Статьи автора

РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ИГРОВОГО ЧАТ-БОТА С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ ГОЛОВОЛОМОК ТИПА WORDLE

Номер выпуска 5 от 01.05.2025

Программирование является одним из важнейших навыков XXI в. Однако для многих учащихся обучение программированию является довольно сложным процессом. Вт аких случаях важно поддерживать интерес и вовлеченность студентов в процесс обучения. Считается, что цифровые игры могут решить эту проблему. Одним из видов игр, которые хорошо подходят для сферы компьютерных наук, являются головоломки, которые направлены в том числе и на развитие когнитивных способностей. Целью статьи является разработка моделей, алгоритма работы и структуры игрового чат-бота с искусственным интеллектом для обучения программированию с помощью заданий-головоломок по типу словесной игры Wordle. Wordle выбрана по причине ее всемирной популярности и адаптирована в виде игрового чат-бота для использования в процессе обучения программированию. Искусственный интеллект в чат-боте необходим для контроля целесообразности и подходящего времени его использования, а также адаптивного формирования уровня сложности заданий-головоломок. На основе собранных в результате использования неинтеллектуального игрового чат-бота данных были построены регрессионные модели влияния показателей студентов на уровень интереса и сложности предлагаемых игровым чат-ботом заданий-головоломок. Разработанные модели легли в основу алгоритма работы и структуры игрового чат-бота с искусственным интеллектом. При использовании интеллектуального игрового чат-бота есть возможность дообучать модели и корректировать полученные ранее значения коэффициентов.

10 0