БІЛІМ БЕРУ ҮДЕРІСІН ЗИЯТКЕРЛІК ДЕРБЕСТЕНДІРУ: МЕКТЕП ОҚУШЫЛАРЫНА АРНАЛҒАН БЕЙІМДЕЛГЕН ОҚЫТУҒА ҚАЖЕТ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ АЛГОРИТМДЕРІ МЕН БАҒДАРЛАМАЛЫҚ ҚАМТАМАСЫЗ ЕТУДІ ӘЗІРЛЕУ

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-142-1-172-179
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Мақалада зияткерлік білім беру платформасын әзірлеу және енгізу нәтижелері ұсынылған. Дербестендіру жүйесінің негізгі жасанды интеллект модульдері сипатталған: гибридті ұсынымдық қозғалтқыш (Content-Based және Collaborative Filtering) және тапсырмалардың күрделілік деңгейін таңдауға арналған, тапсырмаға жауап беру теориясына (Item Response Theory, IRT) негізделген бейімделмелі жүйе. Модельдердің сапа метрикалары, жүктемелік тестілеу нәтижелері және REST API өнімділік көрсеткіштері келтірілген. Бағдарламалық экожүйе Kotlin/Spring Boot, Angular, Flutter және PostgreSQL технологияларын пайдалана отырып, микросервистік архитектура негізінде жүзеге асырылған. Алгоритмдердің жоғары дәлдігі (Precision@10 = 0.42, NDCG@10 = 0.58, деңгей бағасының дәлдігі = 0.85) және өнімділіктің техникалық тапсырма талаптарына сәйкестігі (p95 = 380 мс, шекті мәні 500 мс) расталды.