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

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.47526/3135-6877.210
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.