КӘСІПТІК КОЛЛЕДЖДЕГІ ОҚУ КЕСТЕСІН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ АВТОМАТТАНДЫРУ: OR-TOOLS/ILP ЖӘНЕ LLM АССИСТЕНТІНІҢ ГИБРИДТІ МОДЕЛІ

2026

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.47526/3135-6877.210
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл мақалада кәсіптік колледж жағдайында оқу кестесін интеллектуалды автоматтандыруға арналған гибридті модель ұсынылады. Зерттеудің өзектілігі оқу кестесін дәстүрлі қолмен құру үдерісінің көп уақыт пен күш жұмсауды талап етуімен, қақтығыстарға жиі әкелуімен және оқытушылар жүктемесін, аудиториялық қорды, топтардың оқу уақытын, ауысым ерекшеліктерін және қосымша ұйымдастырушылық талаптарды бір мезгілде тиімді үйлестірудің күрделілігімен түсіндіріледі. Зерттеудің мақсаты — OR-Tools негізіндегі шектеулерді қанағаттандыру моделін табиғи тілмен жұмыс істейтін LLM ассистентімен біріктіру арқылы оқу кестесін құру сапасын арттыру, жоспарлау икемділігін күшейту және өзгерістерге бейімделу мүмкіндігін кеңейту. Зерттеу барысында жүйелік талдау, шектеулі оңтайландыру, сценарийлік модельдеу, салыстырмалы бағалау және қолданбалы жобалау әдістері қолданылды. Нәтижелер гибридті тәсілдің оқу кестесін құру уақытын едәуір қысқартатынын, мұғалімдердің уақыттық қалауларын дәлірек ескеретінін, студенттердің бос терезелерін азайтатынын, аудиториялық ресурстарды тиімдірек бөлуге мүмкіндік беретінін және жоспарлау барысындағы түзетулерді жедел енгізуге жағдай жасайтынын көрсетті. Зерттеудің ғылыми жаңалығы табиғи тілдегі сұраныстарды формальды шектеулерге түрлендіретін LLM қабатын OR-Tools/ILP ядросымен біріктіруінде. Практикалық маңызы ұсынылған шешімнің колледж әкімшілігіне жоспарлау сапасын арттыруға, ресурстарды ұтымды басқаруға және оқу үдерісін тұрақты ұйымдастыруға мүмкіндік беруімен сипатталады.