XXIX Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке
Искусственный интеллект в разработке приложений (на примере приложения для изучения английского языка Lingua Mini)
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
ВВЕДЕНИЕ
Ещё несколько лет назад искусственный интеллект (ИИ) казался чем-то из фантастики, а сегодня он стал обычным рабочим инструментом. Нейросети пишут тексты, переводят, рисуют, помогают разбираться в данных и — что интереснее всего для меня — создавать программы. Раньше на разработку приложения уходили месяцы работы целой команды, а теперь многое по силам и одному человеку, если он умеет понятно объяснить задачу искусственному интеллекту.
Программирование интересовало меня давно, но мне казалось, что для настоящего работающего приложения нужно годами учиться. Когда появились ChatGPT и GitHubCopilot, я задумался: а сможет ли обычный школьник с их помощью сделать что-то полезное — приложение, которым будут пользоваться живые люди? Чтобы это проверить, я взял близкую мне задачу — запоминание английских слов — и решил сделать собственное приложение LinguaMini.
Актуальность темы. Искусственный интеллект всё активнее входит в учёбу и работу, и умение им пользоваться постепенно становится таким же обычным навыком, как работа с компьютером. Мне было важно проверить на практике, что он реально даёт при создании приложения, а где без собственных усилий не обойтись.
Проблема. Об ИИ обычно спорят двумя крайностями: одни говорят, что он «сам всё делает за человека», другие — что он «бесполезен и только ошибается». Мне кажется, правда где-то посередине: это сильный помощник, но результат зависит от того, насколько грамотно им управляют. В этом мне и хотелось разобраться на собственном опыте.
Цель проекта: изучить, как искусственный интеллект применяется в разработке приложений, и на практике создать работающее приложение LinguaMini для изучения английского языка.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
– изучить, что такое искусственный интеллект и как он используется в программировании;
– рассмотреть основные инструменты ИИ, которые помогают разработчику;
– определить возможности и ограничения ИИ при создании приложений;
– сформулировать идею собственного приложения и его функции;
– создать приложение LinguaMini, используя искусственный интеллект как помощника;
– проанализировать результаты и сделать выводы о роли ИИ в разработке.
Объект исследования: процесс разработки приложений с использованием искусственного интеллекта.
Предмет исследования: применение ИИ при создании приложения LinguaMini.
Методы работы: изучение и анализ источников, наблюдение, эксперимент (практическая разработка приложения), сравнение и обобщение полученных результатов.
Практическая значимость. Готовым приложением можно пользоваться для изучения английских слов — и на телефоне, и в браузере. А мой опыт, надеюсь, пригодится другим ребятам, которые тоже захотят попробовать сделать что-то своё с помощью искусственного интеллекта.
Глава 1. Искусственный интеллект в разработке приложений
1.1. Что такое искусственный интеллект и как он применяется в программировании
Искусственный интеллект — это способность программ решать задачи, которые обычно требуют человеческого мышления: понимать текст, распознавать изображения, отвечать на вопросы, находить закономерности и принимать решения. Современный ИИ чаще всего построен на больших языковых моделях (от англ. Large Language Model, LLM). Такие модели «учатся» на огромных объёмах текста и умеют продолжать и составлять осмысленный текст — в том числе программный код.
Главное их удобство в том, что запрос можно писать обычными словами, без специальных команд. Разработчик описывает задачу человеческим языком, а модель предлагает вариант решения. Правда, этот вариант всё равно приходится проверять, понимать и часто дорабатывать. Поэтому ИИ хорошо помогает начать и ускоряет отдельные шаги, но разработчика не заменяет.
В разработке приложений ИИ помогает сразу по нескольким направлениям. Он генерирует код — по описанию задачи пишет функции, целые куски программы или даже её основу. Он ищет и исправляет ошибки — находит место, где что-то работает не так, и предлагает, как это починить. Он помогает с контентом и данными — например, с текстами, примерами или наборами слов для словаря. И, наконец, он работает как наставник: отвечает на вопросы и простыми словами объясняет непонятное, что особенно ценно для новичков.
При этом важно помнить: ИИ не «думает» так, как человек. Он не осознаёт смысл своих действий, а очень точно предсказывает самый подходящий вариант ответа на основе того, чему его обучили. Поэтому отвечает за итог всегда человек — тот, кто проверяет и применяет предложенное решение.
1.2. Инструменты ИИ для разработчика
Сегодня существует немало инструментов на основе ИИ. При создании приложений чаще всего используют такие.
ChatGPT (компания OpenAI) — диалоговая нейросеть, с которой можно общаться как с собеседником. Ей можно описать задачу, попросить написать код, объяснить ошибку или подсказать идею. Это универсальный помощник — он пригодится и для программирования, и для работы с текстами.
GitHubCopilot — инструмент, встроенный прямо в программу, где пишут код. Он подсказывает продолжение прямо во время работы, как «умное автодополнение», и позволяет не отвлекаться на мелочи.
Промпт-инжиниринг — это не программа, а навык грамотно формулировать запросы (промпты) к нейросети. Насколько понятно и подробно поставлена задача — настолько хорошим будет и ответ. В хорошем промпте есть чёткое описание того, что нужно, важные условия и, если требуется, пример желаемого результата.
На своём проекте я убедился: важнее не сам инструмент, а умение им пользоваться. Один и тот же ИИ может выдать и бесполезный, и отличный ответ — всё решает то, как задан вопрос.
1.3. Возможности и ограничения ИИ при создании приложений
ИИ способен ускорить отдельные этапы разработки, помочь быстро разобраться в новой теме и снять часть рутины. Начинающему он особенно полезен: объясняет понятия, предлагает варианты, помогает искать ошибки. Но итог всё равно зависит от решений и проверки со стороны человека.
Есть у ИИ и заметные ограничения. Во-первых, он умеет ошибаться, причём звучит при этом очень уверенно — иногда предлагает код, который выглядит правильным, но не работает. Во-вторых, он не видит замысел проекта целиком: перед ним только та задача, которую поставили, а собрать всё воедино должен человек. В-третьих, слепо доверять ему вредно: если просто копировать ответы, не вникая, ничему не научишься и потом не сможешь исправить ошибку.
Отсюда главный вывод первой главы: искусственный интеллект — это помощник, а не замена разработчику. Он расширяет возможности человека, но не отменяет необходимости думать, проверять и понимать, что происходит в программе.
Глава 2. Создание приложения LinguaMini с помощью ИИ
2.1. Идея приложения и постановка задачи
Идея появилась из личной потребности. Я учу английский, и самое трудное для меня — запоминать новые слова. Готовые приложения меня не всегда устраивали: где-то слишком много рекламы, где-то нет нужных мне слов, а где-то неудобно добавлять свои. В какой-то момент я решил: сделаю приложение сам — такое, в котором будет именно то, что нужно мне. Так и появилась LinguaMini.
Сначала я определил, каким приложение должно быть. Простым и понятным; работающим и на телефоне, и в браузере; с большим словарём и разными тренировками; с возможностью добавлять собственные слова. Ещё мне было важно, чтобы оно работало без постоянного подключения к интернету.
Так задача стала конкретной: сделать работающее приложение для изучения английских слов, используя ИИ как помощника на всех этапах — от идеи до готового результата. Приложение доступно по адресу andrka1.github.io/Lingua: его можно открыть как сайт в браузере или установить на Android.
2.2. Возможности приложения LinguaMini
В основе приложения — словарь примерно из тысячи слов и выражений (сейчас их 1084). У каждого слова есть перевод, пример употребления и уровень сложности — от начального A1 до среднего B2. Слова распределены по категориям («Основы», «Глаголы», «Прилагательные», «Еда» и другие), а при желании можно добавлять собственные слова и убирать из словаря любые ненужные. Главный экран приложения и раздел «Мой словарь» показаны на рисунках 1 и 2.
|
Рисунок 1 — Главный экран приложения |
Рисунок 2 — Раздел «Мой словарь» |
Для запоминания слов в приложении есть несколько тренировок: карточки, квиз с выбором правильного варианта и упражнение «Письмо», где слово нужно ввести по буквам. Отдельный большой раздел — грамматика: 12 английских времён с упражнениями, 110 неправильных глаголов, 32 слова-исключения во множественном числе и конструктор предложений на порядок слов, а также темы с правилами и практикой — артикли, модальные глаголы, предлоги, степени сравнения и условные предложения. Основные тренировки и раздел грамматики показаны на рисунках 3–8.
|
Рисунок 3 — Тренировка «Карточки» |
Рисунок 4 — Квиз с выбором варианта |
|
Рисунок 5 — Упражнение «Письмо» |
Рисунок 6 — Раздел «Грамматика» |
|
Рисунок 7 — Тема «Артикли»: правила и практика |
Рисунок 8 — Список неправильных глаголов |
Приложение работает и в браузере как обычный сайт, и на телефоне под Android, в том числе без подключения к интернету, и запоминает, какие слова уже выучены. Возможность добавлять свои слова и настраивать словарь под себя как раз и отличает LinguaMini от многих готовых решений с фиксированным набором слов.
2.3. Как искусственный интеллект помогал в разработке
В этом проекте ИИ был моим помощником на отдельных этапах. Я просил его предложить варианты кода, объяснить ошибку, помочь с примерами или идеями интерфейса. А дальше сам проверял результат в приложении, выбирал подходящее и, если нужно, доделывал.
На практике работа шла по тем же направлениям, что я описал в первой главе. ИИ генерировал код — по моему описанию предлагал готовые функции и фрагменты. Когда что-то ломалось, помогал искать причину — находил проблемное место и объяснял, как исправить. Помогал и с контентом: подсказывал примеры употребления слов, помогал собирать тематические наборы. А ещё выступал в роли учителя — стоило встретить незнакомое понятие, я тут же спрашивал и получал понятное объяснение.
Работа строилась по простому кругу. Сначала я как можно точнее формулировал задачу — от этого напрямую зависел ответ. Потом ИИ предлагал решение. Я его проверял: запускал приложение и смотрел, работает ли задуманное. Если вылезала ошибка, возвращался к ИИ, уточнял запрос — и так по кругу, пока всё не начинало работать как надо. Именно это научило меня главному: чтобы получить хороший результат, надо понимать, что делаешь, а не просто копировать ответы.
2.4. Результаты работы и личные выводы
Главный результат проекта — готовое, реально работающее приложение LinguaMini, которым можно пользоваться каждый день. Оно делает то, ради чего создавалось: помогает мне учить английские слова удобным способом.
Но не менее важно то, чему я научился сам. За время работы я на практике понял, как применять ИИ в разработке, научился внятно ставить задачи и формулировать запросы, разобрался, как устроено приложение, и — главное — своими глазами увидел, где ИИ реально выручает, а где на него полагаться нельзя и нужно думать самому.
Мой опыт показал: один человек действительно может сделать полезное приложение с помощью искусственного интеллекта. Но ИИ при этом остаётся инструментом — задачу ставит человек, он же выбирает решения, проверяет их и отвечает за итог.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе работы я изучил, как искусственный интеллект применяется в разработке приложений, и сделал работающее приложение LinguaMini для изучения английского. Цель достигнута: я проверил возможности ИИ на практике и довёл приложение до рабочей версии.
В теоретической части я разобрался, что такое ИИ и как он применяется в программировании, рассмотрел основные инструменты — ChatGPT, GitHubCopilot и навык промпт-инжиниринга — и определил его возможности и ограничения. Главный вывод здесь простой: ИИ заметно ускоряет и упрощает разработку, но остаётся помощником, а не заменой человеку.
В практической части я прошёл весь путь — от идеи до готового приложения. И убедился, что ИИ действительно позволяет одному человеку сделать то, что раньше было под силу только команде. Но ключевую роль всё равно играет умение грамотно ставить задачи и проверять то, что получилось.
Самый важный личный вывод: ИИ полезен тогда, когда человек понимает задачу и проверяет результат. За время проекта я научился относиться к нему как к помощнику, а не просто копировать его ответы. Дальше я хочу развивать приложение: добавлять новые слова, улучшать тренировки и продолжать разбираться в разработке.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Учимся правильно использовать ИИ при разработке программного обеспечения [Электронный ресурс] // Habr. — URL: https://habr.com/ru/articles/977164/ (дата обращения: 03.09.2026).
2. Искусственный интеллект в разработке: изучаем тренды и реальное применение [Электронный ресурс] // Habr. — URL: https://habr.com/ru/articles/947526/ (дата обращения: 03.09.2026).
3. Руководство по промпт-инжинирингу (PromptEngineeringGuide) [Электронный ресурс]. — URL: https://www.promptingguide.ai/ru (дата обращения: 03.09.2026).
4. GitHubCopilot: официальная документация [Электронный ресурс]. — URL: https://docs.github.com/ru/copilot (дата обращения: 03.09.2026).
5. Основы промпт-инжиниринга [Электронный ресурс] // SberDeveloper. — URL: https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/prompts-hub/prompt-engineering (дата обращения: 03.09.2026).
6. Промпт-инжиниринг для ChatGPT: лучшие практики [Электронный ресурс] // OpenAI. — URL: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering (дата обращения: 03.09.2026).