Детальная информация

Данная работа посвящена разработке мобильного приложения, предназначенного для автоматизации построения персонализированных траекторий обучения на основе данных открытых образовательных платформ. Приложение позволяет пользователю формулировать образовательные цели, получать рекомендации по обучению, выбирать подходящие курсы и отслеживать прогресс их прохождения. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Проектирование архитектуры мобильного приложения для хранения целей, курсов, тем, учебных траекторий и прогресса пользователя. 2. Разработка алгоритма генерации персональной траектории обучения с использованием большой языковой модели. 3. Реализация алгоритма объединения тем из разных курсов и устранения повторяющихся учебных блоков. 4. Проведение тестирования основных сценариев работы приложения. В ходе работы была разработана архитектура мобильного приложения, обеспечивающая взаимодействие с образовательными платформами Stepik и OpenEDU. Реализованы механизмы получения и обработки данных о курсах, модуль генерации учебных траекторий с помощью ИИ на основе большой языковой модели, система хранения пользовательских данных и визуализация учебной траектории в виде графа тем. Реализована интеграция с календарём устройства для экспорта сформированного учебного расписания и сопровождения процесса обучения. В результате работы создано мобильное iOS-приложение, позволяющее автоматически формировать персонализированные образовательные траектории на основе целей пользователя, его начального уровня подготовки и доступных образовательных ресурсов. Реализованы механизмы объединения тем из разных курсов с различных платформ, исключения дублирующихся тем и адаптации учебного плана под особенности пользователя. Тестирование подтвердило корректную работу приложения. Для выполнения работы использовались следующие информационные технологии и программные средства: язык программирования Swift, фреймворки SwiftUI, CoreData и EventKit, архитектурные подходы MVVM и Clean Architecture, OpenAI API для работы с большой языковой моделью, Stepik API для получения данных о курсах, HTML-парсинг для платформы OpenEDU, XCTest.

This work is devoted to the development of a mobile application designed to automate the construction of personalized learning trajectories based on data from open educational platforms. The application allows the user to formulate educational goals, receive training recommendations, select suitable courses and track their progress. Tasks that were solved during the work: 1. Designing the architecture of a mobile application to store goals, courses, topics, learning paths, and user progress. 2. Development of an algorithm for generating a personal learning trajectory using a large language model. 3. Implementation of an algorithm for combining topics from different courses and eliminating repetitive learning blocks. 4. Testing the main scenarios of the application. In the course of the work, the architecture of the mobile application was developed, providing interaction with the educational platforms Stepik and OpenEDU. Mechanisms for obtaining and processing course data, an AI-based learning trajectory generation module based on a large language model, a user data storage system, and visualization of the learning trajectory in the form of a topic graph have been implemented. Integration with the devices calendar has been implemented to export the generated curriculum and support the learning process. As a result of the work, an iOS mobile application has been created that allows you to automatically create personalized educational trajectories based on the users goals, his initial level of training and available educational resources. Mechanisms have been implemented to combine topics from different courses from different platforms, eliminate duplicate topics, and adapt the curriculum to the users needs. Testing has confirmed the correct operation of the application. The following information technologies and software tools were used to perform the work: the Swift programming language, the SwiftUI, CoreData, and EventKit frameworks, the MVVM and Clean Architecture architectural approaches, the OpenAI API for working with a large language model, the Stepik API for obtaining course data, HTML parsing for the OpenEDU platform, and XCTest.