Застосування генеративних моделей для створення багатомовних освітніх ресурсів

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню можливостей застосування генеративних моделей, зокрема великих мовних моделей (LLM), для створення мультимовних навчальних матеріалів. На основі систематичного аналізу сучасних наукових досліджень визначено основні напрями використання LLM в освіті: генерація навчального контенту, адаптація текстів за рівнем складності, автоматизований переклад та крослінгвальний перенос знань. Виявлено ключові обмеження сучасних моделей, зокрема нерівномірність якості генерації для різних мов та складність роботи з фаховою термінологією. Розроблено методичну модель створення мультимовних навчальних матеріалів, яка включає п'ять етапів: підготовчий, генеративно-адаптивний, дидактичний, валідаційний та інтеграційно-представницький. Для апробації моделі реалізовано прототип вебзастосунку на основі генеративної моделі Gemini 3 Pro, який забезпечує адаптацію українського навчального тексту, його переклад на обрану мову та генерацію контрольних запитань двома мовами. Результати роботи підтверджують перспективність використання генеративних моделей для автоматизації створення мультимовних освітніх ресурсів та можуть бути використані у практиці викладання для підвищення доступності навчальних матеріалів.

The thesis is devoted to the study of the possibilities of using generative models, particularly large language models (LLM), for creating multilingual educational materials. Based on a systematic analysis of current scientific research, the main directions of LLM application in education were identified: generation of educational content, text adaptation by complexity level, automated translation, and cross-lingual knowledge transfer. Key limitations of modern models were revealed, including uneven generation quality for different languages and difficulties in working with specialized terminology. A methodological model for creating multilingual educational materials was developed, which includes five stages: preparatory, generative-adaptive, didactic, validation, and integration-presentation. To test the model, a prototype web application based on the Gemini 3 Pro generative model was implemented, which provides adaptation of Ukrainian educational text, its translation into the selected language, and generation of control questions in two languages. The results of the work confirm the prospects of using generative models for automating the creation of multilingual educational resources and can be used in teaching practice to increase the accessibility of educational materials.