ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЬЮТОРСЬКІ СИСТЕМИ В ОСВІТНЬОМУ ПРОЦЕСІ ДЛЯ ПІДГОТОВКИ МАЙБУТНІХ ІТ-ФАХІВЦІВ

Анотація

Стаття пропонує теоретично обґрунтовану методичну основу впровадження інтелектуальних тьюторських систем (ІТС) у підготовку майбутніх ІТ-фахівців із залученням генерувальних мовних моделей, що адресує виявлену в літературі прогалину між традиційними методами навчання програмування та сучасними вимогами ІТ-ринку. На тлі швидкої еволюції мов програмування та високого відсіву на вступних курсах від 30% до 50% автор систематизує архітектуру ІТС (доменна, студентська, тьюторська моделі та інтерфейс) і теоретично обґрунтовує, як поєднання розмовної моделі з діагностичними алгоритмами має потенціал забезпечувати адаптивні траєкторії навчання й оперативний зворотний зв’язок. Ключова новизна — концептуальна модель guidance-practice-transformation (G-P-T), що пропонує структурування процесу навчання через три етапи від пояснювальних підказок до самостійних проєктів і перенесення знань у нові контексти, яка розроблена на основі синтезу теорій конструктивізму, андрагогіки та когнітивного навантаження. Аналіз метааналітичних досліджень показує: класичні ІТС забезпечують приріст успішності близько 0.61–0.80 стандартних відхилень, а застосування сучасних мовних моделей демонструє ще вищий ефект близько 0.867. Порівняння дисциплін виявляє найбільший потенціал у програмуванні завдяки можливості генерувати й перевіряти код, проте огляд літератури ідентифікує обмеження: помилкові відповіді, зниження самостійності, ризики академічної недоброчесності. Практичний внесок — концептуальна рамка впровадження: проєктування доменної бази знань під Elixir, Python, Java; алгоритми діагностики рівня; сценарії G-P-T для трьох модулів; правила подвійної верифікації відповідей за офіційною документацією; механізми етичного контролю; вимоги до цифрової грамотності викладачів і студентів; орієнтири локалізації під український контекст. Обґрунтовано узгодженість підходу з конструктивізмом, андрагогікою та теорією когнітивного навантаження: система має потенціал оптимізувати інформацію, активує попередні знання, надає підказки лише за потреби й поступово зменшує підтримку. Окреслено напрями подальших досліджень: емпірична перевірка запропонованої моделі, україномовні корпуси та глосарії, порівняння дисциплін (алгоритми, DevOps, кібербезпека), автоматична верифікація відповідей і протидія протидія помилковим відповідям. Стаття пропонує теоретично обґрунтовану практичну рамку, що має потенціал підвищувати навчальні результати, зменшувати відсів і сприяти культурі академічної доброчесності в ІТ-освіті України.