Розробка веб-платформи для надання послуг репетиторства з програмування «CodeMentor» з використанням фреймворку React.js

Abstract

Об’єкт дослідження – веб-платформа «CodeMentor» для організації репетиторських послуг з програмування з модулями спільного редагування коду та управління профілями. Ціль роботи – створити масштабовану й зручну платформу для ефективної взаємодії студентів і менторів, покращити доступ до якісного навчання програмуванню. Методи та технології – аналіз існуючих рішень, проєктування архітектури (UML-діаграми). Фронтенд на React.js, бекенд на Node.js + Express.js з REST API, PostgreSQL + MongoDB, WebSocket/WebRTC для реального часу; тести та CI/CD. Результати й наукова новизна – реалізовано прототип із ключовими модулями: реєстрація, пошук ментора, спільний редактор коду, повідомлення. Запропоновано оптимізовану архітектуру інтеграції редактора коду для мінімізації затримок; гібридне зберігання даних для масштабованості; адаптивний підхід до навантаження. Висновки й пропозиції розвитку – Платформа відповідає поставленій цілі й функціонує належно. Рекомендовано додати аналітику ефективності занять, інтеграції з зовнішніми сервісами, мобільну версію, покращити масштабування.

The object of the study is the "CodeMentor" web platform for organizing programming tutoring services, featuring modules for collaborative code editing and profile management. The aim of the work is to create a scalable and user-friendly platform for effective interaction between students and mentors, and to improve access to quality programming education. Methods and technologies – analysis of existing solutions, architecture design (UML diagrams). Frontend on React.js, backend on Node.js + Express.js with a REST API, PostgreSQL + MongoDB, WebSocket/WebRTC for real-time features; testing and CI/CD. Results and scientific novelty – A prototype with key modules was implemented: registration, mentor search, a collaborative code editor, and messaging. An optimized architecture for integrating the code editor was proposed to minimize latency; a hybrid data storage solution for scalability; and an adaptive approach to load management. Conclusions and suggestions for future development – The platform meets the stated goals and functions properly. It is recommended to add analytics for session effectiveness, integrations with external services, a mobile version, and to improve scalability.