Дослідження підходів до інтелектуальної обробки та автоматизованої генерації навчального матеріалу в системі керування навчанням із використанням методів машинного навчання та великих мовних моделей

Abstract

Мета досліджень: підвищення ефективності освітнього процесу в LMS через автоматизацію створення персоналізованого контенту на основі LLM. До методів дослідження у цій роботі відносяться: аналіз архітектур Transformers, методи NLP (семантичний аналіз), оперативне проектування (Prompt Engineering), RAG-технології та статистична оцінка якості тексту. Дослідження розвиває методи інтеграції ШІ та адаптивного навчання в LMS. Наукова новизна полягає в удосконаленні семантичного структурування через RAG та моделюванні генерації завдань різної складності. Практичним результатом є прототип модуля для автоматизації планів, конспектів і тестів. Впровадження у ЗВО та корпоративне навчання знизить навантаження на фахівців, а подальший розвиток дозволить створити мультимодальних асистентів із мінімальним рівнем «галюцинацій». Галузь застосування – LMS-платформи, інструменти автоматизації педагогічного дизайну, системи дистанційного та корпоративного навчання