Магістерське дослідження присвячене проблемі комунікації між учнями з обмеженими можливостями і вчителями в навчальному процесі, та реалізації системи розпізнавання жестів для даних потреб. Робота складається зі вступу, двох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Розглянуто головні аспекти і особливості американської дактильної абетки, найчастіше вживанні жести які користуються попитом при спілкуванні в школі. Досліджено існуючі методи захоплення і відстеження жестів рук людини спираючись на роботи таких вчених як Сатоші Сузукі, Дж. Скланський, Ю. Крак та Д. Шкільнюк. Проаналізовано різні види моделей для знаходження найефективнішої із них, якою виявилася згорткова нейронна мережа. Розроблено систему розпізнавання жестової мови на платформі Python і бібліотеки комп'ютерного зору OpenCV та інших фреймворків. Ключові слова: жестова мова, учні з особливими потребами, комп'ютерний зір, цифрові технології, активні методи навчання, системи розпізнавання , Python, OpenCV, фреймворк. The master's research is devoted to the problem of communication between students with disabilities and teachers in the educational process, and the implementation of a gesture recognition system for these needs. The work consists of introduction, two chapters, conclusion, list of references and appendices. The main aspects and features of the American dactyl alphabet, the most commonly used gestures that are in demand when communicating at school are considered. The existing methods of capturing and tracking human hand gestures based on the works of such scientists as Satoshi Suzuki, J. Sklansky, J. Krak and D. Shkilnyuk are investigated. Different types of models were analyzed to find the most effective one, which was a convolutional neural network. A sign language recognition system based on Python and computer vision libraries OpenCV and other frameworks has been developed. Keywords: sign language, students with special needs, computer vision, digital technologies, active learning methods, recognition systems, Python, OpenCV, framework.