Модель сервісу підтримки дослідників на основі штучного інтелекту

У науковому середовищі 2020-2025 років дослідники стикалися з фрагментованими цифровими платформами, надмірним обсягом інформації та обмеженими можливостями персоналізації. Це зумовило потребу у сервісах, здатних комплексно підтримувати дослідницьку діяльність. Метою дослідження стало розроблення концептуальної моделі інтелектуального інформаційного сервісу, орієнтованого на персоналізовану підтримку науковців. У роботі застосовано методи структурного моделювання, функціонального аналізу, машинного навчання та обробки природної мови. Архітектура сервісу включає модулі рекомендацій, віртуальної співпраці, управління подіями та автоматизованого формування бібліографії. Було побудовано багаторівневу модель користувача з урахуванням наукових інтересів, історії взаємодії та контексту досліджень. Комбінування семантичного аналізу з поведінковими шаблонами дало змогу підвищити релевантність рекомендацій на 20-30 %. Прототип системи пройшов тестування у березні 2025 року за участю 15 молодих науковців із трьох українських університетів. Результати опитування та практичних завдань показали, що середній час пошуку релевантної літератури скоротився на 35 %, ефективність планування завдань зросла на 40 %, а задоволеність користувачів функціоналом сервісу сягнула 87 %. Респондентами високо оцінено зручність інтерфейсу (4,5 з 5), релевантність рекомендацій (4,3), та інструменти співавторства (4,6). Три нові академічні колаборації були ініційовані через модуль підбору співавторів. Отримані дані підтвердили ефективність моделі в підвищенні продуктивності досліджень, покращенні співпраці та персоналізованій підтримці користувача. Запропонована структура дозволяє масштабування на різні дисципліни та має потенціал до впровадження у цифрові платформи, орієнтовані на наукову діяльність