Методологические основы оценки возврата на инвестиции в образовательные технологии на основе искусственного интеллекта

Аннотация

Статья посвящена решению актуальной научно-практической проблемы – адаптации классических методологических подходов к оценке возврата на инвестиции (ROI) для сферы образовательных технологий (EdTech), в особенности для решений, основанных на искусственном интеллекте (ИИ). Проведен критический анализ традиционных моделей ROI, таких как модель Киркпатрика-Филипса, и выявлена их ограниченность применительно к оценке ИИ-решений, обладающих свойствами адаптивности, прогностичности и способности генерировать качественно новые образовательные результаты. Авторами предложена комплексная многоуровневая модель оценки, интегрирующая количественные финансовые показатели с качественными метриками, отражающими трансформационный эффект ИИ.

Модель включает оценку операционной эффективности, академических результатов, стратегических и нематериальных активов. Особое внимание уделено методологическим вызовам, таким как выделение вклада ИИ на фоне других факторов, этические аспекты сбора данных и долгосрочный характер отдачи от инвестиций. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методологии оценки эффективности цифровых образовательных инноваций. Практическая ценность состоит в предоставлении руководителям образовательных организаций и разработчикам EdTech структурированного инструмента для обоснования инвестиций и управления ими.