Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и их широкое внедрение в различные сферы человеческой деятельности актуализируют проблему массового обучения работе с AI-инструментами, в частности, освоения техник промпт-инжиниринга. Традиционные образовательные подходы не успевают за темпами технологических изменений, что создает разрыв между потребностями рынка труда и компетенциями выпускников образовательных программ. Цель. Представить архитектуру и методологию проектирования системы интерактивных тренажеров с автоматизированной оценкой на основе больших языковых моделей для обучения различным аспектам работы с AI-инструментами; описать опыт практического внедрения разработанной системы в курсы повышения квалификации. Методология, методы и методики. Исследование основано на методологии педагогического дизайна и теории геймификации образовательного процесса. Архитектура системы реализована с использованием клиентских веб-технологий (HTML5, JavaScript) и интеграции с API больших языковых моделей (OpenRouter) для автоматизированной проверки открытых заданий. Апробация проведена в контексте курсов повышения квалификации по программе «Введение в нейросети: практическое освоение AI-платформ». Научная новизна. Разработана и описана архитектура системы интерактивных тренажеров, включающая шесть специализированных модулей: техники промпт-инжиниринга (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought и др.), этика искусственного интеллекта, генерация изображений и видео, создание презентаций, AI-аналитика данных. Научная новизна заключается в применении больших языковых моделей для автоматизированной проверки творческих заданий с формированием развернутой обратной связи без участия преподавателя. Система интегрирует механизмы геймификации (система достижений, прогрессивное открытие контента) для повышения мотивации. Практическая значимость. Представленная система может быть интегрирована в курсы повышения квалификации и программы высшего образования в различных предметных областях. Модульная архитектура обеспечивает возможность адаптации тренажеров под различные предметные области и образовательные контексты. Определены направления дальнейшего развития системы, включая интеграцию с LMS через SCORM-пакеты и разработку собственного плагина для аналитики образовательного процесса.