Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Кадеркеева Зульфия Кенесовна «8D06102 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша «Оқыту және білімді бағалау интеллектуалдық жүйесін құру модельдері мен әдістері» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Жасанды интеллект технологиялары кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - орыс тілінде
Ресми рецензенттер:
Мұхиядин Айнұр Ұлықпанқызы - Esil University «Ақпараттық жүйелер және технологиялар» кафедрасының қауымдастырылған профессор м.а., философия докторы (PhD) (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Муратхан Райхан – Е.А. Бөкетов атындағы Қарағанды ұлттық зерттеу университетінің Қолданбалы математика және информатика кафедрасының қауымдастырылған профессоры, философия докторы (PhD) (Қарағанды қаласы, Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Гильмуллин Ринат Абрекұлы – физика-математика ғылымдарының кандидаты, Татарстан Республикасы Ғылым академиясының Қолданбалы семиотика институтының директоры (Қазан қаласы, Татарстан, Ресей).
Мамырбаев Өркен Жұмажанұлы – философия докторы (PhD), профессор, ҚР ҒЖБМ Ғылым комитетінің «Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институты» РМК ғылыми жұмыстар жөніндегі директор орынбасары (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Қайбасова Динара Жеңісбекқызы – философия докторы (PhD), Astana IT University Бағдарламалық инженерия мектебінің қауымдастырылған профессоры (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Бекманова Гульмира Тылеубердиевна, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Жасанды интеллект технологиялары» кафедрасының профессоры, т.ғ.к, PhD докторы. Екінші отандық ғылыми жетекшісі: Назырова Айжан Есболовна, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Жасанды интеллект технологиялары» кафедрасының доцент м.а. PhD докторы.
Марек Милош, PhD докторы, профессор, Люблин техникалық университеті, Компьютерлік ғылымдар факультеті. (Люблин, Польша).
Қорғау 2026 жылғы 3 шілде, сағат 10:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06102 – 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/meet/43632020081941?p=tcZzjn9vRt6pVyrIWf
Мекен-жайы: г. Астана, ул. Пушкина, 11, Учебный корпус № 2, аудитория № 222. г.
Аңдатпа (қаз.): АҢДАТПА «Оқыту және білімді бағалау интеллектуалдық жүйесін құру модельдері мен әдістері» атты диссертациялық жұмыс «8D06102 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін ұсынылған Диссертациялық зерттеудің мақсаты Цифрлық университет жағдайында білім алушылардың оқыту және білімін бағалаудың интеллектуалды жүйесін құруға арналған модельдер мен әдістерді әзірлеу. Зерттеу міндеттері Қазіргі заманғы интеллектуалды жүйелердегі білімді ұсыну модельдерін талдау; Білім беру бағдарламасы мысалында цифрлық университеттің оқу процесінің онтологиялық моделін әзірлеу; Оқу пәні және білім беру бағдарламасы бойынша білім алушылардың білімін бұлдыр (нечеткая) бағалау моделі мен әдісін әзірлеу; Оқу пәні және білім беру бағдарламасы бойынша білім алушылардың білімін статистикалық бағалау әдісін әзірлеу; Оқыту және білімді бағалаудың интеллектуалды жүйесінің архитектурасы мен бағдарламалық прототипін әзірлеу; Зерттеу әдістері Интеллектуалды оқыту жүйелері, онтологиялық модельдеу және білім алушылардың білімін бағалау әдістері бойынша ғылыми дереккөздерге талдау және синтез жүргізілді. Зерттеудің негізін білімді формализациялау, онтологиялық модельдеу және анық емес логика әдістері құрайды, олар білімді ұсыну модельдерін құруда, құзыреттіліктерді бағалауда және білім алушылардың оқу нәтижелерін талдауда қолданылды. Қосымша әдістер ретінде білім беру нәтижелерін болжауға арналған машиналық оқыту және предиктивті аналитика әдістері, сондай-ақ әзірленген модельдердің тұрақтылығы мен тиімділігін тексеруге арналған деректерді статистикалық өңдеу әдістері, соның ішінде ANOVA, Тьюки тесті, MAE және RMSE көрсеткіштері пайдаланылды. Қорғауға ұсынылатын негізгі ережелер (дәлелденген ғылыми гипотезалар және жаңа ғылыми нәтижелер) Цифрлық университеттің оқу процесінің онтологиялық моделі, пәндер, модульдер және білім беру бағдарламаларының құрылымын, сондай-ақ білім алушылардың үлгерім көрсеткіштерін формализациялауды қамтамасыз етеді және ұғымдар, құзыреттер мен оқу нәтижелері арасындағы өзара байланыстарды бірізді сипаттауға мүмкіндік береді. Оқу пәні және білім беру бағдарламасы бойынша білім алушылардың білімін бұлдыр бағалау моделі мен әдісі, білім алушылардың білім деңгейін динамикалық бағалауды және оқу нәтижелеріне қол жеткізуді талдауды қамтамасыз етеді. Зерттеудің негізгі нәтижелерінің сипаттамасы 1. Цифрлық университеттің оқу процесінің онтологиялық моделі әзірленді. Пәндер, модульдер және білім беру бағдарламаларының құрылымын, сондай-ақ білім алушылардың үлгерім көрсеткіштерін формализациялауды қамтамасыз ететін модель қалыптастырылды. Модель ұғымдар, құзыреттер және оқу нәтижелері арасындағы өзара байланыстарды бірізді сипаттауға мүмкіндік береді. 2. Білім алушылардың білімін бұлдыр бағалау моделі мен әдісі әзірленді. Оқу пәні және білім беру бағдарламасы бойынша білімді бағалауға арналған бұлдыр модельдер мен әдістер ұсынылды, олар білім алушылардың білім деңгейін динамикалық бағалауды және білім беру процесінің әртүрлі деңгейлерінде оқу нәтижелеріне қол жеткізуді талдауды қамтамасыз етеді. 3. Оқыту және білімді бағалаудың интеллектуалды жүйесінің архитектурасы әзірленді. Онтологиялық және бұлдыр модельдерді біріктіретін жүйе архитектурасы ұсынылды, ол білім беру деректерін талдау, білімді бағалау және шешім қабылдауды қолдау процестерін автоматтандыруды қамтамасыз етеді. 4. Әзірленген модельдер мен әдістердің практикалық маңыздылығы негізделді. Ұсынылған онтологиялық және бұлдыр модельдер, сондай-ақ интеллектуалды жүйе архитектурасы келесі мүмкіндіктерді қамтамасыз ететін қолданбалы бағдарламалық құрал құруға мүмкіндік беретіні көрсетілді: студенттердің білімдері мен құзыреттерін автоматтандырылған және объективті бағалау; дербестендірілген білім беру траекторияларын қалыптастыру; оқыту сапасын және білім беру процесінің тиімділігін арттыру. 5. Әзірленген шешімдер енгізуге жарамды. Олар оқытуды басқару жүйелеріне (LMS) енгізілуі мүмкін, сондай-ақ жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру ұйымдарында оқу нәтижелерін мониторингтеу, білім беру бағдарламаларын жаңғырту және цифрлық білім беру саласында басқарушылық шешімдерді қолдау үшін пайдаланылуы мүмкін. 6. Зерттеу әдістерінің кешені анықталып, іске асырылды. Жұмыста келесі әдістер қолданылды: интеллектуалды жүйелер және онтологиялық модельдеу бойынша ғылыми дереккөздерді талдау және синтездеу әдістері; білімді формализациялау және онтологияларды құру әдістері; білімді бағалау үшін семантикалық гиперграфтар мен бұлдыр логика; бейімделген оқыту үшін машиналық оқыту және болжамдық талдау әдістері; ұсынылған модельдерді валидациялаудың эксперименттік әдістері; деректерді өңдеудің статистикалық әдістері, соның ішінде ANOVA, Тьюки тесті, сондай-ақ MAE және RMSE метрикалары. Алынған нәтижелердің жаңалығы мен маңыздылығын негіздеу – цифрлық университеттің оқу процесінің онтологиялық моделін әзірлеуде, ол пәндер, модульдер және білім беру бағдарламалары құрылымын формализациялауды, сондай-ақ ұғымдар, құзыреттіліктер мен білім алушылардың оқу нәтижелері арасындағы өзара байланыстарды бірыңғай түрде ұсынуды қамтамасыз етеді; – оқу пәні мен білім беру бағдарламасы бойынша білім алушылардың білімдері мен құзыреттіліктерін анық емес бағалау моделін және әдісін әзірлеуде, олар құзыреттіліктердің қалыптасу деңгейін динамикалық бағалауды және оқу нәтижелеріне қол жеткізуді талдауды қамтамасыз етеді; – онтологиялық модельдерді, анық емес қорытындылау әдістерін және білім беру нәтижелерін интеллектуалды талдау механизмдерін біріктіруді қамтамасыз ететін интеллектуалды оқыту және білімді бағалау жүйесінің архитектурасын әзірлеуде. Ғылымды дамыту бағыттарына немесе мемлекеттік бағдарламаларға сәйкестігі Диссертациялық зерттеу Қазақстан Республикасындағы ғылымды дамыту, жоғары білім беру және цифрландырудың басым бағыттарына сәйкес келеді, олар жасанды интеллектті енгізуге, интеллектуалды технологияларды дамытуға және білім беру қызметтерінің сапасын арттыруға бағытталған. Зерттеу тақырыбы 2024 жылғы 1 шілдедегі № 103-VIII «Ғылым және технологиялық саясат туралы» Қазақстан Республикасының Заңының ережелерімен үйлеседі, онда елдің бәсекеге қабілеттілігін арттыруға бағытталған ғылыми зерттеулер мен технологиялық шешімдерді дамыту қажеттілігі айқындалған. Диссертация нәтижелері 2024–2029 жылдарға арналған Жасанды интеллектті дамыту тұжырымдамасының (Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 24 шілдедегі № 592 қаулысы) мақсаттары мен міндеттеріне сәйкес келеді, онда білім беруді қоса алғанда, әртүрлі салаларда ЖИ-технологияларды дамыту және енгізу қарастырылған. Сонымен қатар зерттеу 2023–2029 жылдарға арналған Цифрлық трансформация, ақпараттық-коммуникациялық технологиялар саласын дамыту және киберқауіпсіздік тұжырымдамасының (Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2023 жылғы 28 наурыздағы № 269 қаулысы) басымдықтарымен де үйлеседі, атап айтқанда цифрлық білім беру инфрақұрылымын қалыптастыру және интеллектуалды ақпараттық жүйелерді қолдану аясын кеңейту бағытында. Бұдан бөлек, диссертация 2023–2029 жылдарға арналған Жоғары білім және ғылымды дамыту тұжырымдамасының (Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2023 жылғы 28 наурыздағы № 248 қаулысы) ережелеріне сәйкес келеді, ол жоғары білімді жаңғыртуға, оқытудың инновациялық әдістерін дамытуға және білім беру процесіне цифрлық технологияларды енгізуге бағытталған. Сонымен қатар жұмыс Қазақстан Республикасы Президентінің Жолдауларында айқындалған стратегиялық бағдарлармен де үйлеседі, онда адами капиталды дамыту, цифрландыру және инновацияларды қолдау негізгі ұлттық басымдықтар ретінде белгіленген. Енгізу актісі Диссертациялық зерттеу Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі Ғылым комитетінің № BR28713531 «Жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру ұйымдарының SmartEDU интеллектуалды цифрлық жүйесі» жобасы аясында орындалды. Енгізу аясында келесілер пайдаланылды: білім алушылардың білімін интеллектуалды бағалаудың модельдері мен әдістері; оқыту және білімді бағалаудың интеллектуалды жүйесінің архитектурасы; оқу жетістіктерін талдауға арналған білім алушылардың білімін бағалау модулі. Зерттеу нәтижелерін енгізу білім беру сапасын арттыруға және білім алушылардың білімін бағалаудың объективтілігін қамтамасыз етуге ықпал етеді. Диссертациялық зерттеу нәтижелері практикалық маңызға ие және оларды жоғары оқу орындарында қолдануға болады.Авторлық куәліктер, патенттер Диссертациялық зерттеу аясында білім алушылардың кәсіби құзыреттерінің қалыптасу деңгейін бағалауға арналған интеллектуалды жүйе әзірленді. Аталған жүйе цифрлық білім беру ортасы жағдайында білім алушылардың оқу нәтижелерін автоматтандырылған талдауға бағытталған. Әзірленген жүйе білім беру деректерін интеллектуалды талдауды жүзеге асыруға, білім алушылардың кәсіби құзыреттерінің қалыптасу деңгейін анықтауға, сондай-ақ электрондық оқыту жүйесінде оқу нәтижелерінің сапасын мониторингтеу және бағалау процестерін қолдауға мүмкіндік береді. Әзірленген интеллектуалды жүйеге 2026 жылғы 13 қаңтардағы № 66239 «Білім алушылардың кәсіби құзыреттерінің қалыптасу деңгейін бағалаудың интеллектуалды жүйесі» атауымен ЭЕМ-ге арналған бағдарламалық өнімге авторлық құқық объектісін мемлекеттік тіркеу туралы куәлік алынды. Бағдарламаның авторлары: Кадеркеева Зульфия Кенесовна және Бекманова Гульмира Тылеубердиевна. Алынған куәлік әзірленген бағдарламалық қамтамасыз етудің түпнұсқалығын және оны білім беру ұйымдарында білім алушылардың оқу жетістіктерін талдау мен кәсіби құзыреттерінің қалыптасу деңгейін бағалау үшін практикалық қолдану мүмкіндігін растайды. Диссертациялық зерттеу Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым комитетінің гранттық қаржыландыруы шеңберінде № BR28713531 «Жоғары және жоғары оқу орнынан кейінгі білім беру ұйымдарының интеллектуалды цифрлық жүйесі SmartEDU» жобасы бойынша орындалды. Әрбір жарияланымды дайындаудағы ізденушінің үлесінің сипаттамасы Диссертациялық зерттеу нәтижелері бойынша бірлескен авторлықпен орындалған бірқатар ғылыми жұмыстар жарияланды. Кадеркеева З.К. ізденушінің әрбір жарияланымдағы үлесі 60%-дан 80%-ға дейінгі аралықты құрайды және теориялық қағидаларды, модельдер мен әдістерді әзірлеу, сондай-ақ оларды бағдарламалық іске асыру және нәтижелерді интерпретациялау жұмыстарын қамтиды. Web of Science және Scopus деректер базаларында индекстелетін халықаралық рецензияланатын ғылыми журналдардағы мақалалар 1. А. Barlybayev, Z. Kaderkeyeva, G. Bekmanova, A. Sharipbay, A. Omarbekova and S. Altynbek, "Intelligent System for Evaluating the Level of Formation of Professional Competencies of Students," IEEE Access, vol. 8, pp. 58829–58835, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2979277. Ізденушінің үлесі – 60 %. Ізденуші орындаған: құзыреттерді бағалаудың интеллектуалды жүйесінің тұжырымдамасын әзірлеу; құзыреттерді ұсыну моделін формализациялауға қатысу; білім алушылардың білімін бағалау тәсілдерін әзірлеу; ғылыми жарияланымды дайындауға қатысу. Халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференциялар материалдарындағы жарияланымдар 2. Bekmanova, G., Omarbekova, A., Kaderkeyeva, Z., Sharipbay, A. (2020). Model of Intelligent Massive Open Online Course Development. In: Gervasi, O., et al. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol. 12250. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58802-1_20. Ізденушінің үлесі – 60 %. Ізденуші орындаған: интеллектуалды онлайн-курс моделін әзірлеуге қатысу; электрондық оқыту архитектурасын талдау; білім беру контентінің құрылымын формализациялау; мақаланы дайындауға қатысу. 3. Zulfiya, K., Gulmira, B., Altynbek, S., & Assel, O. (2019, December). A model and a method for assessing students' competencies in e-learning system. In Proceedings of the Second International Conference on Data Science, E-Learning and Information Systems (pp. 1–5). Ізденушінің үлесі – 60 %. Ізденуші орындаған: құзыреттерді бағалау моделін әзірлеуге қатысу; e-learning жүйелеріндегі білімді бағалау әдістерін формализациялау; білім беру деректерін өңдеу әдістерін талдау; жарияланымды дайындауға қатысу. Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім сапасын қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми басылымдардағы жарияланымдар 4. Кадеркеева, З.К., Разахова, Б.Ш., Бекманова, Г.Т., Назырова, А.Е., Жасузакова, М.Ж., 2025. Q-BILIM: AN INTELLIGENT SYSTEM FOR ASSESSING LEARNING OUTCOMES BASED ON COMPETENCIES. Academic Scientific Journal of Computer Science, (4), 171–183. Ізденушінің үлесі – 80 %. Ізденуші орындаған: оқу нәтижелерін бағалаудың интеллектуалды жүйесін әзірлеуге қатысу; құзыреттер моделінің элементтерін әзірлеу; білім беру деректерін талдау алгоритмдеріне қатысу; мақаланың мәтіндік бөлігін дайындау. 5. Kaderkeyeva, Z.K., Omarbekova, A., Milosz, M., Bigaliyeva, Z., & Baiturganova, V. (2025). Using Artificial Intelligence to Adapt Students' Learning Trajectories. Шәкәрім университетінің хабаршысы. Техникалық ғылымдар сериясы, (4), 65–72. Ізденушінің үлесі – 70 %. Ізденуші орындаған: оқу траекторияларын бейімдеу тәсілдерін әзірлеу; бейімделген оқыту модельдерін формализациялауға қатысу; оқытуды интеллектуалды қолдау әдістерін талдау; жарияланымды дайындауға қатысу. 6. Kaderkeyeva, Z.K., Nazyrova, A.E., Bekmanova, G.T., Tuleshov, Y., & Zhamuratova, M.M. (2025). Digital Education and Academic Excellence of Students: Development of Education Between Levels. Шәкәрім университетінің хабаршысы. Техникалық ғылымдар сериясы, (4), 81–88. Ізденушінің үлесі – 70 %. Ізденуші орындаған: цифрлық білім беру жүйелерін талдауға қатысу; цифрландырудың білім сапасына әсерін зерттеу; академиялық үлгерімді бағалау тәсілдерін формализациялауға қатысу; мақаланың жекелеген бөлімдерін дайындау. Ізденушінің жарияланған жұмыстардағы үлесі Осылайша, ізденушінің барлық жарияланымдардағы үлесі білім алушылардың білімін интеллектуалды бағалаудың модельдері мен әдістерін әзірлеу және дамытуда, оның ішінде онтологиялық модельдеу, бұлдыр логика әдістері және білім беру деректерін талдау алгоритмдерін қолдануда көрініс табады, бұл диссертациялық зерттеудің тақырыбы мен нәтижелеріне толық сәйкес келеді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://youtu.be/xmlHZj5EjIs?si=FKILQbULdTGgzHz6
