Жарияланымдар / Публикации
Постоянный URI для этого сообществаhttps://cris.qyzpu.kz/handle/123456789/2
Просмотр
4 результаты
Результаты поиска
- Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, Вестник ЗКУ(2026-04-24) ;Sakenova Aigerim; Tulegenov YerdauletAnnotation.Artificial intelligence (AI) and computational thinking have opened up opportunities for transformation in the study of geography based on data and technology.However, most geography teachers do not yet have sufficient competence.This community service program aims to increase the proficiency of artificial intelligence and computational thinking among geography teachers through hands-on learning.The methods used include classical seminars and field trips, with materials: artificial intelligence workshop: introduction and practice of working with software based on geospatial examples, as well as direct field trips; training in computational thinking; and direct mentoring of teachers in the implementation of AI-based learning.The assessment was carried out using preliminary and final testing on indicators of artificial intelligence and computational thinking, as well as a public opinion poll.The results of Wilcoxon's analysis showed a significant increase in artificial intelligence scores (the average preliminary test score was 4.00 to 7.98) and computational thinking (from 3.57 to 7.73) with a p-value of <0.001.In addition, 90% of participants expressed willingness to implement AI-based approaches in the learning process.These results show that context-based and hands-on learning can effectively enhance teachers' competence.The Community Service Program recommends further mentoring, especially in technical aspects, to ensure the adoption and sustainability of innovations in geospatial and AI-based learning, as well as practical field work. - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, Вестник ЗКУ(2026-04-23) ;Ыбышова С.Т.Умбеталиева А.Д.ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІНІ ҚОЛДАНУДЫҢ КЕЙБІР МӘСЕЛЕЛЕРІ (БІЛІМ БЕРУ ҮДЕРІСІ МЫСАЛЫНДА)Аңдатпа.Мақалада қазіргі жаһандану аясында маңызды мәселелердің бірі болып табылатын, жасанды интеллектіні қолданудың білім беру үдерінде қалай іске асып жатқандығы туралы қарастырылады.Бұл жерде ең алдымен жасанды интеллектіні білім беру саласында, нақтырақ айтқанда оқыту әдістерінде қолданудың кейбір мәселелері зерттеледі.Педагогикалық саланың білім алушылары үшін жасанды интеллект бойынша оқытуды чат-боттардан бастау ұсынылады, өйткені олар қарапайым, қолжетімді және тиімді құрал болып табылады.Студенттерге жасанды интеллектті пайдалану ерекшеліктерін, «ChatGPT» және «GigaChat» мүмкіндіктерін тәжірибеден өту кезінде (академиялық немесе өндірістік) зерттеуге және бақылау әдістерін қолдана отырып алынған нәтижелерді салыстыруға мүмкіндік беріледі.Бұл студенттерге жасанды интеллектті саналы түрде қалай пайдалану керектігін, оның шектеулерін түсінуді және оған негізделген интерактивті тапсырмалар жасауды меңгеруге және өзіндік дағдылар қалыптастырады.Осылайша, қазіргі қоғамда біз жасанды интеллекттің қарқынды дамуының куәсі болып отырмыз; оны қолданудың тиімділігі және жаңа мүмкіндіктерінің кейбір мәселелері білім беру мысалында қарастырылады. - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, Supplementary Tables: Descriptive Statistics for Students' Experiences of Learning Definite Integrals and Generative AI Support in Project Work(European Organization for Nuclear Research, 2026-09-22); ;Аlma Abylkassymova ;А. К. ИскаковаЛ. У. Жадраева - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, The impact of artificial intelligence on cognitive skill development in future professionals(Institute of Advanced Science Extension (IASE), 2026-07-01); ; ;А.Р. Боранбаева ;Talasbek AimanAkilbayeva GulnarThis study aims to examine how the use of Generative AI affects the development of cognitive skills among future professionals in the multilingual and multicultural education system of Kazakhstan. To achieve this, a combination of quantitative survey data and qualitative insights from semi-structured interviews was used. The research sample consisted of 148 fourth-year students from Kazakh- and Russian-language communities. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and the non-parametric Kruskal–Wallis H test to evaluate differences in perceptions. The findings show that participants mainly viewed AI as a supportive cognitive resource that helped them engage in the learning process and personalize their learning experience. The highest scores were observed in the Cognitive and Motivational Drivers dimension, while the Self-Directed Learning dimension suggests that students approached AI-assisted learning with some caution. The results indicate the presence of a blended learning model in which students integrate modern technologies into their education while continuing to rely on traditional learning approaches. No statistically significant differences were found between the two language groups, indicating similar attitudes toward AI. However, the findings cannot be generalized because of the specific context and the limited scope of the study.
