Abstract
Искусственный интеллект в разработке образовательных программ автоматизирует процессы обучения и согласует учебные программы с требованиями рынка труда, повышая качество образования и опыт учащихся. Мы представляем новую гибридную систему человек-ИИ для устранения ограничений традиционных методов, которые с трудом адаптируются к быстро меняющимся рынкам труда и разнообразным потребностям. Наш подход использует Llama 3 для повышения гибкости структуры. Ключевые компоненты включают в себя: 1) цели программы, 2) соответствующие должности, 3) требуемые навыки и 4) соответствующие курсы, уточняющие рекомендации. Хотя большие языковые модели обеспечивают высококачественные результаты, им не хватает глубоких знаний университетских дисциплин. Мы оценивали Llama 3 вместе с GPT-3.5 и GPT-4. Наша система превосходит конкурентов в извлечении навыков (оценка F1: 77,6 %) и превосходит конкурентов в генера-ции контента (F1: 0,35 ± 0,10, точность: 0,37 ± 0,12, семантическое сходство: 0,84 ± 0,10). Обширные параметры и база знаний Llama 3 лучше интегрируют-ся с университетским контекстом, создавая надежные структуры программ с большим количеством образовательных объектов. Несмотря на обещания, про-блемы сохраняются: дефицит технологической инфраструктуры, предвзятость наборов данных и институциональное сопротивление внедрению ИИ. Данное исследование направлено на развитие взаимодействия человека и ИИ в образо-вании, вдохновляя на дальнейшие исследования.