# 2025 Buletin AGIR: Îmbunătățirea performanțelor academice ale universităților tehnice folosind educația inginerească asistată de inteligența artificială

Adrian A Adăscăliței

## ► To cite this version:

Adrian A Adăscăliței. 2025 Buletin AGIR: Îmbunătățirea performanțelor academice ale universităților tehnice folosind educația inginerească asistată de inteligența artificială. Buletinului AGIR, Asociația Generală a Inginerilor din România, 2025, Buletinul AGIR, An XXIX, nr.2/2025, 29 (2), pp.3-14. hal-05212507

HAL Id: hal-05212507

https://hal.science/hal-05212507v1

Submitted on 3 Sep 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished 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
# ÎMBUNĂTĂȚIREA PERFORMANȚELOR ACADEMICE ALE UNIVERSITĂȚILOR TEHNICE FOLOSIND EDUCAȚIA INGINEREASCĂ ASISTATĂ DE INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ

Prof. dr. ing. Adrian A. ADĂSCĂLIȚEI ¹

¹ Universitatea Tehnică "Gh. Asachi", Iași, România

REZUMAT. Scopul acestei lucrări a fost de a prezenta impactul inteligenței artificiale (IA) asupra educației. IA ajută educația în cel puțin două moduri: (1) procesul educațional – asistență și modificări ale pedagogiei și funcției de rutină a educatorului; și (2) domeniul și conținutul educațional – ce fel de educație este necesară. Autorul, în acest articol, explorează provocările și potențialitățile pe care le oferă IA în domeniul educației. Această lucrare, care are o revizuire extinsă a literaturii de specialitate, este realizată pentru a dezvălui modul în care instituțiile de învățământ superior (HEI) au beneficiat de IA și trebuie îndeplinite pentru a se pregăti pentru o astfel de tehnologie puternică.

**Cuvinte chele:** Educație inteligentă în inginerie, Integrarea inteligenței artificiale, Inovație educațională, Rolul IA în educație, design pedagogic.

**ABSTRACT.** The purpose of this paper was to present the impact of Artificial Intelligence (IA) on education. IA helps education in at least two ways: (1) the educational process – assistance and modifications to pedagogy and educator's routine function; and (2) the educational ambit and content – what kind of education is needed. The author, in this article, explores the challenges and potentialities that IA offers in education. This paper, which has an extensive literature review, is conducted to reveal how Higher Education Institutions (HEIs) have benefited from IA and must be met to prepare for such powerful technology.

**Keywords:** Intelligent Engineering Education, Artificial Intelligence Integration, Educational Innovation, Role of IA in education, pedagogical design.

## 1. INTRODUCERE

Articolul este o sinteză a unor lucrări de pedagogie inginerească, publicate de către organizații profesionale inginerești internaționale cu care AGIR (Asociația Generală a Inginerilor din România) are relații de bună colaborare, din care menționăm: SEFI (Société Européenne pour la Formation des Ingénieurs), IGIP (International Society for Engineering Education), ABET (Accreditation Board for Engineering and Technology), IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), ASME (American Society of Mechanical Engineers), a.s.o.

Această lucrare evidențiază progresele înregistrate de Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" și Centrul Universitar Iași în ceea ce privește introducerea și dezvoltarea Educației Asistate de Inteligență Artificială (AIED sau IAEd) în domeniile Știință, Tehnologie, Inginerie, Arte și Matematică (STEAM).

Asociația Generală a Inginerilor din România (AGIR) și Academia de Științe Tehnice din România (ASTR) au sprijinit permanent eforturile Universității

Tehnice "Gh. Asachi" din Iași de utiliza Tehnologiile Informatice și de Comunicații (TIC) în învățământul ingineresc din România.

Lucrarea abordează implementarea strategiilor educaționale bazate pe inteligență artificială, inclusiv limitările datorate infrastructurii informatice, și oferă soluții, promovând un mediu educațional mai incluziv și mai eficient.

Lucrarea este organizată după cum urmează: Secțiunea 2 analizează arhitectura sistemelor inteligente de educație inginerească.

Secțiunea 3 descrie cadrul DigCompEdu referitor la competențele de inteligență artificială necesare profesorilor care activează în educația inginerilor. Secțiunea 4 se referă la paradigmele pentru aplicarea inteligenței artificiale în educație.

Secțiunea 5 prezintă aplicațiile inteligenței artificiale (IA) în educație (IAEd).

Secțiunea 6 se concentrează pe universitățile împuternicite cu inteligență artificială.

Concluziile și perspectivele de cercetare sunt prezentate în secțiunea 7.
## 2. ARHITECTURA SISTEMULUI INTELIGENT DE EDUCAȚIE INGINEREASCĂ

Acest capitol evaluează critic integrarea inteligenței artificiale (IA) în educația inginerească și în educația STEAM, concentrându-se în mod special pe rolul său transformator în era digital-inteligentă [1].

Șase domenii cheie de aplicare ale IA în învățământul ingineresc au fost identificate în literatură, inclusiv sisteme inteligente de tutorat (ITS), platforme de învățare adaptivă, laboratoare virtuale și design curricular personalizat. Acesta evidențiază sinergia dintre IA și alte tehnologii emergente, cum ar fi 5G, Cloud Computing și Big Data, stimulând inovația pedagogică și îmbunătățind experiența de învățare.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1. Educație în inginerie Arhitectura sistemului inteligent</figcaption></figure>

Acest studiu subliniază importanța educației inteligente în inginerie ca forță transformatoare în modernizarea practicilor educaționale pentru "era inteligenței digitale". Prin încorporarea strategică a tehnologiilor digitale avansate, cum ar fi Internet of Things (IoT), cloud computing și inteligență artificială (IA), cercetarea pledează pentru un peisaj educațional redefinit care promovează atât sinergiile academice, cât și cele industriale. Scopul este de a stabili un sistem educațional interactiv, centrat pe student, care să pregătească inginerii pentru viitor. Figura 1, care ilustrează integrarea acestor tehnologii, și servește drept cadru general pentru acest studiu, încapsulând interconectarea elementelor cheie ale educației inteligente inginerești. Important este că acest studiu evidențiază modul în care integrarea acestor tehnologii nu înseamnă doar îmbunătățirea proceselor educaționale, ci și facilitarea unei schimbări de paradigmă către un cadru educațional mai dinamic și mai adaptabil. În acest context, IA joacă un rol esențial, conducând nu numai integrarea mai profundă a tehnologiei în activitățile educaționale, ci și promovând schimbări substanțiale în modul în care este furnizată educația.

Caracteristicile de bază ale educației inteligente în inginerie, așa cum sunt identificate în acest studiu, includ cuplarea clusterelor tehnologice, integrarea

diversității resurselor, inteligența artificială integrată în platformă (Sistem de Administrare a Invățării, Learning Management System, LMS) și interacțiunea colaborativă om-mașină. Aceste caracteristici constituie coloana vertebrală a educației inginerești inteligente, IA acțiognând ca un catalizator crucial. Figura 1 vizualizează în mod eficient această arhitectură conceptuală, arătând modul în care aceste caracteristici se interconectează și operează împreună în cadrul sistemului. Integrarea învățării automate și a extragerii de date facilitează cuplarea perfectă a diverselor tehnologii educaționale, creând un sistem mai interactiv și mai eficient din punct de vedere al resurselor. Platformele de învățare adaptivă bazate pe inteligență artificială personalizează experiența educațională, oferind studenților căi de învățare personalizate care le îmbunătățesc implicarea și reținerea cunoștințelor.

O altă contribuție semnificativă a IA în educația inginerească inteligentă este capacitatea sa de a îmbunătăți interacțiunea om-mașină (Interfața Grafică Om-Calculator), oferind feedback în timp real atât studenților, cât și instructorilor. Acest lucru promovează un mediu de învățare mai receptiv și mai eficient. IA susține, de asemenea, învățarea personalizată prin analizarea comportamentului studenților și adaptarea conținutului educațional pentru a satisface
nevoile lor individuale. Această adaptabilitate nu numai că asigură creşterea eficienţei învățării, dar asigură şi faptul că educaţia este mai incluzivă, răspunzând diverselor stiluri şi ritmuri de învăţare. Caracteristicile interconectate ilustrate în Figura 1 subliniază modul în care IA permite învăţarea personalizată şi îmbunătăţeşte interacţiunea dintre studenţi, instructori şi sistem, contribuind astfel la o experienţă educaţională mai dinamică.

Integrarea inteligenţei artificiale (IA) cu alte tehnologii emergente, cum ar fi realitatea virtuală (VR, Virtual Reality), îmbogăţeşte, de asemenea, semnifica- tiv experienţa educaţională. Această combinaţie permite o integrare perfectă a scenariilor virtuale şi din lumea reală, oferind studenților medii practice de învăţare care simulează îndeaproape practicile in- dustriei. Prin combinarea spaţiilor de învăţare virtuale şi fizice, platformele bazate pe inteligenţă artificială promovează experienţa practică care este crucială pentru dezvoltarea abilităților practice de inginerie. Mai mult, abordarea bazată pe date a IA permite evaluarea continuă, oferind studenților şi educatorilor informaţii valoroase despre progresul învățării, ceea ce contribuie la strategii de predare mai precise şi mai eficiente. Figura 1 demonstrează modul în care IA şi VR lucrează în tandem pentru a crea experienţe de învăţare captivante care sunt alinate cu provocările inginereşti din lumea reală.

Această cercetare evidențiază nu numai poten- tialul IA în transformarea educației inginereşti, ci şi implicaţiile sale mai largi pentru politica şi practica educaţională. Oferind un cadru cuprinzător, acest studiu sugerează că tehnologiile IA pot facilita un sistem educaţional mai personalizat, mai eficient şi mai incluziv. Aceste perspective nu sunt utile doar

pentru instituţiile academice, ci şi pentru factorii de decizie politică care urmăresc să adapteze sistemele educaţionale la cerințele erei digitale. Cercetările viitoare ar trebui să continue să exploreze modul în care IA poate fi integrată în curriculum pentru a-i spori eficacitatea, abordând potențiale provocări legate de infrastructură, rezistența la schimbare şi nevoia de dezvoltare profesională în domeniu. Figura 1 surprinde integrarea cuprinzătoare a IA în diferite dimensiuni educaţionale, oferind o foaie de parcurs clară pentru viitorul educației inginereşti inteligente.

Instrumentele de învăţare fizică sunt componente esențiale în educaţia inginerească. Acestea includ resurse tangibile, cum ar fi echipamente de laborator, simulatoare mecanice şi modele interactive care facilitează experienţele de învăţare practică. Acestea reduc decalajul dintre conceptele teoretice şi aplicaţiile din lumea reală, îmbunătățind înţelegerea şi abilitățile practice ale studenților.

## 3. CADRUL DIGCOMPEDU PENTRU COMPETENȚA DE INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ A PROFESORILOR ÎN EDUCAȚIE

Studii recente au investigat schimbarea cerințelor de competență în disciplina de învățământ ingineresc [2], cerințele de competență pentru dezvoltarea şi lucrul cu IA şi competențele generale viitoare. Aceste lucrări [2-10] investighează ce competențe sunt necesare dincolo de graniţele disciplinelor pentru a preda, învăța şi a dezvolta soluţii la intersecţia dintre IA şi educaţia inginerească (pedagogia inginerească).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 2. Cadrul DigCompEdu pentru competența IA a profesorilor (Comisia Europeană, 2022)</figcaption></figure>

Cadrul DigCompEdu. Pe măsură ce profesorii se confruntă cu cerințe în schimbare rapidă, educatorii trebuie să dobândească un set mai sofisticat de

competențe decât înainte (Comisia Europeană, 2022), în special atunci când utilizează tehnologiile digitale (TIC) pentru a ajuta studenții să devină competenți
# PROGRESUL TEHNOLOGIC – REZULTAT AL CERCETĂRII

digital. DigCompEdu oferă un cadru solid care oferă linii directoare pentru educatori pentru a-i ajuta să implementeze instrumente și să-și proiecteze programele de învățare. Este un cadru de competențe specific educatorului care definește și descrie competențele cheie ale profesorilor și nivelurile de competență care oferă o referință generală pentru a

sprijini dezvoltarea competențelor digitale specifice educatorilor. Acest model (Fig. 2) include o gamă largă de componente organizate în șase domenii majore: (1) implicare profesională, (2) resurse digitale, (3) predare și învățare, (4) evaluare, (5) ajutarea cursanților, (6) asigurarea competențelor digitale (informatice) a cursanților.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 3. Cadrul de proiectare instrucțională pentru alfabetizarea și competența în IA</figcaption></figure>

Profilurile de competențe inginerești stabilite, cum ar fi programa CDIO (Conceive Design Implement Operate), SEFI (European Society for Engineering Education), International Society for Engineering Pedagogy (IGIP), ABET (Accreditation Board for Engineering and Technology) și European Accredited Engineer (EUR-ACE), recomandă integrarea competențelor IA în programele de învățământ ingineresc. Această lucrare își propune să răspundă la întrebarea ce competențe profesionale, metodice, sociale și personale sunt necesare în aceste roluri viitoare ale IA în educația inginerească. Ipoteza noastră este că următoarea generație de ingineri nu se concentrează doar pe un singur domeniu, ci are nevoie de un set de abilități interdisciplinare care să includă competențe digitale (TIC) și IA. Ne putem referi la această generație de viitori ingineri ca fiind ingineri IA.

Cadrul de proiectare instrucțională pentru alfabetizarea IA și educația în domeniul competențelor nu ar trebui să privească competențele IA ca pe un domeniu tehnologic independent, ci ca pe o cale de

dezvoltare a altor seturi de competențe non-tehnice, cum ar fi abilitățile de viață și de carieră, reziliență, abilitățile multidisciplinare, abilitățile de învățare și inovare. În al doilea rând, oferă un model revizuit pentru ca profesorii să dezvolte intervenții semnificative pentru a promova competențele IA ale studenților lor prin patru procese: (1) implicarea profesională a profesorilor; (2) sprijin educațional; (3) alegeri de conținut inter-disciplinar; și (4) competențele de învățare ale studenților (vezi Fig. 3).

## 4. PARADIGME PENTRU APLICAREA INTELIGENȚEI ARTIFICIALE ÎN EDUCAȚIE.

Inteligența artificială în educație (IAEd) se caracterizează prin trei paradigme [11]: direcționată de IA, student ca beneficiar, susținută de IA, student ca colaborator și împuternicită de IA, student ca lider (Tabelul 1).

<table><caption>Tabelul 1. Trei paradigme ale IAEd</caption><thead><tr><td></td><td>Fundamente teoretice</td><td>Implementări</td><td>Tehnici AI</td><td>Exemple</td></tr></thead><tbody><tr><td>Paradigma unu: Directionat de AI, cursant ca beneficiar</td><td>Behaviorism / Comportament</td><td>Exemple incipiente ale sistemelor inteligente de tutorat (ITS)</td><td>AI bazată pe tehnici relationale</td><td>Tutore de programare ACT (Anderson, 1990); Stat Lady (Shute, 1995)</td></tr><tr><td>Paradigma a doua: sustinută de AI, Elev in calitate de colaborator</td><td>Constructivism cognitiv, social</td><td>Sisteme de tutorat bazate pe dialog (DTS); Medii de învățare exploratorie (ELE)</td><td>Retea bayesiană, procesarea limbajului natural, arbori de decizie Markov</td><td>Un mediu exploratoriu QUE (Metzler &amp; Martincic, 1998)</td></tr><tr><td>Paradigma a treia: împuternicit de AI, Cursantul ca lider</td><td>Conectivism, Sistem adaptiv complex</td><td>Cooperarea om-calculator Învățare personalizată/adaptivă</td><td>Interfata creier-computer, învățare automată, învățare profundă</td><td>O modelare predictivă MOOC în timp real (Le et al., 2018)</td></tr></tbody></table>
În cele trei paradigme, tehnicile IA sunt utilizate pentru a aborda problemele educaționale și de învățare în moduri variate.

În Paradigma I-a, IA reprezintă modele de cunoștințe și învățare cognitivă directă, în timp ce cursanții sunt destinatari ai serviciului IA.

În Paradigma a II-a, IA este folosit pentru a sprijini învățarea, în timp ce cursanții lucrează ca colaboratori cu IA.

În Paradigma a III-a IA este folosit pentru a întări învățarea, în timp ce cursanții iau libertatea de a învăța.

În general, tendința de dezvoltare a IAEd s-a dezvoltat pentru a permite cursanților să reflecteze asupra învățării și să informeze sistemele IA să se adapteze în consecință și să conducă la dezvoltarea iterativă a învățării personalizate centrate pe student, bazate pe date obținute din interacționările Studenților cu platforma IA.

Tehnicile IA au potențialul de a stimula și de a avansa în mod semnificativ științele de instruire și învățare, care, la rândul lor, ar oferi oportunități bazate pe dovezi pentru dezvoltarea tehnologiilor IA. IAEd se referă la implementarea tehnologiei IA și integrarea dimensiunilor pedagogice, sociale, culturale și economice în procesele de aplicare a tehnologiei TIC. Pe baza teoriilor educaționale existente, cercetătorii pot obține noi interpretări sau idei despre pedagogie și științele învățării rezultate din aplicațiile IAEd. Dezvoltarea viitoare a domeniului IAEd trebuie să conducă la dezvoltarea iterativă a învățării personalizate centrate pe student, bazate pe date în era actuală a cunoașterii.

Tehnicile IA au potențialul de a stimula și de a avansa în mod semnificativ științele de instruire și învățare, care, la rândul lor, ar oferi oportunități bazate pe dovezi pentru dezvoltarea tehnologiilor IA. IAEd se referă la implementarea tehnologiei IA și integrarea dimensiunilor pedagogice, sociale, culturale și economice în procesele de aplicare a tehnologiei. Pe baza teoriilor educaționale existente, cercetătorii pot deriva noi interpretări sau idei despre pedagogie și științele învățării rezultate din aplicațiile IAEd. Dezvoltarea viitoare a domeniului IAEd trebuie să conducă la dezvoltarea iterativă a învățării personalizate centrate pe student, bazate pe date în era actuală a cunoașterii.

## 5. INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ (IA) ÎN EDUCAȚIE (IAED)

Scopul acestui capitol este de a evalua impactul inteligenței artificiale (IA) asupra educației [11-16]. Domeniul de aplicare al studiului s-a limitat la

aplicarea și efectele IA în administrare, instruire și învățare. Inteligența artificială este un domeniu de studiu și inovațiile și dezvoltările rezultate care au culminat cu computere, mașini și alte artefacte cu inteligență asemănătoare inteligenței umane, caracterizată prin abilități cognitive, învățare, adaptabilitate și capacități de luare a deciziilor. IA a luat inițial forma tehnologiilor informatice și legate de computer, tranziția către sisteme educaționale inteligente bazate pe web și online și, în cele din urmă, cu utilizarea sistemelor informatice încorporate, împreună cu alte tehnologii, utilizarea roboților umanoizi și a chatbot-urilor bazate pe web pentru a îndeplini sarcinile și funcțiile instructorilor în mod independent sau împreună cu instructorii. Folosind aceste platforme, instructorii au reușit să îndeplinească diferite funcții administrative, cum ar fi revizuirea și notarea sarcinilor studenților mai eficient și să obțină o calitate mai bună în activitățile lor de predare. Pe de altă parte, deoarece sistemele folosesc învățarea automată și adaptabilitatea, curriculumul și conținutul au fost personalizate în conformitate cu nevoile studenților, încurajând absorbția și retenția, îmbunătățind astfel experiența cursanților și calitatea generală a învățării.

### 5.1. Aspecte tehnice ale IA în educație

Educația asistată de inteligență artificială include educație inteligentă, învățare virtuală inovatoare și analiză și predicție a datelor. Scenariile majore ale IA în educație și tehnologii-cheie sunt enumerate în tabelul 2.

<table><caption>Tabelul 2. Tehnici pentru scenarii de educație IA.</caption><thead><tr><td>Scenarii de educație IA</td><td>Tehnici legate de inteligență artificială</td></tr></thead><tbody><tr><td>Evaluarea studenților și a școlilor</td><td>Metoda de învățare adaptivă și abordarea de învățare personalizată, analiză academică</td></tr><tr><td>Notarea și evaluarea lucrărilor și examenelor</td><td>Recunoașterea imaginilor, viziune computerizată, sistem de predicție</td></tr><tr><td>Predare inteligentă personalizată</td><td>Extragerea datelor sau interferența cunoștințelor bayesiene, sisteme inteligente de predare, analiza învățării</td></tr><tr><td>Şcoala inteligentă (Universitate)</td><td>Recunoaștere facială, recunoaștere vocală, laboratoare virtuale, realitate augmentată A/R, realitate virtuală V/R, tehnologii auditive și de detectare</td></tr><tr><td>Educație la distanță online și mobilă</td><td>Edge computing, asistenți virtuali personalizați, analiză în timp real</td></tr></tbody></table>

Sistemele educaționale inteligente oferă instruire și feedback în timp util și personalizat atât pentru instructori, cât și pentru cursanți.
Acestea sunt concepute pentru a îmbunătăți valoarea și eficiența învățării prin mai multe tehnologii de calcul, în special tehnologiile legate de învățarea automată, care sunt strâns legate de modelele statistice și teoria învățării cognitive.

Fig. 4. ilustrează o schemă educațională bazată pe inteligență artificială constând din componente de instruire, fapte statistice și un set inteligent de reguli care sunt fracționate în tehnologii inteligente și modele de sistem.

Harta datelor bazată pe construirea de modele este esențială pentru îmbunătățirea erudiției și stabilirea liniilor directoare structurale și asociative pentru informațiile statistice educaționale colectate.

Cu tehnologia IA care oferă putere structurii, aceasta funcționează ca inima structurii schematice.

Diverse tehnici sunt încorporate în sistemele IA pentru analiza învățării, recomandare, înțelegerea și dobândirea cunoștințelor; toate acestea fiind bazate pe învățarea automată, extragerea datelor și modelul de cunoștințe.

Sistemul educațional IA constă în general din conținut de predare, date și algoritmi inteligenți, care pot fi împărțiți în două părți: modelul de sistem (inclusiv modelul cursantului, modelul de predare și modelul de cunoștințe) și tehnologiile inteligente.

După cum se arată în Fig. 4, modelul ajută la construirea unei hărți de date care este crucială pentru îmbunătățirea învățării, care stabilește structuri și reguli de asociere pentru datele educaționale colectate.

Modelul funcționează ca un nucleu în sistemele IA.

## 5.2. Modelul educațional IA

Într-un sistem de învățare IA, modelul cursantului este esențial pentru îmbunătățirea capacităților de învățare independentă și este stabilit pe baza datelor comportamentale ale cursanților generate din procesul

de învățare. Gândirea și capacitatea cursanților sunt analizate pentru a le evalua abilitățile de învățare. Analiza cunoștințelor este cartografiată pentru a obține astfel stăpânirea cunoștințelor de către cursanți.

Modelarea cursantului stabilește conexiuni între rezultatele învățării și diverși factori, inclusiv materiale de învățare, resurse și comportamente de predare. Modelele de cunoștințe stabilesc hărți ale structurii cunoștințelor cu conținut detaliat de învățare, de obicei incluzând cunoștințe de specialitate, modul în care cursanții fac greșeli sau nu înțeleg corect conținutul predat. Combinând modelul de domeniu de cunoștințe și modelul de cursant, modelul de predare determină regulile de acces la domeniul de cunoștințe, ceea ce permite instructorilor să adapteze strategiile și acțiunile de predare. Pe măsură ce educația evoluează, studenții sunt susceptibili să se comporte pozitiv, să acționeze sau să caute ajutor. Sistemele de inteligență artificială pot fi întotdeauna pregătite să ofere ajutor folosind teoriile de predare încorporate în modelul de tutorat. Interfața cu utilizatorul explică performanța cursanților prin mai multe medii de intrare (voce, tastare și clic) și oferă rezultate (texte, figuri, desene animate și acțiuni). Interfața avansată om-mașină oferă funcții legate de IA, inclusiv interacțiunea în limbaj natural, recunoașterea vorbirii și detectarea emoțiilor cursanților.

## 5.3. Tehnologii educaționale inteligente

Învățarea automată, analiza învățării și extragerea datelor sunt tehnologii folosite în educația inteligentă. Analiza învățării și extragerea datelor educaționale se suprapun în obiective și tehnici și beneficiază de o varietate de discipline, inclusiv învățarea automată, extragerea datelor, psihometria statisticii și modelarea datelor.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 4. Structura tehnologică a modelului educațional IA (adaptat din [19, 2020 Chen]).</figcaption></figure>
Domeniul analizei învățării se bazează mai mult pe sistemele de management al conținutului de învățare și pe rezultatele testelor la scară largă. Extra-gerea datelor provine din comunitatea sistemelor inteligente de tutorat, care lucrează pe cunoaștere la scară foarte mică.

## 5.3.1. Învățare automată

Nucleul învățării automate este descoperirea cunoștințelor, procesul de analiză bazat pe un set de date de eșantionare cunoscut sub numele de "date de antrenament", generând modele semnificative și cunoștințe structurate. Învățarea automată poate ajuta la crearea de recomandări pentru studenți pe măsură ce selectează cursuri și chiar aleg universități. În acest fel, instructorii pot ajusta metoda de predare pentru a funcționa bine pe baza înregistrărilor cumulative ale studenților, ceea ce îi poate ajuta pe studenți să înțeleagă mai bine materialul cursului. Pentru evaluarea studenților, recunoașterea imaginilor și predicția învățării automate pot fi utilizate pentru a nota temele și examenele studenților, cu rezultate mai rapide și mai fiabile decât ființele umane. Trebuie remarcat faptul că învățarea profundă, subdomeniul învățării automate, atrage multă atenție. Aceste tehnici utilizate pe scară largă includ învățarea arborelui de decizie, programarea logică inductivă, gruparea, învățarea prin întărire și rețelele Bayesiene (modelele grafice orientate). Din perspectiva tehnicii, învățarea profundă pune accentul pe reprezentări din ce în ce mai semnificative din învățarea straturilor succesive. Aceste caracteristici ale stratului sunt extrase prin modele numite rețele neuronale structurate în straturi literale ordonate.

## 5.3.2. Analiza învățării

Analiza învățării se concentrează pe date derivate din caracteristicile studenților și obiectelor de cunoaștere din modelul cursantului și modelul domeniului de cunoștințe. Acest concept introduce noi tehnologii, cum ar fi învățarea automată, în domeniul non-tehnic al educației. Scopul este de a personaliza metodele educaționale pentru a satisface nevoile și abilitățile individuale ale cursanților. Aceasta include intervenția cu studenții care sunt în pericol de a abandona studiile și furnizarea de feedback personalizat și conținut instructiv.

Analiza învățării folosește tehnici legate de învățarea automată, vizualizarea datelor, științele învățării și semantica. De exemplu, învățarea compe-tențelor bazate pe inteligență artificială generează date critice despre studenți, permițând informații despre capacitățile lor și prezicând ce competențe pot urma.

Acest lucru permite instituțiilor să ia măsuri proactive (controlate).

Pe lângă învățarea bazată pe competențe, analiza învățării utilizează capacitățile adaptabile ale IA. Atunci când abordează problemele de abandon școlar, IA poate analiza diverși parametri pentru a evalua probabilitatea ca studenții să renunțe la școală, generând astfel sisteme de avertizare timpurie și date acționabile pentru instituții.

O provocare semnificativă pentru analiza învățării este extinderea dincolo de domeniul său actual pentru a cuprinde abilități interpersonale, arte și literatură. Această schimbare ridică noi complexități în măsu-rarea și evaluarea competențelor sau a rezultatelor învățării. În plus, analiza învățării trebuie să fie aplicabilă în contexte specifice de învățare, fiind în același timp suficient de generală pentru a fi utilizată în diferite cursuri și instituții.

Pe scurt, analiza învățării va deveni din ce în ce mai răspândită și va integra tehnici avansate pentru a îmbunătăți învățarea pentru studenți, instructori, administratori și instituții deopotrivă.

## 5.3.3. Extragerea datelor

Extragerea datelor educaționale încearcă să genereze răspunsuri sistematice și automate către cursanți. Extragerea datelor educaționale bazate pe inteligență artificială își propune să dezvolte reguli de asociere inerente și să ofere obiecte de cunoștințe studenților pentru a le satisface nevoile personale. Cu alte cuvinte, extragerea datelor poate fi văzută ca descoperirea modelelor și modelarea predictivă aplicată în extragerea cunoștințelor ascunse, care permite instructorilor să ajusteze și să îmbunătățească dezvoltarea curriculumului în sistemul educațional. Una dintre aplicațiile importante este că IA bazată pe extragerea datelor poate obține învățare personalizată din datele din domeniul de cunoștințe, în care studenții își desfășoară învățarea, în propriul ritm și își decid metoda de învățare ajutați de IA. În mod ideal, folosind învățarea personalizată, studenții aleg ceea ce îi interesează, iar instructorii ajustează cursurile și metodele de predare la interesele studenților. Cu extragerea datelor, IA își poate construi inteligența (de exemplu, folosind învățarea automată) mai precis, iar rezultatul este mai fiabil.

# 6. UNIVERSITĂȚI GESTIONATE CU AJUTORUL INTELIGENȚEI ARTIFICIALE

Aplicațiile IA în sectoarele de învățământ superior sunt clasificate în trei tipuri principale de aplicații: instituționale, de sprijin pentru studenți și instrucți-o-nale [21, Alam]. Aceste trei categorii mari pot fi
împărțite în mai multe aplicații, așa cum se arată în Fig. 5. Sistemele de IA vor juca un rol major în obținerea eficacității în luarea deciziilor instituționale prin intermediul sistemelor de marketing, admitere și înscriere, programe și planificare a resurselor. Sistemele IA vor ajuta, de asemenea, studenții prin ajutor financiar și avertizări timpurii pentru a evita orice risc. Mai mult, aceste sisteme vor crește

eficiența predării și învățării prin diferite sisteme de informații.

Funcțiile IA în educație sunt rezumate în tabelul 3.

Aplicațiile IA care sunt utilizate în universități și instituții de învățământ superior (HEIs) se bazează pe abordarea ciclului de viață al studentului, care este conține două secțiuni: (1) nivel instituțional și administrativ și (2) sistem de sprijin academic.

<table><caption>Tabelul 3. Funcțiile oferite de IA în scenarii educaționale.</caption><thead><tr><th></th><th>Munca pe care IA o poate face în educație</th></tr></thead><tbody><tr><td>Administrație</td><td><ul><li>Efectuează mai rapid sarcinile administrative care consumă o mare parte din timpul instructorilor, cum ar fi notarea examenelor și furnizarea de feedback</li><li>Identifică stilurile de învățare și preferințele fiecăruia dintre studenții lor, ajutându-i să construiască planuri de învățare personalizate.</li><li>Asistă instructorii în sprijinul decizional și în munca bazată pe date.</li><li>Oferă feedback și lucrați cu studenții în timp util și direct.</li></ul></td></tr><tr><td>Instruire</td><td><ul><li>Anticipă cât de bine depășește un student așteptările în proiecte și exerciții și șansele de a renunța la școală.</li><li>Analizează programa și materialul de curs pentru a propune conținut personalizat.</li><li>Permite instruirea dincolo de sala de clasă și în învățământul de nivel superior, sprijinind colaborarea.</li><li>Adaptează metoda de predare pentru fiecare student pe baza datelor sale personale.</li><li>Ajută instructorii să creeze planuri de învățare personalizate pentru fiecare student.</li></ul></td></tr><tr><td>Învățare</td><td><ul><li>Descoperă deficiențele de învățare ale studentului și abordați-le devreme în educație</li><li>Personalizează selecția cursurilor universitare pentru studenți.</li><li>Prezice calea de carieră pentru fiecare student prin colectarea datelor de studiu.</li><li>Detectează starea de învățare și aplicați intervenție adaptivă inteligentă studenților.</li></ul></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Fig. 5. Aplicații IA în învățământul superior (categorii largi).</caption><thead><tr><th>Institutional</th><th>Sprijin pentru studenți</th><th>Instructional</th></tr></thead><tbody><tr><td><ul><li>Marketing și recrutare</li><li>Admitere și Înscriere</li><li>Curricula și planificarea resurselor</li></ul></td><td><ul><li>Îndrumare</li><li>Ajutor financiar just-in-time</li><li>Avertizare timpurie</li></ul></td><td><ul><li>Progres în ritm propriu</li><li>Învățare personalizată</li><li>Îmbunătățire pedagogică</li></ul></td></tr></tbody></table>

După cum este prezentat în Fig. 6, diferitele aplicații IA utilizate sunt clasificate în patru domenii majore. Aceste domenii identificate sunt:

1) profilarea și predicția,

2) evaluarea și notarea (atestarea),

3) sistemul adaptiv și personalizarea și

4) sistemul inteligent de îndrumare.

Toate sistemele și aplicațiile menționate activate de tehnologia IA au dus la succesul studenților. Succesul studenților într-o universitate sau colegiu este un criteriu crucial pentru examinarea și măsurarea succesului și calității instituției de învățământ. În consecință, implementarea unor astfel de aplicații și sisteme va duce la succesul și performanța mai bună a oricărui învățământ superior existent.

Un cadru mai larg al inteligenței artificiale în învățământul superior a fost prezentat de Microsoft

Education Transformation Framework (ETF) în învățământul superior citat în [17, Papaspyridis].

Pe baza acestui cadru, învățământul superior beneficiază de IA prin patru domenii majore: 1) succesul studenților, 2) predarea și învățarea, 3) cercetarea academică și 4) campusul securizat și conectat.

## 6.1. Succesul studenților

Succesul studenților este piața de temelie și funcția de bază a oricărei universități existente. Se așteaptă ca instituțiile de învățământ superior să educe și să instruiască o forță de muncă de înaltă calitate și calificată. De-a lungul timpului, tehnologiile continuă să se schimbe și, prin urmare, universitățile și colegiile fac față schimbărilor pentru a-și pregăti studenții pentru a satisface nevoile pieței. Din acest motiv, tehnologia puternică emergentă a IA va aduce beneficii instituțiilor de învățământ superior. Tehnologia IA aceasta posedă o capacitate semnificativă de a modifica stilurile de predare și modul de prezentare a resurselor educaționale în procesul de pregătire a studenților pentru a-și atinge obiectivele de carieră. Membrii facultății vor trebui să se confrunte cu noi experiențe și oportunități pe care trebuie să le înfrunte. În consecință, această situație
va permite membrilor facultății să identifice și să utilizeze în mod corespunzător IA în programa și stilul de predare, realizând noi stiluri de instruire în învățământul superior.

Pentru a asigura succesul studenților, multe aplicații legate de admitere, înscriere, implicare și urmărire a performanței studenților sunt utilizate în unele instituții de învățământ superior. Cu ajutorul IA sunt furnizate decizii creative și îmbunătățite privind controlul înscrierii studenților; Astfel de decizii includ controlul numărului de studenți admiși pe baza

mai multor criterii (regiune, țară, etnie, capacitatea de a plăti taxele).

În domeniul predării și învățării, IA este implicată pe scară largă în aplicații care afectează metodele de predare și învățare din universități. De fapt, învățământul superior a făcut deja primul pas către o zonă necunoscută a oportunităților deschise de IA în predare și învățare, precum și în instituții și guvernanță. IA a creat un nou mediu pentru predare și învățare, ducând astfel la colaborări suplimentare între studenți.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 6. Aplicații IA utilizate în instituțiile de învățământ superior. [16]</figcaption></figure>

Sălile de clasă globale și cursurile online deschise masive (MOOC) sunt exemple de aplicații de succes care au transformat mediul de învățământ superior într-o nouă normalitate.

Cursurile MOOC care sunt utile și interesante sunt utilizate din 2008. Alte aplicații, cum ar fi sistemele inteligente de tutorat, au numeroase beneficii pentru predare și învățare.

Aceste beneficii se pot reflecta în predarea conținutului cursului, diagnosticarea punctelor forte sau a lacunelor în cunoștințele studenților, feedbackul automat, organizarea materialelor de învățare și facilitarea colaborării între cursanți.

De exemplu, o Universitate din Georgia folosește IA în procesele administrative și în monitorizarea și urmărirea performanței individuale a studenților, prezicând notele și abandonurile sau retragerile de la cursuri. Împreună cu alte universități, folosește și tehnologia IA chatbot și alte aplicații pentru a simplifica viața studenților. Tehnologia chatbot, cum ar fi chatterbots, talkbots, asistenți virtuali sau sisteme de conversație, sunt aplicații IA care folosesc limbajul natural pentru a interacționa cu utilizatorii, studenții, pentru a facilita procesele de predare și pentru a ajuta bibliotecarul. Acest tip de tehnologie este utilizat pe scară largă și în universitățile din Polonia.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 7. Cadrul IA în învățământul superior. [17]</figcaption></figure>

O aplicație IA răspunde la întrebările noilor studenți. O altă aplicație IA, un sistem de monitorizare, utilizează datele studenților pentru a prezice performanța studenților și posibilitatea de a abandona școala.

## 6.2. Predare și învățare

În viitor, aplicațiile IA vor fi folosite peste așteptările noastre, deoarece vor remodela perspectiva asupra seturilor de abilități pe care studenții trebuie să le dobândească pentru a-i pregăti pentru locul de muncă. IA a ajutat învățământul superior în
predare și învățare: (1) IA ajută lectorii să analizeze și să recunoască înțelegerea subiectelor de către studenți prin expresiile lor faciale; de asemenea, ajută la evaluarea temelor pentru acasă (de exemplu, activități în Coursera). (2) IA oferă feedback constructiv pentru studenți și lectori. (3) IA va fi utilizată ca substitut al procesului de predare și învățare în care lectorii acționează ca facilitatori.

Odată cu actuala pandemie COVID-19, majori-
tatea instituțiilor de învățământ superior din întreaga
lume au trecut complet la predarea și învățarea online.
Cu toate acestea, gestionarea examenelor online
rămâne un obstacol. Multe universități au început să
folosească servicii și sisteme de aplicații IA, cum ar
fi Protorio la distanță, Examity, Honorlock și
ProctorU, pentru a monitoriza și înregistra studenții
în timpul examenelor lor online. Un alt exemplu de
aplicații IA utilizate pentru predare și învățare în
învățământul superior se numește teacherbot și IBM
Watson (Teaching Assistant), care oferă o prezență
automată a profesorilor pe toată durata cursului.

Astfel, odată cu schimbarea rapidă a tehnologiilor
(în special a IA), se așteaptă schimbări considerabile
în instituțiile de învățământ superior în ceea ce
privește procesul de predare și învățare. Aceste
avantaje vor remodela procesul de predare și învățare.
Ca urmare, studenții dezvoltă abilitățile de care are
nevoie piața, stimulând în consecință dezvoltarea
economică.

7. UN EXEMPLU DE CADRU
DE IMPLEMENTARE A IA
ÎN UNIVERSITĂȚI

Un exemplu de cadru interesant de implementare
AI în universități este cel al centrului AI al
Universității Malaysia Kelantan.

Componentele majore ale acestui cadru sunt prezentate în Fig. 8. Aceste componente sunt clasificate pe două niveluri: nivelul ministerului învățământului superior și nivelul universitar.

La nivelul ministerului învățământului superior, politicile, standardele, centrele AI și conducerea AI se numără printre principalele componente.

La nivel universitar, aplicațiile AI, infrastructura AI și infostructura sunt necesare pentru a asigura implementarea tehnologiei AI în țară.

După cum se arată în Fig. 8, elaborarea strategiilor pentru implementarea IA este un element important, deoarece IA este o tehnologie transformatoare care necesită efort și buget considerabil.

A doua dimensiune pentru evaluarea pregătirii AI de către orice organizație este gestionarea problemei oamenilor din organizație: atragerea oamenilor calificați și talentați necesari, instruirea angajaților existenți și schimbarea managementului în organizație.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Fig. 8. Implementarea AI în universitate.</figcaption></figure>

A treia dimensiune este evaluarea implementării IA prin măsuri de politică numite procese și se realizează prin măsurarea politicilor, alocarea de resurse care cresc numărul de absolvenți și înscrieri și livrarea prin creșterea propagandei și promovării. Evaluarea poate fi efectuată și printr-un sistem de guvernanță puternic și clar pentru a asigura implementarea cu succes a IA.

A patra dimensiune este etica. Etica în dezvoltarea
IA devine din ce în ce mai mult un subiect important
de discuții și dezbateri. Multe organizații și oameni au

cerut în mod constant să abordeze și să valorifice
problema "disruptivă" a tehnologiei AI, deoarece AI
este o tehnologie digitală care ne va afecta viețile
oamenilor și societatea.

A cincea dimensiune sunt datele. Datele sunt coloa-
na vertebrală a tehnologiei AI, iar explorarea datelor este
forța motrice din spatele creșterii AI. Datele sunt un
element important pentru a evalua pregătirea oricărei
organizații în modul lor de a stabili tehnologia AI.

A șasea și ultima dimensiune se referă la tehno-
logie și platformele utilizate. În această dimensiune,
organizațiile în general și instituțiile de învățământ superior, în special, trebuie să-și evalueze pregătirea pentru IA prin intermediul celor trei elemente menționate în (aplicație și instrumente AI, structură de informații AI și infrastructură AI). Astfel, orice organizație trebuie să-și evalueze pregătirea pentru tehnologia și platformele AI prin modele de implementare, securitate și continuitate, precum și arhitectură și instrumente. Sunt necesare diverse cerințe și bugete substanțiale pentru a asigura succesul implementării unei astfel de tehnologii puternice.

## 8. CONCLUZII

Obiectivul sau scopul acestui articol de tip studiu de cercetare calitativă a fost de a evalua impactul IA asupra educației. A fost trecută în revistă și analizată literatura dedicată utilizării IA în Educația STEAM. Articole din reviste, publicații profesionale și rapoarte de conferințe profesionale au fost identificate și utilizate într-o analiză care a facilitat realizarea scopului studiului. Această cercetare evidențiază nu numai potențialul IA în transformarea educației inginerești, ci și implicațiile sale mai largi pentru politica și practica educațională. Oferind un cadru cuprinzător, acest studiu sugerează că tehnologiile IA pot facilita un sistem educațional mai personalizat, mai eficient și mai incluziv. Aceste perspective nu sunt valabile doar pentru instituțiile academice, ci și pentru factorii de decizie politică care urmăresc să adapteze sistemele educaționale la cerințele erei digitale. Cercetările viitoare ar trebui să continue să exploreze modul în care IA poate fi integrată în continuare în curriculum pentru a-i spori eficacitatea, abordând potențialele provocări legate de infrastructură, rezistența la schimbare și nevoia de dezvoltare profesională în domeniu. Subliniem că Figura 1 surprinde integrarea cuprinzătoare a IA în diferite dimensiuni educaționale, oferind o foaie de parcurs clară pentru viitorul educației inginerești inteligente.

## BIBLIOGRAFIE

[1] Naixin, Z., Wai Yie, L., Tong, Z., & Changqing, W. (2024). Artificial Intelligence in Engineering Education: A Review of Pedagogical Innovations. *INTI JOURNAL*, 2024(46), 1-10.

[2] Ng, D.T.K., Leung, J.K.L., Su, J. et al. Teachers' IA digital competencies and twenty-first-century skills in the post-pandemic world. *Education Tech Research Dev* 71, 137-161 (2023).

[3] Caena F, Redecker C. Aligning teacher competence frameworks to 21st century challenges: The case for the European Digital Competence Framework for Educators (Digcompedu). *Eur J Educ*. 2019; 54: 356-369.

[4] Greenhill, Valerie. "21st Century Knowledge and Skills in Educator Preparation." *Partnership for 21st century skills* (2010).

[5] Schleiss, J., Bieber, M., Manukjan, A., Kellner, L., & Stober, S. (2022). An interdisciplinary competence profile for IA in engineering. In *Towards a new future in engineering education, new scenarios that european alliances of tech universities open up* (pp. 1601-1609). Universitat Politècnica de Catalunya.

[6] Crawley, E. F., Malmqvist, J., Lucas, W. A., & Brodeur, D. R. (2011). The CDIO syllabus v2.0. An updated statement of goals for engineering education. In *Proceedings of 7th international CDIO conference*, Copenhagen, Denmark.

[7] ABET (2020). Criteria for Accrediting Engineering Programs, 2021 – 2022. http://www.abet.org.

[8] EUR-ACE (2021), EUR-ACE® Framework Standards and Guidelines, Retrieved 05.07.2022, from http://www.enaee.eu.

[9] European Commission (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (IA) and data in teaching and learning for Educators. https://education.ec.europa.eu/news/ethical-guidelines-on-the-use-of-artificial-intelligence-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators

[10] Falloon, G. (2020). From digital literacy to digital competence: the teacher digital competency (TDC) framework. *Educational technology research and development*, 68(5), 2449-2472.

[11] Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. *Computers and Education: Artificial Intelligence*, 2, 100020.

[12] Anderson, J. R., Boyle, C. F., Corbett, A. T., & Lewis, M. W. (1990). Cognitive modeling and intelligent tutoring. *Artificial Intelligence*, 42(1), 7-49.

[13] Shute, V. J. (1995). Smart: Student modeling approach for responsive tutoring. *User Modeling and User-Adapted Interaction*, 5(1), 1-44.

[14] Metzler, D. P., & Martincic, C. J. (1998, August). Explanatory mechanisms for intelligent tutoring systems. In *International conference on intelligent tutoring systems* (pp. 136-145). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.

[15] Le, C. V., Pardos, Z. A., Meyer, S. D., & Thorp, R. (2018). Communication at scale in a MOOC using predictive engagement analytics. In *Artificial Intelligence in Education: 19th Intl Conf, IAED 2018, London, UK, June 27-30, 2018, Proceedings, Part I* 19 (pp. 239-252). Springer International Publishing.

[16] Al-haimi B., Hujainah F., Nasir D., Alhroob E. (2021). Higher Education Institutions with Artificial Intelligence: Roles, Promises, and Requirements. In: Hamdan A., Hassanien A.E., Khamis R., Alareeni B., Razzaque A., Awwad B. (eds) *Applications of Artificial Intelligence in Business, Education and Healthcare*. Studies in Computational Intelligence, vol 954. 221-238. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72080-3_13

[17] Papaspyridis, A. (2020). *IA in higher education: Opportunities and considerations* (pp. 1-11). https://news.microsoft.com/apac/2020/03/26/ai-in-higher-education-opportunities-and-considerations

[18] Webinar on Artificial Intelligence Performances with Actual Case Studies in Malaysia, https://aibig.umk.edu.my/news-june-30.php

[19] L. Chen, P. Chen and Z. Lin, "Artificial Intelligence in Education: A Review," in *IEEE Access*, vol. 8, pp. 75264-75278, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988510

[20] M. J. Timms, "Letting artificial intelligence in education out of the box: Educational cobots and smart classrooms," *Int. J. Artif. Intell. Edu.*, vol. 26, no. 2, pp. 701-712, Jan. 2016.

[21] Alam, A. (2021). Possibilities and apprehensions in the landscape of artificial intelligence in education. In *2021 Intl
Conf Comp Intelligence and Comp Applic (ICCICA) (pp. 1-8). IEEE.

[22] Nunez, J. M., & Lantada, A. D. (2020). Artificial intelligence aided engineering education: State of the art, potentials and challenges. *Internat Journal of Eng Edu, 36*(6), 1740-1751.

[23] B. Jacoby, Service-learning in higher education: concepts and practices: The Jossey-Bass Higher and Adult Education Series, Jossey-Bass, San Francisco, 1996.

[24] Artificial intelligence in education, https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence

[25] F. Pedro, M. Subosa, A. Rivas and P. Valverde, Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), 2019. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994

[26] Nichols, M., & Holmes, W. (2018, October). Don't do Evil: Implementing Artificial Intelligence in Uni

versities. In *EDEN Conference Proceedings* (No. 2, pp. 110-118).

[27] Adăscăliței, A. A. (2024). Strategies used in blended and learning and virtual laboratories for STEAM education. *Technical Sciences, 9*(4), 459-470.

[28] Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252, 124167.

[29] Keleş, A., Ocak, R., Keleş, A., & Gülcü, A. (2009). ZOSMAT: Web-based intelligent tutoring system for teaching-learning process. *Expert Systems with Applications, 36*(2), 1229-1239.

[30] Craig, S. D., Hu, X., Graesser, A. C., Bargagliott, A. E., Sterbinsky, A., Cheney, K. R., & Okwumabua, T. (2013). The impact of a technology-based mathematics after-school program using ALEKS on student's knowledge and behaviors. *Computers & Education, 68*, 495-504.

Despre autor

Prof. dr. ing. **Adrian ADĂSCĂLIȚEI**

Universitatea Tehnică „Gh. Asachi”, Iași, România

A obținut Diploma în inginerie electrică (1976) și Diploma de Doctor în informatică (2001), conducător Prof. Dan Gălea, la Universitatea Tehnică „Gh. Asachi” Iași, România. Subiectul tezei sale de doctorat, realizarea unui curs e-learning privind Compatibilitatea electromagnetică, a fost stabilit de profesorii Frédéric de Coulon și Michel Ianoz, în contextul cooperării cu Swiss Federal Institute of Technology Lausanne, EPFL. Membru al Facultății de Inginerie Electrică, la Universitatea Tehnică „Gh. Asachi” Iași din 1982 (asistent 1982, șef de lucrări 1990, conferențiar 2003, profesor 2016), unde a predat cursuri de: teoria circuitelor electrice, teoria câmpului electromagnetic, compatibilitate electromagnetică, analiza asistată de calculator a circuitelor electrice. Este autorul (și coautorul) a unsprezece cărți (două în limba engleză) despre subiecte de inginerie electrică și de e-learning. A publicat, de asemenea, lucrări în domeniile de cercetare: e-learning, educație asistată de calculator în inginerie electrică și compatibilitate electromagnetică. A participat la conferințe internaționale cu lucrări de cercetare despre tehnologii e-learning aplicate educației inginerești. A fost redactor-șef al revistei „Iași Polytechnic Magazine, Book and Software Reviews” (secție a Buletinului Institutului Politehnic din Iași), între anii 1989-2010. Este membru onorific al Academiei de Științe Tehnice din România (AȘTR) și membru al Asociației Generale a Inginerilor din România (AGIR).