The role of programming in developing analytics and security competences in AI

У статті розглядаються сучасні підходи до програмування як основу підготовки фахівців із смарт-аналітики та кібербезпеки в умовах стрімкого розвитку штучного інтелекту. Визначено ключові наукові аспекти, що супроводжують перетворення ролі розробника: від класичного кодування «з нуля» до взаємодії з генеративними мовними моделями та інструментами автоматизації. Наведено аналіз трьох основних освіт ніх парадигм — традиційної, адаптивної та генеративно-орієнтованої — із метою виявлення їхніх переваг і обмежень. Адаптивне навчання описане як технологія, що використовує алгоритми машинного навчання для персоналізації навчальних маршрутів, миттєвого зворотного звʼязку та автоматичної корекції складності завдань відповідно до індивідуальних потреб студента. Продемонстровано приклади впровадження адаптивних платформ (CybExer, AI-Cyber Range, Knewton Alta, Georgia Tech OMS), а також підбито підсумки мета-аналізу, що засвідчили зростання рівня успішності залученості студентів та зниження показника відмови. Окрему увагу приділено інтеграції генеративного штучного інтелекту у навчальні програми, який забезпечує автоматичну генерaцію кейсів для виявлення вразливостей. Висвітлено та досліджено вплив ШІ-інструментів (Copilot, TabNine, Diffblue) на оптимізацію циклів розробки: автома- тичне створення коду, тестування, документування й рефакторинг, що підвищує продуктивність розробників на 30–50 %. Розроблено структуру адаптивної онлайн-платформи, яка поєднує початкове оцінювання, побудову індивідуального плану, динамічну адаптацію контенту, практичні інтерактивні проєкти, цикл зворотного звʼязку, систему нагадувань та підсумкову сертифікацію. Схематично відображено взаємодію компонентів системи. Дослідження підкреслює критичну важливість гібридного поєднання освітніх методик — традиційної, адаптивної та генеративної — для формування в студентів ключових компетенцій XXI століття: аналітичного мислення, здатності до самонавчання та адаптивності.