ПОНЯТТЄВА РАМКА ТА ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМИ КЕРОВАНОЇ ВАРІАТИВНОСТІ ПОЯСНЕНЬ У ВІРТУАЛЬНИХ НАВЧАЛЬНИХ СЕРЕДОВИЩАХ - Scientific conference
Main page
UA PL EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

ПОНЯТТЄВА РАМКА ТА ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМИ КЕРОВАНОЇ ВАРІАТИВНОСТІ ПОЯСНЕНЬ У ВІРТУАЛЬНИХ НАВЧАЛЬНИХ СЕРЕДОВИЩАХ

14.09.2025 23:58

[1. Information systems and technologies]

Author: Колодій Роман Ігорович, аспірант (здобувач), Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів



Стрімка інтеграція інтелектуальних технологій у віртуальні навчальні середовища посилює вимоги до прозорості алгоритмів, довіри користувачів та відтворюваності результатів [1; 3; 4]. Пояснювальний штучний інтелект (далі — ПШІ) виступає ключовим механізмом для інтерпретації рішень моделей та подолання «чорної скриньки» у взаємодії «агент-тьютор — здобувач освіти» [2; 6]. Водночас застосування великих мовних моделей у навчанні актуалізує наскрізну проблему балансу між надмірним детермінізмом відповідей (монотонність подачі, ігнорування індивідуальних потреб) та некерованою варіативністю (стилістична і змістова несталість, потенційні суперечності) [3; 4]. У цьому контексті постає завдання побудови поняттєвої рамки, що унормовує терміни та вводить принципи інваріантності ядра змісту і керованої варіативності форми пояснень.

Пояснюваність розглядається як властивість системи надавати зрозумілі причини, кроки та підстави прийнятого рішення; прозорість — як доступність внутрішніх механізмів моделі для огляду; довіра — як готовність користувача покладатися на висновки системи за наявності пояснень, які він сприймає як коректні та доречні [3; 4]. У ПШІ виокремлюють вбудовані підходи (моделі зі властивою інтерпретованістю) та післяпроцесні (формування пояснень для складних моделей), а також глобальні (загальна логіка) та локальні (пояснення конкретного рішення) методи [1; 2; 6]. Локальні післяпроцесні засоби є найбільш уживаними у взаємодії з ВММ, однак потребують додаткових гарантій узгодженості й достовірності у навчальних сценаріях [1; 2].

Для навчального процесу критичним є поєднання стабільності смислового ядра (опорні кроки та висновок при однакових вхідних умовах мають відтворюватися) із адаптивністю подачі (приклади, аналогії, ступінь деталізації можуть змінюватися залежно від потреб і попередніх помилок здобувача освіти) [3; 7]. Надмірний детермінізм веде до «застиглої» подачі матеріалу та зниження залученості; некерована варіативність — до ризику суперечностей, а інколи й до хибних тверджень [4; 5]. Отже, керована варіативність у ПШІ формулюється як вимога забезпечити інваріантність змістового каркасу при допустимій, педагогічно обґрунтованій мінливості форми.

Спираючись на когнітивні засади мультимедійного навчання, доцільно фіксувати структурний каркас пояснення: стислий анонс (до трьох речень), нумеровані кроки з явними посиланнями на джерела, блок діагностики типових непорозумінь і пропонованих дій [7]. Такий каркас виступає інваріантом; натомість варіативною оболонкою є добір прикладів, аналогій та глибини розкриття матеріалу. Післяпроцесні методи локальної інтерпретації корисні для підтвердження відповідності кроків моделі результату, однак у навчальних сценаріях їх слід доповнити правилами узгодженості та джерельної перевірки, щоб мінімізувати ризики хибних тверджень [1; 2; 6].

З огляду на потребу поєднання інваріантності й керованої варіативності, пропонується така прикладна класифікація: (а) вбудовані інтерпретовані моделі — висока прозорість, проте обмежена виразність; (б) післяпроцесні локальні пояснення — висока гнучкість, але потребують додаткового контролю узгодженості та джерел; (в) гібридні підходи — потенційний компроміс між зрозумілістю й виразністю [1; 2; 5; 6]. Для ВММ у навчанні найбільш перспективним видається гібридний шлях: збереження потужності мовної моделі при введенні символьних інваріантів та процедур вибору форми подання.

З позицій подальшої інтеграції у віртуальне навчальне середовище доцільно фіксувати мінімальний набір вимог: структурність; відтворюваність ядра; керована варіативність форми; узгодженість і джерельна перевірка; часові обмеження. Для внутрішньої перевірки (без залучення користувачів) можуть застосовуватися показники стабільності смислового ядра, осмисленої варіативності форми та контроль часу відповіді.

Висновки. Сформовано поняттєву рамку ПШІ для віртуальних навчальних середовищ із постановкою наскрізної проблеми керованої варіативності пояснень. Запропоновано трактування інваріантності ядра змісту та варіативності форми, надано прикладну класифікацію методів і мінімальний набір вимог та критеріїв перевірки. Така рамка створює підґрунтя для розроблення практичного методу пояснень та його внутрішньої технічної перевірки, що готує базу для інтеграції та емпіричної валідації в подальшій роботі.

Література

1. Ribeiro M. T., Singh S., Guestrin C. “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier : препринт arXiv:1602.04938. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1602.04938 (дата звернення: 12.09.2025).

2. Lundberg S. M., Lee S.-I. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions : препринт arXiv:1705.07874. 2017. URL: https://arxiv.org/abs/1705.07874 (дата звернення: 12.09.2025).

3. Miller T. Explanation in Artificial Intelligence: Insights from the Social Sciences : препринт arXiv:1706.07269. 2017. URL: https://arxiv.org/abs/1706.07269 (дата звернення: 12.09.2025).

4. Lipton Z. C. The Mythos of Model Interpretability : препринт arXiv:1606.03490. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1606.03490 (дата звернення: 12.09.2025).

5. Doshi‑Velez F., Kim B. Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning : препринт arXiv:1702.08608. 2017. URL: https://arxiv.org/abs/1702.08608 (дата звернення: 12.09.2025).

6. Guidotti R., Monreale A., Ruggieri S., Turini F., Giannotti F., Pedreschi D. A Survey of Methods for Explaining Black Box Models : препринт arXiv:1802.01933. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1802.01933 (дата звернення: 12.09.2025).

7. Mayer R. E. Multimedia Learning. 3rd ed. Cambridge University Press, 2021. Доступ: Frontmatter (витяг). URL: https://assets.cambridge.org/97811071/87504/frontmatter/9781107187504_frontmatter.pdf (дата звернення: 12.09.2025).

8. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston, MA: Center for Curriculum Redesign, 2019. URL: https://www.consorciosthem.com/wp-content/uploads/2025/02/sthem-ia-07-holmes-fadel-bialik-artificial-intelligence-in-education-promise-and-implications-for-teaching-and-learning-2019.pdf (дата звернення: 12.09.2025).

9. High‑Level Expert Group on Artificial Intelligence. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. European Commission, 2019. URL: https://www.aepd.es/sites/default/files/2019-12/ai-ethics-guidelines.pdf (дата звернення: 12.09.2025).

10. Lipton Z. C., Steinhardt J. Troubling Trends in Machine Learning Scholarship : препринт arXiv:1807.03341. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1807.03341 (дата звернення: 12.09.2025).

__________________________


Науковий керівник: Виклюк Ярослав Ігорович, доктор технічних наук, професор, Національний університет "Львівська політехніка"





Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2025

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення