Жарияланымдар / Публикации
Постоянный URI для этого сообществаhttps://cris.qyzpu.kz/handle/123456789/2
Просмотр
5 результаты
Результаты поиска
- 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); - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, Generative AI and its Applications to Education: A Systematic Literature Review(2026-06-01); ; ; - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, БІЛІМ БЕРУДЕГІ ГЕНЕРАТИВТІ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫНЫҢ БИБЛИОМЕТРИЯЛЫҚ ТАЛДАУЫГенеративті жасанды интеллекттің білім беруде жылдам таралуы оны жауапты пайдалану, академиялық адалдықты сақтау және оқу дизайнын жаңғырту талаптарын күшейтіп отыр. Зерттеудің мақсаты – Web of Science дерекқоры бойынша 2019–2024 жылдардағы GenAI тақырыбындағы жарияланымдардың динамикасын, ықпалды авторларды, ұйымдарды, елдерді және басым тақырыптық кластерлерді айқындау. Зерттеудің маңызы – осы дамуды жүйелеп, Қазақстанда мұғалімдерді даярлау мен оқу жоспарларын жаңартуға дәлелді негіз ұсынуында. Әдіс ретінде библиометриялық талдау қолданылды. Деректер TS-өрнегі бойынша іріктелді. Кілт сөздердің бірлесіп кездесу, бірлескен дәйексөз және бірлескен авторлық желілері VOSviewer 1.6.20 бағдарламасында үлестік санау әдісімен, жиілік шегі ≥5 негізінде визуализацияланды. Талдау үш тақырыптық кластерді анықтады: қабылдау мен сенім; әдіснамалық-нормативтік негіздер, оқу дизайны; қолдану мен тиімділік. Сонымен қатар 2023 жылдан бастап зерттеу күн тәртібі үлкен тілдік модельдерге (LLM), ChatGPT-ге және академиялық адалдық мәселелеріне ауысты. Ынтымақтастық желісінде АҚШ, Қытай және Ұлыбритания негізгі хабтар, ал Сингапур, Канада және Германия байланыстырушы көпірлер болды; өңірлік деңгейде Nazarbayev University жаһандық консорциумдармен түйісу алаңы ретінде ерекшеленді. Қорытынды нәтиже – GenAI зерттеулері техноцентрлік қызығушылықтан институционалданған педагогикалық шешімдерге қарай дамып келеді. Зерттеудің құндылығы – оқу жоспарларына ЖИ сауаттылығы мен этикасын енгізу және халықаралық серіктестікті кеңейту бойынша нақты ұсыныстар тұжырымдауында. Стремительное распространение генеративного искусственного интеллекта в образовании усиливает требования к его ответственному использованию, поддержанию академической добросовестности и модернизации дизайна обучения. Цель исследования – выявить динамику публикаций по теме GenAI в базе данных Web of Science за 2019–2024 годы, а также влиятельных авторов, организации, страны и приоритетные тематические кластеры. Значимость исследования состоит в систематизации этого развития и формировании доказательной основы для подготовки учителей и обновления учебных программ в Казахстане. В качестве метода использовался библиометрический анализ. Данные отбирались по выражению TS. Сети совместной встречаемости ключевых слов, совместного цитирования и соавторства визуализировались в программе VOSviewer 1.6.20 методом дробного счёта (fractional counting) с порогом частоты ≥5. Анализ выявил три тематических кластера: восприятие и доверие; методологические и нормативные основы, дизайн обучения; применение и эффективность. Кроме того, с 2023 года исследовательская повестка сместилась к большим языковым моделям (LLM), ChatGPT и вопросам академической добросовестности. В сети научного сотрудничества США, Китай и Великобритания выступили ключевыми хабами, а Сингапур, Канада и Германия – связующими мостами; на региональном уровне Nazarbayev University выделился как площадка взаимодействия с глобальными консорциумами. Итоговый вывод: исследования GenAI развиваются от техноцентрического интереса к институционализированным педагогическим решениям. Ценность исследования – в формулировании конкретных рекомендаций по внедрению грамотности и этики ИИ в учебные программы и расширению международного партнёрства. The rapid spread of generative artificial intelligence in education intensifies the requirements for its responsible use, the maintenance of academic integrity, and the modernization of learning design. The aim of the study is to identify the dynamics of GenAI-related publications in the Web of Science database from 2019 to 2024, as well as influential authors, organizations, countries, and priority thematic clusters. The significance of the study lies in systematizing this development and providing an evidence-based foundation for teacher training and curriculum renewal in Kazakhstan. Bibliometric analysis was used as the method. The data were selected using the TS search expression. Keyword co-occurrence, co-citation, and co-authorship networks were visualized in VOSviewer 1.6.20 using the fractional counting method with a frequency threshold of ≥5. The analysis identified three thematic clusters: perception and trust; methodological and regulatory frameworks and learning design; and application and effectiveness. In addition, since 2023 the research agenda has shifted toward large language models (LLMs), ChatGPT, and issues of academic integrity. In the cooperation network, the United States, China, and the United Kingdom acted as key hubs, while Singapore, Canada, and Germany served as connecting bridges; at the regional level, Nazarbayev University stood out as a point of interaction with global consortia. The final conclusion is that GenAI research is evolving from a technocentric interest toward institutionalized pedagogical solutions. The value of the study lies in formulating concrete recommendations for integrating AI literacy and ethics into curricula and expanding international partnerships. - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, Психологиялық қауіпсіздік және эмпатия: «Зар заман» поэзиясын оқытуда ЖИ – медиациясының рөліThis study examines the effects of artificial intelligence (AI) mediation on students’ psychological safety, empathic engagement, and understanding of historical and literary texts in the context of teaching Zar Zaman poetry. The theoretical framework integrates the multidimensional model of empathy, the concepts of psychological safety and self-efficacy, and the sociocultural approach to development. The study involved 60 eighth-grade students from two schools in Almaty, Kazakhstan. Using a quasi-experimental design, the participants were assigned to a control group (n=30) and an experimental group (n=30). During the four-week intervention, the control group studied Zar Zaman poetry using traditional instructional methods, whereas the experimental group received traditional instruction supplemented by individual dialogues with generative AI and culturally and historically contextualized prompt engineering. Psychological changes were assessed using the Perspective-Taking and Fantasy subscales of an adapted version of Davis’s Interpersonal Reactivity Index (IRI), a scale measuring anxiety during interaction with AI, and semi-structured interviews. The results indicated a 23% increase in perspective-taking and a 21% increase in fantasy identification in the experimental group, compared with increases of 6% and 5%, respectively, in the control group. Anxiety associated with AI interaction decreased by 42% in the experimental group. Rubric-based assessment of text-analysis skills showed a 21% improvement in the experimental group compared with 6% in the control group. Qualitative analysis revealed tendencies toward greater freedom in expressing personal opinions and emotional reactions during AI-mediated dialogue, increased engagement with the perspective of historical subjects, and stronger connections between the literary text and students’ personal experiences. The findings suggest that AI mediation may provide an additional reflective space that can reduce evaluation-related anxiety and support empathic engagement with historically and culturally situated literary texts. However, given the limited sample size and the characteristics of the psychodiagnostic instruments employed, causal interpretations should be made with caution, and the identified relationships require further examination in larger samples. - Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, 8-сыныпта зар заман поэзиясын оқытуда генеративті ЖИ қолдану: пилоттық экспериментThe article examines the possibilities and risks of using generative artificial intelligence (ChatGPT GPT-4o) in teaching one of the most complex sections of the Kazakh literature school curriculum – "Zar Zaman" poetry (Shortanbai Kanaiuly, Dulat Babataiuly, Murat Monkeuly) to 8th-grade students. The aim of the study is to empirically evaluate the didactic effectiveness and potential threats of using AI in national literature lessons. A pilot study with a quasi-experimental design was conducted in a secondary school in Almaty over 6 weeks (12 lessons). In the experimental group (n=27), traditional teaching was supplemented with ChatGPT elements, while the control group (n=25) was taught using only the traditional methodology. The students' learning quality was assessed using an author-designed 10-point rubric covering 6 criteria. Statistical analysis was performed using the Mann-Whitney U test. Results revealed a statistically significant improvement in the experimental group for the skills of "understanding the historical context" (+39%) and "comparative analysis" (+48%) (p 0.05), which is consistent with the issue of "academic dependency" discussed in international science. Furthermore, the study identified cases of AI hallucinations (confabulation) due to a lack of understanding of national-historical and cultural codes. In conclusion, generative AI can be an effective supplementary tool, but it requires strict teacher moderation and mandatory fact-checking by students. To reduce AI dependency, the article proposes specific prompt templates and the "own opinion first – then AI" strategy.