Вебдодаток для підвищення ефективності навчання засобами гейміфікацйії на основі ШІ

dc.contributor.advisorЗдор, Андрій Костянтинович
dc.contributor.authorШулигін, Марк Володимирович
dc.date.accessioned2026-09-28T10:01:22Z
dc.date.available2026-09-28T10:01:22Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломну роботу виконано на 55 сторінках. Робота містить 12 джерел у переліку посилань та 3 додатки. Мета роботи — метою роботи є проєктування та розроблення вебзастосунку для підвищення ефективності навчального процесу засобами гейміфікації та інтеграції штучного інтелекту. Підходи і засоби розробки: клієнт-серверна архітектура, REST API, бібліотека React для реалізації клієнтської частини застосунку, серверне середовище Node.js, фреймворк Express.js для побудови серверної частини, система керування базами даних PostgreSQL, ORM Sequelize для взаємодії з даними, ШІ для генерації навчального контенту і перевірки відкритих відповідей, Docker для контейнеризації та запуску системи. Вебсистема призначена для двох категорій користувачів: викладачів та студентів. Викладач може створювати й редагувати навчальні курси, додавати опис курсу, завантажувати навчальні матеріали, презентації та посилання на зовнішні ресурси, запускати генерацію навчальних рівнів засобами штучного інтелекту, переглядати список студентів і результати проходження курсу. Студент може реєструватися в системі, приєднуватися до курсу за унікальним кодом доступу, переглядати доступні рівні, проходити навчальні сценарії, читати сюжетні епізоди, відповідати на тестові, відкриті та графічні питання, отримувати результат перевірки, досвід, бонуси та відстежувати власний прогрес. Після завантаження матеріалу система обробляє його текст і передає підготовлені дані до AI-модуля. На основі цього матеріалу формуються рівні, питання, варіанти відповідей, пояснення, сюжетні фрагменти та персонажі. Згенерований контент зберігається в базі даних, тому студенти працюють з однаковою структурою курсу без повторного звернення до AI API. Доступ до системи розмежовано за ролями, автентифікація реалізована на основі JWT-токенів. Сервер перевіряє права користувача під час роботи з курсами, матеріалами, рівнями, відповідями та результатами. Викладач має доступ лише до власних курсів, а студент, лише до курсів, до яких він приєднався, і власних результатів проходження.
dc.description.abstractotherThe bachelor’s thesis consists of 55 pages. The work contains 12 sources in the reference list, and 3 appendices. The purpose of the work is to design and develop a web application for improving the efficiency of the learning process through gamification and artificial intelligence integration. Development approaches and tools: client-server architecture, REST API, React library for implementing the client side of the application, Node.js runtime environment, Express.js framework for building the server side, PostgreSQL database management system, Sequelize ORM for data interaction, AI for generating educational content and checking open-ended answers, and Docker for containerization and system deployment.
dc.format.extent64 с.
dc.identifier.citationШулигін, М. В. Вебдодаток для підвищення ефективності навчання засобами гейміфікацйії на основі ШІ : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Шулигін Марк Володимирович. – Київ, 2026. – 64 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83532
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectгейміфікація навчання
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнавчальний вебзастосунок
dc.subjectклієнт-серверна архітектура
dc.subjectReact
dc.subjectNode.js
dc.subjectExpress.js
dc.subjectPostgreSQL
dc.subjectSequelize
dc.subjectDocker
dc.titleВебдодаток для підвищення ефективності навчання засобами гейміфікацйії на основі ШІ
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Schuligin_bakalavr.pdf
Розмір:
1.61 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: