Empowering Schools through AI:Transforming Education with Adaptive Learning Platforms
Bibliographic record
Abstract
Digitalisation is transforming education, offering both opportunities and challenges for schools worldwide. Central to this transformation is the integration of artificial intelligence (AI) within Learning Management Systems (LMS) to support adaptive and blended learning environments. This paper introduces an innovative AI-driven LMS equipped with modules such as Flipped Classroom and Adaptive Learning, enabling students to engage independently with foundational concepts while providing educators with real-time diagnostic insights. Leveraging advanced AI techniques, including recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) algorithms, the platform dynamically evaluates student performance, personalises learning activities, and optimises learning paths to enhance outcomes. Emphasising the importance of digital leadership, professional development, and interoperability, this study presents actionable pathways for successfully implementing AI-driven LMS platforms to foster inclusive, innovative, and future-ready educational ecosystems. Цифровизация трансформирует образование, создавая как возможности, так и вызовы для школ по всему миру. Центральным элементом этой трансформации является интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в системы управления обучением (LMS) для поддержки адаптивных и смешанных учебных сред. В данной статье представлена инновационная LMS на базе ИИ, оснащённая такими модулями, как «Перевёрнутый класс» и «Адаптивное обучение», которые позволяют ученикам самостоятельно осваивать базовые концепции, одновременно предоставляя педагогам диагностическую информацию в режиме реального времени. Используя передовые технологии ИИ, в том числе рекуррентные нейронные сети (RNN) и алгоритмы долгой краткосрочной памяти (LSTM), платформа динамически оценивает успеваемость учеников, персонализирует учебные задания и оптимизирует учебные траектории для улучшения результатов. Подчёркивая важность цифрового лидерства, профессионального развития и взаимодействия, в данном исследовании представлены практические пути успешного внедрения платформ LMS на базе ИИ для создания инклюзивных, инновационных и готовых к будущему образовательных экосистем. Цифрландыру әлемнің барлық мектептері үшін жаңа мүмкіндіктер мен сын-талаптар ұсына отырып білім беру саласына тың өзгерістер енгізіп түрлендіруде. Мұндай өзгерістер енгізуде бейімделген және аралас оқу орталарын қолдау үшін жасанды интеллектіні (ЖИ) оқытуды басқару жүйелерімен (LMS) интеграциялау маңызды орын алады. Бұл мақалада «Төңкерілген сынып» және «Бейімделген оқыту» модульдерін қамтитын және жасанды интеллектіге негізделген оқытуды басқарудың инновациялық LMS жүйесі ұсынылған. Бұл білім алушылардың негізгі тұжырымдамаларды өз бетінше игеруіне, ал оқытушылардың нақты уақыт тәртібінде диагностикалық деректерді алуына мүмкіндік береді. Рекуррентті нейрожелі (RNN) және ұзақ мерзімді қысқа жады (LSTM) алгоритмдері сияқты озық жасанды интеллект технологияларын пайдалану арқылы платформа оқушылардың үлгерімін динамикалық түрде бағалайды, оқу іс-әрекеттерін дербестендіреді және нәтижелерді жақсарту үшін оқыту тәсілдерін оңтайландырады. Цифрлық көшбасшылықтың, кәсіби дамудың және функционалдық үйлесімділіктің маңыздылығын атап көрсете отырып, бұл зерттеу инклюзивті, инновациялық және болашаққа дайын білім беру экожүйелерін қалыптастыру үшін жасанды интеллектіге негізделген LMS платформаларын табысты енгізудің практикалық тәсілдерін ұсынады.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".