ЗАСОБИ ПІДТРИМКИ НАВЧАННЯ ПРОГРАМУВАННЮ ЗА ДОПОМОГОЮ БАГАТОРОЛЬОВИХ AI-АГЕНТІВ - ЛЕГКИЙ, МИКОЛА; ШЕВЧУК, ГАННА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
Стаття теоретично обґрунтовує та експериментально перевіряє багаторольову систему AI-агентів — Тьютора, Оцінювача та Коуча — для підтримки навчання програмуванню в закладах вищої освіти. Показано, що епізодичне використання генеративних моделей студентами без педагогічного проєктування створює ризики підміни самостійної роботи, порушення академічної доброчесності та непрозорості оцінювання. Метою дослідження є розроблення та перевірка архітектури багаторольової агентної системи з керованою щільністю педагогічної підтримки, яка забезпечує індивідуалізацію навчання при збереженні провідної ролі викладача.Методологічну основу становлять аналіз наукової літератури й нормативних документів щодо застосування штучного інтелекту в освіті, розроблення агентної архітектури, структурованої як «маршрутизація – інструменти – оцінювання», а також педагогічний експеримент у Національному університеті «Львівська політехніка». У межах експерименту було зібрано телеметричні дані, результати рубрикованого оцінювання коду (правильність, ідіоматика C#, зрозумілість, надійність, ефективність), а також відповіді анкет щодо сприйняття студентами роботи агентів.Результати засвідчили високу прийнятність системи: більшість студентів оцінили взаємодію з агентами як корисну, пояснення Тьютора — як зрозумілі, виставлення балів Оцінювачем — як справедливе, а рекомендації Коуча — як корисні для планування власного навчання. Зафіксовано зростання частки успішних розв’язань, скорочення часу виконання завдань і зменшення кількості повторюваних помилок. Наукова новизна роботи полягає в поєднанні багаторольової AI-архітектури з рубрикованим формувальним оцінюванням і коучинговою підтримкою, інтегрованими в реальний курс з програмування