Применение больших языковых моделей для динамического синтеза адаптивных образовательных траекторий на основе анализа компетентностных дефицитов в области информационных технологий

Abstract

Рассматривается научно-практический подход к построению адаптивных образовательных систем на основе интеграции современных больших языковых моделей (LLM) и классического 63 компетентностного подхода. Описан метод автоматизированного выявления дефицитов знаний («слепых зон», «gap analysis») обучающихся в процессе входного интерактивного тестирования и динамический синтез индивидуальных траекторий обучения (Learning Paths). Приведены математическая формализация процедур оценки. Практическая ценность предложенного метода заключается в сокращении времени на освоение учебной программы при одновременном повышении качества усвоения материала за счет точечной компенсации когнитивных дефицитов.