The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является система обучения высшей математике, основанная на использовании технологий искусственного интеллекта. Эта система будет направлена на улучшение образовательного процесса и повышение карьерных перспектив студентов IT-специальностей за счет адаптивных и персонализированных методов обучения.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны-жасанды интеллект технологияларын қолдануға негізделген жоғары математиканы оқыту жүйесі.. Бұл жүйе оқу процесін жетілдіруге және IT мамандықтары студенттерінің мансаптық мүмкіндіктерін арттыруға бағытталған бейімделгіш және жеке дара оқыту әдістерін қолдануды көздейді.

Aim of work (in Russian) : Исследуется разработка и инновационная ступень обучения высшей математике, обеспечивающая повышение карьерного роста будущих ИТ-кадров с использованием возможностей ИИ в образовании

Aim of work (in Kazakh) : Білім беруде жасанды интеллектті пайдалану арқылы болашақ АТ-кадрлардың мансаптық болашағын арттыруды қамтамасыз ететін жоғары математиканы оқытудың инновациялық технологиясын зерттеу және әзірлеу

Методы исследования (на русском) : Применяются комплексные методы исследования, включающие теоретический анализ международных научных публикаций по тематике применения искусственного интеллекта в образовании, систематизацию и сравнительную оценку существующих подходов к обучению высшей математике в IT-направлениях, а также эмпирические методы - в частности, сбор и обработка данных об академической успеваемости и карьерных траекториях студентов с использованием методов машинного обучения и анализа больших данных. Кроме того, используются педагогический эксперимент, пилотное внедрение разработанных модулей и методик, а также качественные и количественные методы оценки эффективности внедряемой технологии, включая опросы и анализ обратной связи от обучающихся и преподавателей.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеуде кешенді әдістер қолданылады, оған жасанды интеллектіні білім беру саласында қолдану тақырыбы бойынша халықаралық ғылыми жарияланымдарға теориялық талдау, IT бағыттарында жоғары математиканы оқытудың қолданыстағы тәсілдерін жүйелеу және салыстырмалы бағалау, сондай-ақ эмпирикалық әдістер – атап айтқанда, машиналық оқыту мен үлкен деректерді талдау әдістерін пайдалана отырып, студенттердің академиялық үлгерімі мен мансаптық траекториялары туралы деректерді жинау және өңдеу жатады. Бұдан бөлек, педагогикалық эксперимент, әзірленген модульдер мен әдістемелерді пилоттық енгізу, сондай-ақ енгізіліп жатқан технологияның тиімділігін бағалаудың сапалық және сандық әдістері – сауалнамалар мен білім алушылар мен оқытушылардың кері байланысын талдау қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе выполнения второго года реализации проекта были получены значимые результаты, подтверждающие научную новизну работы. В частности, сформирована логико-содержательная линия обучения высшей математике, интегрирующая методы искусственного интеллекта, разработан набор модулей в рамках курсов высшей математики и машинного интеллекта, ориентированных на формирование цифровых компетенций студентов IT-специальностей, а также проведено пилотное тестирование интегрированных учебных модулей. Научная новизна заключается в оригинальном подходе к проектированию образовательного процесса, сочетающем анализ академических и карьерных траекторий с применением ИИ-инструментов для персонализации обучения, что позволяет не только повысить успеваемость по высшей математике, но и сформировать у обучающихся устойчивые цифровые навыки, востребованные на рынке труда.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаны іске асырудың екінші жылы барысында жұмыстың ғылыми жаңалығын растайтын маңызды нәтижелер алынды. Атап айтқанда, жасанды интеллект әдістерін біріктіретін жоғары математиканы оқытудың логикалық-мазмұндық желісі қалыптастырылды, IT мамандықтары студенттерінің цифрлық құзыреттерін дамытуға бағытталған жоғары математика және машиналық интеллект курстары аясында модульдер жиынтығы әзірленді, сондай-ақ біріктірілген оқу модульдерінің пилоттық сынақтан өткізілуі жүзеге асырылды. Зерттеудің ғылыми жаңалығы – білім беру үдерісін жобалаудың түпнұсқа тәсілінде, яғни академиялық және мансаптық траекторияларды талдауды оқытуды жекелендіру үшін ЖИ-құралдарын қолданумен ұштастыруында. Бұл тәсіл жоғары математика пәні бойынша үлгерімді арттырумен қатар, еңбек нарығында сұранысқа ие тұрақты цифрлық дағдыларды қалыптастыруға мүмкіндік береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В рамках проекта основные конструктивные и технико-экономические показатели отражают как содержательную структуру разрабатываемой образовательной технологии, так и её ресурсное обеспечение. Конструктивно проект предусматривает создание логико-содержательной линии обучения, интегрированных учебных модулей по высшей математике и машинному интеллекту, а также цифровых инструментов на базе ИИ для персонализации образовательного процесса и формирования цифровых компетенций у студентов IT-специальностей. Технико-экономические показатели обеспечивают финансирование научных исследований, разработки учебных материалов, пилотного внедрения, публикационной активности и аналитической работы. Экономическая эффективность проекта проявляется в потенциале масштабирования разработанной технологии в системе высшего образования, повышении академической успеваемости и карьерной востребованности выпускников, а также в снижении издержек на адаптацию IT-специалистов на рынке труда за счёт более качественной подготовки.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба аясында негізгі конструктивтік және техникалық-экономикалық көрсеткіштер әзірленіп жатқан білім беру технологиясының мазмұндық құрылымын да, оның ресурстық қамтамасыз етілуін де бейнелейді. Конструктивтік тұрғыдан жоба жоғары математиканы және машиналық интеллектіні оқыту бойынша интеграцияланған оқу модульдерін, логикалық-мазмұндық оқыту желісін, сондай-ақ білім беру үдерісін жекелендіруге және IT мамандықтары студенттерінің цифрлық құзыреттерін қалыптастыруға арналған жасанды интеллект негізіндегі цифрлық құралдарды әзірлеуді көздейді. Техникалық-экономикалық көрсеткіштер ғылыми зерттеулерді қаржыландыруды, оқу материалдарын әзірлеуді, пилоттық енгізуді, жарияланымдық белсенділікті және аналитикалық жұмысты қамтамасыз етеді. Жобаның экономикалық тиімділігі әзірленген технологияны жоғары білім беру жүйесінде ауқымдаудың әлеуетінде, түлектердің академиялық үлгерімін және еңбек нарығындағы сұранысын арттыруда, сондай-ақ IT мамандарын жұмыс нарығына бейімдеу шығындарын сапалы даярлық есебінен азайту мүмкіндігінде көрініс табады.

Level of implementation (in Russian) : На момент завершения второго года реализации проекта степень внедрения результатов характеризуется как промежуточная, разработаны логико-содержательная линия обучения и набор интегрированных учебных модулей по высшей математике и машинному интеллекту, ориентированных на формирование цифровых компетенций студентов IT-специальностей; проведено пилотное тестирование модулей в рамках образовательного процесса Евразийского национального университета им. Л.Н. Гумилёва; частично реализованы мероприятия по сбору и анализу данных об академической успеваемости и карьерных траекториях обучающихся. Полноценное внедрение технологии планируется в 2026 году по завершении всех этапов разработки и апробации.

Level of implementation (in Kazakh) : Жобаны іске асырудың екінші жылының аяқталу сәтінде алынған нәтижелерді енгізу дәрежесі аралық деңгейде деп сипатталады. Жоба аясында IT мамандықтары студенттерінің цифрлық құзыреттерін қалыптастыруға бағытталған жоғары математиканы және машиналық интеллектіні оқыту бойынша логикалық-мазмұндық желі мен интеграцияланған оқу модульдерінің жиынтығы әзірленді; Л.Н. Гумилёв атындағы Еуразия ұлттық университетінің білім беру үдерісі аясында аталған модульдердің пилоттық сынақтан өткізілуі жүзеге асырылды; студенттердің академиялық үлгерімі мен мансаптық траекториялары туралы деректерді жинау және талдау бойынша іс-шаралар ішінара орындалды. Технологияны толық көлемде енгізу барлық әзірлеу және апробация кезеңдері аяқталғаннан кейін, 2026 жылы жүзеге асыру жоспарлануда.

Efficiency (in Russian) : Эффективность реализации проекта проявляется в достижении поставленных научных, образовательных и социально-экономических целей в рамках второго года выполнения календарного плана. Уже на текущем этапе обеспечена разработка логико-содержательной линии обучения, интегрирующей элементы ИИ в курсы высшей математики и машинного интеллекта, что способствует формированию у студентов IT-специальностей устойчивых цифровых и математических компетенций. Пилотное внедрение разработанных модулей в образовательный процесс подтвердило их потенциал в повышении академической успеваемости и мотивации обучающихся. Кроме того, публикационная активность по проекту свидетельствует о научной релевантности и востребованности полученных результатов. Таким образом, проект демонстрирует высокую эффективность как с точки зрения научной новизны, так и с позиций практической применимости в системе высшего образования.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаны іске асырудың тиімділігі күнтізбелік жоспардың екінші жылы аясында қойылған ғылыми, білім беру және әлеуметтік-экономикалық мақсаттарға қол жеткізумен айқындалады. Қазіргі кезеңнің өзінде жоғары математика мен машиналық интеллект курстарына жасанды интеллект элементтерін кіріктіретін логикалық-мазмұндық оқыту желісі әзірленіп, бұл IT мамандықтары студенттерінде тұрақты цифрлық және математикалық құзыреттерді қалыптастыруға ықпал етті. Әзірленген модульдерді білім беру үдерісіне пилоттық енгізу олардың студенттердің академиялық үлгерімі мен оқу мотивациясын арттырудағы әлеуетін растады. Бұдан бөлек, жоба бойынша жарияланымдық белсенділік алынған нәтижелердің ғылыми өзектілігі мен сұранысқа ие екенін көрсетеді. Осылайша, жоба ғылыми жаңалығы тұрғысынан да, жоғары білім беру жүйесіндегі практикалық қолданбалығы тұрғысынан да жоғары тиімділікті көрсетеді.

Field of application (in Russian) : Область применения результатов проекта охватывает сферу высшего образования, в частности — подготовку студентов IT-специальностей в университетах и других организациях высшего и послевузовского профессионального образования. Разработанная технология ориентирована на интеграцию в учебные программы по высшей математике с целью формирования у обучающихся устойчивых математических и цифровых компетенций, востребованных на современном рынке труда. Кроме того, результаты проекта могут быть использованы при разработке государственных образовательных стандартов, модернизации методик преподавания точных наук и внедрении персонализированных ИИ-инструментов в цифровую образовательную среду.

Field of application (in Kazakh) : Жоба нәтижелерін қолдану саласы жоғары білім беру жүйесін қамтиды, атап айтқанда – университеттер мен жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі кәсіби білім беру ұйымдарында IT мамандықтары бойынша студенттерді даярлау үдерісін. Әзірленген технология қазіргі еңбек нарығында сұранысқа ие тұрақты математикалық және цифрлық құзыреттерді қалыптастыру мақсатында жоғары математика пәні бойынша оқу бағдарламаларына біріктіруге бағытталған. Сонымен қатар, жоба нәтижелері мемлекеттік білім беру стандарттарын әзірлеу кезінде, нақты ғылымдарды оқыту әдістемелерін жаңғыртуда және цифрлық білім беру ортаға жекелендірілген жасанды интеллект құралдарын енгізуде пайдаланылуы мүмкін.