СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕГРАЦИИ GEMINI AI В .NET MAUI И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ В ОБРАЗОВАНИИ.

Авторы

  • Джусупбекова Г.Т. кандидат педагогических наук, старший преподаватель, ЮжноКазахстанский исследовательский университет имени М.О. Ауэзова, Шымкент, Казахстан
  • Джангасиев Р.М. преподаватель, Южно-Казахстанский исследовательский университет имени М.О. Ауэзова, Шымкент, Казахстан

DOI:

https://doi.org/10.32014/2026.2518-1726.431

Ключевые слова:

LMM, Google Gemini, .NET MAUI, EdTech, гибридная архитектура, мультимодальное обучение, VQA.

Аннотация

Аннотация. В современных условиях глобальной цифровой трансформации и перехода к парадигме «Качество 4.0» система высшего образования сталкивается с необходимостью фундаментальной модернизации EdTech-экосистемы. В этом контексте интеграция Больших мультимодальных моделей (LMM), в частности семейства Google Gemini, в мобильную образовательную среду приобретает особую актуальность, открывая новые горизонты для персонализированного и интерактивного обучения. Целью данного исследования является разработка эффективной технической архитектуры для интеграции LMM с использованием кроссплатформенного фреймворка .NET MAUI и Google Gen AI SDK, создание практического программного решения и эмпирическая оценка его педагогического потенциала. Научная новизна работы заключается в предложении уникальной гибридной архитектуры, объединяющей граничные вычисления (с использованием Gemini Nano) и облачные решения (Gemini Pro/Ultra); данный подход обеспечивает реализацию принципа «privacy-by-design» на уровне устройства и минимизацию сетевых задержек. Практическая значимость исследования подтверждается разработкой универсального приложения «интеллектуальный советник» для операционных систем Android, iOS, macOS и Windows на единой кодовой базе C#, которое включает функции когнитивного скаффолдинга, многоязычный интерфейс, инклюзивные возможности TTS (текст-в-речь) и защиту данных через Firebase. Эмпирические результаты подтвердили высокую эффективность модели Gemini в задачах общего рассуждения (MMLU) и обработки текста, однако сравнительный анализ выявил значительные ограничения в задачах визуального вопрос-ответа (VQA). На основе полученных данных в работе сформулированы стратегические рекомендации по обеспечению академической честности, обязательному внедрению стратегии «человек в контуре» (human-in-the-loop) для верификации контента и формированию политики ответственного использования мультимодального ИИ в образовательных учреждениях.

Загрузки

Опубликован

2026-06-18

Как цитировать

Джусупбекова, Г., & Джангасиев, Р. (2026). СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕГРАЦИИ GEMINI AI В .NET MAUI И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ В ОБРАЗОВАНИИ. Academic Scientific Journal of Computer Science, (2), 146–165. https://doi.org/10.32014/2026.2518-1726.431

Выпуск

Раздел

Информационно-коммуникационные технологии