Жасанды интеллект элементтерін қолданып, жұмсақ дәрілік түр технологиясын оқытудың инновациялық әдістері

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.64863/2312-4784/2025-1-51/18-27
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Бұл мақалада фармацевтикалық білім беруде студенттерді жұмсақ дәрілік түр технологиясы бойынша оқытуда жасанды интеллект (ЖИ) элементтерін пайдалана отырып, инновациялық оқыту әдістерін енгізу қарастырылады. Онда ЖИ-ді оқу процесіне интеграциялаудың заманауи тәсілдері, соның ішінде виртуалды зертханалар, болжамдық модельдер және процесс параметрлерін талдау және дәрілік заттардың сапасын болжау үшін машиналық оқыту алгоритмдері қарастырылады. Қабынуға қарсы жақпа майын әзірлеу және оңтайландыру бойынша зертханалық сабақты мысал ретінде пайдалана отырып, студенттердің ЖИ-ді модельді гомогенизациялауға, температураны бақылауға, араластыру уақытына және салқындату жылдамдығына қалай қолданатыны көрсетілген. Мақалада маңызды процесс параметрлері (МПП) мен маңызды сапа атрибуттары (ССА) арасындағы байланыс, сондай-ақ оқу процесінің дәлдігі мен тиімділігін арттыра алатын ЖИ құралдары егжей-тегжейлі сипатталған. Онда студенттердің кәсіби, зерттеу және цифрлық құзыреттіліктерін дамыту үшін осындай әдістерді қолданудың маңыздылығы атап өтілген, осылайша олардың аналитикалық қабілеттерін, шешім қабылдау дағдыларын және цифрлық сауаттылығын арттырады. Авторлар ЖИ-ді оқу процесіне интеграциялау зертханалық тәжірибелердегі қателіктерді азайтатынын, теориялық материалды алу сапасын жақсартатынын және оқу процесін фармацевтикалық өндірістің нақты жағдайларына жақындататынын көрсетеді. Бұл нәтижелер инновациялық технологияларды мамандарды даярлауға енгізудің тиімділігін көрсетеді және болашақ фармацевттердің құзыреттілігін арттыру құралы ретінде жасанды интеллектті пайдаланудың өзектілігін растайды.