Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Карилхан Нұржанар «8D01511 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша «Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық және практикалық негіздері» тақырыбында диссертациясы қорғалады.

Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Информатика» кафедрасында орындалды.

Қорғау тілі - қазақ тілінде

Ресми рецензенттер:

Бостанов Бектас Ганиевич – педагогика ғылымдарының кандидаты, Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті, «Информатика» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (доцент) м.а. (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);

Жабаев Ермахан Хурышович – философия докторы (PhD), Астана Халықаралық университеті, Педагогикалық институтының қауымдастырылған профессоры (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).

Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:

Шадиев Рустам Нарзикулович – философия докторы (PhD), профессор, Чжэцзян университеті, Педагогикалық колледжінің профессоры (Ханчжоу қаласы, Қытай Халық Республикасы).

Мукашева Манаргуль Умирзаковна – педагогика ғылымдарының кандидаты, профессор, Ы. Алтынсарин атындағы Ұлттық білім академиясы, Білім беруді цифрландыруды дамыту орталығының жетекші ғылыми қызметкері (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы);

Алдабергенова Айгуль Оналбековна – педагогика ғылымдарының кандидаты, Ілияс Жансүгіров атындағы Жетісу университеті, «Информатика және білімді цифрландыру» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (доцент) (Талдықорған қаласы, Қазақстан Республикасы).

Ғылыми кеңесшілері:

Серік Меруерт – педагогика ғылымдарының докторы, профессор, Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, «Информатика» кафедрасының профессоры (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы)

Jaroslav Kultan – философия докторы (PhD), Братислава экономикалық университеті, «Қолданбалы информатика» кафедрасының профессоры (Братислава қаласы, Словакия Республикасы)

Қорғау 2026 жылғы 31 тамыз, сағат 15:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D01511 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша «8D015 – Жаратылыстану пәндері бойынша педагогтарды даярлау» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі аралас форматта (офлайн және онлайн) өтеді.

Сілтемесі: https://surl.li/akerqy

Мекен-жайы: Астана қ., Қ. Сәтбаев көшесі, 2, № 302 ауд.

Аңдатпа (қаз.): Зерттеудің өзектілігі: Қазақстан Республикасында цифрлық технологиялардың қарқынды дамуы және жасанды интеллекттің білім беру мен еңбек нарығына кеңінен енуі болашақ мамандарды даярлау мазмұнына жаңа талаптар қойып отыр. Қазақстан Республикасының Президенті Қ.-Ж. Тоқаевтың 2025 жылғы Қазақстан халқына Жолдауында жасанды интеллект технологияларымен жұмыс істеу құзыреттерін ерте жастан, яғни мектеп қабырғасынан бастап қалыптастыру қажеттілігі атап өтілген, бұл мұғалімдердің осы дағдыларды жүйелі меңгеруінің маңыздылығын айқындайды. Қазақстан Республикасының «Білім туралы» Заңы мен жоғары білімді және ғылымды дамытудың 2023–2029 жылдарға арналған тұжырымдамасында білім беру жүйесін цифрландыру, жасанды интеллект пен машиналық оқыту технологияларын пайдалану және сәйкес кадрларды даярлау басым бағыттардың бірі ретінде белгіленген. Бұл бағыт Жасанды интеллектті дамытудың 2024–2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы мен «Жасанды интеллект туралы» Заңында одан әрі нақтыланып, жасанды интеллектіні білім беру жүйесіне енгізу мен осы саладағы технологияларды қауіпсіз әрі жауапты пайдалану міндеттері айқындалған. Отандық ғалымдардың еңбектерінде информатиканы оқытудың теориясы мен әдістемесі жан-жақты қарастырылған, ал соңғы жылдары нейрондық желілердің медицинада, ақпараттық қауіпсіздік саласында және басқа да көптеген салаларда тиімді қолданылатыны көрсетілген. Нейрондық желілер теориясының негіздері ХХ ғасырдың ортасындағы алғашқы жасанды нейрон модельдерінен бастау алып, терең оқыту саласындағы классикалық еңбектерде одан әрі дамытылды. Әлемнің жетекші жоғары оқу орындарында, соның ішінде Массачусетс технологиялық институтында, Стэнфорд университетінде, Оксфорд университетінде, Берклидегі Калифорния университетінде нейрондық желілерге арналған курстар білім беру бағдарламаларына жүйелі түрде енгізілген, бұл бағыттың жоғары білім беру жүйесінде оқытылуының маңыздылығын көрсетеді. Ал «Информатика мұғалімдерін даярлау» бағытындағы жоғары оқу орындарында жасанды интеллект пен машиналық оқыту пәндері кезең-кезеңімен енгізіліп келгенімен, нейрондық желілерді оқыту бағыты бойынша жеке пән тек жекелеген университеттерде ғана ұсынылған, ал кейбірінде ол қосымша немесе сыртқы платформалар арқылы ғана қарастырылады. Қазіргі кезеңде цифрлық технологиялардың, жасанды интеллект пен нейрондық желілердің қарқынды дамуы жоғары білім беру жүйесінде болашақ информатика мұғалімдерін даярлау мазмұнын қайта қарауды талап етеді. Ақпарат көлемінің артуы, білім беру үдерісінде деректерге негізделген шешім қабылдаудың маңыздылығы және интеллектуалдық жүйелерді құруда нейрондық желілерді оқу үдерісінде кеңінен қолданылуы педагог кадрлардың жаңа кәсіби құзыреттерін қалыптастыруды өзекті мәселе ретінде алға шығарады. Сонымен қатар, жоғары оқу орындарында информатиканы оқыту тәжірибесін талдау нейрондық желілер мен машиналық оқыту технологияларын кәсіби даярлау үдерісіне енгізудің қажеттілігін көрсетеді. Алайда, оларды жүйелі түрде меңгертудің теориялық және әдістемелік негіздері жеткілікті деңгейде қалыптаспаған. Осыған байланысты аталған бағытта қарама-қайшылық туындайды. Аталған жағдай болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың мазмұнын, әдістері мен оқыту құралдарын ғылыми тұрғыда негіздеуді талап етеді. Аталған қарама-қайшылықты шешу болашақ информатика мұғалімдерін заманауи жасанды интеллект технологияларын кәсіби қызметінде тиімді қолдана алатын, бәсекеге қабілетті маман ретінде даярлауға мүмкіндік береді. Осыған байланысты диссертациялық жұмыстың тақырыбы «Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық және практикалық негіздері» деп таңдалып алынды. Зерттеудің мақсаты: жоғары оқу орындарында болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық негіздерін анықтап, оны іске асыруды практикалық тұрғыда жүзеге асыру. Зерттеудің нысаны: жоғары оқу орындарындағы болашақ информатика мұғалімдерін даярлау үдерісі. Зерттеудің пәні: жоғары оқу орындарында болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлауды теориялық және практикалық негіздеу үдерісі. Зерттеудің ғылыми болжамы: егер жоғары оқу орындарында болашақ информатика мұғалімдерін даярлауда нейрондық желілерді оқытудың теориялық және практикалық негіздері анықталып, білім мазмұнына жүйелі түрде енгізілсе, онда болашақ информатика мұғалімдерінің машиналық оқыту бағыты терең оқытудағы нейрондық желілер бойынша теориялық білімдерінің деңгейі артып, практикалық білік пен дағдылары жоғары дәрежеде қалыптасады, өйткені нейрондық желілерді меңгеру білім алушылардың нейрондық желілер бойынша даярлауда жаңаша алгоритмдік ойлауы мен модельдеу дағдыларын, деректерді талдау қабілетін және заманауи цифрлық технологияларды кәсіби-педагогикалық қызметте тиімді қолдану құзыреттілігін дамытуға мүмкіндік береді. Зерттеудің міндеттері: 1. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық негіздерін анықтау. 2. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың моделін құру. 3. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың практикалық негіздерін айқындау және оны жоғары оқу орындарының білім беру үдерісінде тиімді жүзеге асырудың оқу-әдістемелік қамтамасын әзірлеу. 4. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарын жүргізу және нәтижелерін саралау. Зерттеудің жетекші идеясы: жоғары оқу орындарында болашақ информатика мұғалімдерін даярлау үдерісіне нейрондық желілерді оқытудың теориялық және практикалық негіздерін жүйелі түрде енгізу, заманауи педагогикалық тәсілдер мен цифрлық құралдарды қолдану арқылы білім алушылардың кәсіби құзыреттілігін арттыруға, олардың жасанды интеллект технологияларын білім беру үдерісінде тиімді қолдана алатын бәсекеге қабілетті мұғалім ретінде қалыптасуына мүмкіндік береді. Зерттеудің әдіснамалық және теориялық негіздері: Қазақстан Республикасының білім беру саласындағы заңнамалары мен мемлекеттік бағдарламалары, жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім берудің мемлекеттік жалпыға міндетті стандарты, сондай-ақ жоғары білім беру жүйесін жаңғыртуға бағытталған тұжырымдамалық идеялар құрайды. Зерттеудің теориялық негізіне жасанды интеллект, машиналық оқыту негіздері және нейрондық желілер теориясы, нейрондық желілерді оқыту әдістемесі, болашақ информатика мұғалімдерін даярлаудың құзыреттілікке негізделген тәсілдері, сондай-ақ осы бағыттағы отандық және шетелдік ғылыми зерттеулер мен озық оқу-әдістемелік тәжірибелер алынды. Зерттеудің көздері: Қазақстан Республикасының «Білім туралы» Заңы, Қазақстан Республикасының жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім берудің мемлекеттік жалпыға міндетті стандарты, Қазақстан Республикасының Президентінің Қазақстан халқына Жолдауы, нормативтік құқықтық актілер, нейрондық желіні оқыту бойынша отандық және шетелдік ғылыми еңбектер, білім беру веб-сайттары. Зерттеудің әдістері: ғылыми-теориялық әдістер – зерттеу мәселесі бойынша педагогикалық, психологиялық және ғылыми-әдістемелік әдебиеттерді, нормативтік-құқықтық құжаттарды талдау және жүйелеу; ақпараттық ресурстарды талдау, болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық-практикалық негіздерін айқындау; ғылыми-зерттеу жұмысы бойынша модельдеу; эмпирикалық әдістер – білім алушылардың нейрондық желілер саласындағы теориялық білімдері мен практикалық дағдыларының қалыптасу деңгейін анықтау мақсатында тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарды ұйымдастыру; Google Forms платформасында сауалнама жүргізу, тестілеу, AI арқылы тестілеу, педагогикалық бақылау және әңгімелесу; статистикалық әдістер – тәжірибелік-эксперименттік жұмыс нәтижелерін өңдеу, салыстыру және қорытындылау үшін математикалық-статистикалық әдістер қолданылып, есептеулер MS Excel бағдарламасы мен әзірленген ақпараттық білім беру ортасында автоматтандырылған түрде жүзеге асырылды. Зерттеудің базасы: «Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті» КеАҚ, «академик Е.А.Бөкетов атындағы Қарағанды ұлттық зерттеу университеті» КеАҚ. Зерттеудің кезеңдері: Бірінші кезең (2023-2024 оқу жылы) – теориялық-ізденушілік, айқындаушы кезең. Аталған кезеңде «Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық және практикалық негіздері» тақырыбы таңдалып, зерттеудің мақсаты, міндеттері және ғылыми болжамы айқындалды. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың қазіргі жағдайына талдау жүргізілді. Сонымен қатар білім алушылардың даярлығын жетілдірудің теориялық негіздерін анықтау мақсатында ғылыми-педагогикалық, психологиялық және әдістемелік әдебиеттерге, отандық және шетелдік интернет ресурстарына жүйелі шолу жасалды. Экспериментке қатысатын білім алушылардың құрамы айқындалып, бастапқы диагностикалық құралдар (сауалнама, тест тапсырмалары) әзірленді. Екінші кезең (2024-2025 оқу жылы, 2025-2026 оқу жылы) – қалыптастырушы кезең. Осы кезеңде зерттеудің жоғары оқу орындарында болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлауды жетілдіруге бағытталған ғылыми негізделген педагогикалық модель әзірленді. Модель құрылымына сәйкес даярлаудың негізгі компоненттері, көрсеткіштері мен критерийлері анықталды. Аталған модель негізінде оқу үдерісінде қолдануға арналған оқу-әдістемелік қамтама әзірленіп, нейрондық желілерді оқытуға бағытталған дәрістік материалдар, практикалық тапсырмалар, зертханалық жұмыстар және цифрлық құралдар (Python программалау тілі, нейрондық желі кітапханалары, визуализация құралдары, компьютерлік көру әдістері) оқу үдерісіне енгізілді. Сонымен қатар, білім алушылардың теориялық білімдері мен практикалық дағдыларын қалыптастыруға бағытталған тәжірибелік-эксперименттік жұмыстар ұйымдастырылып, олардың нәтижелері жүйеленіп, эксперименттік деректерді талдау негізінде бағаланды. Үшінші кезең (2025-2026 оқу жылының екінші жартысы) – қорытынды кезең «Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық және практикалық негіздері» тақырыбы бойынша зерттеу нәтижелері мұқият талданды. Тәжірибелік-эксперименттік жұмыстар жүргізіліп, алынған деректерге статистикалық және математикалық өңдеу жүргізілді. Зерттеу болжамын тексеру мақсатында нөлдік және альтернативті болжамдар тұжырымдалып, олардың дұрыстығын тексеруде Пирсонның χ² критерийі қолданылды. Есептеулерді жүзеге асыру үшін MS Excel программасы қолданылып, қойылған болжамның дұрыстығы расталды. Ал алынған нәтижелерді көрнекі түрде ұсыну және визуализациялау мақсатында Chart.js кітапханасы қолданылды. Диссертацияны талапқа сай рәсімдеу жүзеге асырылды. Зерттеудің ғылыми жаңалығы мен теориялық мәні: 1. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық негіздері жоғары оқу орындарындағы даярлау жағдайын талдау негізінде айқындалып, нейрондық желілер бойынша даярлауды оқу үдерісіне енгізу қажеттілігі анықталды және даярлаудың технологиялық-программалық негіздері нақтыланды. 2. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық және практикалық негіздерінің оқыту моделі мақсаттық, мазмұндық-әдістемелік, нәтижелік блоктарды қамтып, жоғары оқу орындарының оқу үдерісіне енгізілуін қамту негізінде құрылды. 3. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың практикалық негіздері айқындалып, олардың кәсіби білімін жетілдіруге бағытталған «Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы» атты оқу құралы, «Neuro Attendance System» және «Hemato Logic AI Detector» программалық өнімдері мен жасанды интеллект элементтері кірістірілген NeuroEdu LMS(www.neuroedu.kz) оқу порталы әзірленіп, тәжірибелік тұрғыда қолданылды. 4. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың тиімділігін анықтау мақсатында тәжірибелік-эксперименттік жұмыстар жүргізіліп, даярлау кезеңдері, компоненттері, критерийлері мен көрсеткіштері айқындалып, оң нәтижелер алынды. Зерттеудің практикалық маңыздылығы: 1. Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6B01511-Информатика» білім беру бағдарламасының білім алушыларына арналған таңдау компоненті болып табылатын «Машиналық оқыту негіздері» пәнінің мазмұнына толықтырулар енгізілді. 2. Академик Е.А. Бөкетов атындағы Қарағанды ұлттық зерттеу университетінің «6B01505-Информатика» білім беру бағдарламасына «Машиналық оқыту негіздері» пәні енгізілді. Академик Е.А. Бөкетов атындағы Қарағанды ұлттық зерттеу университетінің «6B01505-Информатика» білім беру бағдарламаларының білім алушыларына арналған «Big Data негіздері», «6B01504-Физика-Информатика» білім беру бағдарламаларының білім алушыларына арналған «Орта білімнің жаңартылған мазмұны аясында информатиканы оқытудың негіздері» пәндерінің мазмұнына нейрондық желілерге қатысты тақырыптармен толықтырылып, оқу үдерісіне енгізілді. 3. Болашақ информатика мұғалімдерінің білімдерін жетілдіру және жаңа практикалық дағдылары мен біліктерін жетілдіруге бағытталған «Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы» атты оқу құралы әзірленді. 4. Зерттеу нәтижесі ретінде «Жасанды интеллект арқылы білімді оңтайландыру» атты электрондық оқулық, ҚР Әділет министрлігінің авторлық құқықпен қорғалатын объектілерге құқықтардың мемлекеттік тізіліміне енгізілді. 5. «NeuroEdu LMS - Нейрондық желілер бойынша оқу платформасы» мазмұнына келесідей курстар енгізілді: «Компьютерлік көруде нейрондық желілерді қолдану», «Машиналық оқыту негіздері», «Big Data негіздері», «Мұғалімге арналған жасанды интеллект технологиялары». 6. Жасанды интеллект элементтері кірістірілген «NeuroEdu LMS - Нейрондық желілер бойынша оқу порталы» (neuroedu.kz) әзірленді. 7. «Neuro Attendance System» программалық өнімі мен «Hemato Logic AI Detector» қолданбалы жасанды интеллект жүйесі әзірленді. Зерттеу нәтижелерінің дұрыстығы мен негізділігі: «Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық және практикалық негіздері» тақырыбы бойынша эксперименттік нәтижелер педагогикалық, оқу-әдістемелік әдебиеттерді жан-жақты талдаумен, тәжірибелік-эксперименттік жұмыстың әртүрлі кезеңдерінде зерттеу нәтижелерін жүйелі түрде жүргізумен, алынған нәтижелерді математикалық-статистикалық өңдеумен, сондай-ақ зерттеу нәтижелерін оқу үдерісіне енгізумен қамтамасыз етілді. Қорғауға ұсынылатын қағидалар: 1. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың теориялық негіздері: 1.1 жоғары оқу орындарында білім алушыларды даярлау жағдайын талдау нәтижелері негізінде болашақ информатика мұғалімдерінің оқу үдерісіне жасанды интеллекттің бағыттары бойынша мәселелердің анықталуы; 1.2 жоғары оқу орындарында болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың технологиялық-программалық негіздерін анықтау барысында жасанды интеллект жобаларын әзірлеуде Google Colab, Anaconda-Spyder және VS Code орталарын қолдану, Python программалау тілінің тиімділігі, фреймворктар арқылы нейрондық желілерді оқыту мүмкіндіктері және жасанды интеллект технологияларының сервистерінің пайдалану теориялық тұрғыдан негізделуі. 2. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың моделі: 2.1 мақсаттық: білім беру саласына қатысты Заңдар, тұжырымдар, стандарттар, Жолдаудың зерттеу пәніне негіз болуы; 2.2 мазмұндық-әдістемелік: болашақ информатика мұғалімдерін даярлауда нейрондық желілерге байланысты пәннің мазмұнының толықтырылуы және жаңа пәннің енгізілуі; геймификация, нейрондық желілерді оқытудағы түрлендірудің визуалды-иллюстрациялық, интерактивті визуалдау әдістерінің құрастырылуы; 2.3 нәтижелік: мотивациялық, мазмұндық, технологиялық компоненттерден тұратын модельдің құрастырылуы. 3. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың практикалық негіздері: 3.1 «6B01511 - Информатика», «6B01505-Информатика» және «6B01504-Физика-Информатика» білім беру бағдарламалары пәндерінің мазмұнын нейрондық желілер тақырыптарының ендірілуі, «6B01505-Информатика» білім беру бағдарламасына «Машиналық оқыту негіздері» пәнінің ендірілуі; 3.2 Нейрондық желілерді оқытуға арналған «Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы» оқу құралының даярлануы мен тәжірибелік қолданылуы; 3.3 Авторлық куәландырылған «Жасанды интеллект арқылы білімді оңтайландыру» электронды оқулығының даярлануы мен қолданылуы; 3.4 «Neuro Attendance System» программалық өнімі мен «Hemato Logic AI Detector» қолданбалы жасанды интеллект жүйесінің әзірленуі және тәжірибелік қолданылуы; 3.5 Жасанды интеллект элементтері кірістірілген NeuroEdu LMS - Нейрондық желілер бойынша оқу порталының даярлануы және қолданылуы (neuroedu.kz). 4. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарының нәтижелері: 4.1 нейрондық желілер бойынша болашақ информатика мұғалімдерін даярлаудың кезеңдері, компоненттері, критерийлері мен көрсеткіштері; 4.2 болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарының нәтижесінде құралған болжамның дұрыстығының дәлелденуі. Зерттеудің нәтижелерін сынақтан өткізу және ендіру: Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6В01511-Информатика» білім беру бағдарламасының оқытылатын пәннің мазмұнына зерттеу тақырыбына сәйкес нейрондық желілерге байланысты тақырыптар енгізілді, академик Е.А. Бөкетов атындағы Қарағанды ұлттық зерттеу университетінің «6B01505-Информатика» білім беру бағдарламасының білім алушылары үшін нейрондық желілерге байланысты жаңа пән енгізіліп және екінші пәнге тақырыптармен толықтырулар енгізілді, «6B01504-Физика–Информатика» білім беру бағдарламасының білім алушылары үшін жасанды интеллект технологияларына байланысты жаңа тақырыптармен толықтырылды. Зерттеу нәтижелерінің талқылануы және жүзеге асырылуы: Жарияланған мақалалар және ғылыми еңбектер диссертация тақырыбы бойынша зерттеу нәтижелерін сипаттайды. Scopus дерекқорында индекстелген халықаралық ғылыми журналда 1 мақала жарияланды. 1. Teaching neural networks to computer science students in higher education: Approaches and challenges // International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). – 2025. – Vol. 15, №12. – P. 2770–2780. Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми басылымдарда 3 мақала: 1. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың ерекшеліктері // Университет еңбектері. – 2024. – №3. – Б. 281-286. 2. STEM-технологиялар, машиналық оқыту және нейрондық желілер арқылы болашақ информатика мұғалімдерін кешенді даярлау // Университет еңбектері. – 2025. – №1. – Б. 331-340. 3. Жасанды интеллект және нейрондық желі технологияларының жоғары оқу орындарының білім беру жүйесінде қолдану мүмкіндіктері // Bulletin of the Karaganda University. Pedagogy series. – 2025. – №3. – Р. 122–132. Халықаралық ғылыми конференцияларда 3 мақала: 1. On integrated training of future teachers of computer science on the basis of STEM education and machine learning // Proceedings of the International Conference on Education, Research and Innovation (ICERI). – 2024. – P. 10861-10865. 2. STEM білім беруде деректерді талдау мен нейрондық желілерді оқытуды қолдану туралы // Сейітқасымов оқулары – 2024: Халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференция (Esil University, 2024. – Б. 573-577). 3. Experience in Teaching Artificial Intelligence and Neural Networks in Higher Education // Zborník z XIII. medzinárodnej vedeckej konferencie (Bratislava, 2025. – P. 23-29). Оқу құралы: 1. Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы. – Қарағанды: «Colorprint» баспасы, 2026. – 129 б. Авторлық куәлік: 1. Жасанды интеллект арқылы білімді оңтайландыру. Авторлық құқықпен қорғалатын нысандарға құқықтардың мемлекеттік тізілімге мәліметтерді енгізу туралы куәлік, №62919, 13.10.2025. Диссертация құрылымы. Диссертация кіріспеден, үш бөлімнен, қолданылған әдебиеттер тізімінен, қорытындыдан және қосымшалардан тұрады.

Диссертация

Ғылыми еңбектер тізімі

Ғылыми кеңесшінің пікірі

Шетелдік кеңесшінің пікірі

Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы

Useful links