АЛГОРИТМИ ЛЮДИНО-МАШИННОЇ ВЗАЄМОДІЇ З CHATGPT ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ПРИКЛАДНИХ ЗАДАЧ ОСВІТНЬОГО ПРОЦЕСУ
DOI:
https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol14i1-004Ключові слова:
інтелектуальна система, запит, інформаційний шум, роль користувачаАнотація
У статті розглянуто специфіку людино-машинної взаємодії з інтелектуальними чат-ботами, зокрема ChatGPT, у процесі розв’язування прикладних освітніх задач. На основі аналізу сучасних досліджень показано, що попри значний потенціал генеративного штучного інтелекту, у науковій літературі відсутні алгоритми, здатні забезпечити структурований, адаптивний і педагогічно вмотивований діалог між учителем, учнем та інтелектуальною системою. Виявлено ключові виклики, зокрема хибне трактування логічних складових у умовах задач, неправильну інтерпретацію намірів користувача, залежність від якості запиту та дисбаланс між освітньою метою і згенерованими відповідями. Доведено, що ефективність взаємодії залежить від точності визначення ролі користувача, логіки побудови запиту та здатності як системи, так і людини-користувача підтримувати послідовну інтелектуальну модель задачі.
Запропоновано методичний підхід до формування алгоритмів людино-машинної взаємодії, який передбачає поділ запиту на смислові блоки, фільтрацію другорядної інформації, уточнення наміру та побудову навчальної послідовності у вигляді сесії «умова – аналіз – обчислення – пояснення». На основі прикладу простої математичної задачі продемонстровано, як зміна ролі користувача й алгоритму взаємодії призводить до появи різних підходів формування кінцевої відповіді. Показано, що ChatGPT виконує низку когнітивно орієнтованих операцій – аналіз, семантичне структурування, логічне перетворення. Проте якість результату повністю залежить від правильно організованого діалогу з урахуванням ролей вчитель-користувач або учень-користувач.
Отримані результати мають практичну цінність для освітньої сфери: вони дозволяють формувати в учнів навички структурування інформації, критичного читання умов задач і свідомого керування цифровими інструментами. Обґрунтовано перспективу створення спеціалізованого додатку для автоматизації взаємодії вчителя з ChatGPT під час розроблення навчальних задач, тестів та інструктивно-методичних матеріалів, що забезпечить адаптацію контенту до ролі користувача та рівня підготовки учня.
Посилання
Бобокало А., Юрченко А., Семеніхіна О. Навчання побудови блок-схем для розвитку алгоритмічного мислення майбутніх учителів інформатики. Освіта. Інноватика. Практика, 2025. Том 13, № 8. С. 14–19. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i8-002
Кашина Г., Громоздова Л., Косяк І. Підготовка викладачів закладів професійної освіти: кібернетичний вимір інтелектуальних систем. Освіта. Інноватика. Практика, 2024. Том 12, № 4. С. 12–16. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol12i4-002
Allouch M., Azaria A., Azoulay R. (2021). Conversational agents: Goals, technologies, vision and challenges. Sensors, 21(24), Article 8448. URL: https://doi.org/10.3390/s21248448
Kim S., Priluck R. (2025). Consumer Responses to Generative AI Chatbots Versus Search Engines for Product Evaluation. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 20(2), 93. https://doi.org/10.3390/jtaer20020093
Kryazhych O., Ivanov I., Isak L., Babak O. (2025). Development of an approach to chat-bot personalization with generative artificial intelligence when realize an online assistant. Technology Audit and Production Reserves, 3(2(83), 12–19. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.326914
Kryazhych O., Ivanov I., Iushchenko K., Kuprin O., Vasenko O., Riznyk V., Ryzhkov O. (2025). Devising an approach to preventing information chaos in chat bots using generative artificial intelligence. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2 (134), 84–95. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.324957
Labadze L., Grigolia M., Machaidze L. (2023). Role of AI chatbots in education: systematic literature review. Int J Educ Technol High Educ 20, 56. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1
Montenegro J. L. Z., da Costa C. A., da Rosa Righi R. (2019). Survey of conversational agents in health. Expert Systems With Applications, 129, 56-67. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.03.054
Ortega-Ochoa E., Arguedas M., Daradoumis T. (2024). Empathic pedagogical conversational agents: A systematic literature review. British Journal of Educational Technology, 55(3), 886–909. https://doi.org/10.1111/bjet.13413
Radziwill N. M., Benton M. C. (2017). Evaluating quality of chatbots and intelligent conversational agents. URL: https://arxiv.org/abs/1704.04579?utm_source
Sears А., Jacko J. A. (2007). Human-Computer Interaction Handbook (2nd Edition). CRC Press. Р. 1518. ISBN 0-8058-5870-9. URL: https://books.google.com.ua/books?id=dVrRBQAAQBAJ&lr=&redir_esc=y
Wu X. Y., Radloff J. D., Yeter I. H., Wang L., Chiu T. K. F. (2025). Designing artificial intelligence chatbots for self-regulated learning from a systematic review based on Habermas’s three interests. Interactive Learning Environments, 1–24. https://doi.org/10.1080/10494820.2025.2563086
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олена Буряк
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
- Автори передають журналу право першої публікації свого рукопису на умовах ліцензії Creative Commons ("Із зазначенням авторства - Некомерційне використання") 4.0 Міжнародна (CC BY-NC 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно використовувати (читати, копіювати і роздруковувати) представлені матеріали, здійснювати пошук та посилатись на опубліковані статті, поширювати їх повний текст з будь-якою законною некомерційною метою (у тому числі, з навчальною або науковою) та обов'язковим посиланням на авторів робіт і первинну публікацію у цьому журналі.
- Опубліковані оригінальні статті в подальшому не можуть використовуватись користувачами (окрім авторів) з комерційною метою або поширюватись сторонніми організаціями-посередниками на платній основі.
