ENHANCING COMPUTER SCIENCE TEACHER TRAINING THROUGH STEM AND MACHINE LEARNING

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.70286/eoss-15.06.2026.020.503-513
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

The article investigates the theoretical and practical foundations of comprehensively improving computer science teachers' professional training through the integration of STEM education and machine learning (ML). A three-level competency development model is proposed, grounded in the TPACK framework and constructivism theory. A system of five practical task blocks directly mapped to school computer science curricula is described and experimentally validated. The experimental study, conducted at L.N. Gumilyov Eurasian National University over one semester with 80 pre-service teachers, demonstrates statistically significant gains across all measured competency indicators (p < 0.05). The study provides specific, implementation-ready recommendations for integrating STEM-ML modules into teacher education curricula and professional development programs in the Central Asian context.