Cистема аналізу навчального контенту на основі чату GPT
Автор: Борисьонок Олександр Олександрович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Системний аналіз (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Зі стрімким розвитком цифрових технологій та Інтернету онлайн-освіта стала невід’ємною частиною навчального процесу. Платформи масових відкритих онлайн-курсів. Цей безпрецедентний обсяг навчального контенту потребує ефективних інструментів для його аналізу та оцінки, що робить системи на основі чату GPT надзвичайно актуальними для забезпечення високої якості навчання. Одна з головних тенденцій у сучасній освіті — це персоналізація навчального процесу. Студенти мають різні потреби, інтереси та стилі навчання. Система на основі чату GPT може аналізувати індивідуальний прогрес кожного студента та надавати персоналізовані рекомендації щодо подальшого навчання, що підвищує ефективність і залученість студентів. Викладачі часто витрачають значну частину свого часу на оцінювання робіт студентів та підготовку навчальних матеріалів. Система на основі чату GPT може автоматично оцінювати якість навчального контенту та надавати зворотний зв’язок, знижуючи навантаження на викладачів і дозволяючи їм зосередитися на більш важливих аспектах навчання. Система на основі чату GPT може аналізувати навчальний контент на предмет його відповідності навчальним цілям, ясності викладу та актуальності. Це дозволяє швидко виявляти та усувати недоліки в навчальних матеріалах, забезпечуючи їх високу якість і ефективність. Чат-боти на основі чату GPT можуть забезпечувати студентам постійну підтримку, відповідаючи на їхні запитання в режимі реального часу. Це особливо важливо для дистанційного навчання, де студенти можуть не мати можливості швидко отримати допомогу від викладача. Така підтримка підвищує залученість студентів і сприяє кращому засвоєнню матеріалу. Завдяки своїй здатності працювати в режимі реального часу, системи на основі чату GPT можуть бути доступними для студентів цілодобово. Це забезпечує високу гнучкість у навчальному процесі, дозволяючи студентам отримувати допомогу та рекомендації тоді, коли їм це найбільше потрібно. Швидкий розвиток штучного інтелекту та обробки природної мови відкриває нові можливості для їх застосування в освітньому секторі. Моделі GPT демонструють високу точність та ефективність у розумінні та генеруванні тексту, що робить їх ідеальними для аналізу та вдосконалення навчального контенту. Використання автоматизованих систем аналізу навчального контенту може значно скоротити час, необхідний для розробки та оцінки навчальних матеріалів. Це дозволяє освітнім установам ефективніше використовувати свої ресурси і зосередитися на інноваційних методах навчання та розвитку студентів. Одним із ключових аспектів ШІ є машинне навчання, яке відкриває нові горизонти у різних галузях, від медицини до фінансів, від автономних автомобілів до великих даних. ШІ змінює світ, у якому ми живемо, надаючи нові можливості та виклики. Він допомагає розв’язувати складні проблеми, які раніше здавалися нерозв’язними, і створює нові шляхи для нашого розвитку. Однак, разом з цим виникають важливі етичні, правові та соціальні питання, які потребують уважного розгляду. З розвитком технологій зростає і важливість етичних питань та захисту конфіденційності даних. Системи на основі чату GPT можуть бути налаштовані таким чином, щоб дотримуватися високих стандартів конфіденційності та етики, забезпечуючи безпеку та приватність даних студентів і викладачів. Це важливо для забезпечення довіри до технологій і їх широкого впровадження в освітній процес. Штучний інтелект може бути як слабким, так і сильним. Слабкий ШІ спеціалізується на виконанні конкретних завдань, тоді як сильний ШІ має здатність до загального інтелекту, подібного до людського. Незалежно від типу, ШІ відкриває перед нами безліч нових можливостей і кидає виклики, які потребують ретельного вивчення та розв’язання. Сучасний світ швидко змінюється, і освітні програми повинні постійно адаптуватися до нових вимог. Система аналізу навчального контенту на основі чату GPT може допомогти швидко оновлювати та коригувати навчальний контент, забезпечуючи його відповідність сучасним знанням та навичкам, необхідним у різних галузях. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження є процес створення системи аналізу навчального контенту на основі штучного інтелекту. Предмет дослідження. Предметом дослідження є методи та засоби, що застосовуються для генерації тестів та аналізу навчального контенту на основі штучного інтелекту та взаємодії з ним. Мета дослідження. Метою дослідженя є створення системи аналізу навчального контенту на основі штучного інтелекту. Результати дослідження: • здійснено аналіз літературних джерел, із яких були виділені типи проектів; • розглянуто наявні системи аналогів та їх особливості; • проведено системний аналіз, у якому побудовано дерево цілей та UML-діаграми, визначено вимоги системи, а також використано метод аналізу ієрархій для визначення типу системи; • обрано методи та засоби розробки запропонованої системи та описано структуру її бази даних; • розроблено програмний продукт та представлено контрольний приклад роботи. Апробація результатів роботи. Результати даної роботи були апробовані на VII Міжнародній студентській науковій конференції «СУЧАСНІ АСПЕКТИ ТА ПЕРСПЕКТИВНІ НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ НАУКИ» із публікацією тез: Борисьонок О.О. Система аналізу навчального контенту на основі чату GPT. / Борисьонок О.О., Рибчак З.Л. – матеріали VII Міжнародної студентської наукової конференції «СУЧАСНІ АСПЕКТИ ТА ПЕРСПЕКТИВНІ НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ НАУКИ» (24 травня 2024р., м.Дніпро, Україна). Ключові слова: штучний інтелект, навчальний контент, опрацювання даних, генеративна модель. Перелік використаних літературних джерел. 1. The advantages & disadvantages of Chat GPT [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – https://www.appmatics.com/en/blog/vorteile-nachteile-chat-gpt#:~:text=Chat%20GPT%20enables%20companies%20to,times%20and%20increases%20customer%20satisfaction (дата звернення 26.05.24).