Розробка застосунку для вивчення іноземних мов з автоматичною генерацією завдань на основі NLP

Abstract

UA : Робота викладена на 73 сторінці друкованого тексту, містить 48 рисунки, 6 талиць, 21 джерело, 3 додатки. Об’єкт дослідження – процес автоматичної генерації навчальних завдань. Мета роботи – створення додатку для вивчення мов, яка використовує методи обробки природної мови для автоматичної генерації навчальних завдань. Методи дослідження – методи моделювання, проєктування, конструювання та тестування програмного забезпечення, методи NLP та методики оцінки якості згенерованих системою завдань. Розроблено програмний комплекс, що складається з API на Python/FastAPI та мобільного додатку на Kotlin Multiplatform. Обґрунтовано гібридну архітектуру, що розмежовує завдання: класичний NLP використовується для надійних, але простих вправ, тоді як LLM залучаються вибірково для генерації складних, контекстних завдань. Новизна підходу полягає у балансуванні педагогічної якості, обчислювальних витрат та екологічного впливу. В результаті роботи отримано програмний комплекс, що реалізує гібридну методологію та дозволяє генерувати адаптивні навчальні завдання з довільних текстів користувача.

EN : The work is presented on 73 pages of printed text, 48 figures, 6 tables, 21 references, 3 supplements. The object of the study is the process of automatic generation of learning tasks. The purpose of the work is the creation of a language learning application that uses natural language processing methods for automatic generation of learning tasks. The methods of research are methods of modeling, design, implementation and testing of software, NLP methods and quality assessment methods for system generated tasks. A software system has been developed, consisting of a Python/FastAPI API and a Kotlin Multiplatform mobile application. A hybrid architecture is proposed to differentiate tasks: classical NLP is used for reliable but simple exercises, while LLM is selectively employed to generate complex, context-aware tasks. The novelty of the approach lies in balancing pedagogical quality, computational costs and environmental impact. The work resulted in a software system that implements the hybrid methodology and allows for the generation of adaptive educational tasks based on arbitrary user texts.