The object of research, development or design (in Russian) : Проект направлен на развитие исследовательских компетенций учителей с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для анализа и прогнозирования социально-эмоционального состояния учащихся в образовательном процессе. Проблема заключается в недостатке у учителей навыков использования современных технологий и методов анализа данных, что ограничивает их способность своевременно реагировать на изменения в эмоциональном состоянии учащихся. В проекте предполагается междисциплинарный подход, объединяющий педагогические науки, психологию и ИИ для создания инструментов, помогающих учителям развивать аналитические способности и повышать эффективность взаимодействия с учащимися

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жоба білім беру процесінде оқушылардың әлеуметтік-эмоционалдық жағдайын талдау және болжау үшін жасанды интеллект (ЖИ) қолдану арқылы мұғалімдердің зерттеу дағдыларын дамытуға бағытталған. Мәселе мұғалімдердің заманауи технологиялар мен деректерді талдау әдістерін пайдалану дағдыларының жеткіліксіздігінде жатыр, бұл олардың оқушылардың эмоционалдық жағдайындағы өзгерістерге уақытылы әрекет ету қабілетін шектейді. Жоба мұғалімдерге аналитикалық қабілеттерін дамытуға және оқушылармен өзара әрекеттестіктің тиімділігін арттыруға көмектесетін құралдарды жасау үшін педагогика, психология және ЖИ-ді біріктіретін пәнаралық тәсілді қарастырады.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта заключается в разработке и внедрении методологии использования искусственного интеллекта для анализа и прогнозирования социально-эмоционального состояния учащихся, что позволит учителям развивать свои исследовательские компетенции.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – оқушылардың әлеуметтік-эмоционалдық жағдайын талдау және болжау үшін жасанды интеллектті қолдану әдістемесін әзірлеу және енгізу, бұл мұғалімдердің зерттеу дағдыларын дамытуға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : Для реализации проекта применялись методы теоретического и эмпирического исследования. На первом этапе был проведён аналитический обзор научной литературы и современных ИИ-алгоритмов, применяемых в сфере социально-эмоционального обучения (SEL). Были изучены подходы к сбору и интерпретации данных о состоянии учащихся, включая опросники, психометрические шкалы и поведенческие индикаторы. В эмпирической части проекта разрабатывались диагностические инструменты (анкеты и тесты), которые будут использоваться для сбора данных у школьников. Полученные данные в будущем будут подвергнуты машинному обучению с применением методов классификации, анализа чувств и предиктивного моделирования. Также будут использоваться методы количественного анализа, включая корреляционный анализ и проверку достоверности моделей.

Методы исследования (на казахском) : Жобаны іске асыруда теориялық және эмпирикалық зерттеу әдістері қолданылды. Бірінші кезеңде әлеуметтік-эмоциялық оқыту (SEL) саласындағы жасанды интеллектті қолдануға байланысты ғылыми әдебиеттер мен заманауи алгоритмдерге талдау жасалды. Оқушылардың жағдайын анықтауға арналған тәсілдер, соның ішінде сауалнамалар, психометриялық шкалалар және мінез-құлықтық индикаторлар зерттелді. Эмпирикалық кезеңде оқушылардан деректер жинауға арналған диагностикалық құралдар (анкета және тесттер) дайындалды. Алынған деректер болашақта машиналық оқыту әдістерімен — классификация, эмоцияларды тану және болжам жасау модельдері арқылы өңделеді. Сонымен қатар, сандық талдау әдістері — корреляциялық талдау мен модельдердің сенімділігін тексеру қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Новизна проекта заключается в интеграции искусственного интеллекта для анализа и прогнозирования социально-эмоционального состояния учащихся на основе реальных данных, собранных в образовательной среде Казахстана. Впервые разрабатываются и адаптируются ИИ-алгоритмы, учитывающие локальный контекст, психолого-педагогические особенности школьников и потребности учителей. Проект сочетает методы психометрической диагностики с возможностями машинного обучения, что позволяет создать адаптивные инструменты для мониторинга эмоционального климата в классе в режиме, приближенном к реальному времени.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның жаңалығы – оқушылардың әлеуметтік-эмоциялық жағдайын жасанды интеллект негізінде талдау және болжау әдістерін қазақстандық білім беру кеңістігінде алғаш рет кешенді түрде енгізуінде. Бұл жоба аясында мектеп оқушыларының психологиялық және педагогикалық ерекшеліктерін ескеретін, нақты деректерге негізделген адаптивті ИИ-алгоритмдер әзірленеді. Психометриялық бағалау мен машиналық оқытуды біріктіре отырып, жоба нақты уақытқа жақын режимде сыныптағы эмоционалдық климатты бақылауға мүмкіндік береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проект направлен на разработку и апробацию цифровых ИИ-инструментов, интегрируемых в образовательный процесс без необходимости закупки дорогостоящего оборудования. Все технологические решения основаны на облачных или локальных вычислениях с использованием существующей школьной ИКТ-инфраструктуры. Разрабатываемые алгоритмы характеризуются высокой адаптивностью и масштабируемостью, что позволяет минимизировать затраты на внедрение.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба шеңберінде жасанды интеллектке негізделген цифрлық құралдар әзірленіп, білім беру процесіне қымбат жабдықты қажет етпей енгізіледі. Барлық технологиялар бұлттық немесе жергілікті есептеу жүйелеріне негізделіп, мектептердің бар ИКТ-инфрақұрылымында жұмыс істеуге бейімделеді.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : образование, педагогика, психология, цифровизация образования, повышение компетенции учителей

Field of application (in Kazakh) : Білім, педагогика, психология, білім беруді цифрландыру, мұғалімдердің құзіреттіліктерін дамыту