Abstract
Бүгінгі таңда білім беруде жасанды интеллект технологияларды тиімді қолдану әр түрлі қызмет салаларында өзекті мәселелеріне айналуда. Ғылыми - педагогикалық зерттеулер білім беруді цифрландыру саласындағы әзірме-лерге бағытталуы тиіс. Бұл мақалада жасанды интеллект нәтижеге бағытталған адаптивті оқытуды жекелендіру мүмкіндіктері қарастырылады. Мақаланың мақсаты оқытушының білім беру деректерін талдау және студенттерге топтары үшін ұсыныстар әзірлеу мақсатында үлкен тілдік модельді (LLM) пайдалану әдістерін зерттеу. Мұндай әдістер оқытушыға тәуекел тобына жататын студенттерді анықтауға, білімдегі олқылықтарды алдын ала табуға және оқу материалдарын түсіндіру мен білімді меңгеруді тексеру үшін білім беру платформаларына бейімделуге мүмкіндік береді. Бұл зерттеуге 100 студент қатысты. Олардың бақылау нәтижелері мен оқу үдерісіне қатысу белсенділігі K-Means кластерлеу алгоритімі арқылы талданып, білімдеңгейі мен қажеттіліктері әр түрлі үш класттер анықталды. Содан кейін LLM әр кластер үшін оқу мазмұныны таңдау бойынша ұсыныстар арқылы оқыту стратегияларын қалыптастырады. Оқытушы осы ұсыныстар негізінде оқу материалдарын қарап толықтырады және білім беру платформаларына енгізіп, кері байланыс жасайды. Бұл өз кезеңінде оқытуды жекелендірудің тиімділгін арттырады. Осындай тәсілді жүзеге асыру жасанды интеллект мүмкіндіктері мен педагогикалық тәжрибиелер негізінде студенттерді белсенділігін арттыруға, оларды қолдауға білім сапасын айтарлықтай жақсартып, оқуға деген қызығушылығын арттырып, оқытушының студент қажеттіліктеріне дер кезінде және дәл жауап беруін қамтамасыз ететінін дәлеледейді.