БАГАТОШАРОВА МІКРОСЕРВІСНО-АГЕНТНА АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПЕРСОНАЛІЗОВАНОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Метою роботи є розроблення багатошарової мікросервісно-агентної архітектури системи для реалізації персоналізованого навчання на основі використання поведінкових даних із інтегрованим модулем комп’ютерного зору (SBMS–LMS), що забезпечує адаптивність навчального процесу та можливість автоматичного відстеження різноманітної активності студентів. Методологічною основою є поєднання принципів багатоагентних систем, мікросервісної архітектури, сенсорної поведінкової аналітики та формальної верифікації безпеки у часовій логіці. Архітектура реалізує семирівневу модель, що включає сенсорний шар (SBMS), аналітичні сервіси (Learning Analytics, Adaptive Learning), агентну оркестрацію (MAS) та інтеграцію з часто використовуваною LMS Moodle через технологію REST API. Система дозволяє підтримувати збір поведінкових сигналів (присутність студентів на заняттях, увага на лекційних заняттях, порушення дисципліни та використання систем обходу систем контролю), аналітику активності та успішності, формування рекомендацій для учнів і зворотний зв’язок у режимі реального часу, який забезпечує можливість студентам впливати на навчальний процес та покращувати його якість. Модуль безпеки гарантує автентифікацію, шифрування та знеособлення даних відповідно до політик GDPR/FERPA. Наукова новизна полягає у створенні єдиного, стандартизованого когнітивно-аналітичного контуру, який поєднує в собі агентну логіку ухвалення рішень, потокову аналітику поведінкових даних та мікросервісну можливість розбиття функцій освітніх сервісів на незалежні модулі, що в свою чергу підвищує відмово стійкість та захист від отримання повного доступу до системи можливим зловмисником. Отримані в процесі дослідження результати на практиці підтверджують ефективність інтеграції SBMS із LMS та здатність створеної системи динамічно адаптувати навчальні траєкторії, підвищуючи якість і персоналізацію освіти.