Лисенко КатеринаГордєєва АнжелаLysenko KaterynaHordieieva Anzhela2025-11-192025-11-192025Лисенко, К. Динамічний аналіз потреб у викладанні ESP: поєднання традиційних підходів та ШІ-аналітики ринку праці [Текст] / К. Лисенко, А. Гордєєва // Освіта. Інноватика. Практика : науковий журнал / МОН України, Сумський державний педагогічний ун-т ім. А. С. Макаренка ; [редкол.: М. Друшляк (гол. ред), О. Семеніхіна, Francis Kwadwo Awuah, N. Demeshkant та ін.]. – Суми : [СумДПУ ім. А. С. Макаренка], 2025. – Т. 13, № 8. – С. 72–78. – DOI: https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i8-010https://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/17701Стаття присвячена дослідженню проблеми оновлення аналізу потребу викладанні англійської мови для спеціальних цілей (ESP) в умовах швидкозмінних професійних сфер, зокрема ІТ, цифрового маркетингу та біотехнологій. У традиційних підходах аналіз потреб розглядається як одноразова процедура, що забезпечує узгодження навчальних програм із поточними вимогами роботодавців і студентів. Проте динаміка сучасного ринку праці робить такі результати швидко застарілими, що знижує ефективність ESP-курсів та мотивацію здобувачів. У статті обґрунтовано необхідність безперервного й циклічного оновлення аналізу потреб, яке поєднує класичні інструменти (анкети, інтерв’ю, фокус-групи, аналіз робочих завдань) із можливостями штучного інтелекту та аналітики великих даних. Особлива увага приділяється використанню AI-алгоритмів для моніторингу вакансій, аналізу професійних компетентностей, прогнозування майбутніх тенденцій і виявлення міждисциплінарних умінь, необхідних у глобалізованій економіці. Запропоновано концептуальну модель «динамічного аналізу потреб», що включає три рівні: (1) постійний збір і аналіз даних від студентів і викладачів; (2) AI-орієнтований аналіз ринку праці та професійних стандартів; (3) гнучке оновлення програмного забезпечення та навчальних курсів відповідно до виявлених змін. Показано, що така модель здатна забезпечити актуальність ESP-курсів, підвищити якість підготовки випускників і їх конкурентоспроможність на міжнародному ринку. Практична значущість полягає у створенні інструментарію для адаптивного освітнього середовища, здатного реагувати на виклики цифровізації та інтеграції України у світовий освітній простір. Перспективи подальших досліджень полягають у розробці алгоритмів оцінювання ефективності динамічного аналізу потреб та порівнянні його результатів у різних професійних сферах.The article examines the issue of updating needs analysis in English for Specific Purposes (ESP) teaching within rapidly evolving professional domains, such as IT, digital marketing, and biotechnology. In traditional approaches, needs analysis is treated as a one-time procedure that aligns curricula with the current requirements of employers and students. However, the accelerated pace of labor market transformations quickly makes such results outdated, reducing the effectiveness of ESP courses and weakening learner motivation. The study emphasizes the necessity of continuous and cyclical needs analysis that integrates conventional methods (such as questionnaires, interviews, focus groups, and task analysis) with the advanced potential of artificial intelligence and big data analytics. Particular attention is given to the use of AI algorithms for monitoring job advertisements, identifying emerging professional competencies, forecasting skill demands, and recognizing interdisciplinary abilities required in a globalized economy. A conceptual model of “dynamic needs analysis” is proposed, consisting of three levels: (1) systematic collection of feedback from learners and instructors; (2) AI-driven labor market analysis and competence mapping; (3) flexible curriculum adaptation and timely syllabus redesign in response to identified changes. The findings demonstrate that such a model ensures the relevance of ESP programs, improves students’ professional readiness, and strengthens graduates’ competitiveness on the international labor market. The practical significance of the research lies in the development of a methodological framework that enables higher education institutions to create adaptive, future-proof curricula responsive to the challenges of digitalization and global integration. Future research should focus on elaborating evaluation algorithms for the effectiveness of dynamic needs analysis and on comparing its outcomes across different professional domains.ukаналіз потребESPштучний інтелектдинамічні професіїнавчальні програмиринок праціneeds analysisartificial intelligencedynamic professionscurriculum designlabor marketArticlehttps://orcid.org/0000-0001-7655-1878https://orcid.org/0000-0002-8570-9099https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i8-010