БІБЛІОМЕТРИЧНИЙ АНАЛІЗ ДОСЛІДЖЕНЬ З НАВЧАННЯ ЧАТ-БОТІВ: КЛЮЧОВІ ПОНЯТТЯ ТА ТЕНДЕНЦІЇ - Роман Ляшенко; Сергій Семеріков (Інформаційні технології і засоби навчання)
Бібліометричний аналіз проведено з метою визначення актуальних напрямків і пріоритетів досліджень у галузі навчання чат-ботів – програмних агентів, здатних вести природний діалог. Дослідження виконане на основі опрацювання 549 наукових джерел з бази даних Scopus, присвячених зазначеній проблематиці. Аналіз виявив стійке зростання кількості відповідних публікацій, починаючи з 2018 року, що свідчить про підвищення актуальності цієї тематики в останні роки. За результатами кластерного аналізу ключових слів виокремлено чотири основні напрямки досліджень: опрацювання природної мови, застосування відповідних технологій у різних сферах життя суспільства, використання методів машинного навчання для опрацювання природної мови, а також застосування чат-ботів у навчанні та сфері послуг. У сфері опрацювання природної мови фокус сучасних досліджень робиться на проблемах обчислювальної лінгвістики, моделюванні та машинному розумінні природної мови, зокрема на задачах розпізнавання мовлення. Провідні дослідження застосувань штучного інтелекту в цій галузі стосуються відповідального та етичного використання сучасних великих мовних моделей та розмовних агентів, як-от ChatGPT, Gemini, Claude, у галузях освіти та охорони здоров’я. Активно розробляються методи машинного навчання для створення віртуальних інтелектуальних помічників, природномовних інтерфейсів користувача та інших систем опрацювання природної мови, зокрема для задач діагностики в медицині. Ключові застосування чат-ботів виявлено в системах адаптивного навчання, управління знаннями та обслуговування клієнтів. За результатами аналізу визначено найбільш значущі поняття в кожній з досліджуваних сфер для окреслення пріоритетів подальших досліджень у галузі навчання чат-ботів. У перспективі планується провести систематичний літературний огляд з автоматизацією окремих етапів за допомогою великих мовних моделей. Зокрема, передбачається використати такі моделі для автоматичної класифікації анотацій досліджень за критеріями включення/виключення на етапі скринінгу. Автоматизація етапів систематичного огляду за допомогою штучного інтелекту відкриває значні перспективи для прискорення наукових досліджень, зокрема в освітній галузі на засадах доказового підходу.