Методи генерації та озвучення навчальних диктантів для вивчення англійської мови з використанням штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМихайлова, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorБорейчук, Максим Петрович
dc.date.accessioned2026-01-29T09:05:51Z
dc.date.available2026-01-29T09:05:51Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність теми. Стрімкий розвиток генеративних моделей штучного інтелекту відкриває нові можливості для персоналізації та автоматизації навчальних процесів. У сфері вивчення іноземних мов усе більшої актуальності набувають інтелектуальні системи, здатні автоматично створювати навчальний контент, адаптувати його до рівня користувача та забезпечувати інтерактивний зворотний зв’язок. Відсутність комплексних рішень, які об’єднують генерацію тексту, синтез мовлення, аналіз користувацького введення та адаптивні навчальні алгоритми, зумовлює необхідність розробки відповідних методів і програмних засобів. Саме тому дослідження у цьому напрямі є актуальним і має значну практичну цінність. Метою роботи є розробка методів генерації та озвучення навчальних диктантів для вивчення англійської мови з використанням штучного інтелекту. Завдання дослідження: 1. Проаналізувати сучасні методи та технології автоматичної генерації навчального контенту та розробки мобільних застосунків. 2. Оглянути існуючі застосунки для вивчення англійської мови, визначити їхні сильні та слабкі сторони у контексті генерації та перевірки диктантів. 3. Розробити архітектуру програмної системи, включаючи серверний компонент і мобільний застосунок, а також структуру зберігання даних. 4. Реалізувати основний функціонал системи, що охоплює генерацію диктантів, синтез мовлення, виконання та перевірку користувацьких відповідей. 5. Провести експериментальне тестування системи та оцінити її ефективність у навчальному процесі. Об’єкт дослідження – комп’ютерні методи генерації та озвучення тексту. Предмет дослідження – методи генерації та озвучення тексту на основі штучного інтелекту. Апробація результатів. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на: – VIIІ Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції молодих вчених та студентів «Сучасні інформаційні системи та технології» 24 листопада 2025 р. у Херсонському національному технічному університеті на базі кафедри комп’ютерних систем та мереж за тематикою: «Сучасні комп’ютерні системи та мережі в управлінні». Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків до розділів, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. Повний обсяг роботи становить 117 сторінок, в тому числі 94 сторінки основного тексту, містить 6 ілюстрацій, 8 таблицю, 61 джерело в переліку посилань. Розроблена система є багаторівневим клієнт–серверним програмним комплексом, призначеним для автоматичної генерації та озвучення навчальних диктантів англійською мовою з використанням технологій штучного інтелекту. Архітектура системи побудована за принципами розділення відповідальності та масштабованості. Основні компоненти системи: • мобільний застосунок (Android, Kotlin + Jetpack Compose) – забезпечує взаємодію користувача з системою, відображення інтерфейсу, формування запитів до серверної частини та локальне зберігання даних у базі Room; підтримує розпізнавання рукописного й друкованого тексту за допомогою ML Kit OCR; • серверна частина (Backend API на Python, AWS Lambda) – реалізує бізнес-логіку системи, включаючи генерацію текстових диктантів, їх озвучення, формування структурованих відповідей та обробку даних користувача; забезпечує взаємодію з моделями штучного інтелекту через зовнішні API; • генеративні моделі штучного інтелекту (Groq LLaMA + Google Gemini TTS) – використовуються для створення навчального текстового контенту та синтезу мовлення з високою якістю та природною інтонацією; • хмарне сховище Cloudflare R2 – призначене для зберігання згенерованих аудіофайлів диктантів; забезпечує глобальну доступність і сумісність з S3-протоколом; • AWS API Gateway – використовується як точка доступу до серверного інтерфейсу, забезпечує маршрутизацію HTTP-запитів до AWS Lambda та керування доступом; • локальна база даних Room – забезпечує збереження та кешування навчальних матеріалів, результатів виконання та статистики користувача без необхідності постійного звернення до серверної частини. Система побудована таким чином, щоб забезпечити ефективну взаємодію між мобільним застосунком, серверним компонентом і зовнішніми AI-сервісами. Обмін даними здійснюється через REST-інтерфейс, а взаємодія з хмарними ресурсами реалізована за допомогою відповідних SDK. Архітектура дозволяє легко масштабувати систему, розширювати функціональні можливості та адаптувати її до нових освітніх задач.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. The rapid development of generative artificial intelligence models opens new opportunities for personalizing and automating learning processes. In the field of foreign language acquisition, intelligent systems capable of automatically generating educational content, adapting it to the user's proficiency level, and providing interactive feedback are becoming increasingly important. The lack of comprehensive solutions that combine text generation, speech synthesis, user input analysis, and adaptive learning algorithms highlights the need to develop appropriate methods and software tools. Therefore, research in this direction is highly relevant and has considerable practical value. The purpose of the thesis is to develop methods for generating and voicing educational dictations for learning the English language using artificial intelligence. Research objectives: 1. Analyze modern methods and technologies for automatic generation of educational content and mobile application development. 2. Review existing applications for learning English and identify their strengths and weaknesses in the context of dictation generation and result verification. 3. Design the architecture of the software system, including the server component, the mobile application, and the data storage structure. 4. Implement the core functionality of the system, covering dictation generation, speech synthesis, user input processing, and answer verification. 5. Conduct experimental testing of the system and evaluate its effectiveness in the learning process. Object of the study – computer methods of text generation and speech synthesis. Subject of the study – AI-based methods for text generation and speech synthesis. Approbation of results. The main statements of this work were presented and discussed at: – The 8th All-Ukrainian Scientific and Practical Online Conference of Young Scientists and Students “Modern Information Systems and Technologies” on November 24, 2025, at Kherson National Technical University, organized by the Department of Computer Systems and Networks, within the thematic section: “Modern Computer Systems and Networks in Management.” The thesis consists of an introduction, five chapters, conclusions to the chapters, general conclusions, a list of references, and appendices. The total volume of the thesis is 117 pages, including 94 pages of the main text, and contains 6 illustrations, 8 table, 61 sources in the list of references.
dc.format.extent116 с.
dc.identifier.citationБорейчук, М. П. Методи генерації та озвучення навчальних диктантів для вивчення англійської мови з використанням штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Борейчук Максим Петрович. – Київ, 2025. – 116 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78506
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectдиктант
dc.subjectгенеративний штучний інтелект
dc.subjectсинтез мовлення
dc.subjectGroq
dc.subjectLLaMA
dc.subjectGoogle GenAI
dc.subjectOCR
dc.subjectML Kit
dc.subjectадаптивне навчання
dc.subjectмобільний застосунок
dc.titleМетоди генерації та озвучення навчальних диктантів для вивчення англійської мови з використанням штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Boreychuk_magistr.pdf
Розмір:
1.66 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
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:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи