Abstract
В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их активного внедрения в различные сферы жизни образование становится одной из ключевых областей, где ИИ может значительно повысить эффективность обучения. Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки инновационных инструментов, способных адаптировать образовательный процесс под индивидуальные потребности студентов, особенно в таких сложных дисциплинах, как имитационное моделирование случайных закономерностей. Предметом исследования является интеграция технологий ИИ в образовательные системы, а задачами – анализ существующих подходов, разработка мобильного приложения для изучения имитационного моделирования и оценка его эффективности. Цель работы заключается в создании мобильного приложения SimuLearn, которое сочетает в себе возможности ИИ для персонализации обучения, интерактивного взаимодействия и автоматизации процессов проверки знаний. В ходе исследования использовались методы анализа современных технологий ИИ, проектирования архитектуры мобильного приложения и интеграции виртуального помощника на базе ChatGPT. Для разработки приложения были выбраны Android Studio и язык программирования Kotlin, что обеспечило высокую производительность и удобство использования. Также был реализован серверный прокси для безопасного взаимодействия с API OpenAI. Основные результаты включают создание мобильного приложения с функциональными разделами для регистрации, авторизации, имитационного моделирования, теоретического обучения и тестирования. Виртуальный помощник, интегрированный в приложение, предоставляет пользователям персонализированные рекомендации и пошаговые объяснения сложных расчетов. Выводы исследования подтверждают, что использование ИИ в мобильных приложениях для образования способствует повышению мотивации студентов, улучшению качества усвоения материала и созданию адаптивных учебных траекторий. Предложенное приложение SimuLearn демонстрирует потенциал ИИ для трансформации образовательного процесса и может быть использовано в качестве инструмента для изучения сложных дисциплин, таких как имитационное моделирование