science-review.ru
Введение
Развитие цифровых технологий активно трансформирует образовательную сферу. Онлайн-обучение, интерактивные платформы и мультимедийные ресурсы делают процесс получения знаний более доступным и персонализированным. Искусственный интеллект (ИИ) занимает ключевую роль в этой трансформации, способствуя адаптивному обучению и автоматизации образовательных процессов. Примерами успешного применения ИИ в образовании являются такие продукты, как BlackBoard [1], Duolingo [2] и др.
В Казахстане вопросы цифровизации и внедрения ИИ активно обсуждаются на государственном уровне. Президент Касым-Жомарт Токаев в своем Послании народу Казахстана «Экономический курс Справедливого Казахстана» [3] уделил повышенное внимание вопросам цифровизации и внедрению инноваций, в том числе необходимости полноценного использования искусственного интеллекта для качественно нового рывка к экономике знаний.
Развитие ИИ-решений, таких как чат-боты для образовательных целей, позволяет повысить качество подготовки абитуриентов при подготовке к поступлению в университет. Такие системы обеспечивают оперативные ответы на вопросы, автоматизированное тестирование и анализ успеваемости.
Единое национальное тестирование – важнейший элемент образовательной системы Казахстана. Оно определяет доступ выпускников к высшему образованию. Совершенствование оценки знаний по профильным дисциплинам в рамках ЕНТ, включая применение технологий искусственного интеллекта (GPT-моделей), способствует повышению объективности анализа результатов пробных тестов и прогнозированию академических успехов абитуриентов в вузах.
Согласно статистике ЕНТ за 2024 г. [4], в нем приняли участие 181 тыс. абитуриентов со средним баллом 68. Для подготовки к экзамену Национальный центр тестирования публикует на своем сайте учебные материалы, типовые задания, списки литературы, терминологию и структуру теста. Однако использование современных технологий и, в частности, искусственного интеллекта позволит этому процессу стать более эффективным и удобным.
Третье место по количеству сдававших имеет комбинация предметов по выбору «Математика – Информатика» – почти 20 тыс. абитуриентов. Несмотря на то, что предмет «Информатика» был добавлен в ЕНТ только в 2022 г., он стал одним из самых популярных направлений для сдачи и дальнейшего поступления в вузы Республики Казахстан.
Содержание теста ЕНТ по информатике представлено на сайте Национального центра тестирования Республики Казахстан [5] и включает 6 разделов, охватывающих школьную программу по данному предмету: «Компьютерные системы», «Информационные процессы», «Компьютерное мышление», «Аппаратное и программное обеспечение», «Информационные процессы и системы», «Создание и преобразование информационных объектов».
Чат-бот – это программное обеспечение, которое взаимодействует с пользователями по определенной теме или в определенной области в естественной, разговорной манере, используя текст и/или голос и обеспечивая мгновенный ответ пользователю [6, 7]. Чат-боты могут мгновенно предоставлять обучающимся различного рода сведения: содержание учебной программы, задания и даты их выполнения, критерии оценки работ, учебные материалы, новости и информацию о мероприятиях. Эти системы могут не только повысить вовлеченность и поддержку обучающихся, но и существенно снизить количество административной и рутинной работы преподавателей, позволив им сосредоточиться на разработке учебных программ и подготовке к занятиям.
ИИ-ассистент – это программа с одной или несколькими нейросетями, предназначенная для решения конкретной задачи. Чаще всего такой ассистент выглядит как обычный чат-бот с текстовым или голосовым вводом. Примером ИИ-ассистента может служить инструментарий Assistants API от OpenAI и созданные с его помощью ассистенты.
Assistants позволяют создавать настраиваемые чат-боты с использованием контекста ChatGPT. Однако, в отличие от обычного GPTs, Assistants предназначены для разработчиков и не имеют пользовательского интерфейса, кроме площадки от OpenAI под названием Playground. OpenAI упростила процесс создания таких чат-ботов, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании необходимого бота, а не на рутинной части работы.
Рис. 1. Пример процесса работы ИИ-ассистента Источник: составлено авторами
API Assistants позволяет разработчикам создавать ассистентов, новые ветки и прикреплять сообщения к этим веткам. Файлы, загруженные в ассистента, помогают ему понимать, как реагировать на сообщения пользователей. Assistants также могут использовать различные инструменты и функции, такие как интерпретатор кода, который позволяет AI писать и выполнять код. Общий процесс работы подобного ассистента представлен на рис. 1.
Цель исследования – разработка ИИ-ассистента для подготовки к ЕНТ по предмету «Информатика», ориентированного на персонализированный подход и эффективное обучение.
Материалы и методы исследования
В рамках данной работы для разработки ассистента по подготовке к ЕНТ был выбран Assistants API. Для реализации серверной части приложения в виде RESTful API были выбраны язык программирования Java, фреймворк Spring Boot, СУБД PostgreSQL и фреймворк Hibernate для взаимодействия с базой данных. Для упрощения взаимодействия в API Assistants была выбрана библиотека от Microsoft – Azure OpenAI. Это облачная платформа, которая позволяет разработчикам и ученым в области данных быстро и легко строить и развертывать модели искусственного интеллекта.
В качестве клиентской части приложения, с которой будет взаимодействовать пользователь, используется Telegram-бот, разработанный с помощью Telegram Bot API.
Для систем с взаимодействием вида «вопрос – ответ», представителем которых является разрабатываемый чат-бот, классификация вопросов играет важную роль. Чтобы правильно ответить на вопрос, система ответа на него должна понимать тип информации, которую запрашивает пользователь, и различать, к какому типу она относится. Это помогает находить или создавать конкретные ответы, что повышает качество работы системы.
Такое взаимодействие используется в одной из функций чат-бота – ответы на вопросы или сообщения пользователя. Так как бот предназначен для подготовки к ЕНТ по информатике, он будет отвечать только на вопросы, связанные с данной областью.
Результаты исследования и их обсуждение
Обобщенный алгоритм работы чат-бота включает в себя следующее:
− на вход ассистенту приходит текст от пользователя;
− производится предварительная обработка текста: преобразование в нижний регистр, удаление лишних знаков препинания и токенизация текста;
− производится семантический анализ текста, в процессе которого происходит поиск ключевых терминов данной области знаний (в данном случае информатики). Нахождение слов и словосочетаний, подобных «Python», «класс», «VPN», «оперативная память», повышает вероятность отношения пользовательского запроса к области знаний. Если после этого не удалось однозначно определить тематику вопроса, производится анализ контекста сообщения с помощью, встроенной в ассистента LLM;
− далее происходит принятие решения и либо генерация ответа на пользовательский вопрос, либо отказ в ответе из-за его несоответствия области знаний ассистента.
Вторая функция чат-бота – прохождение тестирования в виде, приближенном к виду ЕНТ-теста, с оценкой ответов и их объяснением, представленном в виде кратких теоретических материалов.
Процесс работы данной функции выглядит следующим образом:
1. Пользователь с помощью клиента (Telegram-бот), после выбора темы для теста, получает от сервера (RESTful API) тестовые вопросы и начинает на них отвечать.
2. Во время тестирования на клиенте сохраняются ответы пользователя.
3. После окончания тестирования формируется JSON-массив Q с элементами qi, где каждый элемент представляет собой тестовый вопрос и содержит:
− qi.question – текст вопроса;
− qi.options – список возможных ответов;
− qi.correctOption – правильный вариант ответа;
− qi.selectedOption – выбранный пользователем вариант.
Множество Q делится на 2 подмножества. Подмножество QC – подмножество, содержащее вопросы с корректными ответами:
.
Подмножество QE – подмножество, содержащее вопросы с ошибочными ответами:
.
Рис. 2. Sequence диаграмма работы чат-бота Источник: составлено авторами
Помимо вопросов, в JSON добавляется метаинформация, с помощью которой ИИ-ассистент сможет сразу определить, что ему необходимо делать.
4. Передача пакета с JSON ИИ-ассистенту, работающему с предустановленной промпт-стратегией.
5. ИИ-ассистент дает ответ R, который разбирается на структурированные элементы:
,
где каждый ri соответствует вопросу 
и содержит:
− ri.explanation – разбор ошибки и объяснение правильного ответа;
− ri.theory – краткий теоретический материал, относящийся к теме вопроса.
6. Создается аннотированное множество:
.
7. Если множество ошибок QE пустое – ИИ-ассистент отправляет сообщение о корректном выполнении теста. В противном случае создается документ Rf, содержащий разделы с разбором каждого вопроса из QE: вопрос, анализ ошибки, теоретическое пояснение.
8. Отчет Rf отправляется пользователю.
Функциональность разработанного приложения включает:
− прохождение тестирования по выбранной теме предмета «Информатика»;
− получение объяснений и теоретических материалов на основе анализа ответов пользователя;
Рис. 3. Процесс прохождения тестирования Источник: составлено авторами
Рис. 4. Вопрос ИИ-ассистенту и его ответ Источник: составлено авторами
− ответы на вопросы пользователя, связанные с областью предмета «Информатика»;
− просмотр истории попыток тестирований.
Sequence диаграмма, показывающая порядок взаимодействия элементов приложения, представлена на рис. 2.
Пользователь взаимодействует с ботом посредством команд, кнопок и текстовых сообщений. Согласно диаграмме последовательности работы чат-бота (рис. 2), на данный момент у бота имеется 4 команды:
− /start – для начала использования бота и перехода в главное меню при необходимости. С помощью данной команды пользователь регистрируется в чат-боте;
− /test – для начала тестирования. Происходит выбор темы тестирования и какой-то одной подтемы, по желанию пользователя, либо по всем подтемам выбранной темы. Далее происходит само тестирование. На данном этапе пользователь взаимодействует с ботом при помощи кнопок, которые содержат названия тем, подтем и варианты ответов на тестовые вопросы (рис. 3);
− /results – для просмотра истории попыток тестирований;
− /ask – для отправки вопроса ИИ-ассистенту. Здесь взаимодействие происходит в виде обмена сообщениями (рис. 4).
Согласно классификации чат-ботов [8], данный чат-бот является генеративным, так как использует нейронные сети для анализа и выдачи ответов, по внешнему виду совмещает в себе кнопочный и текстовый чат-бот, по функционалу совмещает возможности коммуникационных (позволяет общаться с собой) и функциональных (позволяет проходить тестирование для подготовки к ЕНТ) чат-ботов.
Чат-бот имеет педагогическую направленность [9], так как он содействует обучению, предоставляя возможность получения ответов на вопросы, прохождения тестов и хранения их результатов, что позволяет учащимся отслеживать свой прогресс [6].
Заключение
Разработанная клиент-серверная архитектура чат-бота обеспечивает стабильную и масштабируемую работу системы, а интеграция искусственного интеллекта и нейросетевых алгоритмов позволяет реализовать индивидуальную оценку знаний пользователей и предоставление персонализированных рекомендаций.
Созданный программный продукт не только автоматизирует процесс тестирования, но и способствует повышению уровня самостоятельной подготовки абитуриентов за счет интерактивных объяснений ошибок и теоретических материалов по темам. Практическая реализация проекта подтверждает возможность успешного внедрения современных технологий искусственного интеллекта в образовательную сферу для повышения качества подготовки к экзаменам.
Дальнейшее развитие работы связано с расширением базы вопросов, добавлением новых типов заданий, совершенствованием алгоритмов оценивания и ответов, а также внедрением административных функций, направленных на организационную поддержку пользователей в процессе подготовки к ЕНТ.
Библиографическая ссылка
Башлыков Р.В., Макабаев М.К., Клюева Е.Г., Коккоз М.М. РАЗРАБОТКА ИИ-АССИСТЕНТА ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЕДИНОМУ НАЦИОНАЛЬНОМУ ТЕСТИРОВАНИЮ // Научное обозрение. Технические науки. 2025. № 3. С. 32-37;URL: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=1511 (дата обращения: 15.09.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/srts.1511