Кубанский госуниверситет: ассистент с YandexGPT поднял балл опытной группы до 4

Преподавателю программирования на факультете компьютерных технологий и прикладной математики Кубанского государственного университета (Краснодар) нужны большие наборы однотипных разноуровневых задач, тестовые наборы для проверки кода и индивидуальные планы работ. Контрольные и самостоятельные задания приходится ежегодно обновлять, соблюдая принцип дифференцированного обучения, а первокурсники сильно различаются по базовым знаниям. Цель исследования — оценить, как модель цифрового ассистента преподавателя (ЦАП) с интеллектуальными технологиями влияет на подготовку бакалавров математических направлений, и автоматизировать часть функций педагога: проверку работ и адаптивное обучение.

Модель ЦАП факультета объединяет несколько модулей: учёт посещаемости через QR-коды, диагностику мотивации студентов по методике В. Э. Мильмана, программы визуализации структур данных и алгоритмов, генерацию учебных заданий, распределение заданий и обратную связь через Яндекс.Диск и Яндекс.Документы, тестирование знаний. Генеративная нейросеть YandexGPT 5 Pro формирует наборы однотипных задач по образцу преподавателя, тестовые наборы входных данных для проверки программ и строит типовые решения, которые студенты сравнивают со своими. Для студентов III курса нейросеть составила планы подготовки курсовой работы под четыре кластера мотивации.

Апробацию провели со студентами I и III курсов направления «Фундаментальная информатика и информационные технологии», всего 50 человек. На первом курсе компоненты ЦАП использовались в дисциплинах «Основы программирования» и «Методы программирования». Участников случайным образом разделили на контрольную и экспериментальную группы по 25 человек: в контрольной лабораторные занятия шли традиционно, в экспериментальной — с компонентами ЦАП. До эксперимента средний балл обеих групп был 3,48; после — 4 в экспериментальной и 3,24 в контрольной. По критерию хи-квадрат различие групп после эксперимента значимо на уровне 0,05. В анкетировании 95% студентов указали на эффективность подготовки по сгенерированным задачам, более 90% — на интерес к генеративным нейросетям. Результаты опубликованы в журнале «Концепт» в августе 2025 года.