Методика та програмний засіб для автоматизованого створення навчальних матеріалів із використанням великих мовних моделей

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси автоматизованого створення, перевірки та адаптації навчальних матеріалів у цифровому освітньому середовищі. Мета кваліфікаційної роботи – розробка методики та програмного засобу для автоматизованого створення навчальних матеріалів на основі великих мовних моделей, що забезпечує підвищення якості, достовірності та ефективності підготовки освітнього контенту шляхом автоматизованої генерації, валідації, структуризації та форматування навчальних матеріалів. Методи дослідження – системний аналіз, моделювання процесів створення навчального контенту, методи машинного навчання та обробки природної мови, методи інформаційного та математичного аналізу, статистичні методи оцінювання якості контенту, порівняльний аналіз, розробка програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані у закладах вищої освіти, системах дистанційного та змішаного навчання, корпоративному навчанні, а також при розробці інтелектуальних освітніх платформ і систем управління навчальним контентом (LMS). Запропонована методика може застосовуватись для автоматизованого створення лекцій, практичних занять, навчальних модулів і методичних матеріалів з урахуванням рівня підготовки здобувачів освіти. Розробка та дослідження проводилися під управлінням операційної системи Windows. Програмна реалізація виконана з використанням мови програмування Python, сучасних фреймворків та бібліотек для роботи з великими мовними моделями, а також інструментів веб-розробки та інтеграції з освітніми системами.

The object of the research is the processes of automated creation, verification, and adaptation of educational materials in a digital learning environment. The purpose of the qualification thesis is to develop a methodology and a software tool for automated creation of educational materials based on large language models, which ensures improved quality, reliability, and efficiency of educational content through automated generation, validation, structuring, and formatting of learning materials. Research methods include system analysis, modeling of educational content generation processes, machine learning and natural language processing methods, information and mathematical analysis, statistical methods for content quality evaluation, comparative analysis and software development. The results of the work can be applied in higher education institutions, distance and blended learning systems, corporate training environments, as well as in the development of intelligent educational platforms and learning management systems (LMS). The proposed methodology enables automated generation of lectures, practical assignments, tests, learning modules, and methodological materials tailored to learners’ educational levels. Development and experimental studies were conducted under the Windows operating system. The software implementation was developed using the Python programming language, modern frameworks and libraries for working with large language models, and tools for web development and integration with educational platforms.