Inventory number IRN Number of state registration
0324РК01091 AP23489632-KC-24 0124РК00863
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 1
International publications: 0 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 0
Patents Amount of funding Code of the program
0 29800481.97 AP23489632
Name of work
Теоретико-практические основы комплексного совершенствования подготовки педагогов информатики на основе связи STEM-образования и машинного обучения
Type of work Source of funding Report authors
Fundamental Серік Меруерт
0
0
2
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Некоммерческое акционерное общество "Евразийский Национальный университет имени Л.Н. Гумилева"
Abbreviated name of the service recipient НАО "ЕНУ им.Л.Н.Гумилева"
Abstract

Высшие учебные заведения, частные образовательные учреждения по подготовке учителей информатики по машинному обучения и STEM образованию.

Машиналық оқыту және STEM білім беру бойынша болашақ информатика мұғалімдерін даярлайтын жоғары оқу орындары, жеке меншік білім беру ұйымдары.

Определить теоретические основы комплексного совершенствования подготовки будущих учителей информатики и учителей информатики, работающих в образовательных организациях на основе связи STEM-образования и машинного обучения, реализовать его на практике в масштабах республики, а также разработать учебные материалы.

Болашақ информатика педагогтары мен білім беру ұйымдарында жұмыс істеп жүрген информатика педагогтарының даярлықтарын STEM-білім беру мен машиналық оқыту байланысы негізінде кешенді жетілдірудің теориялық негіздерін анықтау, республика көлемінде практикаға жүзеге асыру және оқу материалдарын құрастыру.

Эмпирические методы: опрос, наблюдение, сравнение, дифференцирование. Платформы провайдеров используются при применении эмпирических методов в результатах констатирующего, формирующего и заключительного этапов экспериментальной работы. Метод научно-теоретического исследования. Взимосвязь STEM-образования и машинного обучения с другими дисциплинами, входящими в подготовку учителей информатики, основана на теории графов, структурно-логической схемы связей дисциплин и методов математической формализации. Технолого-программные методы. Применение и реализация алгоритмов машинного обучения в областях STEM использует математические модели и инженерные решения искусственного интеллекта.

Эмпирикалық әдістер: сауалнама жүргізу, бақылау, салыстыру, саралау. Тәжірибелік жұмыстардың алғашқы, қалыптастыру, қорытынды кезеңінің нәтижелерінде эмпирикалық әдістерді қолдануда провайдерлер платформалары қолданылады. Ғылыми-теориялық зерттеу әдісі. STEM білім беру мен машиналық оқыту байланысында информатика педагогтарының даярлықтарын жетілдіруде ендірілетін курстардың басқа пәндермен үйлесімін негіздеу графтар теориясы, пәндердің байланыстарының құрылымдық-логикалық схемасымен, математикалық формальдау әдісімен негізделеді. Технологиялық-программалық әдістер. Машиналық оқытудың алгоритмдерін STEM бағыттарында қолдану, жүзеге асыруда математикалық модельдері мен жасанды интеллекттің инженерлік шешімдері қолданылады.

Проанализированы условия подготовки будущих учителей информатики и учителей информатики, работающих в образовательных организациях по STEM-образованию и машинному обучению, а также проанализирваны полученные данные. 2. На основе проблем в образовательном процессе раскрыто понятие «комплексное совершенствование подготовки будущих учителей информатики и учителей информатики, работающих в образовательных организациях на основе связи STEM-образования и машинного обучения» и были отобраны дополненные новым содержанием дисциплины, разработаны содержания новых дисциплин. 3. Создана и реализуется модель основ STEM-образования и машинного обучения для комплексного совершенствования подготовки будущих учителей информатики и учителей информатики, работающих в образовательных организациях, включающая следующие блоки: 3.1 определены критерии, указывающие на степень усвоения результатов связи STEM-образования и машинного обучения студентов; 3.2 Определены алгоритмы аппаратно- программного обеспечения, используемые в связи STEM-образования и машинного обучения; 3.3 определены организационные основы реализации проекта (формы обучения, формат онлайн-обучения).

Болашақ информатика педагогтары мен білім беру ұйымдарында жұмыс істеп жүрген информатика педагогтарының STEM білім беру мен машиналық оқыту бойынша даярлықтарының жағдайларына талдау жасалды, алынған деректер сараланды. 2. «Болашақ информатика педагогтары мен білім беру ұйымдарында жұмыс істеп жүрген информатика педагогтарының даярлықтарын STEM білім беру мен машиналық оқыту байланысы негізінде білімдерін кешенді жетілдіру» ұғымының мәні оқу процесіндегі проблемалар негізінде ашылды және мазмұны толықтырылатын курстар іріктелді, жаңа курстың мазмұны жасалды. 3. Болашақ информатика педагогтары мен білім беру ұйымдарында жұмыс істеп жүрген информатика педагогтарының даярлықтарын кешенді жетілдірудің STEM білім беру мен машиналық оқыту негіздерінің моделі келесі блоктарды қамтумен құрылды және жүзеге асырылуда: 3.1 білім алушылардың STEM білім беру мен машиналық оқыту байланысының нәтижелерін игеру дәрежесін көрсететін критерийлері анықталды; 3.2 STEM білім беру мен машиналық оқыту байланысында қолданылатын аппараттық-программалық қамтама алгоритмдері анықталды; 3.3 жобаны жүзеге асырудың ұйымдастырушылық негіздері (оқыту формалары, онлайн оқыту форматы) анықталды.

Сегодня специалисты STEM — самые востребованные специалисты на мировом рынке труда. И использование методов искусственного интеллекта в комплексном обучении математике, технологии, технике и естественным наукам дает положительные результаты в решении социальных, экономических, экологических, научно-технических проблем страны.

Бүгінгі таңда STEM мамандары әлемдік еңбек нарығында ең көп сұранысқа ие мамандар болып табылады. Бұл нәтижелерде, математика, технология, инженерия, ғылым бағыттарын біріктіріп оқытуда жасанды интеллект әдістерін қолдану елдің әлеуметтік, экономикалық, экологиялық, ғылыми-техникалық мәселелерін шешуде оң нәтижесін береді.

Целью данной задачи является определение значения понятия «комплексное совершенствование знаний студентов на основе связи STEM-образования и машинного обучения» на основе использования алгоритмов машинного обучения в STEM-образовании, включая создание и использование нейронных сетей в глубоком обучении в области машинного обучения. Оно включено в образовательный контент высших учебных заведений республики. В настоящее время оно включено в образовательные программы следующих высших учебных заведений: В содержание дисциплин «Программирование микророботов», «Большие данные» ОП «7М01525-STEM-образование» ЕНУ им. Л.Н. Гумилева внедрены алгоритмы и методы машинного обучения https://smart.enu.kz/api/serve?path=/general/files/5bf4861d-c517-4ef9-b277-160c03a40103.pdf, а также в содержание предмета «Управление большими данными» ОП «7М01511-Информатика» внесены темы https://smart.enu.kz/api/serve?path=/general/files/eaca7bc3-8624-4f29-b67a-999d9589bb97.pdf. В Карагандинском университете им. Е.А. Букетова в содержание ОП «6В01505-Информатика» внедрен предмет «Основы машинного обучения» https://goo.su/T9mB8z и в содержание ОП «6B05304-Физика» - предмет «Программирование и машинное обучение» https://clck.ru/3EKUeX . Внесены дополнения в содержание предмета «Компьютерные сети» в ОП «6В01504-Физика-информатика» http://surl.li/pgoqlp .

Жобаның бұл міндеті «білім алушылардың STEM білім беру мен машиналық оқыту байланысы негізінде білімдерін кешенді жетілдіру» ұғымының мәнін STEM білім беруде машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану негізінде, соның ішінде машиналық оқытудың саласы терең оқытуда нейрондық желілерді құру мен қолдануға байланысты анықталуда. Республиканың жоғары оқу орындарының білім мазмұнына ендірілуде. Қазіргі кезде төмендегі жоғары оқу орындарының білім беру бағдарламаларына ендірілді: Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «7М01525-STEM білім беру» білім бағдарламасының «Микророботтарды бағдарламалау», «Үлкен деректер» атты пәндерінің құрамына машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістері енгізілген https://smart.enu.kz/api/serve?path=/general/files/5bf4861d-c517-4ef9-b277-160c03a40103.pdf , сонымен қатар «7М01511-Информатика» білім беру бағдарламасында «Ауқымды деректерді басқару» пәнінің құрамына тақырыптар енгізілген https://smart.enu.kz/api/serve?path=/general/files/eaca7bc3-8624-4f29-b67a-999d9589bb97.pdf Е.А. Бөкетов атындағы Қарағанды университетінің «6B01505-Информатика» білім беру бағдарламасының мазмұнына «Машиналық оқыту негіздері» https://goo.su/T9mB8z және «6B05304-Физика» білім беру бағдарламасының мазмұнына «Программалау және машиналық оқыту» атты арнайы курстары ендірілді https://clck.ru/3EKUeX . «6B01504-Физика-информатика» білім беру бағдарламасына «Компьютерлік желілер» пәнінің мазмұнына толықтырулар енгізілді http://surl.li/pgoqlp.

Поскольку основное научное направление ожидаемых результатов связано со сферой информатики, результаты проекта напрямую влияют на развитие других смежных технических и естественных наук, поскольку результаты проекта связаны с улучшением качества обучения преподавателей информатики на основе искусственного интеллекта, то есть они, в свою очередь, подготавливают будущих студентов колледжей, высших учебных заведений на высоком уровне согласно предъявляемым требованиям. Поскольку качественные и количественные результаты связаны с улучшением подготовки будущих учителей информатики и учителей информатики, работающих в образовательных организациях, результаты проекта будут включены в содержание образования данного направления, а также будет организован онлайн-курс, будут привлечены студенты и преподаватели высших учебных заведений.

Күтілетін нәтижелердің негізгі ғылыми бағыты информатика саласымен байланысты болғандықтан, жоба нәтижелері басқа сабақтас техникалық, жаратылыстану ғылымдарының дамуына тікелей әсер етеді, себебі жоба нәтижелері информатика педагогтарының даярлығының сапасын жасанды интеллект негізінде жетілдірумен байланысты, яғни олар өз кезегінде мектепте, колледждерде, жоғары оқу орындарында білім алушыларды заманауи талапқа сай жоғары деңгейде даярлайды. Жобаның сапалық және сандық нәтижелері болашақ информатика педагогтары мен білім беру ұйымдарында жұмыс істеп жүрген информатика педагогтарының даярлығын жетілдірумен байланысты болғандықтан, осы сала бойынша нәтижелер білім мазмұнына ендіріледі, сонымен қатар республика көлемінде онлайн режимде курс ұйымдастырылып, жоғары оқу орындарының білім алушылары, педагогтар тартылады.

Область применения и целевые потребители каждого из ожидаемых результатов: ППС технических, естественнонаучных, IT направлений вузов, преподаватели и студенты профессиональных и средних образовательных, частных образовательных учреждений; STEM специалисты и машинного обучения; докторанты, магистранты.

Күтілетін нәтижелердің әрқайсысының қолданылу саласы мен нысаналы тұтынушылары: жоғары білім беру орындарының техникалық, инженерлік, ИТ-саласының профессор-оқытушылар құрамы, кәсіптік, орта білім беру ұйымдарының, жеке меншік оқу орындарының педагогтары, білім алушылары; докторанттар, магистранттар.

UDC indices
378.147:004
International classifier codes
14.35.07;
Key words in Russian
высшее учебное заведение; учитель информатики; STEM-образование; Связь STEM и машинного обучения; комплексная подготовка;
Key words in Kazakh
жоғары оқу орыны; информатика мұғалімі; STEM-білім беру; STEM және машиналық оқыту байланысы; кешенді даярлау;
Head of the organization Сыдыков Ерлан Батташевич доктор исторических наук / Профессор
Head of work Серік Меруерт Доктор педагогических наук / профессор