Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Орынбаева Айнур Сериковна «8D01511 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша «Медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Информатика кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Хамзина Ботагоз Еркеновна– педагогика ғылымдарының докторы, доцент, С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті, «Физика және химия» кафедрасының профессор міндетін атқарушы (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Исабаева Даража Нагашыбаевна – педагогика ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Алматы менеджмент университеті, Онлайн білім беру басқармасының директоры (Алматы қаласы, Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Аламинов Муратбай Хайтбаевич – (Alaminov Muratbay Haitbayevich) философия докторы (PhD), Ажинияз атындағы Нукус мемлекеттік педагогикалық институтының «Нақты ғылымдар» факультеті, «Цифрлық технологиялар, информатика және робототехника» кафедрасының ф-м.ғ.к., доцент (Нукус қаласы, Өзбекстан Республикасы);
Мнайдарова Светлана Сейтжановна (Mnaidarova Svetlana Seitzhanovna) –педагогика ғылымдарының кандидаты, философия докторы (PhD), «Назарбаев Зияткерлік мектептері» дербес білім беру ұйымы, «Педагогикалық шеберлік орталығы» жекеменшік мекемесінің Қосымша кәсіптік білім беру бөлімінің аға менеджері (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Жабаев Ермахан Хурышович (Zhabayev Yermakhan Huryshovich) философия докторы (PhD), Астана Халықаралық университеті, Педагогикалық институтының қауымдастырылған профессоры (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Шындалиев Нуржан Тажибаевич - педагогика ғылымдарының кандиданты, Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, «Информатика» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы)
Аhmet Sakir Dokiz - философия докторы (PhD), Нийде Омер Халисдемир университеті, «Компьютерлік инженерия» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (Нийде қаласы, Түркия Республикасы)
Қорғау 2026 жылғы 5 маусым, сағат 14:00 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 отырысы аралас (оффлайн және онлайн) форматта өткізіледі.
Сілтемесі: https://surl.li/yoenix
Мекен-жайы: Астана қ., Қ. Сәтбаев көшесі, 2, № 302 ауд.
Аңдатпа (қаз.): Зерттеудің өзектілігі. Қоғамды цифрландыру және ақпараттық жүйелердің жаһандық интеграциясы жоғары білім беру үшін жаңа мүмкіндіктерді ұсынады. Ақпараттық-коммуникациялық технологияларды білім беру ортасында қолдану жоғары оқу орындарының бәсекеге қабілеттілігін қамтамасыз ету, мамандарды даярлау сапасын арттыру және еңбек нарығының талаптарына сәйкестігі үшін қажетті шартқа айналды. Бүгінгі таңда информатика және ақпараттық-коммуникациялық технологиялар қоғамның кез-келген саласын өзгертіп қана қоймайды, сонымен қатар оған жаңа мүмкіндіктер мен даму бағыттарын ұсынады. Медицина мен денсаулық сақтауды дамытудың қазіргі жағдайында деректерді өңдеудің статистикалық әдістерін қолдану медицина мамандарының жоғары сапалы білімі мен практикалық қызметін қамтамасыз ету үшін маңызды бола түсуде. Медициналық жоғары оқу орындарында қолданылатын дәстүрлі статистикалық әдістер іргелі болып қалса да, жетілдіруді және заманауи технологиялар ұсынатын жаңа сын-қатерлер мен мүмкіндіктерге бейімделуді талап етеді. Медициналық жоғары оқу орындарында машиналық оқыту әдістерімен деректерді өңдеудің статистикалық әдістерін жетілдірудің өзектілігі медициналық білім мен практиканың сапасын арттыру, диагностика мен емдеуді жақсарту, сондай-ақ дербестендірілген және қоғамдық медицина міндеттерін тиімді шешу. Медициналық жоғары оқу орындарының білім беру бағдарламалары мен зерттеу қызметіне машиналық оқыту интеграциясы қоғамның денсаулығы мен әл-ауқатын жақсарту үшін заманауи технологияларды тиімді пайдалана алатын жоғары білікті мамандарды даярлауға ықпал етеді. Қазақстан Республикасының президенті Қасым-Жомарт Тоқаев 2020 жылы 1 қыркүйектегі Халыққа жолдауында «Денсаулық сақтау жүйесін дамыту-Қазақстанның мемлекеттік саясатының басымдықтарының бірі. Біз әлемдік стандарттарға сәйкес келетін жоғары білікті медицина қызметкерлерін даярлау үшін жағдай жасауымыз керек. Біздің медициналық мекемелеріміз заманауи жабдықтармен және технологиялармен жабдықталуы керек, ал дәрігерлер мен медициналық қызметкерлер үздіксіз біліктілік пен кәсіби өсу мүмкіндігіне ие болуы керек», - деп атап өткен [1]. Ал, мұндай мәселелерді дамыту үшін кәсіби шыңдалған, білім берудің жүйесінің модернизациясына бейімделген жоғары білімді медицина мамандары қажет. Біздің зерттеу жұмысымыздың мақсаты болып отырған медициналық жоғары оқу орнында болашақ медицина білім алушыларына деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру болып табылады. Медициналық жоғары оқу орындарында білім алушыларда статистикалық әдістердің машиналық оқытумен жеткілікті зерттелмеуіне байланысты және оқытуға қажетті шарттардың іске асырылмауы арасында қарама-қайшылықтың бар екендігі анықталды. Бұл қарама-қайшылықтарды шешу мақсатында медициналық жоғарғы оқу орындарында машиналық оқытуды енгізе отырып, даярлаудың мәселесін көрсетіп берді. Осы ретте болашақ медицина мамандарының деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру бойынша мәселелері өзекті зерттеу болып табылады. Мәселенің өзектілігі зерттеу тақырыбын келесідей айқындауға мүмкіндік берді: «Медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру». Зерттеудің нысаны: медициналық жоғары оқу орындарындағы оқу процесі. Зерттеудің пәні: медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру процесі. Зерттеудің мақсаты: медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді оқу процесінде жүзеге асыру. Зерттеудің болжамы: егер оқу процесінде медицина мамандарына деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдірілсе онда білім алушылар медициналық зерттеулер бойынша сапалы және тиімді нәтижелерге қол жеткізеді, өйткені машиналық оқыту үлкен көлемдегі деректерді жылдам анықтауға және оқу процесінде қолдануға мүмкіндік береді. Зерттеудің міндеттері: – медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың ғылыми-теориялық негіздерін анықтау; – жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді жүзеге асырудың оқу-әдістемелік негіздерін дайындау; – статистикалық және машиналық оқыту әдістерін интеграциялау арқылы медициналық деректерді өңдеу әдістерін анықтау; – медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруде қолданылатын ақпараттық білім беру жүйесін әзірлеу; – медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарын жүргізу және тиімділігін дәлелдеу. Зерттеудің жетекші идеясы: медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеудің статистикалық әдістерін жетілдіру медициналық деректерді талдаудың дәлдігін, тиімділігі мен сенімділігін арттыру үшін машиналық оқытудың заманауи әдістерін статистикалық әдістермен интеграциялаудан тұрады. Деректерді статистикалық өңдеу процесіне машиналық оқытуды енгізіп, оңтайландыру және бейімдеп оқыту элементтерін тереңірек түсінуге мүмкіндік береді. Зерттеу жұмысының әдіснамалық және теориялық негіздері: Зерттеу заманауи педагогика тұжырымдамасы мен бағдарламасына, машиналық оқыту әдістеріне және цифрлық білім беру принциптеріне негізделген. Машиналық оқыту әдістерін медициналық деректерді өңдеу мен талдаудың статистикалық әдістерімен интеграциялау болып табылады. Бұл білім беру жүйесін ақпараттандыру, медициналық жоғары оқу орындарында оқыту және білім беру процесін ұйымдастыру теориясы мен тәжірибесі, деректерді өңдеудің дәлдігін, сенімділігі мен тиімділігін арттыру қажеттілігіне байланысты технологиялар негіздері. Деректерді жинау, әдебиеттерді талдау, экспериментке сауалнама мен тестілеу әдістеріне, педагогикалық модельге байланысты нәтижелілігін бағалау үшін деректерді статистикалық өңдеуге сүйенеді. Зерттеудің көздері: Қазақстан Республикасының «Білім туралы» Заңы, «Педагог» кәсіби стандартының «Педагог. ЖОО оқытушысы» мамандық карточкасы, ««Білімді ұлт» сапалы білім беру» ұлттық жобасы, Жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім берудің мемлекеттік жалпыға міндетті стандарттарын бекіту туралы 2022 жылғы 20 шілдедегі №2 бұйрығы, Қазақстан Республикасының 2023-2029 жылдарға арналған жоғары білім мен ғылымды дамыту тұжырымдамасы. Зерттеудің әдістері: - теориялық - зерттеудің проблемасы бойынша ғылыми-педагогикалық, әдістемелік және арнайы әдебиеттерді, ақпараттық ресурстарды зерттеу, саралау және талдау; жалпы кәсіптік және арнайы пәндер бойынша білім бағдарламалары мен оқу-әдістемелік құралдарын зерттеу; - эмпирикалық - эксперименттік жұмыстардың негіздерін анықтау, сауалнамалар жүргізу, нәтижелерін саралау, қорытындылау; білім алушылардың құзіреттіліктерін арттыру; - статистикалық - машиналық оқытудың медициналық жоғары оқу орынында қолдану тиімділігін тексеру мақсатында тәжірибелік-эксперименттік жұмыстар жүргізу және математикалық статистикалық әдістерді қолдана отырып нәтижелерін талдау. Зерттеудің базасы: «Астана медицина университеті» КеАҚ, С. Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ұлттық медицина университеті. Зерттеудің кезеңдері. Алғашқы анықтаушы кезеңде (2021-2022 оқу жылы) зерттеудің мақсаты, міндеттері, болжамы анықталды, тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарды өткізу базалары анықталды, арнайы курстың жұмыстық оқу бағдарламасының мазмұны құрастырылды, зерттеу проблемасы бойынша сауалнама сұрақтары құрастырылды, қойылған міндеттерге қатысты ғылыми-әдістемелік және педагогикалық әдебиеттерге, интернет ресурстарға талдаулар жасалды медициналық деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруге бағытталған оқу-ақпараттық ортаның құрылымы сараланды. Екінші қалыптастырушы кезеңде (2022-2023 оқу жылы, 2023-2024 оқу жылының бірінші жарты жылдығы) және білім алушылардың білімін жетілдірудің, жаңа білігі мен дағдысын қалыптастырудың компоненттері мен критерийлері анықталды, білім алушылардың медициналық деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру бойынша педагогикалық тәжірибелік-эксперименттік жұмыстар жүргізілді, деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді оқытудың оқу-ақпараттық ортасын құруға қатысты заманауи әдістер қарастырылып, олардың негізінде оқытудың оқу-ақпараттық ортасы жасалды. Үшінші қорытынды кезеңде (2023-2025 оқу жылында) тәжірибелік-эксперименттік жұмыстардың нәтижелері жан-жақты талданып, жалпыланды және жүйеленді. Зерттеу барысында алынған деректерге кешенді математикалық-статистикалық өңдеу жүргізіліп, машиналық оқыту алгоритмдерін қолданудың тиімділігі нақты дәлелдермен негізделді және нәтижелердің статистикалық маңыздылығы расталды. Тұжырымдалған қорытындылар мен әдістемелік нұсқаулар сараланып, зерттеу нәтижелері тиісті деңгейде ұсынылды. Зерттеу жұмысының мазмұны белгіленген құрылымдық талаптарға сәйкес толық рәсімделді. Зерттеудің ғылыми жаңалығы мен теориялық маңыздылығы: - медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың ғылыми-теориялық негіздері ғылыми-әдістемелік әдебиеттерге, ақпараттық ресурстарға талдаулар жасау негізінде зерттеудің мәселесі ашылып, моделі құрастырылды; – жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді жүзеге асырудың оқу-әдістемелік негіздері жаңа «Медицинадағы машиналық оқыту» пәнінің білім бағдарламаларына енгізілуімен, курстың оқу жұмыс бағдарламасының (syllabus), оқу-әдістемелік кешенінің жасалуымен және оқу құралының дайындалуымен негізделді; – статистикалық (таңдама, топтарды салыстыру) және машиналық оқыту әдістерін (регрессия, классификациялау, кластерлеу) интеграциялау арқылы үлкен көлемді медициналық деректерді өңдеу жүзеге асырылды; – медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруде қолданылатын, жасанды интеллекттің көмегімен тапсырманы, тест сұрақтарын автоматты түрде ұсынатын, білім алушылардың орындаған тапсырмаларын және тест сұрақтарының нәтижелерін өңдейтін «ML_EDU_Stat.kz» ақпараттық білім беру жүйесі әзірленді; – медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарының тиімділігі және оң нәтижелері анықталды. Зерттеудің практикалық маңыздылығы: 1. Астана медицина университетінің білім бағдарламаларының бакалавриат деңгейі бойынша 3 курс білім алушылары үшін «Медицинадағы машиналық оқыту» курсының оқу-әдістемелік қамтама дайындалды. 2. «Медицинадағы машиналық оқыту» курсының практикалық бағытталған тапсырмалар мазмұны әзірленді және енгізілді. 3. С.Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ұлттық университетінің «6В10125 - Педиатрия», «6В10123 - Медицина» - білім беру бағдарламасының білім алушылар үшін «Биостатистика негіздері» пәніне заманауи тақырыптармен толықтырылар енгізілді. 4. «Медициналық деректерді өңдеуде машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану мүмкіндіктері» атты оқу құралының мазмұны негізделіп, баспадан шығарылды, 2024 ж. 5. «Медицинадағы машиналық оқыту» курсының: ақпараттық білім беру жүйесі (ML_EDU_Stat.kz) әзірленді. Зерттеудің ғылыми нәтижелерінің дәлдігі мен негізділігі: медициналық зерттеулер мен білім беруде машиналық оқыту мен статистикалық әдістерді қолданудың ғылыми жарияланымдар мен озық тәжірибесін терең талдаумен, бірнеше медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру оқу курсын эксперименттік енгізумен, деректерді бағалау және түсіндіру үшін машиналық оқытудың заманауи бағдарламалық пакеттері мен құралдары (Python, R) пайдаланумен, зерттеу болжамының тәжірибелік-эксперименттік жұмыс нәтижелерінің дәлелденуімен анықталады. Қорғауға ұсынылатын негізгі қағидалары: 1. Медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың ғылыми-теориялық негіздері: 1.1 С.Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ұлттық университетінің және Астана медицина университетінің «Биостатистика» пәнінің мазмұнына талдаулар жасау негізінде білім алушылардың зерттеу пәні бойынша білімдерін арттыру, жаңа білік пен дағдыларын қалыптастырудың компоненттері, критерийлері анықталып, дәстүрлі әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдірілді. теориялық негіздері. 1.2 Медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың мақсаттық, мазмұндық және ұйымдастырушылық компоненттерден тұратын моделі. 2 . Жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді жүзеге асырудың оқу-әдістемелік негіздері: 2.1 «6В10123-Медицина» және «6В10125-Педиатрия» білім беру бағдарламаларының 3 курс білім алушыларына «Медицинадағы машиналық оқыту» пәнінің енгізілуі. 2.2 Зерттеу пәні бойынша білім алушылардың білімін жетілдіру мен жаңа білік пен дағдыларын қалыптастыру негізінде курстың оқу жұмыс бағдарламасының (syllabus), оқу-әдістемелік кешенінің және оқу құралының дайындалуымен негізделуі. 3. Гибридті-интеграциялық әдіс: таңдама, топтарды салыстыру статистикалық және регрессия, классификациялау, кластерлеу машиналық оқыту әдістерін интеграциялау арқылы үлкен көлемді медициналық деректерді өңдеудің оқу процесінде жүзеге асырылуы. 3.1 Машиналық оқыту әдістерін интеграциялау арқылы үлкен көлемді медициналық деректерді өңдеп оқу процесінде оңтайландыру және бейімдеп оқыту элементтерін енгізу. 3.2 Деректерді өңдеу нәтижелерін интеллектуалды талдау, визуализациялау және білім алушылардың оқу жетістіктеріне қарай жекелендірілген кері байланыс беру арқылы оқу процесінің тиімділігін арттыру. 4. Медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруде қолданылатын «ML_EDU_Stat.kz» ақпараттық білім беру жүйесінің жүзеге асырылуы: 4.1 Даралап оқыту әдістері негізінде дәстүрлі тапсырмалар мен жасанды интеллект арқылы генерацияланатын тест сұрақтарын автоматты түрде ұсыну функциясының ұйымдастырылуы. 4.2 Интеллектуалды бағалау әдісі негізінде білім алушылардың орындаған тапсырмаларын жасанды интеллект арқылы бағалау және нәтижелерін өңдеу функциясының жүзеге асырылуы 5. Медициналық жоғары оқу орындарының оқу процесінде деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіруді қолданудың тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарының тиімділігі және қойылған болжамның дұрыстығы. Зерттеудің нәтижелерін сынақтан өткізу және ендіру. Зерттеу жұмысы барысында «Астана медицина университеті» КеАҚ бойынша 6B10124 - «Стоматология», 6B10123 - «Медицина» және 6В10125 -Педиатрия білім беру бағдарламалары және С.Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ұлттық медицина университетінде 6B10124 - «Стоматология», 6B10123 - «Медицина» және 6В10125 - Педиатрия білім беру бағдарламаларының білім алушылары тәжірибелік-эксперименттік жұмыстарға қатыстырылды. Эксперимент нәтижесінде «Биостатистика негіздері» курсының мазмұнына толықтырулар енгізілді және тәжірибелік-эксперименттік жұмыстардың жүргізілгенін растайтын анықтама ұсынылды. Зерттеу нәтижелерінің дәлелдігі мен негізділігі медициналық зерттеулер мен білім беруде машиналық оқыту мен статистикалық әдістерді қолданудың ғылыми әдебиеті мен озық тәжірибесін терең талдаумен, медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде статистикалық әдістерді машиналық оқыту әдістерімен жетілдіру оқу курсын эксперименттік енгізумен, деректерді бағалау және түсіндіру үшін машиналық оқытудың заманауи бағдарламалық пакеттері мен құралдары (Python, R) пайдаланумен, зерттеу болжамының тәжірибелік-эксперименттік жұмыс нәтижелерінің дәлелденуімен анықталады. Зерттеу нәтижелерінің талқылануы және жүзеге асырылуы: Зерттеу нәтижелері 10 ғылыми еңбектер жинақтарында жарық көрді. Scopus базасындағы журналдарда 2 мақала: 1. Improving statistical methods of data processing in medical universities using machine learning // World Transactions on Engineering and Technology Education. - 2023. - Т. 21, №1. - С. 58-63. 2. Improving data processing in medical education through machine learning // Cardiovascular Therapy and Prevention. - 2025. - Т. 24, №2S. - С. 16-24. Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынатын ғылыми басылымдарында 1 мақала: 1. Машиналық оқытуда python бағдарламасының мүмкіндіктері // Вестник НАН РК. – 2022. - №5. - С. 150-160. Халықаралық және Республикалық конференцияларда 3 мақала: 1. Медицинада блокчейн технологияларының мүмкіндіктері // 17-й международной научной конференции студентов и молодых ученых «Ǵylym Jáne Bilim» (Астана: НАО ЕНУ, 2022. - С. 750-754). 2. Медицинада машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану // Медицина және медициналық білім берудегі ақпараттық технологиялар және аналитика: инновациялар мен перспективалар (Астана: НАО МУА, 2024. - С. 40-42). 3. Медициналық жоғары оқу орындарында деректерді өңдеуде машиналық оқытудың әдістері // Денсаулық сақтау мен білім берудегі цифрлық технологиялар және аналитика: инновациялар мен перспективалар (Астана: НАО МУА, 2025. - С. 16-17). Оқу құралы 1. Медициналық деректерді өңдеуде машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану мүмкіндіктері (Астана: "Aktaulova's" ЖШС, 2024. – 190 с.) Авторлық құқықпен қорғалатын объектілерге құқықтардың мемлекеттік тізімге деректерді енгізу туралы куәліктер: 1. Медициналық деректерді өңдеуде машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану мүмкіндіктері (2024 жылғы «16» тамыз №49069). 2. «Медицинадағы машиналық оқытуға арналған лабораториялық жұмыс: Python программалау тілі мен оның кітапханаларын қолдану (2025 жылғы «1» сәуір №56289). 3. Медициналық жоғары оқу орындарында машиналық оқыту платформасы «ML_EDU_Stat.kz» (2026 жылғы «4» наурыз №68264). Диссертация құрылымы келесідей бөлімдерден тұрады. Кіріспе, үш бөлім, пайдаланылған әдебиеттер тізімі және қосымшалар.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=3LQQPhJDSBg
