ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОДБОРА ЛИТЕРАТУРЫ В СИСТЕМЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ЧТЕНИЯ ШКОЛЬНИКОВ: ОБЗОР ПОДХОДОВ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-143-2-140-152
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

Снижение читательской активности школьников в условиях цифровизации общества, а также неспособность традиционных подходов к отбору литературы учитывать индивидуальные особенности учащихся являются одной из актуальных проблем современного образования. Эта проблема особенно остро проявляется в образовательном пространстве Казахстана, которое характеризуется многоязычием, морфологической сложностью казахского языка и цифровым неравенством между городскими и сельскими школами. Предметом исследования являются методы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для персонализированного подбора литературы в системе дополнительного чтения школьников. Цель работы заключается в систематизации подходов, алгоритмов и платформ в данной области на основе научных статей, опубликованных в последние годы (2018–2025 гг.), преимущественно на английском языке в базах данных Scopus и Web of Science, а также официальных материалов международных образовательных платформ, и в оценке перспектив их адаптации к казахстанскому образовательному контексту. В результате анализа были выявлены три основных направления применения ИИ: рекомендательные системы на основе коллаборативной и контентной фильтрации, методы оценки сложности текстов с использованием инструментов обработки естественного языка (NLP), а также адаптивные образовательные платформы. Установлено, что агглютинативная природа казахского языка, недостаток аннотированных языковых корпусов и цифровое неравенство препятствуют прямому использованию зарубежных решений, что позволило сделать вывод о необходимости разработки локализованных ИИ-решений для трёхъязычной системы образования Казахстана. В качестве перспективного направления дальнейших исследований предложены создание казахоязычных корпусов детской литературы и разработка гибридных рекомендательных моделей.