Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Мұхиядин Айнұр Ұлықпанқызы «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «COVID-19 бойынша жаһандық деректер негізінде әлеуметтік институттардың пандемия кезіндегі әрекет моделін құру» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Садирмекова Жанна Бакирбаевна – философия докторы (PhD), М.Х.Дулати атындағы Тараз өңірлік университетінің қауымдастырылған профессоры (Тараз қаласы, Қазақстан Республикасы);
Кайбасова Динара Женисбековна – философия докторы (PhD), Астана IT университетінің «Компьютерлік инженерия» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы, профессор, Ақпараттық және есептеу технологиялары Федералды ғылыми орталығының жетекші ғылыми қызметкері (Новосібір қаласы, Ресей Федерациясы);
Еділхан Дидар – философия докторы (PhD), Smart City басшысы, қауымдастырылған профессор (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы);
Еримбетова Айгерим Сембековна – философия докторы (PhD), техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институтының жетекші ғылыми қызметкері (Алматы қаласы, Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Мукашева Манаргуль Умирзаковна – п.ғ.к., профессор, Ы.Алтынсарин атындағы Ұлттық білім академиясы, Білім беруді цифрландыруды дамыту орталығының жетекші ғылыми қызметкері (Астана қаласы, Қазақстан Республикасы);
Моисеева Людмила Владимировна – п.ғ.д., профессор, Урал мемлекеттік педагогикалық университеті (Екатеринбург қаласы, Ресей Федерациясы).
Қорғау 2025 жылғы 3 сәуір, сағат 10:00-де Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі аралас форматта (оффлайн және онлайн) өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://surl.li/tazpox
Мекен-жайы: Астана қ., Қ.Сатпаев көшесі, 2, ауд. 302
Аңдатпа (қаз.): Мұхиядин Айнұр Ұлықпанқызының 8D06103 – «Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «COVID-19 бойынша жаһандық деректер негізінде әлеуметтік институттардың пандемия кезіндегі әрекет моделін құру» диссертациялық жұмысы Зерттеу тақырыбының өзектілігі. COVID-19 пандемиясы дағдарыстардың қоғамдық өмірдің әртүрлі аспектілеріне, соның ішінде білім беру, денсаулық сақтау және әлеуметтік институттардың әрекеттеріне әсерін түсіну және бағалау үшін жаһандық деректерді пайдаланудың маңыздылығын көрсетті. Қазақстанда, көптеген басқа елдердегідей, үлкен деректерді өңдеу және талдау үшін құралдар мен әдіснамалар жетіспейді. Пандемия кезінде жиналған деректердің айтарлықтай көлеміне қарамастан, Қазақстандағы қолданыстағы құралдар мен әдістер көбінесе осы деректерді толыққанды талдау және пайдалану үшін жеткіліксіз болып табылады. Бұл процестерді терең түсіну және ағымдағы қиындықтарға жауап берудің тиімді стратегияларын әзірлеу мүмкіндігін шектейді. Әлеуметтік сауалнамалар және жаһандық деректердің басқа түрлері әлеуметтік институттардың жағдайы және олардың пандемияға реакциясы туралы ақпарат жинауда шешуші рөл атқарады. Олар пандемияның әртүрлі популяцияларға әсерін талдауға және бағалауға бірегей мүмкіндіктер береді. Алайда, бұл деректерді толық пайдалану үшін үлкен деректерді өңдеу мен талдаудың заманауи әдістерін қолдану қажет. Сонымен қатар, пандемия жаһандық дағдарыстар жағдайында білім беру процестерін басқарудың жаңа тәсілдері мен стратегияларын әзірлеу қажеттілігін анықтады. Қашықтықтан оқыту білім беру процесінің ажырамас бөлігіне айналды және оның сапасы мониторинг пен талдау үшін деректерді тиімді пайдалануға тікелей байланысты. Машиналық оқыту және үлкен деректерді талдау әдістерін қолдану Қашықтықтан оқыту сапасын айтарлықтай жақсартады және білім беру жүйелерінің болашақ қиындықтарға бейімделуін арттырады. Сондай-ақ, деректерді талдаудың заманауи технологиялары мен әдістерін әлеуметтік зерттеулерге біріктіру дәлірек және сенімді нәтижелерге қол жеткізуге ғана емес, сонымен қатар ғылыми базаның дамуына және зерттеу нәтижелеріне деген сенім деңгейінің артуына ықпал ететінін атап өткен жөн. Бұл, әсіресе, дағдарыс жағдайында дәл және уақтылы ақпарат стратегиялық шешімдер қабылдауда және пандемияны азайту шараларын әзірлеуде шешуші рөл атқаруы мүмкін. Диссертациялық зерттеудің мақсаты және ғылыми нәтижелері. Зерттеудің мақсаты – әлеуметтік сауалнама деректері мен басқа дереккөздерге негізделген қашықтықтан оқыту сапасын бағалау үшін гибридті Машиналық оқыту моделін әзірлеу және енгізу. Бұл модель үлкен деректерді талдауды оңтайландыруға және дағдарыс жағдайында білім беру процестерін басқаруды жақсартуға бағытталған, бұл білім берудің сапасы мен қолжетімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл мақсат зерттеуді сәтті орындауға және қойылған ғылыми нәтижелерге қол жеткізуге негіз болатын келесі негізгі міндеттерді анықтауға және тұжырымдауға негіз болды: ˗ эпидемиологиялық және стихиялық факторлардың оқушылардың өмірлік құндылықтары мен әрекетіне әсерін зерттеу, сондай-ақ қашықтықтан оқыту кезінде мектептер мен оқушылардың әрекеті бойынша деректердің аумақтық таралуын талдау; ˗ әлеуметтік институттардың әрекеттерін зерттеуде қолданылатын деректерді жинау және өңдеу әдістерінің тиімділігін бағалау және осы институттардың әрекеттерін зерттеу мақсатында деректерге статистикалық талдау жүргізу моделін әзірлеу; ˗ қашықтықтан оқыту сапасын бағалау үшін машиналық оқытудың гибридті моделін құру және енгізу, сондай-ақ білім беру сапасына байланысты сауалнама нәтижелерін беру процесін автоматтандыру. Ғылыми жаңалығы: Зерттеу барысында алынған нәтижелерінің ғылыми жаңалығы мыналарда: 1. Covid-19 пандемиясының оқушылардың өмірлік құндылықтары мен әрекетіне әсерін кешенді талдау, сондай-ақ деректердің мектептер бойынша аумақтық бөлінуін бағалау жүргізілді. 2. Әлеуметтік институттардың әрекеттерін зерттеуге бағытталған сауалнамалық деректерді талдауға арналған модель жасалды. Процесс сауалнамаларды талдауды, деректерді қалыптастыру мен жинауды, оларды кейіннен өңдеуді және нәтижелерді визуализациялауды қамтиды, бұл білім беру ұйымдарындағы өзгерістерді түсінуді жеңілдетеді. 3. Пандемияның білім беру процестеріне әсерін терең талдауға және оқыту әдістерін бейімдеуге мүмкіндік беретін статистикалық талдау әдістері (PCA), мәтінді өңдеу әдістері (TF-IDF, Word2Vec) біріктіретін қашықтықтан оқыту сапасын бағалауға арналған гибридті модель әзірленді. Диссертациялық жұмыстың зерттеу объектісі – қашықтықтан оқыту сапасы мен жаһандық дағдарыс жағдайындағы әлеуметтік институттардың әрекеттерін талдау үшін қолданылатын ақпараттық жүйелер мен деректерді өңдеу алгоритмдері. Диссертациялық жұмыстың зерттеу пәні – қашықтықтан оқыту сапасын бағалауға және әлеуметтік институттардың әрекеттерін бақылауға байланысты үлкен деректерді талдау үшін машиналық оқыту әдістері мен модельдерін қолдану әдістемесі болып табылады.Зерттеу әдістемесі мен әдістері. Зерттеу әдістері. Әдістеменің негізі студенттердің үлгерімін болжау және білім беру жүйелерінің тиімділігін бағалау үшін машиналық оқытудың заманауи алгоритмдері мен үлкен деректерді талдау әдістерін қолдану болып табылады. Зерттеуде келесі әдістер қолданылады: 1. Кездейсоқ ормандар, бұлыңғыр логика, k-орташа кластерлеу, аңғал Байес тәсілі, шешім ағаштары, тірек векторлық машиналар, жасанды нейрондық желілер және k-жақын көршілер алгоритмі сияқты әртүрлі жіктеу және регрессия әдістерін қосу. Бұл әдістер деректерді терең талдауға және оқудың әртүрлі сипаттамалары мен нәтижелеріне негізделген студенттердің академиялық сәтсіздік қаупі туралы нақты болжамдар жасауға мүмкіндік береді. 2. Болжамдардың дәлдігі мен сенімділігін жақсарту үшін бірнеше Машиналық оқыту алгоритмдерінің болжамдарын біріктіретін ансамбльдік әдістерді қолдану. Бұл тәсіл жеке алгоритмдердің шектеулерін жеңуге көмектеседі және жалпыланған және сенімді нәтижелерге қол жеткізеді. 3. Синхронды және асинхронды оқыту журналдарын қоса алғанда, үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және талдау әдістерін қолдану. Бұл білім беру жүйелерінің үлгерімі мен тиімділігін кешенді бағалау үшін маңызды болып табылатын әртүрлі көздер мен үлгілерден жиналған деректердің кең ауқымын ескеруге мүмкіндік береді. 4. Деректердің маңыздылығы мен сенімділігін бағалау, сондай-ақ гипотезаларды тексеру және ұсынылған модельдер мен алгоритмдердің тиімділігін бағалау үшін статистикалық әдістерді қолдану. 5. Талдау нәтижелері мен болжамдарын көрнекі түрде көрсету үшін деректерді визуализациялау құралдарын қолдану, бұл деректерді жақсы түсінуге және түсіндіруге ықпал етеді. Бұл әдістеме мектеп оқушыларының әрекеттері мен білім беру процестерінің тиімділігі туралы жан-жақты зерттеулер жүргізуге, сондай-ақ объективті және сандық мәліметтер негізінде білім беру жүйелерін жақсарту бойынша ұсыныстар жасауға мүмкіндік береді. Зерттеудің теориялық маңыздылығы COVID-19 пандемиясы жағдайында білім беру процестерін талдау мен болжаудың жаңа тәсілдерін әзірлеу және негіздеу болып табылады. Жұмыста статистикалық талдау әдістері (PCA), мәтінді өңдеу әдістері (TF-IDF, Word2Vec) және машиналық оқыту алгоритмдерін қамтитын интегралды тәсіл қолданылады. Бұл әдістер деректерді терең түсінуге және білім беру процестеріне әсер ететін негізгі факторларды анықтауға ықпал ететін нәтижелердің жоғары дәлдігі мен сенімділігін қамтамасыз етеді. Зерттеудің практикалық маңыздылығы қашықтықтан оқыту сапасы туралы деректерді жинау және талдау үшін автоматтандырылған ақпараттық жүйені әзірлеу және енгізу арқылы расталады. Бұл жүйе сауалнама нәтижелерін беру процесін автоматтандырады және білім беру процестерін басқарудың тиімділігін арттырады. Алынған нәтижелер білім беру практикасына сәтті енгізілді, бұл олардың дағдарыс жағдайында білім беру сапасын жақсарту үшін қолданылуы мен құндылығын растайды. Нәтижелерді ендіру. Жұмыстың нәтижелері Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде (Астана) және И. Алтынсарин атындағы Ұлттық білім академиясында (Астана) енгізілді. Диссертация нәтижелерін апробациялау. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері мен зерттеу нәтижелері келесі халықаралық, республикалық ғылыми-практикалық конференцияларда баяндалды және талқыланды: Scopus деректер базасына кіретін нөлдік емес импакт-факторы бар халықаралық басылымдарда 2 мақала: 1. Mukhiyadin A., Makhazhanova, U., Serikbayeva, S., Kassekeyeva, A., Muratova, G., Karauylbayev, S., ... & Kenzhebay, A., Application of information technologies and methods for processing big data to the management of the educational process during the pandemic //Journal of Theoretical and Applied Information Technology. – 2023. – Т. 101. – №. 2. – С. 458-470. (Квартиль – Q3, процентиль - 30) 2. Mukasheva, M., Mukhiyadin, A., Makhazhanova, U., & Serikbayeva, S., The Behaviour of the Ensemble Learning Model in Analysing Educational Data on COVID-19 //International Journal of Information and Education Technology. – 2023. – Т. 13. – №. 12. (Квартиль – Q3, процентиль - 33) ҚР Ғылым және жоғары білім мимнистрлігі ұсынған басылымдарда – 4 мақала: 1. Мұхиядин, А., Мукашева, М., Махажанова, У., Муханова, А., & Ламашева, Ж., Программалық құралдар көмегімен экстремалды қашықтықтан оқытудың оқушыларға әсерін зерттеу //Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2023. – №. 4. – с. 209-223. 2. Мухиядин А., Махажанова, У., Мукашева, М., & Муханова, А., Информационные технологии как средство анализа экспериментальных данных при экстренном дистанционном обучении //Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2023. – №. 1. – С. 170-190. 3. Мұхиядин, А. Ұ., Махажанова, У. Т., Алимагамбетова, А. З., Муханова, А. А., & Акмолдина, А. И., Машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, оқушылардың білім алуға ынтасын болжау: Қазақстандағы білім беру деректерін талдау // Известия НАН РК. Серия физико-математическая. – 2024. – №. 4. – С. 204–217. 4. Мұхиядин А.Ұ., Махажанова У.Т., Баегизова А.С., Доумчариева Ж.Е., Муханова А.А., ПРИМЕНЕНИЕ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В УСЛОВИЯХ ПАНДЕМИИ COVID-19 //Вестник КазАТК. – 2024. – Т. 135. – №. 6. – С. 192-202. Алыс шет елдер мен ҚР халықаралық конференцияларының материалдарындағы 6 мақала: 1. Мұхиядин А. Ұ., Мукашева М. У., Байбурин А. М. ВЛИЯНИЕ COVID-19 НА ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ СОЦИАЛЬНЫХ ИНСТИТУТОВ: ОБРАЗОВАНИЕ В ШКОЛЕ //Образование 2030. Дорожная карта. – 2021. – С. 262-268. 2. Мухиядин А. Ұ., Ерсултанова А. С. Влияние дистанционного обучения на учителей средних школ в период пандемии COVID-19 в Республике Казахстан //КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ. – 2022. – С. 199-203. 3. Ерсултанова А. С., Мұхиядин А. Ұ. ПАНДЕМИЯ КЕЗЕҢІНДЕ ИНФОРМАТИКАНЫ ОҚЫТУДАҒЫ ИНКЛЮЗИВТІ БІЛІМ БЕРУ МӘСЕЛЕЛЕРІ //The XIII International Science Conference «Perspectives of development of science and practice», December 14–17, 2021, Prague, Czech Republic. 626 p. – 2021. – С. 348. 4. Мухиядин А. У., Ерсултанова А. С. Проблемы инклюзивного образования Республики Казахстан в период пандемии Covid-19 //Современные проблемы образования в области физической культуры, безопасности жизнедеятельности и биологии. – 2022. – С. 217-222. 5. Мұхиядин А.Ұ., Мукашева М.У. COVID-19 бойынша ашық ақпарат көздері туралы //Инновациялық зерттеулердің тиімділігін арттырудың модельдері мен әдістері: халықаралық ғылыми конф. материалдары. – Қарағанды: «Bilim Innovations Group» орталығы, 2020. – 229 б. – Б. 127. 6. Мұхиядин А.Ұ., Ерсултанова А.С. Covid-19 пандемиясы кезінде мұғалімдердің қашықтықтан оқытуға көзқарасы: акт қолдану арқылы сауалнама нәтижелерін талдау //«Сейтқасымов оқулары – 2022»: Халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференция материалдары. – Нұр-Сұлтан: «Esil University» БПО, 2022. – Б. 315-319. Диссертацияның көлемі мен құрылымы. Диссертациялық зерттеу жұмысы кіріспеден, 3 бөлімнен тұратын негізгі тараудан, 163 атаулы пайдаланған әдебиеттер тізімінен, қорытындыдан және 1 қосымшадан тұрады. Жұмыстың негізгі көлемі 115 беттен тұрады, соның ішінде 41 сурет пен 14 кесте бар. Кіріспеде тақырыптың өзектілігі негізделіп, жұмыстың негізгі бағыттары көрсетілген. Қазіргі уақытта қашықтықтан оқыту жүйесінің сапасы мен оның білім беру процесіне әсерін бағалау маңызды болып табылады. Әлемді қамтыған COVID-19 пандемиясы қашықтықтан оқытудың кең таралуына ықпал етіп, осы оқыту жүйесінің тиімділігін зерттеудің өзектілігін айқындады. Қашықтықтан оқытудың сапасын бағалау барысында алынған нәтижелер білім беру жүйесін жетілдіруде және жаңа әдіснамаларды енгізуде маңызды рөл атқарады. Зерттеудің негізгі бағыттары қашықтықтан оқытуға байланысты оқушылардың әрекеттеріның өзгерістерін талдау, әлеуметтік институттардың әрекеттерін зерттеу, сондай-ақ осы процестерді бағалау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану болып табылады. Бұл бағыттар зерттеу тақырыбының кешенді сипаттамасын көрсетіп, оның өзектілігін ашады. Бірінші бөлім сыртқы факторлардың оқушылардың өмірлік құндылықтары мен әрекеттеріна әсерін талдауға арналған. Бұл бөлімде эпидемиологиялық жағдайлар мен табиғи апаттардың оқушылардың құндылықтарына тигізген ықпалы қарастырылады. Атап айтқанда, пандемия жағдайында оқушылардың білімге деген қызығушылығының төмендеуі, психологиялық қысымның артуы, сондай-ақ білім беру процесіне қатысу деңгейінің өзгеруі сияқты мәселелер қарастырылды. Зерттеу барысында респонденттердің аймақтық ерекшеліктері ескеріліп, олардың білім беру процесіндегі тәжірибелері салыстырмалы түрде талданды. Аумақтық талдауда қалалық және ауылдық мектеп оқушыларының қашықтықтан оқытуға бейімделу деңгейлері зерттелді. Қалалық мектептерде интернетке қолжетімділік жоғары болғанымен, психологиялық мәселелер жиі кездессе, ауылдық аймақтарда ресурстардың жетіспеушілігі басты қиындықтардың бірі болып табылды. Бұл талдаулар қашықтықтан оқыту кезіндегі орта мектеп оқушыларының әрекеттеріна мониторинг жүргізу арқылы жүзеге асырылды. Екінші бөлімде деректерді талдау және әлеуметтік институттардың әрекеттерін зерттеу мәселелері қарастырылады. Мұнда сауалнамалар арқылы алынған деректерді өңдеу үшін қолданылған статистикалық талдау әдістері баяндалады. Әлеуметтік институттардың әрекеттерін зерттеуге бағытталған критерийлердің статистикалық маңыздылығы бағаланды. Бұл үшін факторлық талдау әдісі қолданылып, әртүрлі факторлардың өзара байланысы мен деректердің ықпалдылық деңгейі анықталды. Зерттеуде әлеуметтік институттардың әрекеттерін сипаттайтын модель әзірленді. Бұл модель эпидемиологиялық және әлеуметтік факторлардың өзара әрекеттесуін бағалауға мүмкіндік берді. Сонымен қатар, деректерді топтастыру және жіктеудегі тиімділікті арттыру мақсатында негізгі компоненттер әдісі (PCA) қолданылды. Осы әдістер нәтижесінде деректерді талдаудың сапасы жақсарып, алынған нәтижелердің сенімділігі артты. Үшінші бөлім қашықтықтан оқыту сапасын бағалау үшін машиналық оқытудың гибридті моделін әзірлеуге және жүзеге асыруға арналған. Бұл бөлімде сауалнама нәтижелерінің мысалында үлкен деректерді өңдеу, машиналық оқытудың гибридті моделін құру және сауалнама нәтижелерін автоматтандырылған түрде беру қарастырылады. TF-IDF, Word2Vec және PCA әдістерін біріктіру арқылы деректерді жіктеудің тиімділігі артты. Сонымен қатар, қашықтықтан оқыту сапасын бағалау жүйесі автоматтандырылды. Бұл жүйе сауалнама нәтижелерін өңдеуді жылдамдатып, алынған деректерді нақты уақытта талдауға мүмкіндік берді. Осылайша, қашықтықтан оқытудың сапасын бағалау процесі оңтайландырылды және жүйенің қолданылу ауқымы кеңейді. Зерттеу қорытындысында барлық бөлімдер бойынша алынған нәтижелер негізінде тұжырымдар жасалды. Пандемия жағдайында қашықтықтан оқыту жүйесінің тиімділігін арттыруға бағытталған ұсыныстар ұсынылды. Әлеуметтік институттардың әрекеттерін зерттеудегі жаңа әдістер мен модельдер енгізілді. Сонымен қатар, алынған нәтижелердің ғылыми және практикалық құндылығы атап өтілді. Жұмыстың соңында зерттеу барысында қолданылған әдебиеттер мен қосымша материалдар келтірілді. Бұл материалдар зерттеудің кешенділігін көрсетіп, оның практикалық маңыздылығын растайды. Автор ғылыми кеңесшісі Ы.Алтынсарин атындағы Ұлттық Білім Академиясының аға ғылыми қызметкері, профессор Мукашева Манаргуль Умирзаковнаға қызықты тапсырмалар қойып, оларды шешуге қажетті пайдалы кеңестер бергені үшін ерекше алғыс білдіреді. Сонымен қатар, шетелдік ғылыми кеңесші, Ресей педагогикалық университетінің п.ғ.д., профессор Моисеева Людмила Владимировнаға адал ниеті және риясыз көмегі, жан-жақты қолдауы, кәсіби шеберлігі, жұмысқа қызығушылығы, баға жетпес ескертпелері үшін алғысын білдіреді. Сонымен қатар, «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының оқытушылары Махажанова Ұ.Т., Абдикеримова Г.Б., Муханова А.А. және Еуразия ұлттық университетінің ғылыми семинар мүшелеріне нәтижелерді талқыға алғандары үшін алғысымды білдіремін. Сондай-ақ, автор Ы.Алтынсарин атындағы Ұлттық Білім Академиясына ғылыми зерттеулер жүргізуге көмек көрсеткені үшін алғысын білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://youtu.be/YIzDorSw4oY
