Abstract
Це дослідження обґрунтовує методологічні та технічні принципи синтезу композитних нейромережевих архітектур, призначених для предиктивного оброблення даних у межах інфокомунікаційних освітніх середовищ. У контексті глобальної цифрової трансформації дослідження зосереджено на розробці адаптивних систем управління, де інтеграція рекурентних (RNN), графових (GNN) та трансформерних (Transformers) структур забезпечує високоточне моделювання когнітивної динаміки. У роботі розкрито функційні механізми динамічної оркестрації контенту та предиктивного моніторингу патернів оброблення інформації як основних елементів стратегії оптимізації. Проаналізовано технічні та епістемологічні обмеження, зокрема алгоритмічну непрозорість та інформаційну асиметрію, що зумовлює необхідність переходу до гібридних моделей для підвищення інтерпретованості інтелектуальних рішень. Особливу увагу приділено стратегічній ролі оптимізованих систем штучного інтелекту (ШІ) в Україні як життєво важливого інструменту для подолання освітніх розривів у кризові періоди. Переваги композитного підходу експериментально доведено на апаратному забезпеченні з обмеженими ресурсами (1 ГБ відеопам’яті), де було досягнуто значного скорочення затримки та підвищення стабільності системи.