У статті розглянуто роль мобільних застосунків у процесі професійної підготовки майбутніх фахівців лісового господарства в умовах цифровізації освіти. Цифрові технології, що активно інтегруються в усі сфери суспільного життя, зокрема в освітню галузь, відкривають нові можливості для підвищення якості практичного навчання. Одним із найбільш перспективних напрямів їх використання є мобільні застосунки для визначення рослин, які забезпечують миттєвий доступ до великих баз даних, дозволяють працювати з реальними польовими об’єктами та підвищують ефективність засвоєння навчального матеріалу. У роботі проаналізовано функціональні особливості сучасних додатків Pl@ntNet, iNaturalist, Seek, PlantSnap, TreeID AI, iFlora та Plant Scan, що використовуються для розпізнавання деревних порід. На основі порівняльного аналізу визначено їхні переваги, недоліки, точність і швидкість роботи, а також доцільність застосування у освітньому процесі. Практична частина дослідження виконувалася у формі польового заняття, під час якого студенти працювали з мобільними застосунками для визначення деревних видів у реальних умовах. Здобувачі освіти оцінили роботу додатків за такими критеріями, як достовірність результатів, комфортність інтерфейсу, адаптивність до польових умов та наявність корисних навчальних функцій. Отримані результати були доповнені даними анонімного анкетування, яке засвідчило високий рівень підтримки впровадження цифрових інструментів: більшість студентів відзначили, що мобільні застосунки сприяють підвищенню інтересу до навчання, полегшують засвоєння матеріалу та підсилюють практичну складову освітнього процесу. Використання таких інструментів дозволяє поєднати традиційні методи визначення деревних порід із цифровими технологіями, підвищуючи якість, доступність і практичну орієнтованість освітнього процесу. Отже, мобільні застосунки можуть розглядатися як важливий елемент удосконалення освітніх програм та розвитку цифрової компетентності майбутніх фахівців лісового господарства.

The article examines the role of mobile applications in the professional training of future forestry specialists in the context of educational digitalization. Digital technologies, which are actively integrating into all spheres of public life, including the educational sector, open up new opportunities for improving the quality of practical training. One of the most promising areas for their use is mobile applications for plant identification, which provide instant access to large databases, allow students to work with real field objects, and increase the effectiveness of learning material acquisition. The study analyzes the functional features of modern applications like Pl@ntNet, iNaturalist, Seek, PlantSnap, TreeID AI, iFlora, and Plant Scan, which are used for tree species identification. Based on a comparative analysis, their advantages, disadvantages, accuracy, and speed of operation, as well as the feasibility of their application in the educational process, are determined. The practical part of the research was conducted in the form of a field session, during which students worked with mobile applications to identify tree species in real-world conditions. The students evaluated the applications based on criteria such as the reliability of results, interface comfort, adaptability to field conditions, and the presence of useful educational functions. The obtained results were supplemented by data from an anonymous survey, which demonstrated a high level of support for the implementation of digital tools: the majority of students noted that mobile applications contribute to increased interest in learning, facilitate material assimilation, and enhance the practical component of the educational process. The use of such tools allows for combining traditional methods of tree species identification with digital technologies, thereby improving the quality, accessibility, and practical focus of the educational process. Thus, mobile applications can be considered an important element in improving educational programs and developing the digital competence of future forestry specialists.