Ключевое слово: «нейросетевые технологии: perplexity»

В данной статье рассматриваются методические аспекты использования видеоконтента платформы «YouTube» в подготовке студентов технических направлений. На основе сравнительного анализа трех подходов к созданию дидактических материалов автором предлагается оригинальная методика, сочетающая преимущества нейросетевых технологий и современных образовательных платформ. Подробно охарактеризованы трудозатратные методы, включая использование платформы «ISL Collective» и комплексное применение ресурсов «Speech2Text» и «Narakeet» для создания синтезированных учебных материалов. Особое внимание уделено инновационному подходу с использованием нейросетевого сервиса «Perplexity AI», позволяющему осуществлять прямой анализ видео по ссылке и оперативно генерировать дидактические задания. Апробация методики проведена в рамках работы со студентами Института Математики и Информационных Технологий, и Физико-Технического Института ПетрГУ, что подтвердило ее эффективность в аспекте оптимизации временных затрат преподавателей при сохранении высокого качества образовательного контента. На основе полученных результатов сформулированы практические рекомендации по внедрению предложенных подходов в образовательный процесс технических вузов.