ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДИКИ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗУ АДАПТИВНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ НАМІРІВ КОРИСТУВАЧА

Authors

  • Гліб Криволапов

Abstract

Криволапов Гліб Ярославович

студент групи МІПм-1-25-14д,

Київського столичного університету імені Бориса Грінченка,

науковий керівник – д.т.н., проф. Бондарчук А.П.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Hick W. E. On the rate of gain of information. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1952. Vol. 4, No. 1. P. 11–26. DOI: 10.1080/17470215208416600.

Hyman R. Stimulus information as a determinant of reaction time. Journal of Experimental Psychology. 1953. Vol. 45, No. 3. P. 188–196. DOI: 10.1037/h0056940.

Hutchins E. L., Hollan J. D., Norman D. A. Direct manipulation interfaces. Human-Computer Interaction. 1985. Vol. 1, No. 4. P. 311–338. DOI: 10.1207/s15327051hci0104_2.

Nielsen J. AI: First New UI Paradigm in 60 Years. UX Tigers. 2023. URL: https://www.uxtigers.com/post/ai-new-ui-paradigm

Криволапов Г. Трансформація парадигми взаємодії: перехід від GUI до гібридних інтерфейсів на основі намірів. Сучасні комп’ютерні системи та технології: матеріали VIII Всеукр. наук.-практ. інтернет-конф. студентів, аспірантів та молодих вчених за тематикою «Сучасні комп’ютерні системи та мережі в управлінні» (24 листопада 2025 р., м. Херсон, м. Хмельницький) / за ред. А. А. Григорової. Херсон: Книжкове видавництво ФОП Вишемирський В. С., 2025. С. 31–33. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.17711825

Бондарчук А., Криволапов Г. Модель гібридної взаємодії з платформою на основі AI-агента. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2026. Т. 1, № 33. С. 647–656. DOI: 10.28925/2663-4023.2026.33.1246.

Криволапов Г. AI-агент як детермінований інтерфейсний шар цифрової платформи. Інформаційні технології – 2026: зб. тез XIII Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих учених. Київ: Київський столичний університет імені Бориса Грінченка, 2026. С. 130–135.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models / S. Yao et al. arXiv preprint. 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2210.03629.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools / T. Schick et al. arXiv preprint. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2302.04761.

Large Language Model-Brained GUI Agents: A Survey / C. Zhang et al. arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2411.18279.

Generative UI: A rich, custom, visual interactive user experience for any prompt. Google Research Blog. 2025. URL: https://research.google/blog/generative-ui-a-rich-custom-visual-interactive-user-experience-for-any-prompt/

Survey of Hallucination in Natural Language Generation / Z. Ji et al. ACM Computing Surveys. 2023. Vol. 55, No. 12. Art. 248. P. 1–38. DOI: 10.1145/3571730.

Shneiderman B. Human-centered AI: ensuring human control while increasing automation. Proceedings of the 5th Workshop on Human Factors in Hypertext. 2022. P. 1–2. DOI: 10.1145/3538882.3542790.

Model Context Protocol Specification. Model Context Protocol. URL: https://modelcontextprotocol.io/specification/latest

Published

2026-10-24

How to Cite

Криволапов , Г. (2026). ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДИКИ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗУ АДАПТИВНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ НАМІРІВ КОРИСТУВАЧА. Збірник матеріалів Всеукраїнської конференції молодих учених "Інформаційні технології" (ISSN: 2664-2638), 10, c. 83–87. Retrieved from https://zcit.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/122