ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЧАТ-БОТА В ОПТИМИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

АННОТАЦИЯ

Современное медицинское образование сталкивается с рядом вызовов, связанных с необходимостью персонализированного подхода, повышенной доступности учебных материалов и интерактивности в обучении. В условиях стремительного развития цифровых технологий особую актуальность приобретает внедрение инновационных инструментов, таких как чат-боты, способных обеспечить круглосуточную поддержку обучающихся, оперативный доступ к образовательному контенту и автоматизацию рутинных процессов преподавания. Несмотря на растущий интерес к использованию искусственного интеллекта и автоматизированных систем в образовании, в научной литературе недостаточно исследований, посвящённых практическому применению чат-ботов именно в контексте медицинского образования и их реальному влиянию на эффективность обучения. Настоящее исследование направлено на восполнение этого пробела и оценку эффективности чат-бота как инструмента оптимизации учебного процесса для студентов-медиков.

ABSTRACT

Modern medical education faces a number of challenges related to the need for a personalized approach, increased accessibility of learning materials, and greater interactivity in the learning process. In the context of rapid digital technology development, the implementation of innovative tools—such as chatbots—has become particularly relevant, as they can provide round-the-clock support for students, quick access to educational content, and automation of routine teaching tasks. Despite the growing interest in the use of artificial intelligence and automated systems in education, the scientific literature still lacks sufficient research on the practical application of chatbots specifically in the context of medical education and their actual impact on learning effectiveness. This study aims to fill this gap and assess the effectiveness of chatbots as a tool for optimizing the learning process for medical students.

Ключевые слова: медицинское образование; чат-бот; API Telegram Bot; Python; авторизация; многоязычный контент; технологии цифрового обучения; интерактивное обучение.

Keywords: medical education, chatbot, digital learning technologies, artificial intelligence in education.

Введение

Современное медицинское образование предъявляет повышенные требования к доступности и интерактивности учебных материалов, персонализации траекторий и круглосуточной поддержке студентов. Внедрение чат-ботов в образовательный процесс позволяет решить эти задачи, предоставляя информацию «на ходу» через привычные мессенджеры и автоматизируя рутинные операции. Несмотря на растущий интерес к образовательным ботам, в контексте медицинского обучения существуют ограниченные практические описания полных реализаций, сочетающих авторизацию, мультиязычность и структурированную выдачу материалов. Чат-боты, интегрированные в популярные мессенджеры (например, Telegram), позволяют медицинским студентам получать информацию в удобном формате, повторять пройденный материал, выполнять тестовые задания и получать обратную связь без участия преподавателя в реальном времени. Такие решения особенно актуальны в условиях ограниченных ресурсов, дистанционного обучения и необходимости индивидуализации образовательного процесса.

Цель данного исследования-разработать и протестировать Telegram чатбот, который:

1. обеспечивает защищенную авторизацию студентов;
2. предоставляет меню тем и мультиязычный выбор материалов на русском, казахском, англиском.
3. интегрируется с внешним API (HERO) для аутентификации и хранит статус пользователя.
4. работает в среде Python с использованием библиотеки pyTelegramBotAPI (телебот).

Методика разработки

1. Получение API-токена

Чтобы «оживить» бота, необходимо через официального бота @BotFather создать нового бота, придумать ему имя и уникальный username, после чего получить API-токен — строку вида 123456789:AAHd8G8xJYh2p-1D3JXxMzXeQ5eF9example. Этот токен хранится в коде и используется для обращения к Telegram Bot API.  Первая часть до двоеточия (123456789) — это ID вашего бота.  Вторая часть (AAHd8G8xJYh2p-1D3JXxMzXeQ5eF9example) — это секретный ключ доступа к API.

2. Настройка среды разработки

• Установка Visual Studio Code с официального сайта https://code.visualstudio.com/
• Установка Python (не ниже 3.7) с отметкой «Add Python to PATH» и проверкой в терминале командой python --version.
• Расширение Python для VS Code (Microsoft), обеспечивающее подсветку, автодополнение и отладку.

3. Структура проекта

telegram_bot_project/

│

├── bot.py                   # Главный скрипт: запуск бота, обработка команд

├── config.py                # Конфигурация: токен, URL API, языковые настройки

├── auth.py                  # Модуль авторизации: запрос к внешнему API (HERO)

├── handlers.py              # Обработчики команд и кнопок

├── content/

│   ├── topic1/

│   │   ├── ru.pdf

│   │   ├── kaz.pdf

│   │   └── eng.pdf

│   ├── topic2/

│   └── ...

└── requirements.txt         # Список зависимостей для установки

Рисунок 1. Название рисунка

4. Система авторизации

Для проверки учётных данных используется REST-API сервиса Hero:

Рисунок 2.

5. Главное меню и навигация

После авторизации бот предлагает три кнопки:

• «Материалы» — выбор темы;
• «Информация о боте»;
• «Кафедра».

Реализовано с помощью ReplyKeyboardMarkup:

6. Выбор темы и языка

• Темы представлены 15 кнопками: «1 тема» … «15 тема», плюс «Назад в меню».
• После выбора темы пользователь выбирает язык: ('ru','kaz','eng').
• Файлы хранятся в словаре:
• При выборе языка бот отправляет соответствующий PDF.

Результаты и обсуждение

В ходе тестирования бот успешно:

• корректно обрабатывает команды /login, /start, кнопки меню;
• хранит статус авторизации пользователей;
• выдает нужный файл в выбранном языке без задержек;
• возвращает к меню по запросу «Назад в меню».

Заключение

Результаты проведённого исследования подтверждают высокую эффективность применения чат-ботов в медицинском образовании как инструмента, способствующего оптимизации учебного процесса и повышению вовлечённости студентов. Чат-боты обеспечивают доступность учебных материалов в любое время, способствуют развитию самостоятельности обучающихся и позволяют персонализировать образовательную траекторию. Их интеграция в привычные цифровые среды студентов, такие как мессенджеры, делает обучение более гибким и ориентированным на потребности современной молодёжи. Студенты выделили возможность быстрого повторения материала в любом месте и в любое время, а преподаватели — снижение рутинных запросов по рассылке методических пособий.

Полученные данные свидетельствуют о потенциале чат-ботов как вспомогательного средства в формировании профессиональных компетенций будущих врачей. В условиях цифровой трансформации образования использование подобных технологий становится не только актуальным, но и необходимым шагом к созданию более эффективной и доступной образовательной среды.

Список литературы:

1. Николаев А.А. Разработка Telegram-ботов с использованием Python. – М.: Бином, 2021.
2. Петров С.В. Python и автоматизация. Создание ботов и скриптов. – СПб.: Питер, 2022.
3. Документация Telegram API – https://core.telegram.org/bots/api
4. Документация библиотеки pyTelegramBotAPI – https://pypi.org/project/pyTelegramBotAPI/
5. Кузнецов А.П. Программирование на Python для начинающих. – М.: ДМК Пресс, 2020.
6. Hero Platform API Documentation – https://api.kaznmu.hero.study