Registration Number
0826U001221, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
17-07-2026
popup.evolution
.
Title
Methodological bases of application of adaptive systems in the
training of IT specialists.
Author
Serhii V. Melnyk,
popup.head Valerii G. Hrytsenko
popup.opponent Olena M. Tryfonova
popup.opponent Tetiana A. Vakaliuk
popup.review Tetiana V. Romanenko
popup.review Anna V. Tkachenko
popup.rada
Bohdan Khmelnytsky National University of Cherkasy
Description
Дослідження присвячене теоретичному обґрунтуванню та практичній реалізації методичних основ застосування адаптивних систем навчання у підготовці майбутніх ІТ-фахівців в умовах цифрової трансформації освіти. Актуальність роботи зумовлена стрімким розвитком інформаційно-комунікаційних технологій, зростанням потреби в персоналізації навчального процесу та підвищенням вимог до професійної компетентності ІТ-спеціалістів.
У роботі здійснено комплексний аналіз понятійно-категоріального апарату адаптивного навчання. Розмежовано поняття адаптивного, персоналізованого, диференційованого та індивідуалізованого навчання. Адаптивна система навчання визначається як інтелектуальне освітнє середовище, що на основі аналізу даних про діяльність здобувача освіти автоматично коригує зміст і послідовність навчального матеріалу відповідно до його індивідуальних характеристик.
Визначено архітектуру адаптивної системи, яка включає модель студента, модель предметної області, модель адаптації та інтерфейс користувача. Описано ключові алгоритмічні підходи, зокрема байєсівське та глибоке відстеження знань, методи підкріплювального навчання та колаборативної фільтрації. Теоретичну основу становлять конструктивістські підходи, теорія когнітивного навантаження, майстерне навчання та метакогнітивні стратегії.
Розроблено структурно-функціональну модель застосування адаптивних систем у підготовці ІТ-фахівців, яка включає цільовий, змістово-методичний, технологічний, діагностичний і результативний компоненти. Практична реалізація здійснена у вигляді авторської веборієнтованої системи, побудованої з використанням сучасних технологій (FastAPI, React.js, PostgreSQL, pgvector) та інтегрованої з сервісами Google Classroom і великими мовними моделями для генерації персоналізованих підказок.
Функціональні можливості системи охоплюють моделювання студента, адаптивне оцінювання, управління навчальним контентом, моніторинг прогресу та генерацію індивідуалізованого зворотного зв’язку. Запропоновано методику інтеграції адаптивних систем у викладання дисциплін програмування та вебдизайну, а також підготовки студентів і викладачів до ефективної роботи в адаптивному середовищі.
Ефективність методики підтверджено експериментально. Встановлено підвищення рівня сформованості когнітивних, операційних, мотиваційних і рефлексивних компонентів компетентності студентів порівняно з традиційними підходами навчання.
Наукова новизна полягає у розробці цілісної методології застосування адаптивних систем у підготовці ІТ-фахівців, уточненні базових понять та обґрунтуванні критеріїв відбору відповідних технологій. Практичне значення роботи полягає у можливості впровадження розробленої системи та методики у закладах вищої освіти.
Висновки. Адаптивні системи навчання є ефективним інструментом персоналізації освітнього процесу та підвищення якості підготовки ІТ-фахівців. Їх інтеграція сприяє розвитку індивідуальних освітніх траєкторій, автоматизації оцінювання та формуванню сучасних цифрових компетентностей.
Registration Date
2026-04-27
popup.nrat_date
2026-04-27 / 2026-08-12
