Автоматизированные системы учёта успеваемости могут положительно влиять на эффективность обучения, например:

• Обеспечивают объективность и оперативность анализа учебных достижений. 1 Системы способны за короткое время обрабатывать большие объёмы данных, что способствует более быстрому выявлению тенденций в учебном процессе и даёт возможность оперативно реагировать на потребности студентов. 2
• Позволяют персонализировать обучение. 12 Искусственный интеллект анализирует данные о прогрессе, стиле обучения и уровне понимания каждого ученика. 2 На основе этих данных создаются индивидуализированные учебные планы, учитывающие темп и способы усвоения информации каждым студентом. 2
• Стимулируют самостоятельность учащихся. 1 Системы способны анализировать исторические данные успеваемости, выявлять повторяющиеся ошибки и предлагать пути их устранения. 1 Например, если ученик систематически допускает одну и ту же ошибку в математических вычислениях, система может предложить дополнительные материалы для изучения, а также задания для закрепления навыков. 1
• Освобождают преподавателей от рутинной работы. 1 Автоматизированные системы позволяют педагогам уделять больше времени индивидуальной работе с учениками, что особенно важно в контексте комплексных и креативных заданий. 1

Однако у автоматизированных систем есть и недостатки: чрезмерная автоматизация может ограничить развитие творческих способностей учеников, а также усилить зависимость от технической инфраструктуры. 1 Для достижения максимальной эффективности необходимо сочетать автоматизированные и традиционные методы оценки. 1