DOI: 10.17587/prin.17.497-509
УДК: 004.89
К построению модуля автоматизированного формирования индивидуальной образовательной траектории подготовки ИТ-специалиста с использованием технологий искусственного интеллекта
А. В. Самохвалов, канд. пед. наук, доц., зав. каф., samohvalov@gmail.com,
Д. С. Соловьев, д-р техн. наук, доц., доц. кафедры, solovjevdenis@mail.ru,
Е. О. Корабельников, студент, serent2003@mail.ru,
М. А. Егоров, студент, max.egorov12345@gmail.com,
Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина (ТГУ им. Г. Р. Державина)
Received on 2025-12-24
Accepted on 2026-03-10
Статья посвящена решению актуальной задачи персонализации образовательных программ в сфере подготовки ИТ-специалистов. Для ее решения предложен программный модуль, интегрируемый в систему управления обучением Moodle, взаимодействующий с внешним FastAPI-сервером и предобученной нейросетевой моделью для автоматизированного построения индивидуальных образовательных траекторий на основе анализа стартовых компетенций обучающихся. Сформулированы требования к модулю, на основе которых выполнена его разработка с использованием event-dhven-архитектуры. Описаны функциональная модель, архитектура системы, информационное и программное обеспечение. Приведены результаты сравнительной экспериментальной оценки эффективности модуля, продемонстрировавшие его преимущество по сравнению как с традиционным методом ручного определения образовательной траектории, так и с методом на основе автоматизированных фондов оценочных средств.
Ключевые слова: индивидуальная образовательная траектория, подготовка ИТ-специалистов, интеллектуальная адаптация, искусственный интеллект, анализ профессиональных компетенций, автоматизированное распределение, Moodle, FastAPI, персонализация обучения.
Стр. 497—509
Ссылка для цитирования:
Самохвалов А. В., Соловьев Д. С., Корабельников Е. О., Егоров М. А. К построению модуля автоматизированного формирования индивидуальной образовательной траектории подготовки ИТ-специалиста с использованием технологий искусственного интеллекта // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 9. С. 497—509. DOI: 10.17587/prin.17.497-509.