«6D060200 - Информатика» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Амангелді Нұрзада диссертациясын қорғауы
Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Амангелді Нұрзада «6D060200 – Информатика» мамандығы бойынша «Қазақ ым тілін танудың әдістері мен алгоритмдері» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Жасанды интеллект технологиялары» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Рецензенттер:
Еримбетова Айгерим Сембековна - магистр
Аканова Акерке Сапаровна - философия докторы (PhD), С. Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық университеті, аға оқытушы
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Кожирбаев Жанибек Мамбеткаримович - философия докторы (PhD), National Laboratory Astana
Маткаримов Бахыт Турганбаевич - ғылым докторы, профессор, Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Оқытушы-зерттеуші
Дауренбеков Куаныш Койшыгулович - Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Жетекшінің орынбасары
Мансурова Мадина Есимхановна - ғылым кандидаты, доцент, Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті, Кафедра меңгерушісі
Гильмуллин Ринат Абрекович - ғылым кандидаты, Директор Института
Исраилова Нелла - ғылым кандидаты, доцент, И. Раззаков атындағы Қырғыз мемлекеттік техникалық университеті
Ғылыми кеңесшілер:
Кудубаева Сауле Альжановна – техника ғылымдарының кандидаты, Ақпараттық технологиялар факультеті «Жасанды интеллект технологиялары» кафедрасының аға оқытушысы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті (Астана қ.)
Крак Юрий Васильевич – Украина Ұлттық Ғылым академиясының корреспондент-мүшесі, физика-математика ғылымдарының докторы, профессор, Информатика және кибернетика факультетінің «Теориялық кибернетика» кафедрасының меңгерушісі, Тарас Шевченко атындағы Киев ұлттық университеті (Киев қ., Украина)
Қорғау 2024 жылғы 15 қаңтар, сағат 15:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6D060200 – Информатика» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ab4OWgn9w0BU7i4VgTMspGg4LykYCo4gkpJ0M1aiEJ2M1%40thread.tacv2/1702010534128?context=%7b%22Tid%22%3a%225a2fd781-9261-485a-af2b-6171d0efab73%22%2c%22Oid%22%3a%22309bb2ca-1ef1-4604-912b-0411910d9d0b%22%7d
Мекен-жайы: 010000, Астана қаласы, Сәтпаев көшесі, 2, оқу-әкімшілік ғимараты, №302 ауд.
Аңдатпа (қаз.): Нұрзада Амангелдінің «6D060200-Информатика» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Қазақ ым тілін танудың әдістері мен алгоритмдері» тақырыбындағы диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Соңғы онжылдықтарда мүмкіндігі шектеулі жандар мен қоғамның қарым-қатынасы мен өзара әрекеттесуіндегі кедергілерді жоюға қабілетті технологияларды құруға көбірек көңіл бөлінді. Атап айтқанда, есту және сөйлеу қабілеті бұзылған адамдарға арналған инклюзивті технологиялар қазіргі әлемде жоғары маңызға ие, өйткені олар адамдардың осы санатын қоғамның әлеуметтік-мәдени және білім беру процесіне біріктіруге мүмкіндік береді. Жасанды интеллект, оның ішінде компьютерлік көру мүмкіндіктері есту және сөйлеу қабілеті нашар адамдар үшін қоршаған әлеммен өзара әрекеттесу мен қарым-қатынасты қамтамасыз ету, өмір сүру және оқу сапасын арттырудың негізгі құралына айналуда. Зерттеу нәтижелері қазақ ым тілін танудың жаңа интеллектуалды жүйелерін құру, қазақ тілінде көрсетілетін цифрлық қызметтерді, оның ішінде электрондық үкімет қызметтерін, мемлекеттік қызметтерді кеңейту арқылы инклюзивті ортадағы технологиялық құрал ретінде экономикалық даму мен қоғамдық қатынастарға елеулі әсер етеді. Қазақ ым тіліндегі сөздердің деректер жиыны, машиналық оқыту және компьютерлік көру алгоритмдері негізінде автоматты сурдоаударманың интеллектуалды жүйелері қазақ ым тілінің мультимодальды корпустарын құрудың ғылыми алғышарттарының бірі бола алады, сондай-ақ есту қабілеті нашар мүгедектерге қоғаммен кедергісіз өзара іс-қимыл жасауға көмектеседі. Диссертациялық зерттеудің мақсаты: Қазақстандағы есту және сөйлеу қабілеті бұзылған адамдар үшін дәл, тиімді және сенімді қарым-қатынас құралын қамтамасыз ету үшін заманауи компьютерлік көру технологияларын пайдалана отырып, қазақ ым тілін тану әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу болып табылады. Зерттеу міндеттері: Компьютерлік көру негізінде ым тілін тану әдістері мен алгоритмдерін теориялық талдау, тиімді әдістерді анықтау; Қазақ ым тілінің деректер жиынын құру әдісін ұсыну, деректер жиынын құру; Қазақ ым тілінің әліпбиін тануға арналған бейімделген көп класты SVM-классификаторын әзірлеу, классификатор негізінде модель құру; Терең оқытуды қолдану арқылы ым тілін вариативті тану алгоритмдерін құру, алгоритмдер негізінде модель құру; Терең оқытуды қолдану арқылы ым тіліндегі сөздерді үздіксіз тану алгоритмдерін құру, алгоритмдер негізінде модель құру; Ұсынылған модельдерді шынайы жүйелерге интеграциялау, тестілеу. Зерттеу әдістері: Теориялық талдау: ым тілдері мен компьютерлік көру саласындағы ғылыми әдебиеттерді, жұмыстар мен зерттеулерді зерттеу және талдау. Бұған ым тілін тануға қатысты білімнің, теориялардың және модельдердің қазіргі жағдайын талдау кірді. Салыстырмалы талдау: Көрсетілу формасы бойынша қаза ым тілінің бірегей сипаттамалары мен құрылымдарын анықтау үшін Қазақ ым тілін орыс, ағылшын және түрік сияқты басқа ым тілдерімен салыстыру. Эксперименттік зерттеу: Қозғалысты дәл тану үшін терең оқытуды қоса алғанда, компьютерлік көру әдістеріне негізделген деректерді жинаудың эксперименттік әдістерін әзірлеу және қолдану. Программалау және моделдеу: SVM, LSTM1024 және 2DCNN сияқты машиналық оқыту алгоритмдерін қоса алғанда, әртүрлі тану алгоритмдерін жүзеге асыру үшін программалық жасақтама мен компьютерлі көру модельдерді әзірлеу. Интеграция және қолдану: Нақты жүйелерде олардың практикалық қолданылуын көрсету үшін әзірленген әдістер мен модельдерді енгізу және сынау. Зерттеудің бұл әдістері теориялық және практикалық аспектілермен нығайтылған қазақ ым тілін тану үшін тиімді шешімдерді зерделеуге және әзірлеуге кешенді тәсілді қамтамасыз етті. Негізгі ережелері (дәлелденген ғылыми гипотезалар және жаңа білім болып табылатын басқа да тұжырымдар): "Қазақ ым тілін танудың әдістері мен алгоритмдері" тақырыбы бойынша диссертациялық жұмыс шеңберінде ым тілін тану саласындағы жаңа білімді білдіретін мынадай негізгі ережелер тұжырымдалып, дәлелденді: Қазақ ым тілінің бірегейлігі: қазақ ым тілінің көрсетілу нысаны бойынша орыс, ағылшын және түрік ым тілдерінен ерекшеленетін бірегей сипаттамалары бар деген гипотеза дәлелденді. Бұл ым тілдерінің әртүрлілігін түсінуді кеңейтеді және осы саладағы мәдени-спецификалық зерттеулердің маңыздылығын көрсетеді. Деректерді жинаудың инновациялық әдістері: компьютерлік көрудің озық технологияларын қолдана отырып, деректер жиынын құрудың жаңа әдісі жасалды және тексерілді. Бұл заманауи технологиялар ым тілін зерттеу үшін деректерді жинау және өңдеу процесін айтарлықтай жақсарта алатынын дәлелдейді. Дактил алфавитін тану жаңа әдісі: қимылдарды тану процесінің дәлдігі мен тиімділігін едәуір жақсартатын қазақ ым тілінің дактил алфавитін танудың жаңа әдісі ұсынылды және тексерілді. Нақты уақыттағы динамикалық қимылдарды вариативті тану: терең оқытуға негізделген нақты уақыттағы динамикалық қимылдарды вариативті тану әдісін әзірлеу жасанды интеллект пен қимылдарды тану саласындағы айтарлықтай жетістіктерді білдіреді. Ым тіліндегі сөздерді үздіксіз тану: терең оқытуға негізделген ым тіліндегі сөздерді үздіксіз тану әдісін әзірлеу ым тілін танудың неғұрлым күрделі және тиімді жүйелерін құрудың жаңа перспективаларын ашады. Бұл ережелер мен тұжырымдар ғылыми қоғамдастыққа, әсіресе ым тілдерін тануды зерттеу мен қолдануға маңызды үлес болып табылады және болашақ зерттеулер мен әзірлемелерге жаңа бағыттар ашады. Зерттеудің негізгі нәтижелерінің сипаттамасы. 1 нәтиже. Басқа ым тілдерімен салыстырмалы талдау арқылы қазақ ым тілінің бірегейлігін дәлелдеу лингвистикалық ғылымға елеулі үлес қосады. Бұл жалпы ым тілдерін түсінуді кеңейтіп қана қоймай, Қазақстандағы саңырау қоғамдастықтардың мәдени және тілдік бірегейлігін нығайтады. 2-нәтиже. Компьютерлік көру әдістерін қолдана отырып, адам денесінің қимылын және ым тіліндегі сөздерді тану үшін деректерді жинаудың жаңа әдісін әзірлеу жасанды интеллект пен компьютерлік көру саласындағы жетістік болып табылады. Бұл әдіс қауіпсіздік, сәйкестендіру және денсаулық сақтауды қоса алғанда, әртүрлі салаларда қолданыла алады. 3-нәтиже. Қазақ ым тілінің әліпбиін тану үшін мамандандырылған SVM-жіктеуішін құру. Бұл жіктеуіш ым тілін түсіндірудің негізгі құралы болып табылады және есту қабілеті нашар адамдарға көмектесу технологиясын одан әрі дамытуға негіз бола алады. Сондай-ақ қазақ ым тілін бірегей тіл ретінде одан әрі тануға және үйренуге ықпал етеді. 4-нәтиже. Терең оқытуды қолдана отырып, дәлірек айтқанда жаңа 2DCNN архитектурасын, нақты уақыттағы ым тіліндегі динамикалық сөздерді вариативті тану әдістерін әзірлеу машиналық оқыту мен жасанды интеллект саласындағы маңызды жетістік болып табылады. Бұл әдіс қарапайым адамдар мен есту және сөйлеу қабілетінде шектеу бар адамдардың өзара әрекеттесуін едәуір жақсарта алады, сонымен қатар соңғылары үшін білім беру мен әлеуметтік интеграцияның жаңа мүмкіндіктерін ұсынады. 5-нәтиже. Ым тіліндегі сөздерді үздіксіз тану үшін жаңа LSTM1024 пайдалану ым тілін қолданатын адамдармен қарым-қатынас жасау үшін тиімдірек және интуитивті жүйелерді құруға мүмкіндік береді. Бұл әдіс қарапайым адамдар мен есту және сөйлеу қабілетінде шектеу бар адамдардың өзара үздіксіз әрекеттесуін едәуір жақсарта алады. 6-нәтиже. Әзірленген модельдерді нақты жүйелерде біріктіру және сынау олардың практикалық қолданылуын көрсетіп қана қоймайды, сонымен қатар қоғам мен технологияға айтарлықтай әсер ететін инновациялық қосымшалардың кең ауқымына жол ашады. Aлған нәтижелерінің жаңалығы мен маңыздылығының негіздемесі. 1-нәтиже. Қазақ, орыс, ағылшын, түрік ым тілдерімен көрсетілу формасы бойынша салыстырмалы талдаудың нәтижесінде «Қазақ ым тілінің бірегей ым тілі бола алады» тұжырымдамасы. Жаңалығы: Бұл зерттеу осы уақытқа дейін компьютерлік көру мен машиналық оқыту контекстінде терең зерттелмеген қазақ ым тіліне бағытталған. Маңыздылығы: Бұл нәтиже мәдени және тілдік құндылықтарды сақтау үшін, сондай-ақ қазақ ым тілінде сөйлейтін адамдардың қолжетімділігі мен қоғамға кедергісіз қосылуын қамтамасыз ету үшін маңызды. 2-нәтиже. Компьютерлік көру әдістерін қолдана отырып, ымдарды тану үшін датасет жинау жаңа әдісі. Жаңалығы: Деректерді жинаудың жаңа әдісін әзірлеу компьютерлік көру саласындағы деректерді жинау мен талдауда айтарлықтай ілгерілеуді білдіреді. Маңыздылығы: Бұл әдіс интерактивті жүйелерді жақсартудан бастап, бақылау мен қауіпсіздік жүйелерінің дәлдігін жақсартуға дейінгі көптеген қосымшаларда қолданылуы мүмкін. 3-нәтиже. Қазақ ым тілінің әліпбиін тануға арналған бейімделген көп класты SVM-классификаторы. Жаңалығы: Қазақ ым тілі үшін көп класты SVM-классификатордын бейімдеу осы тілдің бірегей ерекшеліктерін ескеретін жаңашыл тәсіл болып табылады. Маңыздылығы: Бұл классификатор калькуляцияланған ым тіліндегі сөздерді тану үшін ғылыми алғышарт бола алады. 4-нәтиже. Терең оқытуды қолдану арқылы ым тіліндегі сөздерді вариативті тану жаңа әдісі. Жаңалығы: Ым тіліндегі сөздерді өзгергіштігі контекстінде тану үшін 2DCNN қолдану озық тәсіл болып табылады. Бұл заманауи терең оқыту технологияларын терең түсіну мен креативті пайдалануды көрсетеді. Қимылдардың әртүрлілігін тану үшін арнайы бейімделген алгоритмдерді құру компьютерлік көру саласындағы жаңа қадам болып табылады. Маңыздылығы: Өзгергіштікті өңдеу қабілетінің арқасында ұсынылған алгоритмге негізделген моделдер танудың жоғары дәлдігіне қол жеткізе алады, бұл практикалық қолдану үшін өте маңызды. 5-нәтиже. Терең оқытуды қолдану арқылы ым тіліндегі сөздерді үздіксіз тану жаңа әдісі. Жаңалығы: LSTM1024 жаңа архитектурасын қолдану арқылы ым тіліндегі сөздерді үздіксіз танудың жаңа әдісін әзірлеу озық тәсіл болып табылады. Маңыздылығы: LSTM1024 көмегімен ым тілі мен ауызша/жазбаша тілдер арасында автоматты аударма жүйелерін құруға алғышарт бола алады, бұл саңырау және еститін адамдар арасындағы байланысты айтарлықтай жақсартады. 6-нәтиже. Ұсынылған моделдер интеграцияланған жүйелер. Жаңалығы: Нақты жүйелердегі модельдерді интеграциялау және тестілеу теориялық және эксперименттік зерттеулерді нақты жағдайларда олардың функционалдығын көрсете отырып, практикалық қолдануға аударады. Маңыздылығы: Бұл моделдерді нақты жүйелерде енгізу саңыраулар мен есту қабілеті нашар адамдар үшін ақпарат пен қызметтердің қол жетімділігін едәуір жақсартады, олардың әлеуметтік интеграциясына ықпал етеді. Ғылымның даму бағыттарына және/немесе мемлекеттік бағдарламаларға сәйкестігі: 4. Ақпараттық, коммуникациялық және ғарыштық технологиялар. 4.1 Жасанды интеллект және ақпараттық технологиялар, 4.1.3 Кескіндерді өңдеу және бейнелерді танып білу, 4.1.5 Машиналық оқыту (machine learning) бағытына сәйкес Диссертацияда қол жеткізілген ғылыми нәтижелерге жеке автордың қатысуы. "Қазақ ым тілін танудың әдістері мен алгоритмдері" тақырыбындағы дисертациялық зерттеуге ғылыми үлес ретінде үш мақала ұсынылды: 1. "Sign Language Recognition method based on Palm Definition Model and Multiple Classification": әліпби мен сандарды тануда жоғары дәлдікке қол жеткізе отырып, қазақ ым тілінің әріптерін тану әдісін ұсынады. 2. "A Real-Time Dynamic Gesture Variability Recognition Method Based on Convolutional Neural Networks": конволюциялық нейрондық желілерді пайдалану арқылы сөздерді тануға бағытталған. Зерттеу әртүрлі ым тілдеріне қолданылатын динамикалық сөздердің дәлдігінің жақсарғанын көрсетеді. 3. "Continuous Sign Language Recognition and Translating It into Intonation-Colored Speech": ым тілін үздіксіз тануға және оны интонациялық бояумен сөйлеуге айналдыруға арналған. Модель қимылдар мен сөйлеу интонациясы арасындағы байланыстың маңыздылығын көрсете отырып, кросс-валидацияда жоғары дәлдікті көрсетті. Диссертацияның авторы осы мақалалардың барлығында бірінші немесе корреспондент автор болып табылады, бұл оның жүргізілген зерттеулерге тікелей және толық қатысуын растайды. Бұл жарияланымдар зерттеудің мәнін толық ашып көрсетеді, бір-бірімен қисынды түрде байланысты және ғылыми зерттеулердің осы саласына құнды үлес қоса отырып, қазақ ым тілін танудың әртүрлі аспектілері мен әдістерін қамтиды. Жарияланымдар. ҚР ҒжЖБМ білім және ғылым саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми басылымдарында 2 мақала жарияланды: 1. Амангелді Нұрзада, Кудубаева Сауле. Қазақ ым тіліндегі сөз тіркесін танудың байланысқан облыстарды белгілеу және корреляциялық әдістері. ҚазҰТЗУ хабаршысы №5 2020,172–177 б. ISSN: 1680-9211 2. Амангелді Нұрзада, Кудубаева Сауле. Қазақ ым тілін тану есебінің пән облысына шолу. Есептің қойылуы. ҚазҰТЗУ хабаршысы №5 2020,177–182 б. Web of Sciences дерекқорына енетін журналда 3 мақала, Scopus дерекқорына енетін журналда 1 мақала және конференцияда 2 мақала жарияланды: 1. Nurzada Amangeldy, Saule Kudubayeva, Akmaral Kassymova, Ardak Karipzhanova, Bibigul Razakhova, Serikbay Kuralov. Sign Language Recognition Method Based on Palm Definition Model and Multiple Classification. Sensors. Издатель: Multidisciplinary Digital Publishing Institute. ISSN 14248220. DOI: 10.3390/s22176621. Sensors 2022, 22(17), 6621. (Article) 2. Amangeldy Nurzada, Ukenova Aru, Bekmanova Gulmira, Razakhova Bibigul, Milosz Marek, Kudubayeva Saule. Continuous Sign Language Recognition and Its Translation into Intonation-Colored Speech. Sensors. Издатель: Multidisciplinary Digital Publishing Institute. ISSN 14248220.DOI: 10.3390/s23146383. Sensors 2022, 23(14), 6383 (Article) 3. Nurzada Amangeldy, Marek Milosz, Saule Kudubayeva, Akmaral Kassymova, Gulsim Kalakova, Lena Zhetkenbay. A Real-Time Dynamic Gesture Variability Recognition Method Based on Convolutional Neural Networks. Applied Sciences. Издатель: Multidisciplinary Digital Publishing Institute. ISSN 2076-3417. DOI:10.3390/app131910799. Appl. Sci. 2023, 13(19), 10799 (Article) 4. Amangeldy Nurzada, Kudubayeva Saule, Razakhova Bibigul, Assel Mukanova, Nazira Tursynova. Comparative Analysis Of Classification Methods Of The Dactyl Alphabet Of The Kazakh Language. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. Издатель: Little Lion Scientific. ISSN 1992-8645. Volume 100, Issue 19, Pages 5506 - 5513 (Article) 5. Saule Kudubayeva, Nurzada Amangeldy, Ainur Sundetbayeva, Assiya Sarinova. The use of correlation analysis in the algorithm of dynamic gestures recognition in video sequence ACM International Conference Proceeding Series, 5th International Conference on Engineering and MIS, ICEMIS 2021, 6-8 июня 2019. Номер статьи 149162. ISBN: 978-145037212-1. DOI: 10.1145/3330431.33. 30439, Pages 1–11. (Conference Paper) 6. Bekmanova Gulmira, Nazyrova Aizhan, Amangeldy Nurzada, Sharipbay Altynbek, Kudubayeva Saule. A New Approach to Developing a Terminological Dictionary of School Subjects in the Kazakh Language Proceedings - 7th International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2022, 14-16 сентября 2022, Номер статьи 183844. ISBN:978-166540618-5. DOI: 10.1109/UBMK 55850.2022.9919581. (Conference Paper) Шетелдік ғылыми баспаларда 1 мақала жарияланды. 1. S. Kudubayeva, N. Amangeldy, А. Zakirova. Kazakh sign language recognition system based on the Bernsen method and morphological structuring. РЕЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ / SPEECH TECHNOLOG Y 1-2/2020. Қазақстан және шет елдердегі халықаралық конференциялар жинақтарында 4 мақала жарияланды: 1. S. Kudubayeva, N. Amangeldi, Kh. Kurmetbek, S. Amankeldy. Different Methods of General Recognition of Sign Language in Order to Solve the Problem of Recognizing the Kazakh Sign Language. VI Международная научно-практическая конференция «Европа и тюркский мир: наука, техника и технологии» в г. Бурса (Турция) 5-7 мая 2021 г. 2. Kudubayeva S, Amangeldy N. The use of correlation analysis in the algorithm of dynamic gestures recognition in video sequence. ICEMIS 2019 (The International Conference on Engineering & MIS 2019). L.N.Gumilyov Eurasian National University Astana, Kazakhstan. 3. Н. Амангельды, Ю.В. Крак, С.А. Кудубаева. Классификация форм демонстрации жестов на основе онтологической модели предметной области. 2020 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory ATIT / Kyiv / Ukraine 4. Amangeldy, N.; Kudubayeva, S.A.; Tursynova, N.A.; Baymakhanova, A.; Yerbolatova, A.; Abdieva, S. Comparative analysis on the form of demonstration words of kazakh sign language with other sign languages. TURKLANG 2022, 113. Авторлық құқықпен қорғалатын объектілерге құқықтардың мемлекеттік тізіліміне мәліметтер енгізу туралы куәлік: Система автоматического сурдоперевода Казахского Дактильного Алфавита. № 29937 «3» қараша 2022. АМАНГЕЛДІ НҰРЗАДА, Кудубаева Сауле Альжановна, Қурметбек Бекболат, Қуралов Серикбай Адамбайұлы Система автоматического сурдоперевода Казахского Жестового Языка. № 29874 «1» қараша 2022. АМАНГЕЛДІ НҰРЗАДА, Кудубаева Сауле Альжановна, Қурметбек Бекболат Интеллектуальная система анализа движения человека. № 38947 «7» қыркүйек 2023. АМАНГЕЛДІ НҰРЗАДА, Қурметбек Бекболат Интеллектуальная система преобразования жестов в текст. № 38966 от «8» қыркүйек 2023. АМАНГЕЛДІ НҰРЗАДА, Қурметбек Бекболат
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://youtu.be/IpYD8Xw5rvU
