Розробка мобільного застосунку для вивчення англійської лексики з елементами персоналізації на основі простої ML-моделі

Abstract

Робота присвячена дослідженню та розробці адаптивної мобільної системи на платформі Android для персоналізованого вивчення англійської лексики. Враховуючи обмеженість існуючих лінійних підходів до навчання та стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту, актуальність створення системи, здатної адаптуватися до рівня знань користувача в режимі реального часу, є беззаперечною. Метою роботи є підвищення ефективності самостійного вивчення англійської мови шляхом розробки мобільного застосунку, який використовує простий алгоритм машинного навчання для динамічного підбору навчального контенту. Для досягнення мети вирішено такі завдання: аналіз методів адаптивного навчання, проектування гібридної клієнт-серверної архітектури, розробка математичної моделі користувача на основі поведінкових метрик, програмна реалізація системи та експериментальна перевірка її ефективності. У процесі розробки використано сучасний технологічний стек: мова програмування Kotlin та фреймворк Jetpack Compose для клієнтської частини, мова Python та бібліотека scikit-learn для серверної логіки, а також хмарна платформа Google Firebase. Ключовим елементом системи є реалізація алгоритму k-найближчих сусідів (k-NN), який класифікує рівень знань користувача на основі багатовимірного аналізу кількості правильних відповідей, часу реакції, використання підказок та коефіцієнту складності. Результати тестування підтвердили, що розроблена система забезпечує високу точність класифікації та дозволяє оптимізувати час навчання, автоматично адаптуючи складність завдань під індивідуальні потреби користувача.