Разработка системы рекомендаций курсов и учебных материлов с применением искусственного интеллекта

 Ибраев А. К.
Научный руководитель: Мусабеков Ж.С., магистр технических наук, сеньор-лектор
Кокшетауский университет им. Ш. Уалиханова, г. Кокшетау 
azamat.ibrayv@gmail.com

Аннотация
В работе рассматривается задача персонализированной рекомендации учебных материалов в условиях информационной перегрузки образовательных платформ. Предложена архитектура, объединяющая контентную и коллаборативную фильтрацию с механизмом Retrieval-Augmented Generation (RAG). Отличительной особенностью является использование академического транскрипта как объективного датасета для построения профиля знаний. Описаны компоненты системы, алгоритм масштабируемого векторного поиска и интеграция решения в академическую среду.
Ключевые слова: рекомендательные системы, RAG, векторный поиск, ANN, Sentence-BERT, академический транскрипт.
1. ВВЕДЕНИЕ 
Рост числа открытых образовательных ресурсов трансформировал проблему поиска материалов в задачу навигации по избыточному массиву контента. Современная образовательная платформа предлагает десятки вариаций курсов по одной дисциплине, различающихся архитектурой подачи и глубиной.
Фундаментальное ограничение существующих рекомендательных систем («похожие курсы») кроется в разрыве между декларируемым и фактическим уровнем компетенций пользователя. Академический транскрипт устраняет этот субъективный фактор, предоставляя верифицированные метрики успеваемости. В данной работе предлагается архитектура рекомендательной системы, использующая транскрипт для инициализации графа знаний пользователя, поверх которого применяется гибридная фильтрация и RAG-модуль для генерации объяснимых образовательных траекторий.

2. ОБЗОР МЕТОДОВ 
В классических рекомендательных системах коллаборативная фильтрация демонстрирует высокую точность, но уязвима к проблеме «холодного старта». В рамках подходов, основанных на матричной факторизации, сингулярное разложение (SVD) применяется к частотной матрице (term-document matrix), где значения ячеек взвешиваются по логарифму частоты и нормализуются с помощью энтропии, после чего первые N главных измерений извлекаются в качестве плотного эмбеддинга [2; 16c.]. Нейросетевые методы (Neural CF) заменяют линейные преобразования многослойными перцептронами, но не решают проблему отсутствия стартовой истории.
Контентная фильтрация базируется на векторном представлении текстов через предобученные языковые модели (например, Sentence-BERT), что обеспечивает семантический, а не лексический поиск.
Механизм RAG позволяет интегрировать LLM с внешними верифицированными базами знаний, исключая риск галлюцинаций при формировании рекомендаций.
3. АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ 
Архитектура включает три пайплайна: векторизацию профиля, индексацию контента и генерацию рекомендаций.
3.1 Построение профиля на основе транскрипта 
Первичным источником выступает загружаемый академический транскрипт. Парсер извлекает дисциплины и оценки, формируя взвешенный вектор компетенций. Вторичным источником служат неявные телеметрические сигналы (прогресс, время сессии). Использование транскрипта нивелирует «холодный старт»: система получает плотный вектор знаний пользователя до первого явного взаимодействия с платформой.
3.2 Векторное представление курсов 
Курсы кодируются в эмбеддинги моделью sentence-transformers/paraphrase-multi-lingual-mpnet-base-v2. При расчете метрики сходства (similarity metric) использование косинусного расстояния позволяет нивелировать влияние длины вектора, тогда как скалярное произведение (dot product) по своей природе учитывает магнитуду, что приводит к смещению в сторону более популярных данных в обучающей выборке [1].
Для масштабирования retrieval pipeline применяются алгоритмы приближенного поиска ближайших соседей (ANN search), превосходящие классический алгоритм KNN по вычислительной эффективности, а также гибридные векторные подходы, комбинирующие плотные векторные представления с разреженными one-hot векторами [4].
3.3 Формирование рекомендаций 
Ранжирование обеспечивается гибридным ансамблем. Контентный модуль вычисляет косинусное расстояние между профилем и курсами, коллаборативный (Neural CF) - ищет паттерны схожих студентов.
Параллельно функционирует RAG-пайплайн для текстовой аргументации подборки. На этапе поиска (retrieval stage) в RAG-архитектурах семантический поиск по базам знаний реализуется за счет использования векторных эмбеддингов для проецирования поисковых запросов и контента в единое скрытое пространство (latent space) [3]. Найденные векторы курсов передаются в LLM вместе с профилем студента. Модель генерирует ответ со строгим заземлением (grounding) на контекст, исключая выдачу несуществующих курсов.

4. ПРИМЕНЕНИЕ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ 
Внедрение системы автоматизирует тьюторинг. Студент с пробелами в высшей математике получает рекомендации курсов по анализу данных, адаптированные под его текущий математический базис. Важно разграничить данный подход и использование raw-LLM: в предложенной архитектуре языковая модель лишена автономности и выступает исключительно механизмом интерпретации поиска по закрытому, верифицированному графу академических материалов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 
Разработанная архитектура устраняет фундаментальные недостатки рекомендательных систем в образовании: зависимость от самооценки и проблему «холодного старта». RAG-интеграция решает задачу объяснимости выдачи. Дальнейшим вектором развития технического стека станет контролируемая оптимизация модуля извлечения (supervised retriever optimization), которая выравнивает вероятности поиска с распределением правдоподобия генеративной модели путем извлечения top-k векторов и последующей минимизации KL-дивергенции между выборкой ретривера и вероятностями модели [5].

Литература

1.	Mikolov T. et al. Embedding (machine learning) // Wikipedia, The Free Encyclopedia. – URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Embedding_(machine_learning) (дата обращения: 25.03.2025). 
2.	Jurafsky D., Martin J. H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models. – 3rd ed. – Online manuscript released January 6, 2026. – URL: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf (дата обращения: 25.03.2025).Fine-Tuning vs RAG: Key Differences Explained // Orq.ai Blog. – 2025. – URL: https://orq.ai/blog/finetuning-vs-rag (дата обращения: 25.03.2025). 
3.	Retrieval-augmented generation // Wikipedia, The Free Encyclopedia. – URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation (дата обращения: 25.03.2025). 
4.	Key Features and Benefits of Retrieval-Augmented Generation (RAG) // Microsoft Cloud Blog. – 13.02.2025. – URL: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2025/02/13/5-key-features-and-benefits-of-retrieval-augmented-generation-rag/ (дата обращения: 25.03.2025).