Edukacinio turinio kūrimas naudojant dirbtinį intelektą

Ištrauka

Edukacinio turinio kūrimas naudojant dirbtinį intelektą
Bakalauro baigiamasis darbas

TURINYS
ĮVADAS...............................................................................................................................................5
1. LITERATŪROS APŽVALGA........................................................................................................8
2. POREIKIŲ ANALIZĖ..................................................................................................................13
2.1. Funkciniai reikalavimai.........................................................................................................13
2.1.1. Teksto nuskaitymas.....................................................................................................13
2.1.2. Formulių atpažinimas..................................................................................................14
2.1.3. Formulių išvedimas.....................................................................................................14
2.1.4. Formulės narių reikšmių įvedimas..............................................................................14
2.1.5. Grafikų brėžimas.........................................................................................................14
2.2. Nefunkciniai reikalavimai.....................................................................................................15
2.2.1. Sistemos reikalavimai..................................................................................................15
2.2.2. Duomenų apimtis........................................................................................................15
2.2.3. Aplikacijos efektyvumas.............................................................................................15
2.2.4. Reikalavimai vartotojui...............................................................................................15
3. ĮRANKIŲ PASIRINKIMAS.........................................................................................................16
3.1. LLM bibliotekos...................................................................................................................16
3.2. Sympy biblioteka...................................................................................................................16
3.3. Numpy biblioteka..................................................................................................................17
3.4. Matplotlib biblioteka.............................................................................................................17
3.5. Tkinter biblioteka..................................................................................................................17
4. IMPLEMENTACIJA....................................................................................................................18
4.1. Duomenų įvestis....................................................................................................................18
4.2. Gemini 1.5 Pro......................................................................................................................18
4.3. Įvesties apdorojimas..............................................................................................................19
4.4. Veiksmai su formulėmis........................................................................................................19
4.5. Formulės kintamųjų reikšmių įvedimas................................................................................20
4.6. Grafiko brėžimas...................................................................................................................21
4.7. Vartotojo sąsaja.....................................................................................................................22
4.8. Uždavinių sprendimo alternatyvos........................................................................................23
4.8.1. Sympy alternatyvos......................................................................................................23
4.8.2. Matplotlib alternatyvos...............................................................................................23
4.8.3. Tkinter alternatyvos.....................................................................................................24
4.8.4. Gemini 1.5 Pro alternatyvos.......................................................................................24
4.8.5. LLM modelio identifikavimas....................................................................................24
4.8.6. LLM modelio panaudojimas grafiko brėžimui...........................................................24
4.9. Aplikacijos taikymo pavyzdys..............................................................................................25
4.10. Spragų analizė.......................................................................................................................31
REZULTATAI....................................................................................................................................32
IŠVADOS...........................................................................................................................................33
LITERATŪRA....................................................................................................................................34
PRIEDAI.............................................................................................................................................37

Įvadas
Darbo aktualumas ir naujumas. Matthew Montabello teigimu, mokomosios programos
vis dar teikia pirmenybę standartiniams ir nusistovėjusiems modeliams, todėl dirbtinis intelektas
(AI) ir kitokios pagalbinės aplikacijos daugumos yra vertinamos neigiamai. Daugybė akademi-
nio rato žmonių nemato jų integracijos į mokomąsias programas privalumų ir yra įsitikinę, „kad
mokymasis ir mokymas niekuomet negali būti pakeisti mašina“[Mon18]. Nepaisant to, pastaruo-
ju dešimtmečiu tokių akademinės aplinkos žmonių kaip Rose Luckin, Jenny Grant Rankin, Neilo
Selwyno, jau minėto M. Montabello ir kt. darbai siekia pabrėžti AI privalumus edukaciniam tu-
riniui kurti. Šių autorių darbai skatina persvarstyti AI naudojimo švietimo srityje naudą, įtikinti,
kad „technologijos ir dirbtinis intelektas nesiekia pakeisti, susilpninti ir nuneigti besimokančiųjų
bei pedagogų įgūdžių. Minėtosios priemonės <...> yra skirtos švietimo sistemos palaikymui, stip-
rinimui ir tobulinimui“[Mon18]. Taigi, pastaruoju dešimtmečiu pasirodžiusiuose straipsniuose,
apžvalgose, diskusijose ir AI integracijos į edukacinę programą svarstymams skirtose konferen-
cijose (pavyzdžiui, International Conference on Artificial Intelligence in Education) ima įsigalėti
požiūris, kad „švietimo ateitis yra glaudžiai susijusi su inovatyviais įrankiais ir intelektualiųjų
ma- šinų skaičiavimo galimybėmis“[VT21]. Kaip tik dėl to nekeista, kad pastaruoju metu
išleistuose darbuose daugybė mokslininkų mėgino įrodyti, kad edukacinio turinio kūrimas
naudojant AI gali suteikti personalizuotesnę, t. y. individualizuotą, mokymosi patirtį, tokio
pobūdžio programėlės yra prieinamos daug platesnei auditorijai, yra įtraukios bei interaktyvios,
daug efektyvesnės ad- ministracinių užduočių automatizavimui, ugdo kritinį mąstymą, gali
paskatinti įvairių pedagogų ir studentų bendradarbiavimą ir pan.
Nepaisant visų anksčiau paminėtų argumentų, kurie liudija AI integracijos į edukacinę
prog- ramą privalumus, dažniausiai minėtosios diskusijos neišeina iš uždaro akademinio rato, t.
y. ori- entuojasi į teorinį lygmenį, o ne į praktinį AI integracijos į edukacinę programą
potencialą. Ki- ta vertus, šiuo metu jau esama programėlių, kurios orientuojasi į mokymosi ir
mokymo proceso palengvinimą. Pavyzdžiui, programėlei Desmos[Stu24] yra pritaikyta
grafiniam matematinių for- mulių atvaizdavimui. Photomath[dtea24a] programėlė, įvedus
reikiamus duomenis, efektyviai ir nuosekliai (su visais uždavinio sprendimo žingsnių
paaiškinimais) išsprendžia pateiktą matematinį uždavinį ir grafiškai atvaizduoja pateiktame
uždavinyje aptiktas matematines funkcijas. Micro- soft math solver[Mic24] programėlė funkciškai yra ganėtinai panaši į Photomath[dtea24a], tačiau jos matematinių uždavinių sprendimų diapazonas yra daug platesnis. Pažangiausia programėlė, lyginant ją su anksčiau išvardytomis, galima laikyti WolframAlpha[LLC24], kuri turi daugiausiai funkcijų ir, kitaip nei prieš tai išvardytos programėlės, neapsiriboja matematikos srities uždavi-niais, taip pat geba spręsti tiek fizikos, tiek chemijos uždavinius. Nors šis sąrašas suponuotų, kad
išmaniųjų programėlių integracijos į edukacinę programą etapas yra ganėtinai pažengęs, matyti,
kad vos viena iš jų neapsiriboja matematikos sritimi, o dviejų iš jų esminis tikslas – matematinių
uždavinių sprendimas, o ne grafinis funkcijų atvaizdavimas. Taigi, programėlių, kurios būtų su-
kurtos edukacinio kūrimo tikslais ir būtų visapusiškai išvystytos, leistų grafiškai atvaizduoti ne
tik matematines funkcijas, vis dar trūksta. Kaip tik dėl šios priežasties šis darbas gali pasirodyti
naujas ir aktualus tiems, kurie domisi tokio pobūdžio...