ЖАППАЙ АШЫҚ ОНЛАЙН КУРСТЫҢ ТЕСТІЛЕУ МОДУЛІНЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ АЛГОРИТМДЕРІН ИНТЕГРАЦИЯЛАУ

2025

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-138-3-249-263
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Цифрлық трансформация дәуірінде білім беру жүйесі сапалы өзгерістерді, соның ішінде білімге жаһандық қолжетімділікті қамтамасыз ететін жаппай ашық онлайн-курстарды (ЖАОК) дамыту кезеңін бастан кешуде. Дегенмен, қолданыстағы ЖАОК платформалары негізінен стандартталған материалдарды пайдаланады және білім алушылардың жеке ерекшеліктерін ескермейді, бұл курстардың тиімділігін төмендетеді және аяқтау пайызының төмендеуіне әкеледі. Осындай шектеулерді жою үшін жасанды интеллект (AI) технологиялары қолданылып жатыр. Жасанды интеллект арқылы оқу мазмұнын генерациялау, ұсыныстар беру, білім алушының прогресіне қарай оқу жолын автоматты түрде бейімдеу – осы заманғы білім беруді дербестендіруге жол ашады. Бұл жұмыс ЖАОК форматындағы курстардағы тестілеу модулін АІ арқылы, білім алушы өзіне ыңғайлы түрде бейімдеп алу жолдарын зерттеуге бағытталған. Зерттеу Торайғыров университетінде гранттық қаржыландыру (№AP23485289) жобасы аясында орындалды. Жобаны орындауға студенттер де тартылды. Нәтижесінде, дипломдық жұмыс жазылып, ЖАОК платформасының тестілеу модулі әзірленді. Бұл модуль REST API арқылы DeepSeek-R1 тілдік моделін біріктіре отырып, Laravel фреймворкі негізінде жүзеге асырылды. Ұсынылған тәсіл тест сұрақтарының k-жақын көршілер мен өнімділік көрсеткіштері негізінде білім алушының деңгейіне бейімделуін қамтамасыз етеді. Модуль сұрақтардың құрастырылуын және олардың күрделілігін автоматтандырады, сонымен қатар жеке ұсыныстар береді. Эксперименттік стресс-тест нәтижелері – AI моделі генерация дәлдігінің 92%-на жететінін; тест дайындау уақытын 8-12 секундқа дейін қысқартатынын көрсетті. Ұсынылған шешім – білімді масштабталатын және дербестендірілетін бағалаудың перспективаларын аша отырып, цифрлық білім берудің заманауи талаптарына сәйкес келеді.