Использование больших языковых моделей для создания учебных материалов по дисциплине «Базы данных»
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-5-14
Аннотация
Рассмотрена проблема использования больших языковых моделей (LLM) для создания учебных материалов. Предложена и верифицирована практическая методика с целью генерации качественного учебного контента для конкретной дисциплины «Базы данных». Представлена многоступенчатая методика, в которой одна LLM генерирует контент, а вторая, независимая «рассуждающая» модель, верифицирует его на предмет качества и корректности. Для проверки сгенерированных материалов на отсутствие фактических ошибок применялись метод сравнения с авторитетным источником и модифицированный алгоритм «цепочки верификаций». Результаты подтверждают, что данный подход при использовании современных производительных LLM (таких как DeepSeek, Gemini) позволяет создавать высококачественные учебные тексты с низкой вероятностью появления галлюцинаций. Методика способна значительно ускорить разработку надежных учебно-методических материалов и может быть оптимизирована путем сокращения числа итераций при высоком качестве первоначального ответа.
Об авторе
О. Д. АсенчикБеларусь
Асенчик Олег Даниилович, канд. физ.-мат. наук, доц., доц. каф. информационных технологий
Тел.: +375 29 696-75-01
246029, Гомель, просп. Октября, 48
Список литературы
1. Large Language Models in Education: Vision and Opportunities / W. Gan [et al.] // 2023 IEEE International Conference on Big Data. 2023. P. 4776–4785. https://doi.org/10.1109/BigData59044.2023.10386291.
2. ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education / E. Kasneci [et al.] // Learning and Individual Differences. 2023. Vol. 103. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.
3. Bonner, E. Large Language Model-Based Artificial Intelligence in the Language Classroom: Practical Ideas for Teaching / E. Bonner, R. Lege, E. Frazier // Teaching English with Technology. 2023. Vol. 23, No 1. P. 23–41.
4. Baidoo-Anu, D. Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning / D. Baidoo-Anu, L. Owusu Ansah // Journal of AI. 2023. Vol. 7, No 1. P. 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500.
5. A Comprehensive Review on Generative AI for Education / U. Mittal [et al.] // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 142733–142759. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3468368.
6. Enlarged Education – Exploring the Use of Generative AI to Support Lecturing in Higher Education / D. Hennekeuser [et al.] // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2024. https://doi.org/10.1007/s40593-024-00424-y.
7. Generative AI in Education: Perspectives Through an Academic Lens / I. Întorsureanu [et al.] // Electronics. 2025. Vol. 14. https://doi.org/10.3390/electronics14051053.
8. Evaluating the Quality of AI-Generated Digital Educational Resources for University Teaching and Learning / Q. Huang [et al.] // Systems. 2025. Vol. 13. https://doi.org/10.3390/systems13030174.
9. Survey of Hallucination in Natural Language Generation / Z. Ji [et al.] // ACM Computing Surveys. 2023. Vol. 55, No 12. P. 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730.
10. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks / P. Lewis [et al.] // Advances in Neural Information Processing Systems. 2020. Vol. 33. P. 9459–9474.
11. Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models / S. Dhuliawala [et al.] // arXiv:2309.11495. 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.11495.
Рецензия
Для цитирования:
Асенчик О.Д. Использование больших языковых моделей для создания учебных материалов по дисциплине «Базы данных». Цифровая трансформация. 2025;31(4):5-14. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-5-14
For citation:
Asenchik A.D. Using Large Language Models to Create Educational Materials for the “Databases” Discipline. Digital Transformation. 2025;31(4):5-14. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-5-14


















