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

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47526/3135-6877.210
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.