Стремительная цифровизация усиливает роль искусственного интеллекта (ИИ) как драйвера трансформации образовательных технологий. В статье обобщены международные стратегии и эмпирические данные о влиянии ИИ на персонализацию, оценивание и организацию педагогического труда. Показано, что интеллектуальные учебные системы и аналитика обучения позволяют динамически калибровать сложность заданий, выявлять риски отставания и предлагать адресные интервенции, что сопровождается перераспределением времени преподавателя в пользу высокоуровневых задач. Рассматриваются регуляторные рамки Европейского союза, Японии и Китая, акцентирующие прозрачность алгоритмов, защиту данных и качество EdTech-решений. Отмечены вызовы - алгоритмическая предвзятость, конфиденциальность, цифровое неравенство и методологические пределы текущих моделей. Делается вывод о необходимости гибридных сценариев «человек-ИИ», инфраструктуры данных и развития педагогической грамотности в работе с аналитикой для устойчивой интеграции ИИ в образование.
Rapid digitalization strengthens the role of artificial intelligence (AI) as a driver of educational technology transformation. This paper synthesizes international strategies and empirical evidence on how AI affects personalization, assessment, and teachers’ work organization. We show that intelligent tutoring and learning analytics enable dynamic calibration of task difficulty, early risk detection, and targeted interventions, reallocating teacher time toward higher-order pedagogical activities. Regulatory frameworks in the EU, Japan, and China emphasize algorithmic transparency, data protection, and quality assurance of EdTech solutions. Key challenges include algorithmic bias, privacy, digital inequality, and methodological limits of current models. We argue for human-in-the-loop designs, robust data infrastructure, and teachers’ data literacy as prerequisites for sustainable AI integration in education.