentru atingerea obiectivului subliniază acest aspect al programării AI.

* **Procese de autocorectare:** Acest aspect al dezvoltării AI asigură că algoritmii produc în mod constant cele mai precise rezultate.

## 2. Roluri pentru AI în educație

Încorporarea pe scară largă a noilor tehnologii în sistemul educațional mondial revoluționează modul în care educăm generațiile viitoare. AI adaptează procesul educațional la specificul claselor individuale, instructorilor și studenților.

Acestea sunt câteva modalități potențiale prin care instrumentele de inteligență artificială pot fi utilizate pentru a face procesul de învățare mai eficient.

**Personalizarea educației cu ajutorul AI.** Educatorii pot evalua nivelul de cunoștințe al unui student și pot crea un plan de studiu care ia în considerare orice lacune în înțelegerea noilor cunoștințe predate. Cu ajutorul AI, educația poate fi mai eficientă pentru fiecare student.

În acest scop, mai multe universități își echipează AI-urile cu teoria spațiului cunoașterii pentru a descrie lacunele de cunoștințe, ținând cont în același timp de rețeaua complicată de conexiuni dintre conceptele științifice (un concept poate stimula învățarea altuia sau poate deveni o bază pentru umplerea golului de cunoștințe).

Modelele bazate pe teoria spațiului cunoașterii presupun că un subiect educațional S poate fi modelat ca o mulțime finită Q de concepte, abilități sau subiecte. Fiecare stare fezabilă de cunoaștere despre S este atunci un subset al lui Q; mulțimea tuturor acestor stări fezabile este K.

**Producerea conținutului didactic inteligent**

* **Lecții digitale:** Cu ajutorul AI, putem crea o mare varietate de interfețe de învățare digitală care pot fi adaptate nevoilor individului, precum și manuale digitale, ghiduri de studiu și fragmente de cursuri.

* **Vizualizarea informațiilor:** AI poate permite noi metode de vizualizare a datelor, cum ar fi vizualizarea, simularea și mediile de studiu individual, bazate pe web.

* **Actualizări ale conținutului de învățare:** În plus, AI ajută la producerea și actualizarea conținutului cursurilor, asigurându-se de faptul că noile cunoștințele sunt actuale și adaptabile la diferite stiluri de învățare.

**IA contribuie la automatizarea sarcinilor**

Operațiunile consumatoare de timp, cum ar fi notarea, evaluarea și răspunsurile studenților, pot fi simplificate cu ajutorul AI.

Orice sistem (sau platformă) de management al învățării (LMS) care acordă prioritate feedbackului ar beneficia semnificativ de includerea unor astfel de caracteristici.

Prin faptul că AI se ocupă de mai multe activități banale, educatorii sunt eliberați să se concentreze pe lucruri precum notarea sarcinilor pe care AI nu le poate face, ajutarea studenților să-și îmbunătățească învățarea și îmbunătățirea calității generale a claselor de studenți pe care le coordonează.

**Îndrumarea învățării individuale (meditații)** Studenții cu acces la meditații private și sprijin suplimentar în afara clasei au mai multe șanse să reușească în studii. Sistemele personale de management al învățării sunt actualizate constant, luând în considerare golurile studenților de umplut
în timpul orelor individuale. Profesorii pot economisi timp folosind tutori AI, deoarece nu au nevoie de timp suplimentar pentru a explica concepte complexe studenților. În loc să se simtă jenați să caute asistență suplimentară în fața colegilor lor, studenții pot folosi acum chatbot-uri bazate pe inteligență artificială sau asistenți personali virtuali AI.

Un chatbot este un program de calculator care simulează și procesează conversația umană (scrisă sau vorbită), permițând oamenilor să interacționeze cu dispozitivele digitale ca și cum ar comunica cu o persoană reală.

### 3. Aplicații AI în educație

Aplicațiile AI în educație pot încuraja colaborarea interactivă și pot facilita crearea și organizarea de conținut atât pentru studenți, cât și pentru profesori.

#### IA în învățământul superior

Studenții ar beneficia cel mai mult de implementarea AI în educație. Tutorele unui student ar fi întotdeauna în aceeași dispoziție, niciodată trist, niciodată vesel, niciodată supărat etc. Studenții pot învăța în ritmul lor cu ajutorul îndrumătorilor (tutorilor) realizați cu ajutorul inteligenței artificiale (ITS, intelligent tutoring system), deoarece sistemele pot fi adaptate nevoilor fiecărui individ. Deoarece nicio persoană nu operează după un program strict, cursurile pot fi programate în funcție de disponibilitatea studentului. Deoarece o singură persoană folosește sistemul la un moment dat, studenții s-ar simți liberi să pună întrebări fără să-și facă griji că vor fi judecați sau jenați în fața colegilor lor. Studenții pot pune întrebări ori de câte ori doresc, ceea ce este imposibil cu tutori umani. Spre deosebire de sistemul educațional actual, unde întrebările sunt de obicei adresate după ora de curs sau de seminar / laborator experimental, pentru a evita perturbarea activității de învățare a altor studenți, acesta le-ar permite studenților să primească răspunsuri la întrebările lor de îndată ce apar.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 2. Rolul inteligenței artificiale în sectorul educațional</figcaption></figure>

În ciuda acestor avantaje, există și unele dezavantaje cu care studenții trebuie să se confrunte; de exemplu, pot rata dezvoltarea unor relații strânse cu tutorii lor. Elevul se încredințează tutorelui și primește un răspuns sincer, dar într-un sistem care se bazează pe inteligență artificială și nu are emoții, studentul nu ar avea la cine apela pentru ajutor. Ca urmare a studiului și învățării doar de la un profesor a cărui sarcină este să-i învețe numai concepte academice, cu fiecare student învățând în ritmul său, timp și spațiu, studenții vor pierde bucuriile interacțiunii umane, beneficiile socializării, calitățile de adaptabilitate și înțelegere a altor oameni și cunoștințele dobândite prin experimentarea și exprimarea emoțiilor. Oamenii sunt cei mai buni în a-i inspira pe ceilalți, dar nu ne putem baza pe ei ori de câte ori un student are nevoie de un mic impuls pentru a înțelege un concept.

**Perspectiva profesorului** Scopul este de a înlocui tutorii umani cu sisteme AI care pot îndeplini aceleași sarcini în timp ce se pot antrena folosind informații de la educatorii umani. Instructorii umani, dintre care nu există un număr suficient, ar fi lăsați să gestioneze informațiile studenților și să se asigure că software-ul AI este compatibil. Cu toate acestea, deoarece oamenii sunt creaturi emoționale, ar trebui să ne așteptăm să vedem o revenire la promovarea profesorilor și o preferință în rândul studenților pentru tutori umani până când vor fi dezvoltate sisteme artificiale inteligente emoțional. În curând, profesorii umani vor fi la mare căutare. Figura 2 arată cât de benefică ar putea fi IA pentru studenți și profesori.

**Învățarea adaptivă** este furnizarea de experiențe de învățare personalizate care răspund nevoilor unice ale unui individ prin feedback, căi și resurse tocmai la timp (mai degrabă decât să ofere o experiență de învățare unică).

**Învățarea personalizată** este o abordare educațională care își propune să personalizeze învățarea pentru punctele forte, nevoile, abilitățile și interesele fiecărui student.

**Impactul AI asupra învățământului superior** Sistemul educațional ar putea fi reproiectat treptat cu ajutorul mai multor programe pilot. Chiar dacă schimbarea este necesară, nu avem idee cât
de bine va ieși. Utilizările potențiale ale recuperării inteligente în clasă sunt o altă idee la scară largă, bazată pe investiții, cu randamente incerte ale investiției.

Deoarece diferite universități atrag studenți pe baza expertizei personalului didactic, va fi o provocare să aducă o schimbare pe scară largă în sistemul educațional. Conceptul de schimbare provine din dorința oamenilor de a-și satisface nevoile. De exemplu, există probabil câțiva profesori foarte apreciați cu care fiecărui student i-ar plăcea să studieze, dar nu pot face acest lucru din cauza constrângerilor de timp și/sau financiare.

Costul este principala problemă de îngrijorare cu schimbarea, deoarece nu toată lumea va fi gata să cheltuiască acea sumă, iar câștigurile celor investiți ar aduce randamente negative pe termen scurt. Incapacitatea oamenilor obișnuiți de a folosi transformarea este cea mai semnificativă problemă, deoarece necesită echipamente de calcul puternice care nu sunt disponibile pe scară largă.

**Rolul AI în personalizarea învățământului superior** Desigur, sistemele AI ar fi un atu masiv pentru sala de clasă. Tutorii pot fi configurați pentru a se potrivi programului, locației și ritmului fiecărui student.

Cu toate acestea, dacă sistemul educațional nu ar fi motivat emoțional, nu ar exista prejudecăți care să-i motiveze pe studenți să studieze din greu, așa cum am văzut cu un număr mic de instructori și prejudecățile lor față de diferiți studenți. Ideea tradițională de a studia și de a susține teste ar fi, de asemenea, modificată, iar studenții ar fi probabil expuși să interacționeze și cu medii din lumea reală. Datorită interconectării și cunoștințelor extinse ale sistemelor, studenții pot accesa idei din întreaga lume, chiar și în afara zonei lor de studiu. În Figura 3., putem vedea cum AI ridică ștacheta pentru ceea ce poate învăța o persoană, de la cele mai fundamentale abilități la cele mai complexe.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 3. AI personalizează sistemul de învățământ superior</figcaption></figure>

## 4. Platforme online/eLearning bazate pe inteligență artificială

O platformă de eLearning bazată pe inteligență artificială este o mașină sau un sistem care poate îndeplini multe sarcini care necesită intelect uman. Continuă să fie capabil să dezvolte răspunsuri la probleme legate de oameni, cum ar fi recunoașterea vorbirii, traducerile între limbi, luarea deciziilor și multe alte lucruri.

Un motor de inteligență artificială este chiar încorporat în dispozitivele noastre mobile pentru a ne ajuta să analizăm comportamentele noastre de mesaje text și să generăm idei plauzibile. Deși majoritatea universităților încă nu folosesc platforma de eLearning bazată pe inteligență artificială ca strategie standard de învățare, aceasta este totuși esențială.

În ciuda utilității sale limitate, inteligența artificială se îndreaptă în direcția corectă pentru a îmbunătăți eficacitatea instruirii eLearning. O platformă de eLearning bazată pe inteligență artificială poate modela viitorul industriei și poate avea un impact pozitiv asupra creșterii acesteia.
## 5. Beneficiile utilizării AI și ML în eLearning folosind LCMS (moodle)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 4. Beneficiile utilizării AI și ML în eLearning</figcaption></figure>

**Învățare adaptivă:** Unii oameni învață cel mai bine citind text, alții învață cel mai bine vizionând videoclipuri, iar alții învață cel mai bine ascultând înregistrări audio. Analiza bazată pe inteligență artificială permite ajustarea nivelului de complexitate a cursului și personalizarea conținutului pentru cursanți. Motivația și implicarea cursanților cresc considerabil atunci când instruirea lor este personalizată în funcție de preferințele lor, îmbunătățind rezultatele învățării (studiului individual).

**Analiză avansată:** Utilizarea rezultatelor testelor pentru a evalua participarea studenților este o sarcină dificilă. Instructorul învață din analiza rezultatelor testelor, dar activitatea de analiză necesită timp. Dimpotrivă, analiza susținută de AI poate evalua timpul petrecut finalizând testul, numărul de încercări și alte aspecte legate de performanță. Acest lucru poate fi folosit pentru a evalua progresul unui student, pentru a identifica defecte din materialul de curs și pentru a decide cum să îmbunătățească conținutul didactic.

**Utilizare mai eficientă a resurselor:** Cu sistemele de eLearning bazate pe inteligență artificială, gestionarea și actualizarea conținutului necesită muncă umană minimă. Sistemele de eLearning utilizează mai puține resurse de sistem atunci când sunt implementate în cloud. De asemenea, LCMS (Learning Content Management System, de exemplu MOODLE) garantează o eficiență îmbunătățită a instruirii, ceea ce are ca rezultat atingerea mai rapidă a obiectivelor și necesită mai puțin timp pentru a învăța noi abilități.

**Îmbunătățirea continuă a conținutului:** Identificarea modelelor de rezultate de învățare de succes și nereușite este posibilă prin analizarea datelor despre performanța studenților colectate pe durata cursului. Acest lucru face posibilă schimbarea conținutului cursului, schimbarea elementelor mai greu de înțeles cu altele mai simple etc. Pentru a crește rezultatele învățării, educatorii pot menține actualitatea și utilitatea materialelor lor de curs, oferind în același timp studenților experiențe de lungă durată și satisfăcătoare.

**Creșterea rentabilității investiției:** Evaluarea rentabilității eLearning este cel mai puternic influențată de câștigurile de timp. Ca urmare, sistemul de eLearning se amortizează mult mai repede decât este anticipat și crește productivitatea și adaptabilitatea întregii organizații.

**Feedback instantaneu:** Combinând factorii de mai sus, este posibil să oferiți fiecărui utilizator feedback individualizat în timp real. Ca urmare, fiecare student vede comentariile ca pe un plan de
dezvoltare personalizat care îi evidențiază punctele forte și zonele de progres, mai degrabă decât ca o formă de intimidare publică.

**Învățare personalizată:** Fiecare grup de formare din epoca actuală este format din persoane din diferite medii și cu lacune în expertiza lor. Fiecare student poate avea o cale de învățare unică creată pentru el folosind soluții AI în eLearning și analizând răspunsurile pentru a determina nivelul de stăpânire a subiectului. În timp ce unii studenți vor trebui să parcurgă elementele fundamentale, studenții mai experimentați le pot parcurge rapid răspunzând la teste pentru a-și demonstra competența.

**Întrebări și răspunsuri chatbot în timp real:** Mulți studenți întâmpină dificultăți în a înțelege pe deplin anumite concepte. Posibilitatea de a reda vizionarea videoclipurilor sau ascultarea audio până când înțelege conceptul predat este un beneficiu al conținutului preînregistrat. Cu toate acestea, mulți oameni se abțin de la a-și pune întrebările "stupide" în timpul webinariilor live și al altor sesiuni de instruire. Această problemă este rezolvată și de chatbot-urile bazate pe inteligență artificială, care permit studenților să pună câte întrebări doresc fără a interfera cu lectorul și să primească răspunsuri aprofundate ori de câte ori este necesar.

## 6. Soluții pentru AI/ML în educația online

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 5. Soluții pentru AI/ML în eLearning</figcaption></figure>

**Chatbots de eLearning:** Chatbot-urile pot fi configurate pentru a răspunde la întrebări despre curs, pentru a oferi comentarii detaliate despre dezvoltarea fiecărui cursant și pentru a oferi analize cu privire la posibilele actualizări ale materialelor de curs.

**Traducere automată:** Prin utilizarea traducerii automate, utilizatorii pot înțelege mai bine limba, pot înțelege ciudățeniile sale gramaticale, pot învăța interpretarea corectă a propozițiilor și își pot extinde vocabularul.

**Procesarea limbajului natural:** Prin utilizarea tehnologiilor AI pentru a converti vorbirea în text, a permite recunoașterea vocii și a permite traducerile, educatorii pot acum să instruiască studenții oriunde în lume, sporind considerabil potențialul eLearning ca instrument de predare.

**Manuale personalizate:** Rezultatele învățării sunt îmbunătățite considerabil și experiențele pline de satisfacții sunt create atunci când materialele de eLearning sunt personalizate în funcție de preferințele unice de formare ale fiecărui student.

**Învățare distanțată sau repetiție distanțată:** Majoritatea software-urilor de învățare a limbilor străine folosesc această metodă. Pentru a promova o mai bună înțelegere a subiectului, sistemul oferă în mod continuu termenii pe care studentul ar putea avea probleme să-și amintească pe baza unei analize a progresului său.

**Repetiție spațiată:** Amintirea a ceea ce înveți

**Învățarea distanțată:** este o metodă de învățare în care conținutul de învățare foarte condensat este repetat de trei ori, cu două pauze de 10 minute în timpul cărora activitățile de distragere, cum ar
fi activitățile fizice, sunt efectuate de studenți. Se bazează pe modelul temporal al stimulilor pentru crearea de amintiri pe termen lung raportat de R. Douglas Fields în Scientific American în 2005.

**Planuri de învățare personalizate:** Aplicarea AI în eLearning garantează că instructorii pot crea programe de învățare variate, aprofundate și concentrate datorită analizelor detaliate ale progresului individual al cursantului și statisticilor la nivel de curs. Acest lucru simplifică actualizarea sau reutilizarea conținutului curent de eLearning.

## 7. Diverse moduri în care platforma de eLearning bazată pe inteligență artificială poate modela învățarea online

eLearning de astăzi beneficiază mai mult de inteligența artificială. Aceste cinci strategii ne vor ajuta să modelăm învățarea online și să-i îmbunătățim eficacitatea. Modul în care se oferă instruirea la locul de muncă se va modifica, de asemenea, datorită AI.

**Întrebări în timp real:** Mulți studenți întâmpină obstacole atunci când caută claritate asupra unui anumit subiect în timpul învățării. În timp ce unii studenți sunt suficient de curajoși pentru a pune întrebări în timpul studiilor, alții nu. Cu toate acestea, introducerea inteligenței artificiale în programul de învățare poate oferi studenților o modalitate excelentă de a obține o explicație oricând și oricum doresc. O funcție vitală a unei platforme de eLearning bazată pe inteligență artificială este capacitatea sa de a servi ca tutore și de a oferi soluții la probleme pe măsură ce apar. Cu AI, studenții pot pune întrebări despre materiale didactice pe care le percep ca fiind neclare și pot primi răspunsuri prompte.

**Generare conținut de învățare proaspăt:** Crearea conținutului de curs este unul dintre aspectele eLearning care necesită mult timp pentru universități și experți în eLearning. Să presupunem că sistemele AI antrenate corespunzător pot extrage informații utile și le pot transforma în material inteligent pentru învățarea digitală. Acest lucru le permite profesioniștilor să se concentreze mai mult pe proiectarea unui mediu de învățare digital distractiv pentru studenții lor. Unul dintre cele mai provocatoare aspecte ale învățării digitale este crearea de cursuri de eLearning, deoarece necesită diverse abilități. Dezvoltarea continuă a inteligenței artificiale poate ajuta la reunirea tuturor abilităților necesare pentru a oferi un curs excelent de eLearning.

**Procesarea limbajului natural:** Cât de desu au cerut studenții tăi să vorbească cu programul tău de învățare în limba lor maternă? O mașină cu inteligență artificială ar putea face acest lucru o realitate pentru tine. Procesarea limbajului natural este componenta fundamentală a inteligenței artificiale (un sub-domeniu). Se concentrează pe a face posibil ca sistemele să proceseze limbajul uman rapid și eficient. Prin urmare, prin încorporarea AI în programul tău de eLearning, studenții pot comunica cu sistemul și pot pune întrebări în dialectul sau stilul lor, la alegere. Acest lucru va economisi timp, va contribui la crearea unui eLearning eficient și interesant și va face învățarea mai accesibilă.

**Sesiune de meditații personalizate:** eLearning a fost un beneficiu considerabil pentru educatori datorită capacității de a dezvolta conținut care poate fi partajat cu diverși cursanți. Într-o lume perfectă, ar fi aproape imposibil pentru un profesor să satisfacă nevoile fiecărui student simultan. Desigur, instruirea corporativă colaborativă folosește frecvent această strategie unică. Nu este cea mai excelentă strategie, deoarece ar trebui luate în considerare diferite stiluri de învățare înainte de a oferi conținut diverselor audiențe. Inteligența artificială este esențială pentru identificarea stilului de învățare al unui cursant și revizuirea performanței anterioare a unui cursant. AI modifică materialele de curs actualizate pentru a oferi instruirea individualizată de care au nevoie studenții de astăzi.

**Gamificare:** Pentru a implica și inspira cursanții să învețe informații noi, gamificarea (utilizarea jocurilor) este o strategie crucială folosită în învățarea online. Designul tactic al jocurilor pentru materialele de antrenament online este simplu cu AI. Procesarea multor date este utilă, deoarece permite prezicerea comportamentului cursanților și informarea lor despre modul în care se desfășoară învățarea.

## 8. Diferite moduri în care AI este utilizată în eLearning

Această secțiune a inclus șase aplicații ale inteligenței artificiale în sectorul eLearning (vezi Fig. 6.).
**Accesibilitatea pentru cursanți:** Modul în care sectorul eLearning a îmbunătățit accesibilitatea pentru învățământul la distanță pentru aproape toată lumea, oriunde, în orice moment, este una dintre cele mai benefice consecințe asupra educației și experienței de învățare a studenților. Nu se mai limitează la o sală de clasă fizică sau la o sesiune de instruire corporativă. Oricine are acces la internet poate începe imediat învățarea mobilă pe aproape orice materie, conectându-se la computer sau dispozitiv mobil. Expresia "învățare continuă" descrie procesul de învățare în timp. O sete nesfârșită de cunoștințe îi conduce pe cei care învață continuu, iar fluxul constant de informații îi expune la un stil de viață educațional dinamic. În zilele noastre, multe companii oferă programe pentru cursanții pe tot parcursul vieții, inclusiv webinarii, podcasturi, publicații digitale, module de formare, ateliere sau sesiuni pe subiecte specifice.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 6. Aplicații ale IA în sectorul eLearning</figcaption></figure>

În plus, multe universități oferă o varietate de cursuri online cu acces liber (deschise) masive (MOOC) care permit studenților să urmeze cursuri în timp ce își mențin serviciul sau responsabilitățile familiale. Această industrie de eLearning deschide noi oportunități pentru profesori de a crea conținut și pentru studenți de a accesa resurse de eLearning. Cererea de educație continuă a crescut doar datorită progreselor tehnologice și automatizării. De exemplu, se preconizează că automatizarea va duce la pierderea a zece milioane de locuri de muncă în SUA în următorii 5 ani. Profesioniștii trebuie să se angajeze în acest tip de învățare constantă acum mai mult ca niciodată, iar AI poate face posibil acest lucru într-un mod în care antrenamentul convențional pur și simplu nu poate. Utilizatorii sunt mai predispuși să-și amintească materialele dintr-un mediu de învățare mobil, oferind o cale de învățare mai personalizată bazată pe abilitățile unui cursant sau pe informațiile specifice industriei la care ar putea avea nevoie de acces în orice moment.

**Chatbots / mesagerie:** Fără a avea nevoie în mod constant de un instructor uman, chatbot-urile permit studenților să pună întrebări sau să ceară explicații în limbaj natural. Acest lucru are avantaje considerabile în ceea ce privește rentabilitatea și oferă companiilor acces la piețe din întreaga lume care adesea nu își permit să angajeze un trainer cu normă întreagă. Există mai multe moduri de a include chatbot-uri în programele de eLearning. Ei pot trimite mesaje scurte din chat-ul de grup al companiei despre un anumit subiect de interes pentru un cursant sau pot răspunde instantaneu la întrebările frecvente adresate cursanților. În plus, ei pot oferi o experiență "autentică" purtând o discuție live pe site-ul web unde este instalat software-ul eLearning. Chatbot-urile pot fi folosite și ca instrument de evaluare. AI poate determina rapid dacă răspunsurile scrise ale unui student sunt valide sau incorecte, permițând instructorilor și mentorilor să ofere feedback înainte ca cursantul să continue cu aceste noi informații sau seturi de abilități. Acest lucru permite economii semnificative de timp și garantează că studenții vor avea întotdeauna acces la materialele necesare.

**Asistenți virtuali (VA):** Cursanții pot comunica, de asemenea, cu un asistent virtual, mentor sau trainer folosind inteligența artificială. Un asistent virtual poate sprijini educatorii și studenții răspunzând la întrebările adresate adesea unui profesor. Acestea sunt similare cu chatbot-urile, dar
există încă o diferențiere. Acestea pot ajuta la planificarea și explicarea modului în care funcționează
materialele de curs într-un anumit subiect. Acest lucru este mai frecvent în sectorul corporativ decât
în mediul academic sau educațional, dar pe măsură ce progresele în învățarea automată și procesarea
limbajului natural avansează, vom vedea tranziția aplicației sale de la orientat spre afaceri la
educațional. Tehnologiile digitale evoluează, astfel încât acum pot nota automat testele. Acest lucru
economisește timp, resurse și bani pentru educatori/formatori, studenți și companii. Ei pot ajuta
studenții să navigheze prin materialul de curs și pot servi drept mentor motivant pentru ei atunci când
întâmpină dificultăți. Deși majoritatea sunt încă în faza beta, sunt disponibili și tutori virtuali.

**Personalizarea în învățare:** Unul dintre aspectele fascinante ale AI este că, pe măsură ce achiziționează date și își îmbunătățesc eficiența prin învățarea automată, învață cum să reacționeze la interacțiunile utilizatorilor. Pe baza preferințelor utilizatorilor și a tehnicilor de învățare preferate, inteligența artificială în eLearning dezvoltă cursuri personalizate pentru fiecare utilizator. Aceste cursuri se pot modifica constant în funcție de modul în care un student răspunde la material, oferind asistență suplimentară acolo unde este necesar și omițând orice nu ar fi considerat "conținut redundant". Acest lucru este cunoscut sub numele de învățare adaptivă, realizat prin utilizarea algoritmilor de învățare automată. Învățarea adaptivă, uneori numită predare adaptivă, este o strategie de predare care combină inteligența artificială și algoritmii computerizați pentru a gestiona interacțiunile cu studenții și pentru a oferi resurse și activități de învățare special adaptate pentru a satisface nevoile lor individuale. Persoanele pot "testa" unele cursuri de formare în timpul dezvoltării profesionale sau a formării corporative pentru a se asigura că sunt interesate de materiale inovatoare. Apoi, ținând cont de răspunsurile studentului la întrebări, sarcini și experiențe, sistemul de management al învățării ajustează afișarea materialului de învățare online. Scopul sistemelor de învățare adaptivă este de a schimba rolul studentului de la cel de receptor pasiv al cunoștințelor la cel de participant la procesul educațional. În timp ce formarea în afaceri pentru corporații este o altă aplicație comună a sistemelor de învățare adaptivă, educația este domeniul lor principal.

**Notarea și examenele/evaluările:** Citirea și notarea mai multor examene și evaluări este cea mai esențială și consumatoare de timp a unui profesor. Pentru a se asigura că studentul are o înțelegere completă, profesorii trebuie să analizeze calitatea și conținutul. AI-urile au făcut un pas înainte în această situație și s-au dezvoltat în evaluatori destul de eficienți ai examenelor mai lungi și mai provocatoare. Programul de potrivire neuronală al Google este acum o ilustrare principală a modului în care computerele pot descifra întrebările și soluțiile ascunse în evaluările examenelor scrise. În anii următori, acest lucru va deveni și mai perfecționat.

**Detectarea de înșelăciune:** Spre deosebire de alte forme de înșelăciune, multe metode și programe de detectare a plagiatului nu necesită inteligență artificială. O ilustrare a acestui lucru este atunci când AI poate extrapola dintr-un set de date de teme trimise pentru a determina dacă un anumit student sau o altă persoană a finalizat o temă prin compararea asemănărilor dintr-un eșantion de scriere a unui student cu cele din alte trimiteri.

9. **Tipuri de inteligență artificială în educația online**

Cele trei tipuri principale de IA utilizate în educația online sunt următoarele:

**Învățare adaptivă:** Învățarea adaptivă este un software de învățare adaptat fiecărui student în parte. Ca urmare, conceptele sunt prezentate în ordinea pe care fiecare student o consideră cea mai ușor de înțeles și poate fi finalizată în ritmul său. Ele ar putea fi introduse într-o manieră mult mai detaliată pe măsură ce progresează. În prezent, modelele de învățare adaptivă funcționează cel mai bine atunci când un grup considerabil de studenți trebuie să studieze același conținut, permițând colectarea simultană de date comparabile. Cu inteligența artificială, aplicații inteligente pot distila un manual într-un ghid de studiu care include rezumate ale capitolelor, examene practice, etc. În general, instrumentele de învățare adaptivă vor continua să îmbunătățească învățarea, făcând-o mai eficientă, mai inteligentă și mai personalizată.

**Sisteme inteligente de îndrumare:** Soluțiile bazate pe inteligență artificială special concepute pentru nevoile și talentele fiecărui student sunt sisteme inteligente de meditații. Sistemele inteligente de îndrumare simulează capacitatea unui antrenor uman de a oferi feedback, de a reformula întrebările
și de a evalua în detaliu progresul unui student. Aceste sisteme verifică lucrările pentru plagiat, corectează gramatica, ortografia și punctuația și chiar atribuie un scor aproximativ. Atunci când sunt implementate corect, aceste soluții repoziționează profesorii mai mult către o poziție de mentorat decât spre înlocuirea lor.

**Facilitatori virtuali:** Profesori online (chatbot-uri) care facilitează cursuri virtuale folosind software-ul de calculator și internetul pentru a oferi îndrumări în procesul de instruire a studenților. Facilitatorii virtuali vor deveni în curând o realitate în acest mod.

## 10. Concluzii

Încorporarea tehnologiilor AI în învățământul superior, cum ar fi învățarea personalizată, sistemele inteligente de îndrumare, notarea automată și analiza predictivă, oferă o promisiune considerabilă pentru îmbunătățirea experienței de învățare.

Aceste inovații pot oferi predare personalizată, sprijin individualizat, feedback imediat și asistență pro activă studenților care au nevoie. Cu toate acestea, există obstacole de depășit, inclusiv preocupări legate de confidențialitatea datelor, indispensabilitatea interacțiunii umane și fiabilitatea și imparțialitatea evaluărilor automate.

În ciuda acestor probleme, avantajele AI în învățământul universitar sunt semnificative, justificând explorarea și dezvoltarea continuă a acestor tehnologii de către educatori și cercetători, alături de o analiză atentă a implicațiilor etice.

## Bibliografie:

1. Kurni, M., Mohammed, M. S., & Srinivasa, K. G. (2023). *A beginner's guide to introduce artificial intelligence in teaching and learning*. Springer Nature. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-32653-0

2. Vázquez-Cano, E. (2021). *Artificial intelligence and education: A pedagogical challenge for the 21st century*. *Educational Process: international journal*, 10(3): 7-12.

3. Savita Mishra. 2024. "Applications of Artificial Intelligence in Education". Redshine Archive 14 (4). https://doi.org/10.25215/9358094575.02.

4. Neelakandan, N. (2019). *Artificial Intelligence-Based eLearning Platform: Its Impact on the Future of eLearning*. ELearning Industry. https://elearningindustry.com/artificial-intelligence-based-platform-impact-future-elearning

5. Sun, Jiaqin, Chiew-Foong Kwong, and Giampaolo Buticchi. "The Potential of AI in Electrical and Electronic Engineering Education: A Review." In 2024 IEEE 11th International Conference on E-Learning in Industrial Electronics (ICELIE), pp. 1-6. IEEE, 2024.

https://ibn.idsi.md/ro/vizualizare_articol/228946

Sttiintă, edutcaie, cultură

Vol.1, 2025

Conferinta "Stiință, educație, cultură"

Comrat, Moldova, 1 ianuarie 2025

Modalități de utilizare a inteligenei artificiale în învăământul universitar hybrid

CZU: 378:004.8

Pag. 358-368

Adascaliței Adrian A. [ORCID]

Universitatea Tehnica „Gheorghe Asachi“, Iași