Створення текстових навчальних матеріалів підготовки персоналу підприємств атомної енергетики за допомогою штучного інтелекту

А.О. Тарановський, аспірант, В.Д. Самойлов, д-р техн. наук
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Україна, 03164, Київ, вул. Олега Мудрака, 15
тел. +380983289828, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2025, 48(1):51-71

https://doi.org/10.15407/emodel.48.01.051

АНОТАЦІЯ

Досліджено можливість використання технологій генеративного штучного інтелекту на основі великих мовних моделей для створення навчальних матеріалів з підготовки персо­налу в енергетичній сфері на прикладі підприємств атомної енергетики. Актуальність ви­світлюваної проблеми зумовлюється значним обсягом нормативно-технічної документації, а також високою ресурсоємністю традиційного процесу підготовки навчальних матеріалів. Проаналізовано нормативні вимоги до підготовки персоналу, сучасний стан технологій автоматизованого резюмування текстів, а також пов’язані із галюцинаціями штучного ін­телекту ризики. Запропоновано підхід до автоматизації створення навчальної складової курсів контролю знань шляхом структурування, вибіркового та анотаційного резюмуван­ня нормативних документів, а також обробки графічних матеріалів у складі таких до­кументів. Проведено експериментальну перевірку з використанням поширених інстру­ментів генеративного штучного інтелекту та здійснено порівняння отриманих результатів з матеріалами, створеними експертами в предметній області. Результати свідчать про до­сягнення співставної точності й зрозумілості за відсутності негативного впливу галюци­націй та за істотного скорочення часу розробки, за умови збереження експертного конт­ролю з боку людини. Зроблено висновок про практичну придатність запропонованого підходу та його перспективність для підвищення ефективності підготовки персоналу енергетичних підприємств.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

штучний інтелект, великі мовні моделі, генеративний штучний інтелект, контроль знань, навчальні матеріали.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. ПР‑Д.0.06.555‑25‑ІІІ. Перелік діючих нормативних документів експлуатуючої орга­нізації. 2025. 246 с.
2. СОУ НАЕК 101:2021. Управління кваліфікацією персоналу. Підготовка персоналу ДП «НАЕК «Енергоатом». Терміни та визначення. На заміну СОУ НАЕК 101:2015. Київ, 2021. 119 с.
3. СОУ НАЕК 102:2022. Управління кваліфікацією персоналу. Вимоги до навчально-методичних матеріалів. На заміну СОУ НАЕК 102:2015. Київ, 2022. 53 с.
4. Угода про фінансування Щорічної програми дій з ядерної безпеки 2010 — частина II : Міжнародний договір між Кабінетом Міністрів України та Європейським Союзом від 10.05.2011. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/994_a69 (дата звернення: 04.12.2025).
5. ПЛ-Д.0.07.698-21. Положення про дистанційне навчання персоналу ДП «НАЕК «Енергоатом». 2021. 19 с.
6. СОУ НАЕК 244:2021. Управління кваліфікацією персоналу. Вимоги до технічних засобів навчання персоналу ВП АЕС. На заміну СТП 0.18.023-2003. Київ, 2021. 54 с.
7. Promises and challenges of generative artificial intelligence for human learning / L. Yan et al. Nature Human Behaviour. 2024. Vol. 8, no. 10. P. 1839—1850. URL: https://doi.org/ 10.1038/s41562-024-02004-5 (дата звернення: 25.05.2025).
8. Merine R., Purkayastha S. Risks and Benefits of AI-generated Text Summarization for Expert Level Content in Graduate Health Informatics. 2022 IEEE 10th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), Rochester, MN, USA, 11—14 June 2022. URL: https://doi.org/10.1109/ichi54592.2022.00113 (дата звернення: 01.06.2025).
9. Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review / L. Yan et al. British Journal of Educational Technology. 2023. URL: https://doi.org/10.1111/bjet.13370 (дата звернення: 06.06.2025).
10. Prototyping the use of Large Language Models (LLMs) for adult learning content creation at scale / D. Leiker et al. Proceedings of the workshop on empowering education with llms — the next-gen interface and content generation 2023 co-located with 24th international conference on artificial intelligence in education (AIED 2023) : Proceedings of the Workshop, Tokyo, 7 July 2023. P. 3—7. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3487/short1.pdf (дата звернення: 06.06.2025).
11. Murray T. Authoring Intelligent Tutoring Systems: An analysis of the state of the art. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 1999. Vol. 10, no. 1. P. 98—129. URL: https://telearn.hal.science/hal-00197339v1 (дата звернення: 09.12.2025).
12. Mikeladze T. Creating teaching materials with ChatGPT. Proceedings of the IRCEELT–2023 13th International Research Conference on Education, Tbilisi, 5–6 May 2023. Tbilisi, 2023. P. 29—36. URL: https://ircelt.ibsu.edu.ge/wp-content/uploads/2023/09/A4-PROCEDINGS-BOOK-IRCEELT-2023.pdf. (дата звернення: 05.07.2025).
13. Human-centered artificial intelligence in education: Seeing the invisible through the visible / S.J.H. Yang et al. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2021. Vol. 2. P. 100008. URL: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100008 (дата звернення: 27.07.2025).
14. A Survey on Evaluation of Large Language Models / Y. Chang et al. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2024. URL: https://doi.org/10.1145/3641289 (дата звернення: 12.06.2025).
15. On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization / J. Maynez et al. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Online. Stroudsburg, PA, USA, 2020. URL: https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.173 (дата звернення: 31.05.2025).
16. Survey of Hallucination in Natural Language Generation / Z. Ji et al. ACM Computing Surveys. 2022. URL: https://doi.org/10.1145/3571730 (дата звернення: 10.12.2025).
17. Generative AI for Customizable Learning Experiences / I. Pesovski et al. Sustainability. 2024. Vol. 16, no. 7. P. 3034. URL: https://doi.org/10.3390/su16073034 (дата звернення: 30.06.2025).
18. АСКО. Компʼютерні системи підготовки персоналу АСОТ. URL: https://aspect.asot. com.ua/asko (дата звернення: 14.12.2025).
19. Розробка баз даних навчальних курсів для автоматизованої системи комп’ютерного навчання і контролю знань «АСКО». Публічні закупівлі України Prozorro. URL: https://prozorro.gov.ua/uk/tender/UA-2020-12-04-002753-a (дата звернення: 14.12.2025).
20. Розробка баз даних навчальних курсів з охорони праці та спеціальних правил безпеки НПАОП для автоматизованої системи комп’ютерного навчання і контролю знань «АСКН». Публічні закупівлі України Prozorro. URL: https://prozorro.gov.ua/uk/tender/ UA-2020-10-09-006885-a (дата звернення: 14.12.2025).
21. Learn about Gemini, the everyday AI assistant from Google. Google Gemini. URL: https://gemini.google/about (дата звернення: 17.07.2025).
22. ChatGPT. OpenAI. URL: https://openai.com/chatgpt/overview (дата звернення: 17.07.2025).
23. Microsoft Edge Copilot. Microsoft. URL: https://www.microsoft.com/edge/features/copilot (дата звернення: 17.07.2025).
24. Sharma A., Aggarwal M. A Holistic Review of Image-to-Text Conversion: Techniques, Evaluation Metrics, Multilingual Captioning, Storytelling and Integration. SN Computer Science. 2025. Vol. 6, no. 3. URL: https://doi.org/10.1007/s42979-025-03719-6 (дата звернення: 15.12.2025).
25. The Revolution of Multimodal Large Language Models: A Survey / D. Caffagni et al. Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024, Bangkok, Thailand and virtual meeting. Stroudsburg, PA, USA, 2024. P. 13590—13618. URL: https://doi.org/ 10.18653/v1/2024.findings-acl.807 (дата звернення: 15.12.2025).
26. ElSayed M., Shultz J., Kurtz J. User-friendly AI-driven automation for rapid building energy model generation. Energy and Buildings. 2025. P. 116092. URL: https://doi.org/ 10.1016/j.enbuild.2025.116092 (дата звернення: 15.12.2025)
27. Adnin R., Das M. "I look at it as the king of knowledge": How Blind People Use and Understand Generative AI Tools. ASSETS '24: The 26th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility, St. John's NL Canada. New York, NY, USA, 2024. P. 1—14. URL: https://doi.org/10.1145/3663548.3675631 (дата звернення: 15.12.2025).
28. Multimodal large language models for medical image diagnosis: Challenges and opportunities / A. Zhang et al. Journal of Biomedical Informatics. 2025. Vol. 169. P. 104895. URL: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2025.104895 (дата звернення: 15.12.2025).
29. Fu B., Hadid A., Damer N. Generative AI in the context of assistive technologies: Trends, limitations and future directions. Image and Vision Computing. 2025. Vol. 154. P. 105347. URL: https://doi.org/10.1016/j.imavis.2024.105347 (дата звернення: 15.12.2025).
30. A survey of multilingual large language models / L. Qin et al. Patterns. 2025. Vol. 6, no. 1. P. 101118. URL: https://doi.org/10.1016/j.patter.2024.101118 (дата звернення: 15.12.2025).

Повний текст: PDF