АВТОМАТИЗОВАНА РОБОТА ЗІ СКІНЧЕННИМИ АВТОМАТАМИ: ІНСТРУМЕНТАРІЙ ДЛЯ НАВЧАННЯ В ЕПОХУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Т. М. Сопронюк

Т. М. Сопронюк Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича https://orcid.org/0000-0002-7031-9880

Ключові слова: скінченні автомати, недетермінований автомат, детермінізація, генерація автоматів, візуалізація, штучний інтелект, ChatGPT, навчальний процес, Python, Jupyter Notebook, graphviz

Анотація

Стаття присвячена проблемі збереження об’єктивності оцінювання знань студентів в умовах широкого доступу до інструментів штучного інтелекту, зокрема великих мовних моделей типу ChatGPT. Дослідження зосереджене на дисципліні «Теорія формальних мов та автоматів», де традиційні форми завдань (таблиці переходів) легко розв’язуються сучасними ШІ-моделями. Метою роботи є розробка програмного забезпечення для автоматизованої генерації, детермінізації та візуалізації скінченних автоматів, яке дозволяє швидко створювати індивідуальні варіанти завдань у візуальному форматі (діаграми переходів). Система включає генератор випадкових НКА з гарантованою досяжністю станів та контрольованою щільністю переходів, модуль візуалізації з налаштованими параметрами, функцію парного відображення автоматів для операцій конкатенації та альтернативи, генератор варіантів завдань (20 варіантів із завданнями на конкатенацію, альтернативу та ітерацію) та алгоритм детермінізації НКА, що зчитує автомати з текстових файлів і візуалізує отриманий ДКА. Експериментальні результати показують, що завдання у візуальному форматі значно знижують успішність розв’язування ШІ, а тестування на студентах підтверджує зниження використання. Розроблене програмне забезпечення може бути використане у викладанні курсів з теорії автоматів та мовних процесорів.

Посилання

1. Hopcroft J. E., Motwani R., Ullman J. D. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. 3rd ed. Boston : Pearson Education, 2006. 535 p. ISBN 978-0-321-45536-9
2. Baburin I., Cotterell R. A Close Analysis of the Subset Construction // arXiv preprint. 2025. arXiv:2407.09891v5. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.09891
3. Sopronyuk T. M., Sopronyuk A. Yu., Drobot A. V. Phases of language processor construction for.NET platform // Буковинський математичний журнал. 2023. Т. 11, № 2. С. 71–84. DOI: https://doi.org/10.31861/bmj2023.02.07
4. Сопронюк Т.М. Мовні процесори та формальні мови: від теорії до практики : навч. посібник. Чернівці : Чернівец. нац. ун-т ім. Ю. Федьковича, 2025. 198 c. ISBN 978-966-423-942-1. URL: https://archer.chnu.edu.ua/handle/123456789/12079
5. Паранчич М. Ю., Сопронюк Т.М. Навчальний тренажер для операцій з недетермінованими скінченними автоматами // Матеріали Міжнародної наукової інтернет-конференції «Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення», випуск 96 (м. Тернопіль, Україна, м. Ополе, Польща, 11–12 лютого 2025 р.). 2025. С. 34–36. URL: http://www.konferenciaonline.org.ua/ua/article/id-2090/
6. Петришин Р. І., Сопронюк Т. М. Наближені методи розв’язування диференціальних рівнянь з імпульсною дією : навч. посібник. Чернівці : Чернівецький національний університет, 2010. 200 с. ISBN 978-966-423-113-5
7. Lo C. K. What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature // Education Sciences. 2023. Vol. 13, No. 4. P. 410. DOI: https://doi.org/10.3390/educsci13040410
8. Bommasani R., Hudson D. A., Adeli E., et al. On the Opportunities and Risks of Foundation Models //arXiv preprint. 2021. arXiv:2108.07258. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.07258
9. Eaton S. E. Postplagiarism: transdisciplinary ethics and integrity in the age of artificial intelligence and neurotechnology // International Journal for Educational Integrity. 2023. Vol. 19, No. 1. DOI: https://doi.org/10.1007/s40979-023-00144-1
10. Rodger S. H., Finley T. W. JFLAP: An Interactive Formal Languages and Automata Package. Sudbury : Jones & Bartlett Learning, 2006. 192 p. ISBN 978-0-7637-3834-1
11. PySimpleAutomata documentation. URL: https://pysimpleautomata.readthedocs.io/ (дата звернення: 22.03.2026).
12. automata-lib documentation. URL: https://github.com/caleb531/automata (дата звернення: 22.03.2026).
13. Tabakov D., Vardi M. Y. Experimental evaluation of classical automata constructions // International Conference on Logic for Programming Artificial Intelligence and Reasoning. 2005. P. 396–411. DOI: https://doi.org/10.1007/11591191_28
14. Almeida M., Moreira N., Reis R. Enumeration and generation with a string automata representation //Theoretical Computer Science. 2007. Vol. 387, No. 2. P. 93–102. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2007.07.029
15. Graphviz – Graph Visualization Software. URL: https://graphviz.org/ (дата звернення: 22.03.2026).
16. Сопронюк Т. М. NFA Automata Tools: програмне забезпечення для генерації, візуалізації та детермінізації скінченних автоматів. GitHub. URL: https://github.com/tsopronyuk/nfa-automata-tools (дата звернення: 23.03.2026).