AUTOMATED DESIGN AND EVALUATION OF LEARNING TRAJECTORIES IN OOP AND WEB TECHNOLOGIES FOR STEM EDUCATION

Тетяна Леонідівна Столяренко

Abstract


In the context of the dynamic development of STEM fields, traditional one-size-fits-all curricula are becoming less effective. This article is dedicated to the methodology of automated design and evaluation of learning paths, which allows for the personalization of the learning process, adapting it to the individual needs and pace of the student. The main focus of the article is the practical implementation of this approach for disciplines in Object-Oriented Programming (OOP) and Web Technologies.

Modern STEM education is undergoing a period of significant transformations driven by the integration of advanced artificial intelligence (AI) and automated learning systems. This work is dedicated to the analysis of methodologies and tools for the automated design and evaluation of learning trajectories, specialized for teaching Object-Oriented Programming (OOP) and web technologies within the context of STEM education. Particular attention is paid to the development and implementation of tools based on Python and JavaScript programming languages, which ensure the personalization of the educational process and provide adaptive learning capabilities.

The study explores modern approaches to using Generative Artificial Intelligence (GenAI) and Large Language Models (LLMs) to create dynamic learning content that adapts to the individual needs and knowledge levels of students in real-time. It analyzes methodologies for multidimensional evaluation of the effectiveness of learning trajectories, including automated detection of problems in mastering OOP concepts and feedback mechanisms. The research also investigates the architectural principles of such systems, utilizing Python for machine learning algorithms and JavaScript for interactive user interfaces. This combination is shown to enhance learning effectiveness and student motivation compared to traditional teaching methods in STEM disciplines.

This work contributes to the development of the theoretical foundations of adaptive learning and provides practical recommendations for developers of educational technologies and STEM educators to better equip students with the skills necessary for a future career in technology.


Keywords


STEM education; personalization; OOP; Web technologies; Python; JavaScript; learning trajectories

References


Хан Лі. Впровадження генеративного штучного інтелекту в адаптивне навчання в освіті. / Лі Хан, Сю Тяньлун, Чжан Чаолі, Чен Ісон, Лян Цзін, Фан Сін, Лі Хаоян, Тан Цзілян, Вень Цінсон / Cornell University, Комп'ютери та суспільство (cs.CY) : arXiv:2402.14601v3 [cs.CY] 28 червня 2024 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/html/2402.14601v3

Алекс Гу. Виклики та шляхи до штучного інтелекту для програмної інженерії. / Алекс Гу ,Наман Джайн , Вен-Дін Лі , Маніш Шетті , Їцзя Шао , Зіянг Лі , Дійі Ян , Кевін Елліс , Коушик Сен , Армандо Солар-Лезама / Cornell University, Комп'ютерні науки > Програмна інженерія : arXiv:2503.22625 [cs.SE] 28 березня 2025 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/abs/2503.22625v1

Жендонг Чу. Агенти LLM для освіти: досягнення та застосування / Жендонг Чу, Шен Wанг, Йіан Хіе, Тінгhуі Жу, Їбо Ян, Йінhенг Є, Аохіао Жонг, Хумінг Hу, Йінг Ліанг, Пhіліп С. Ю, Qiнгсонг Wен / Cornell University, Комп'ютери та суспільство (cs.CY) : arXiv:2503.11733v1 [cs.CY] 14 березня 2025 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/html/2503.11733v1

Лігуо Чен. Опитування щодо оцінки моделей великих мов у завданнях генерації коду. / Лігуо Чен, Qі Гуо, Hонгруі Йіа, Женгран Зенг, Хін Wанг, Їйіанг Ху, Йіан Wу, Їдонг Wанг, Qінг Гао, Йіндонг Wанг, Wеі Є, Шікун Жанг / Журнал GBKsong з комп'ютерних наук і технологій: Інструкція для авторів. Журнал комп'ютерних наук і технологій. arXiv:2408.16498v1 [cs.SE], 29 серпня 2024 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/html/2408.16498v1

Їбо Ванг. Проект Тест: Порівняльний аналіз генерації модульних тестів LLM на рівні проекту та вплив механізмів виправлення помилок. / Їбо Ванг, Cонгїнг Хіа, Wентінг Жао, Йіангшу Ду, Чуню Міао, Жонгфен Денг, Пhіліп С. Ю, Чен Хінг / Універсітy оф Ілліноіс Чіcаго, Салесфорце Ресеарч, Сcале АІ Робота, виконана до Amazon, arXiv:2502.06556v3 [cs.SE], 19 лютого 2025 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/html/2502.06556v3

Лус Е. Гутьєррес. Ранжування проблем та рішень у викладанні та навчанні об'єктно-орієнтованого програмування. / Лус Е. Гутьєррес, Карлос А. Герреро, Ектор А. Лопес-Оспіна / Освітні технології (Дордр), PMC, 8 лютого 2022 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8821851/

Абід Hалеема. Розуміння ролі цифрових технологій в освіті: огляд. / Абід Hалеема , Моhд Йаваіда, , Моhд Асім Qадрі б , Райів Суманc / Сталий розвиток та комп'ютери Том 3, 2022, сторінки 275–285, Домашня сторінка журналу: http://www.keaipublishing.com/en/journals/sustainable-operations-and-computers/ [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666412722000137

Калдарас, Л. Використання автоматичних інструментів аналізу, узгоджених з прогресом навчання, для оцінки застосування знань та підтримки навчання в STEM. / Л. Калдарас, К. Хаудек, Й. Крайчик / IJ STEM Ed 11 , 57 (2024). https://doi.org/10.1186/s40594-024-00516-0., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://stemeducationjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40594-024-00516-0

Лаурі Мальмі. Педагогіки та теоретичні моделі, специфічні для обчислювальної техніки: загальне використання та взаємозв'язки. / Лаурі Мальмі, Джуді Ширд, Клаудія Сабо, Пяйві Кіннунен / arXiv:2409.12245v1 [cs.CY], 22 серпня 2024 р., https://arxiv.org/html/2409.12245v1

Вільєгас-Ч. В. Адаптивні інтелектуальні системи навчання для STEM-освіти: аналіз впливу навчання та ефективності персоналізованого зворотного зв'язку. / В. Вільєгас-Ч, Д. Буенано-Фернандес, А.М. Наварро, та ін / Smart Learn. Environ. 12 , 41 (2025). https://doi.org/10.1186/s40561-025-00389-y [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://slejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40561-025-00389-y

Гая Фіор. Практичний досвід навчання STEM з використанням цифрових технологій / Гая Фіор, Карло Фонда та Енріке Канесса / Міжнародний центр теоретичної фізики, Трієст, Італія, arXiv:2408.00781v1 [physics.ed-ph], 17 липня 2024 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/html/2408.00781v1

Андре Меноллі. Освітні висновки з коду: Відображення навчальних проблем в об'єктно-орієнтованому програмуванні за допомогою доказів на основі коду. / Андре Меноллі , Бруно Стрік / arXiv:2507.17743v1 [cs.SE] 23 липня 2025 р., [Електронний ресурс]. – режим доступу: https://arxiv.org/html/2507.17743v1.




DOI: https://doi.org/10.32620/oikit.2025.105.18

Refbacks

  • There are currently no refbacks.