В разделе объясняется, почему персонализированное обучение стало актуальным направлением развития образовательных технологий. Формулируются проблема, цель, задачи и предполагаемый результат проекта, а также описывается целевая аудитория ИИ-репетитора. Отдельно обозначаются границы системы: она помогает учиться и получать обратную связь, но не отменяет контроль учителя и самостоятельную работу ученика.

Пункт посвящён определению ИИ-репетитора и его отличиям от электронного учебника, поисковика и обычного чат-бота. Рассматриваются основные компоненты системы: база учебных знаний, диалоговый модуль, модель ученика, генератор заданий и механизм обратной связи. Также объясняется, как эти компоненты взаимодействуют во время учебной сессии.

В разделе раскрывается, какие характеристики ученика могут влиять на содержание занятий: уровень знаний, типичные ошибки, скорость решения, предпочтительный формат и учебная цель. Описывается адаптивный цикл: диагностика, выбор задания, анализ ответа, корректировка сложности и повторная проверка. Приводятся примеры индивидуальных образовательных траекторий.

Пункт рассматривает риски применения ИИ в образовании: недостоверные ответы, предвзятые рекомендации, утечку данных и чрезмерную зависимость ученика от подсказок. Формулируются правила минимизации и обезличивания информации, необходимость проверки учебного контента человеком и условия, при которых система должна передавать вопрос учителю.

Здесь определяются обязательные функции будущего продукта: регистрация учебной цели, входная диагностика, объяснение темы, генерация упражнений, подсказки, проверка ответа и отчёт о прогрессе. Описываются требования к понятности языка, доступности навигации, отображению ошибок и возможности изменить темп или уровень сложности.

В разделе представляется логическая схема прототипа и последовательность действий пользователя. Сначала система собирает минимальные учебные сведения и проводит диагностику, затем выбирает материал и задание, анализирует ответ и формирует рекомендацию. Отдельно описываются взаимодействие интерфейса, базы заданий и модуля искусственного интеллекта.

Пункт посвящён практическому созданию демонстрационной версии ИИ-репетитора на выбранном учебном примере. Описываются подготовка набора заданий, настройка уровней сложности, создание нескольких диалоговых сценариев и реализация персонального профиля. Результатом становится модель, на которой можно показать диагностику, обучение, подсказку и итоговую рекомендацию.

В разделе описывается тестирование прототипа на заранее подготовленных учебных ситуациях и типичных ошибках. Оцениваются корректность ответов, полезность подсказок, соответствие сложности уровню ученика, скорость работы и понятность интерфейса. Для анализа применяются экспертная проверка учителя, сравнение результатов до и после занятий и отзывы пользователей.

В заключении обобщаются результаты разработки концепции и демонстрационной версии персонализированного ИИ-репетитора. Показывается, какие функции удалось реализовать, насколько выбранная логика соответствует поставленным задачам и какие ограничения выявлены при проверке. Также обозначаются направления дальнейшего развития: расширение предметной базы, улучшение диагностики и более точный контроль качества ответов.

В разделе приводятся использованные источники, на которых основаны теоретические и практические решения проекта. В список включаются научные публикации об адаптивном обучении и искусственном интеллекте, материалы по педагогической психологии, документы о защите персональных данных, методические рекомендации и официальная документация применённых цифровых инструментов.