Application of artificial intelligence tools in analyzing the problem of increasing the motivation of age groups of students in the system of additional professional education

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article investigates the peculiarities of motivation of students of different age groups in the system of additional professional education (APE), with a focus on identifying individual barriers and needs of each category. The authors note that traditional methods of organizing the educational process often do not take into account the specific characteristics of adolescents, youth, adults and the elderly, which leads to a decrease in motivation and ineffective training. The aim of the article is to demonstrate how the use of modern artificial intelligence (AI) tools, in particular chatbots capable of analyzing tone, detecting the emotional state of the user and providing personalized recommendations, can be an effective means of increasing motivation and engagement of learners of all age groups. The research relies on an integrated methodological approach that includes both quantitative data obtained through questionnaires and qualitative results from interviews and practical test runs of the chatbot. This interdisciplinary approach allows building a correlation between emotional factors, information perception characteristics, and learning outcomes. The results of the study confirm that the implementation of adaptive AI solutions contributes to a more flexible and customized educational environment where emotional support, interactive tasks, and pacing adjustments take into account the unique characteristics of each age group. The authors conclude that further development of such technologies has the potential to significantly transform the system of additional professional education, making it more effective, personalized and open to innovation.

About the authors

Tatiana E. Smolentseva

MIREA – Russian Technological University

Author for correspondence.
Email: smoltan@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-4810-8734
SPIN-code: 2383-6811

Dr. Sci. (Eng.); Head, Department of Applied Mathematics

Russian Federation, Moscow

Nikita A. Prikhodko

MIREA – Russian Technological University

Email: docfr10@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-1166-7896
SPIN-code: 3103-7511

Department of Practical and Applied Computer Science

Russian Federation, Moscow

References

  1. Shobonov N.A., Bulaeva M.N., Zinovieva S.A. Artificial intelligence in education. Problems of Modern Pedagogical Education. 2023. No. 79-4. Pp. 288–290. (In Rus.). EDN: IPRJAG.
  2. Lakhmanova I.E., Rodionov V.S. Issues of introducing artificial intelligence in the system of higher education. In: State and Business. Directions of socio-economic development. Proceedings of the XV International Scientific and Practical Conference. (St. Petersburg, April 26–27, 2023). In 2 vols. St. Petersburg: RANEPA, 2023. Pp. 171–185. EDN: TZWNGM.
  3. Polipovich S.A., Shriner B.A., Chikova O.A. Formation of motivation in teaching schoolchildren the basics of artificial intelligence. Pedagogical Informatics. 2021. No. 3. Pp. 25–33. (In Rus.). EDN: HPRYQX.
  4. Voloshina S.E., Sharandin S.E. Application of artificial intelligence in professional education. Pedagogical Bulletin. 2022. No. 24. Pp. 22–24. (In Rus.). EDN: QHTRXN.
  5. Tarasyuk N.A., Chubov S.A. Application of artificial intelligence capabilities in modern professional education based on the realization of the contextual approach. In: The way to science. Modern national economy: Young scientists new view. Proceedings of the II International Scientific and Practical Conference (Orel, April 21–22, 2022). Orel: Orel State University named after I.S. Turgenev, 2022. Pp. 437–447. EDN: IUUMWM.
  6. Syabitova K.S., Filatova O.N. Artificial intelligence in the system of professional education. In: Professional self-determination of youth of the innovative region: Problems and prospects. Collection of articles on the materials of the All-Russian (national) scientific-practical conference (Krasnoyarsk, November 14–25. 2022). Part 2. Krasnoyarsk; Chelyabinsk; Nizhny Novgorod; Moscow: Krasnoyarsk State Agrarian University, 2023. Pp. 132–134. EDN: MEISQW.
  7. Tan M.J.T., Maravilla N.M.A.T. Shaping integrity: Why generative artificial intelligence does not have to undermine education. Frontiers in Artificial Intelligence. 2024. Vol. 7. doi: 10.3389/frai.2024.1471224. EDN: EHYLMK.
  8. Arslanova K.Z., Amangeldiyev A.Zh., Aitpayev A.T. The impact of AI on student motivation and cognitive skills in higher education. Science Bulletin. 2024. Vol. 2. No. 11 (80). Pp. 1034–1052. EDN: WNJWHP.
  9. Shrivastava R. Role of artificial intelligence in future of education. International Journal of Professional Business Review. 2022. Vol. 8. No. 1. P. e0840. doi: 10.26668/businessreview/2023.v8i1.840. EDN: WHFBCF.
  10. Fomina E.E., Koshkina G.V., Ivanova U.A. Artificial intelligence in education: risks and problems. In: Digital, computer and information technologies in science and education. Collection of articles of the II Interregional scientific-practical conference with international participation (Bryansk, November 14–15, 2024). Bryansk: Bryansk State University named after Acad. I.G. Petrovsky, 2025. Pp. 89–92. EDN: THJAKY.
  11. Safontseva N.Yu., Krivenko-Bakhmutskaya Yu.N. Artificial intelligence in education: technological meanings and value risks. Values and Meanings. 2025. No. 1 (95). Pp. 19–37. (In Rus.). doi: 10.24412/2071-6427-2025-1-19-37. EDN: ZRBVGH.
  12. Andreeva E.A., Dontsov A.V. Artificial intelligence in modern education. Economic and Humanities Research Regions. 2025. No. 1. Pp. 8–11. (In Rus.). EDN: TPHSDM.
  13. Simonova N.V. Artificial intelligence in education: Prospects and possibilities of application. Information and Communication Technologies in Pedagogical Education. 2024. No. 6 (93). Pp. 73–79. (In Rus.). EDN: BWWFYQ.
  14. Jia F., Sun D., Looi C.K. Artificial intelligence in science education (2013–2023): Research trends in ten years. Journal of Science Education and Technology. 2024. Vol. 33. No. 1. Pp. 94–117. doi: 10.1007/s10956-023-10077-6. EDN: COJWWT.
  15. Barakina E.Yu., Popova A.V., Gorokhova S.S., Voskovskaya A.S. Digital technologies and artificial intelligence technologies in education. European Journal of Contemporary Education. 2021. Vol. 10. No. 2. Pp. 285–296. doi: 10.13187/ejced.2021.2.285. EDN: HPQKEU.
  16. Swindell A., Greeley L., Farag A., Verdone B. Against artificial education: Towards an ethical framework for generative Artificial Intelligence (AI) use in education. Online Learning Journal. 2024. Vol. 28. No. 2. doi: 10.24059/olj.v28i2.4438. EDN: KNCUPG.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Architecture of chatbot interaction with the user

Download (302KB)


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».