Skip to content
DSML.KZ
Publications

Article · BULLETIN OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN · December 26, 2024

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ БІЛІМ АЛУШЫЛАРДЫҢ ҮЛГЕРІМІН АНЫҚТАУ

В.И. Нахипова, Л.А. Сулейменова, Elvira Adylbekova

Elvira Adylbekova
Open via DOIPDF

Abstract

Жасанды интеллект (ЖИ) технологияларының қарқынды дамуы білім беру саласына айтарлықтай әсер етуде. Оқытудың заманауи әдістері оқу процесінің кіріс және шығыс деректерінің динамикалық бөлігінеайналды. Білім алушылар туралы деректердің, сондай-ақ білім алушылардың ақпараттық жүйелерінің дерекқорларынан, оқытуды басқару жүйелерінен (LMS) және курстарды бағалаудан алынатын деректердің үнемі өсіп келе жатқан қолжетімділігі бізге педагогикалық инновацияларға терең статистикалықталдау жүргізу мүмкіндігін береді.Зерттеу жұмысы оқу үлгерімін бақылау үшін пайдалануға болатын оқытуды талдау (Learning analytics, LA) және білім беру деректерін өндіру (Educational Data Mining, EDM) тәсілдерін пайдаланудың маңызды аспектілерін қарастырады. Оқуды басқару жүйесіне (LMS) оқыту аналитикасын біріктіру,студенттердің оқу үлгеріміне қатысты мәселелерді болжау және алдын алу арқылы оқу процесінің тиімділігін арттыра алады. Мақалада білім алушылармен оқытушыларды хабардар ететін немесе машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып әкімшілік шешімдерді қолдайтын модельдер мен болжамдарды әзірлеуге арналған мәліметтердегі заңдылықтар қарастырылады.Авторлар білім алушылар мен оқытушыларға көмектесетін, сондай-ақ машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып әкімшілік шешімдерді қолдайтынболжау модельдерін әзірлеу үшін білім беру деректеріндегі заңдылықтарды зерттейді. Негізгі назар машиналық оқыту әдістерін педагогикалық жәнепсихологиялық теориялармен біріктіруге бағытталған, бұл академиялық саясатты оңтайландыру үшін деректерді жинау, өңдеу және талдау процестерін жақсартуға ықпал етеді. Мақалада машиналық оқытуды білім беру аналитикасының әдіснамалық негізі ретінде қолданудың практикалық мысалдары келтірілген. Әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделгенболжамды модельдерді қолдану арқылы деректерді өндіру (EDM) есептерін шешуге бағытталған статистикалық талдау және болжау құралдары ұсынылады.

Online Learning and AnalyticsArtificial Intelligence in EducationEducational Technology and Pedagogylearning analyticseducational data miningstudent performance prediction

More by Elvira Adylbekova