Журнал "Программная инженерия"
Теоретический и прикладной научно-технический журнал
ISSN 2220-3397

Номер 05 2026 год

DOI: 10.17587/prin.17.334-344
УДК: 004.8
Платформа автоматизированного формирования индивидуальных образовательных траекторий на основе LLM и RAG
В. С. Андреев, магистрант, viktormoonwell123@yandex.ru, А. Г. Кравец, д-р техн. наук, проф., AllaGKravets@yandex.ru, Н. С. Качурин, магистрант, ka4urin.nik@yandex.ru, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Волгоградский государственный технический университет»
Received on 2025-12-08
Accepted on 2026-02-25

Представлены модель и прототип платформы автоматизированного формирования индивидуальной образовательной траектории (ИОТ) на основе больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) и генерации с дополненной выборкой (Retrieval Augmented Generation, RAG). Выполнен анализ зарубежных и российских цифровых образовательных платформ, показавший, что существующие решения в основном ориентированы на навигацию и рекомендацию отдельных курсов, а также зависят от многоэтапного тестирования и организационных ограничений, что затрудняет оперативное построение ИОТ. Предложенная платформа использует свободное текстовое описание профиля таланта с автоматическим структурированием в формат JSON и генерацией шестимесячной ИОТ. Для повышения обоснованности рекомендаций сформирован корпус курсов Stepik и реализована интеграция RAG. Эксперимент на 1000 профилях показал увеличение точности формирования ИОТ с 80 (LLM-only) до 82,28 % (LLM и RAG). При этом стратегии поиска и отбора курсов из внешнего корпуса образовательных ресурсов (Random, TF-IDF, BM25, Dense Retrieval) снижали качество по сравнению с режимом LLM-only.

Ключевые слова: искусственный интеллект, LLM, RAG, индивидуальная образовательная траектория, персонализация, цифровая платформа, рекомендации, архитектура системы, JSON-данные, API
Стр. 334—344
Ссылка для цитирования:
Андреев В. С., Кравец А. Г., Качурин Н. С. Платформа автоматизированного формирования индивидуальных образовательных траекторий на основе LLM и RAG // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 6. С. 334—344. DOI: 10.17587/prin.17.334-344.