МЕТОДИКА АВТОМАТИЗОВАНОЇ ПЕРЕВІРКИ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ З ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОГРАМУВАННЯ НА ОСНОВІ GITHUB CLASSROOM, CI ТА CHATGPT

МЕТОДИКА АВТОМАТИЗОВАНОЇ ПЕРЕВІРКИ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ З ОБ'ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОГРАМУВАННЯ НА ОСНОВІ GITHUB CLASSROOM, CI ТА CHATGPT Анотація.У статті розроблено та досліджено методику автоматизованої перевірки лабораторних робіт з дисципліни «Об'єктно-орієнтоване програмування», спрямовану на масштабування навчального процесу та підвищення оперативності зворотного зв'язку.Методика інтегрує GitHub Classroom для керування класом і завданнями, GitHub Actions як CI-конвеєр перевірки, модульні тести для контролю функціональної коректності, статичний аналіз Checkstyle для перевірки стилю коду та генерацію пояснювального звіту на основі ChatGPT API.Показано послідовність впровадження: створення GitHub-організації та класу, підготовка репозиторію-шаблону із тестами, правилами Checkstyle і workflow, розгортання студентських репозиторіїв, виконання роботи в IDE та автоматичний запуск перевірок після push із формуванням артефактів для викладача.Експериментально порівняно ручну перевірку та перевірку із застосуванням запропонованої ІС для лабораторних робіт №1, 3, 5, 7, 9. Встановлено скорочення часу перевірки на 48,64-62,77% (у середньому 59,17%).Також досліджено узгодженість оцінювання: ChatGPT у середньому занижує оцінку на 5,43% (5,04-6,2%) порівняно з викладачем, що пояснюється відмінністю критеріїв і впливом стартового коду та умов завдання.Практична цінність підходу полягає у стандартизації критеріїв перевірки, зменшенні рутинних операцій (збірка, запуск тестів, формування звітів), підвищенні прозорості для студентів і можливості багаторазового доопрацювання за результатами CI.API-ключ ChatGPT зберігається у GitHub Secrets для підвищення безпеки даних.