БОЛАШАҚ ИНФОРМАТИКА МҰҒАЛІМДЕРІНЕ ГЕНЕРАТИВТІ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ОҚЫТУДЫҢ ӘДІСТЕМЕЛІК НЕГІЗДЕРІ
https://doi.org/10.47649/vau.26.v81.i2.10
Аңдатпа
Мақала болашақ информатика мұғалімдеріне генеративті жасанды интеллектті оқытудың ғылымиәдістемелік моделін әзірлеуге және тәжірибелік тексеруге арналған. Зерттеудің өзектілігі жасанды интеллект технологияларының білім беру жүйелеріне жылдам интеграциялануына және болашақ мұғалімдер арасында цифрлық құзыреттілікті дамыту қажеттілігінің артуы болып табылады. Зерттеуде теориялық талдау, педагогикалық эксперимент, сауалнама, бақылау және статистикалық мәліметтерді өңдеу сияқты аралас әдіс қолданылды. Ұсынылған модель мақсатқа бағытталған, мазмұнды, технологиялық, бағалау компоненттерін қамтиды және генеративті жасанды интеллект құралдарын оқу процесіне жүйелі түрде енгізуге бағытталған. Зерттеудің мақсаты - болашақ информатика мұғалімдеріне генеративті жасанды интеллектті оқытудың әдістемелік моделін жасау және ғылыми негіздеу. Зерттеу Қожа Ахмет Ясауи атындағы Халықаралық қазақ-түрік университетінде және Батыс Қазақстан инновациялық-технологиялық университетінде жүргізіліп, оған 75 білім алушы қатысқан. Эксперименттік топтағы білім алушылардың жасанды интеллект құзыреттілігінің деңгейі бақылау тобымен салыстырғанда айтарлықтай артқанын көрсетті, бұл ұсынылған модельдің тиімділігін растады. Нәтижелер генеративті жасанды интеллект құралдарын оқу процесіне енгізу болашақ мұғалімдердің кәсіби, цифрлық және шығармашылық құзыреттіліктерінің дамуына оң әсер ететінін көрсетеді. Ұсынылған ғылымиәдістемелік модельді жоғары оқу орындарында жасанды интеллектпен байланысты оқытуды жетілдірудің практикалық негізі ретінде пайдалануға болады.
Авторлар туралы
А. Ж. НаримановаҚазақстан
Анаргул Нариманова – докторанты,
Түркістан қ., 161200
М. Д. Кошанова
Қазақстан
Майра Кошанова – техника ғылымдарының кандидаты, доцент,
Түркістан қ., 161200
Ж. С. Кажиакпарова
Қазақстан
Жадыра Кажиакпарова – педагогика ғылымының кандидаты, қауымдастырылған профессор,
Орал қ., 090000
Әдебиет тізімі
1. Поспелова Е. А., Отоцкий П.Л., Горлачева Е.Н., Файзуллин Р.В., Генеративный искусственный интеллект в образовании: анализ тенденций и перспектив. Профессиональное образование и рынок труда. — №3(58). —2024. — С. 6–21.
2. Nzenwata U.J., Barn-Nzekwe C.L., Ojelabi E.O. (2024), A Systematic Review of Generative AI in Education. Journal of Computer Sciences and Applications. Vol. 12, No.1, P. 25-30.
3. Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?, International Journal of Educational Technology in Higher Education., [Electronic resource] — URL: https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 (accessed: 18.01.2026).
4. Бороненко Т.А., Федотова В.С., Генеративный искусственный интеллект в образовании: новые задачи и компетенции педагога. Мир Науки Культуры Образования, вып. —№2(111). — 2025. — С. 228-233.
5. BI Consult. Что такое грамотность в области ИИ? Подробная инструкция для новичков. [Электронный ресурс] – URL: https://datafinder.ru/products/chto-takoe-gramotnost-v-oblasti-ii-podrobnaya-instrukciya-dlyanovichkov (дата обращения: 16.03.2026).
6. ЮНЕСКО. Структура компетенций ИИ для учителей. [Электронный ресурс] — URL: https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers (дата обращения: 11.02.2026).
7. UNESCO. (2021) AI and education: guidance for policy-makers. doi: 10.54675/PCSP7350
8. OECD. Artificial intelligence and education and skills. [Electronic resource] — URL: https://www.oecd.org/en/topics/artificial-intelligence-and-education-and-skills.html (accessed: 11.02.2026).
9. Holmes W., Bialik M., Fadel C., (2019) Artificial intelligence in education. Book chapter. Globethics Publications. p. 622.
10. Kasneci, E. (2023) ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education, Learning and Individual Differences., Vol. 103. Article 102274.
11. Monib W.K., Qazi A., Apong R.A., Azizan M.T., De Silva L., Yassin H. (2024) Generative AI and future education: a review, theoretical validation, and authors’ perspective on challenges and solutions, PeerJ Comput. Sci., Vol. 10. Article e2105. Available at — URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11622955/ (accessed: 11.02.2026)
12. Dempere J., Modugu K., Hesham A., Ramasamy L.K. (2023) The impact of ChatGPT on higher education. Frontiers in Education. Vol. 8. Article 1206936.
Рецензия
Дәйектеу үшін:
Нариманова А.Ж., Кошанова М.Д., Кажиакпарова Ж.С. БОЛАШАҚ ИНФОРМАТИКА МҰҒАЛІМДЕРІНЕ ГЕНЕРАТИВТІ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ОҚЫТУДЫҢ ӘДІСТЕМЕЛІК НЕГІЗДЕРІ. Х.Досмұхамедов атындағы Атырау университетінің Хабаршысы. 2026;81(2):131-141. https://doi.org/10.47649/vau.26.v81.i2.10
For citation:
Narimanova A., Koshanova M., Kazhiakparova Zh. METHODOLOGICAL FOUNDATIONS OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE TRAINING FOR FUTURE COMPUTER SCIENCE TEACHERS. Bulletin of the Khalel Dosmukhamedov Atyrau University. 2026;81(2):131-141. https://doi.org/10.47649/vau.26.v81.i2.10
JATS XML






