Станислав Михайлович Гусев, Аналитик, Центр передовых образовательных практик, передовая инженерная школа «Комплексная авиационная инженерия»,
Казань.
Stanislav M. Gusev, Analyst, Center for Advanced Educational Practices, Advanced Engineering School «Complex Aviation Engineering»,
Kazan.
Мария Викторовна Садыкова, Аналитик, Центр передовых образовательных практик, передовая инженерная школа «Комплексная авиационная инженерия»,
Казань.
Maria V. Sadykova, Analyst, Center for Advanced Educational Practices, Advanced Engineering School «Complex Aviation Engineering»,
Kazan.
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и их широкое внедрение в различные сферы человеческой деятельности актуализируют проблему массового обучения работе с AI-инструментами, в частности, освоения техник промпт-инжиниринга. Традиционные образовательные подходы не успевают за темпами технологических изменений, что создает разрыв между потребностями рынка труда и компетенциями выпускников образовательных программ.
Цель. Представить архитектуру и методологию проектирования системы интерактивных тренажеров с автоматизированной оценкой на основе больших языковых моделей для обучения различным аспектам работы с AI-инструментами; описать опыт практического внедрения разработанной системы в курсы повышения квалификации.
Методология, методы и методики. Исследование основано на методологии педагогического дизайна и теории геймификации образовательного процесса. Архитектура системы реализована с использованием клиентских веб-технологий (HTML5, JavaScript) и интеграции с API больших языковых моделей (OpenRouter) для автоматизированной проверки открытых заданий. Апробация проведена в контексте курсов повышения квалификации по программе «Введение в нейросети: практическое освоение AI-платформ».
Научная новизна. Разработана и описана архитектура системы интерактивных тренажеров, включающая шесть специализированных модулей: техники промпт-инжиниринга (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought и др.), этика искусственного интеллекта, генерация изображений и видео, создание презентаций, AI-аналитика данных. Научная новизна заключается в применении больших языковых моделей для автоматизированной проверки творческих заданий с формированием развернутой обратной связи без участия преподавателя. Система интегрирует механизмы геймификации (система достижений, прогрессивное открытие контента) для повышения мотивации.
Практическая значимость. Представленная система может быть интегрирована в курсы повышения квалификации и программы высшего образования в различных предметных областях. Модульная архитектура обеспечивает возможность адаптации тренажеров под различные предметные области и образовательные контексты. Определены направления дальнейшего развития системы, включая интеграцию с LMS через SCORM-пакеты и разработку собственного плагина для аналитики образовательного процесса.
The rapid development of artificial intelligence technologies and their widespread implementation across various spheres of human activity highlight the urgent need for mass education in AI tool usage, particularly in mastering prompt engineering techniques. Traditional educational approaches cannot keep pace with technological change, creating a gap between labor market demands and competencies of educational programs’ graduates.
Purpose. To present the architecture and design methodology of an interactive simulator system with automated assessment based on large language models for teaching various aspects of working with AI tools; to describe the practical implementation experience in development courses.
Methodology and research methods. The study is based on instructional design methodology and gamification theory in education. The system architecture is implemented using client-side web technologies (HTML5, JavaScript) and integration with the API of large language models (OpenRouter) for automated assessment of open-ended tasks. Approbation was carried out in the context of advanced training courses under the program “Introduction to neural networks: practical development of AI platforms”.
Results and scientific novelty. An interactive simulator system architecture was developed, including six specialized modules: prompt engineering techniques (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, etc.), AI ethics, image and video generation, presentation creation, and AI data analytics. Scientific novelty lies in applying large language models for automated assessment of creative assignments with detailed feedback generation without instructor involvement. The system integrates gamification mechanisms (achievement system, progressive content unlocking) to enhance learner motivation.
Practical significance. The presented system can be integrated into teacher professional development courses and higher education programs in various subject areas. The modular architecture provides the ability to adapt simulators to different subject areas and educational contexts. Areas for further development of the system have been identified, including integration with LMS through SCORM packages and the development of its own plugin for educational analytics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.