Детальная информация

Штанько, Алина Романовна. Мобильное приложение для улучшения навыков художников в компьютерной графике = A mobile app to improve the skills of computer graphics artists: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии: web-разработка и технологии интеллектуальных систем» / А. Р. Штанько; научный руководитель М. А. Плахотникова; Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень, 2026. — 1 файл (35 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShKn/2026/vr26-669.pdf>. — Текст: электронный

Дата создания записи: 17.08.2026

Тематика: мобильное приложение; цифровой рисунок; компьютерная графика; геймификация; искусственный интеллект; обучение; портфолио; ИИ-помощник; генератор идей; mobile app; digital drawing; computer graphics; gamification; artificial intelligence; training; portfolio; AI assistant; idea generator

Коллекции: Выпускные квалификационные работы

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Цель работы - разработка мобильного приложения для улучшения навыков художников в компьютерной графике, предназначенного для поддержки начинающих художников в процессе обучения, формирования практических навыков и повышения мотивации к регулярным занятиям. Методы исследования включают анализ предметной области и существующих аналогов, качественное исследование целевой аудитории (CustDev), моделирование бизнес-процессов и пользовательских сценариев, проектирование базы данных и архитектуры программного обеспечения. Результатом работы является разработанное мобильное приложение для улучшения навыков художников в компьютерной графике, включающий систему курсов и уроков, портфолио работ, систему вызовов и достижений, а также ИИ-компоненты: помощника, генератор идей и модуль «Посиделки с рыцарем». Область применения полученных результатов - дополнительное образование и самостоятельное обучение компьютерной графике и цифровому рисунку. Практическая значимость работы заключается в создании доступного инструмента обучения, объединяющего образовательный контент, механики геймификации и возможности искусственного интеллекта в единой мобильной системе. Перспективы развития проекта связаны с расширением образовательного контента, совершенствованием ИИ-функционала, внедрением социальных механизмов взаимодействия пользователей и реализацией полной модели монетизации.

The aim of the work is to develop a mobile application to improve the skills of artists in computer graphics, designed to support novice artists in the learning process, develop practical skills and increase motivation for regular classes. Research methods include domain analysis and existing analogues, qualitative target audience research (CustDev), modeling of business processes and user scenarios, database design and software architecture. The result of the work is a developed mobile application to improve the skills of artists in computer graphics, which includes a system of courses and lessons, a portfolio of works, a system of challenges and achievements, as well as AI components: an assistant, an idea generator and a module "Meetings with a knight". The field of application of the obtained results is additional education and independent training in computer graphics and digital drawing. The practical significance of the work lies in creating an accessible learning tool that combines educational content, gamification mechanics and artificial intelligence capabilities in a single mobile system. The prospects for the development of the project are related to the expansion of educational content, the improvement of AI functionality, the introduction of social mechanisms for user interaction and the implementation of a complete monetization model.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
ТюмГУ Все Прочитать
Интернет Читатели Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • ОГЛАВЛЕНИЕ
  • СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
    • 1.1. ПРОБЛЕМАТИКА САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ ЦИФРОВОМУ РИСУНКУ
    • 1.2. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ
      • Таблица 1
      • Анализ существующих решений
    • 1.3. МЕТОДЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЯХ
  • ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 2.1. АНАЛИЗ ТРЕБОВАНИЙ
    • 2.2. РАЗРАБОТКА ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ СЦЕНАРИЕВ
      • Рис. 6. Возраст участников CustDev
      • Рис. 7. Уровень художественных навыков участников CustDev
      • Рис. 8. Время, уделяемое обучению участниками CustDev
      • Рис. 9. UserStory «Структурированное обучение»
      • Рис. 10. Модель внешнего окружения
      • Дипломка - Frame 9 (1).jpg
        • Рис. 11. USE-кейс модель (UML)
        • Рис. 12. Процесс «Пройти урок» в нотации BPMN
        • Рис. 13. BPMN «Участие в испытаниях»
        • Рис. 14. BPMN «Работа с портфолио»
    • 2.3. АРХИТЕКТУРА ПРИЛОЖЕНИЯ
      • Рис. 16. Локально-ориентированная архитектура приложения
  • ГЛАВА 3. БАЗА ДАННЫХ ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 3.1. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ БАЗЫ ДАННЫХ
      • Рис. 17. Концептуальная модель базы данных
    • 3.2. ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БАЗЫ ДАННЫХ
      • Рис. 18. Логическая модель базы данных
    • 3.3. ФИЗИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БАЗЫ ДАННЫХ
      • Рис. 19. Физическая модель базы данных
  • ГЛАВА 4. ИИ ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 4.1. ВЫБОР МОДЕЛИ И ТЕХНОЛОГИЙ
      • Таблица 2
      • Сравнительный анализ языковых моделей для интеграции в приложение
    • 4.2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМНЫХ ПРОМПТОВ
      • Рис. 20. Системный и пользовательский промпты чата с ИИ-помощником ( LessonPage.tsx)
      • Рис.21. Системный и пользовательский промпты генератора идей (IdeaGeneratorPage.tsx)
      • Таблица 3
      • Параметры генерации DeepSeek-V4-Flash по сценариям использования
    • 4.3. ИНТЕГРАЦИЯ ИИ-КОМПОНЕНТА В МОБИЛЬНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ
      • Рис. 23. Обобщённая структура тела POST-запроса к API DeepSeek (единая для всех сценариев).
      • Рис. 24. Клиентский вызов API DeepSeek (обобщённый фрагмент)
      • Рис. 25. Формирование пользовательского контекста для askLessonAssistant
    • 4.4. ТЕСТИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ИИ-КОМПОНЕНТА
      • Таблица 4
      • Результаты тестирования
  • ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 5.1. СРЕДСТВА РАЗРАБОТКИ
    • 5.2 РЕАЛИЗАЦИЯ КЛИЕНТСКОЙ ЧАСТИ
      • Рис. 26. Пример запроса к SQLite (saveLessonProgress)
    • 5.3 РЕАЛИЗАЦИЯ ЛОКАЛЬНОГО ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ
      • Рис. 27. Открытие базы данных (синглтон)
    • 5.4 РАЗРАБОТКА ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ИНТЕРФЕЙСОВ
      • Рис. 28. Раздел «Обучение»
      • Рис. 29. Сохраненная работа на странице урока
      • Рис. 30. Раздел «Вызовы» и «Генератор идей»
      • Рис. 31. Раздел «Профиль»
      • Рис. 32. Раздел «Главный экран»
      • Рис. 33. Блок «Посиделки с рыцарем»
      • Рис. 34. Модальное окно с главной страницы для сохранения работы в портфолио
      • Рис. 35. Чат с рыцарем помощником
      • Рис. 36. Работа с портфолио
      • Рис. 37. Работа с вызовами
      • Рис. 38. Работа с генератором идей
    • 5.5 SWOT-АНАЛИЗ
      • Таблица 5
      • Анализ внешних факторов
        • Таблица 6
        • Анализ внутренних характеристик
        • Таблица 7
        • SWOT анализ
    • 5.6 АПРОБАЦИЯ И КОММЕРЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
      • Рис. 39. Упоминаний относительно особенностей приложения
      • Рис. 40. Оценка удобства интерфейса
      • Рис. 41. Замечания что следует улучшить в приложении
      • Таблица 8
      • Сравнение бесплатной версии и Freemium
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика