«8D06103 - Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Мукашова Айнур Онласыновна диссертациясын қорғауы

Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Мукашова Айнур Онласыновна «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «Білім алушының кәсіби құзыреттілігін генерациялаудың интеллектуалды ақпараттық жүйесі» тақырыбында диссертациясы қорғалады.

Диссертация Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер кафедрасы» кафедрасында орындалды.

Қорғау тілі - қазақ тілінде

Ресми рецензенттер:

Аканова Акерке Сапаровна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, «Компьютерлік ғылымдар» білім беру бағдарламалары тобының жетекшісі, «С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық университеті» КЕАҚ (Астана қ., Қазақстан Республикасы);

Абдилдаева Асель Асылбековна - философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, халықаралық инженерлік-технологиялық университетінің академиялық жұмыс және халықаралық байланыстар жөніндегі проректоры (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).

Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:

Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы; доцент, Ақпараттық және есептеу технологиялары бойынша Федералдық ғылыми-зерттеу орталығының (АЕТ ФЗО) жетекші ғылыми қызметкері (Новосибирск қ., 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);

Жаксыбаев Дархан Оракбаевич – философия докторы (PhD), "Ақпараттық жүйелер" білім беру бағдарламасының аға оқытушысы, С. Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті (Астана қ., Қазақстан Республикасы).

Ғылыми кеңесшілері:

Муханова Аягоз Асанбековна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті «Ақпараттық жүйелер» кафедрасы (Астана қ., Қазақстан Республикасы).

Бобров Леонид Куприянович – техника ғылымдарының докторы, профессор, Новосибирск мемлекеттік экономика және басқару университеті (НИНХ) қолданбалы информатика кафедрасы (Новосибирск қ., Ресей).

Қорғау 2026 жылғы 22 мамыр, сағат 12:00 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 отырысы офлайн және онлайн форматта өткізіледі.

Сілтемесі: https://teams.microsoft.com/meet/43341357332282?p=e8aVsGtsJCc2lmgUJl 

Мекен-жайы: Астана қ., Пушкин көшесі, 11, 222-аудитория.

Аңдатпа (қаз.): Мукашова Айнур Онласыновнаның «8D06103 - Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Білім алушының кәсіби құзыреттілігін генерациялаудың интеллектуалды ақпараттық жүйесі» диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Экономика мен білім беру жүйесінің цифрлық трансформациясы жағдайында білім беру бағдарламаларын әзірлеу және жаңарту барысында қолданылатын нормативтік-құқықтық, әдістемелік және кәсіби ақпарат көлемі айтарлықтай артты. Бұл ақпараттар массивінде кәсіби стандарттар, салалық біліктілік талаптары, жаңа мамандықтар атласы, сондай-ақ олармен байланысты еңбек функцияларының, білім, дағды және құзыреттердің сипаттамалары ерекше орын алады. Қазіргі уақытта оларды талдау, салыстыру және білім беру бағдарламаларына интеграциялау үдерістері көбіне қолмен жүзеге асырылады, бұл қабылданатын шешімдердің жеделдігін, үйлесімділігін және қайталанымдылығын төмендетеді. Кәсіби стандарттар мен құзыреттілік сипаттамаларын формализациялау және жіктеу білім беру бағдарламаларын жобалау және білім алушылардың құзыреттерін басқару процестерін цифрландырудың негізгі кезеңдерінің бірі болып табылады. Аталған кезеңде сарапшының рөлі әлі де басым, бұл бастапқы деректердің әлсіз құрылымдалуымен, терминологиядағы айырмашылықтармен және білім, дағды мен құзыреттерді ұсынудың бірыңғай форматтарының болмауымен байланысты. Нәтижесінде кәсіби стандарттар фрагментарлы түрде қолданылады, оқу нәтижелерімен формалды сәйкестендіру орын алады және білім беру бағдарламаларының еңбек нарығы талаптарына бейімделу деңгейі шектеулі болады. Жасанды интеллекттің заманауи әдістері, соның ішінде табиғи тілдерді өңдеу, машиналық және терең оқыту технологиялары кәсіби құзыреттерді автоматты түрде талдау, формализациялау және генерациялау үшін түбегейлі жаңа мүмкіндіктер ашады. Интеллектуалдық алгоритмдерді қолдану нормативтік және кәсіби мәтіндердегі жасырын семантикалық құрылымдарды анықтауға, еңбек функциялары мен құзыреттердің тұрақты үлгілерін табуға, сондай-ақ олардың біліктілік деңгейлері мен оқу нәтижелеріне сәйкестігін болжауға мүмкіндік береді. Дәстүрлі тәсілдермен салыстырғанда мұндай әдістер масштабталуды, интерпретациялануды қамтамасыз етеді және шешім қабылдаудағы субъективті факторды азайтады. Практикада білім беру ұйымдары мен уәкілетті құрылымдар әлсіз құрылымдалған кәсіби деректердің үлкен көлемімен жұмыс істейді. Бұл деректер кәсіби стандарттардың, есептердің, әдістемелік материалдардың және білім беру бағдарламалары тізілімдерінің мәтіндік сипаттамалары түрінде ұсынылады. Көп жағдайда мұндай деректерде формализацияланған метадеректер болмайды, терминологиялық әркелкілікпен және әртүрлі деңгейдегі детализациямен сипатталады, бұл оларды интеллектуалдық өңдеуді және салыстыруды айтарлықтай қиындатады. Осыған байланысты мұндай деректерді автоматты түрде кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерінің формализацияланған модельдеріне түрлендіре алатын интеллектуалдық ақпараттық жүйені әзірлеу қажеттілігі туындайды. Зерттеудің өзектілігі кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласы негізінде білім алушылардың кәсіби құзыреттерін автоматтандырылған түрде формализациялау, генерациялау, жіктеу және келісуді қамтамасыз ететін интеллектуалдық ақпараттық жүйені әзірлеу және енгізу қажеттілігімен айқындалады. Білім беру жүйесінің цифрлануы және еңбек нарығы талаптарының қарқынды өзгеруі жағдайында білім беру бағдарламаларын жобалау барысында талдауды және интерпретацияны талап ететін нормативтік, кәсіби және білім беру деректерінің көлемі айтарлықтай артуда. Аталған материалдар, әдетте, терминологиялық әркелкілікпен және әртүрлі деңгейдегі детализациямен сипатталатын әлсіз құрылымдалған мәтіндер түрінде ұсынылады, бұл оларды автоматтандырылған жүйелерде қолдануды күрделендіреді. Жасанды интеллекттің заманауи әдістері, соның ішінде табиғи тілдерді өңдеу және машиналық оқыту, еңбек функциялары, білім, дағдылар мен құзыреттер арасындағы жасырын семантикалық байланыстарды анықтауға, сондай-ақ оларды формализациялауға және интеллектуалдық жіктеуге мүмкіндік береді. Бұл әдістерді қолдану кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласын біліктілік деңгейлерімен және білім алушылардың жеке білім беру траекторияларымен сәйкестендірілетін құзыреттер мен оқу нәтижелерінің формализацияланған модельдеріне автоматты түрде түрлендіруге жағдай жасайды. Машиналық оқыту әдістеріне негізделген ақпараттық жүйелер кәсіби құзыреттерді генерациялау және келісу міндеттерін автоматты әрі жоғары дәлдікпен шешуді қамтамасыз етеді, сараптамалық бағалауға тәуелділікті азайтып, субъективті факторды төмендетеді. Бұл білім беру бағдарламаларын әзірлеу мен жаңарту барысында қабылданатын шешімдердің негізділігі мен қайта жаңғыртылуын арттыруға, сондай-ақ олардың әлеуметтік-экономикалық ортадағы өзгерістерге және еңбек нарығы талаптарына бейімділігін қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласын интеллектуалды түрде салыстыру міндеті ерекше өзектілікке ие болып отыр. Бұл міндет мамандарды кәсіби даярлауға қойылатын қазіргі және болашақ талаптар арасындағы ұқсастықтар мен айырмашылықтарды анықтауға бағытталған. Осы дереккөздерді автоматты түрде талдайтын, формализациялайтын және өзара келісетін интеллектуалдық ақпараттық жүйені әзірлеу білім алушылардың кәсіби құзыреттерінің тұтас, қайшылықсыз және динамикалық түрде жаңартылып отыратын моделін қалыптастыруға мүмкіндік береді. Білім беру үдерістерін басқаруды цифрландыру және кәсіби құзыреттерді дамыту мәселелері отандық және шетелдік ғалымдардың еңбектерінде кеңінен қарастырылған. Атап айтқанда, Кайбасова, Барлыбаев, Тапалова, Минаева, Жабер А. Х. және басқа да авторлардың зерттеулерінде интеллектуалдық білім беру жүйелерін құру тәсілдері талданады. Бұл жұмыстарда оқу курстары мазмұнын кәсіби құзыреттер талаптарымен динамикалық түрде үйлестіруді қамтамасыз ететін модельдер мен алгоритмдерді әзірлеу, сондай-ақ түлектерде еңбек нарығында сұранысқа ие дағдыларды қалыптастыру мәселелері қарастырылады. Заманауи зерттеулерге жүргізілген талдау осы диссертациялық жұмыстың бағытын нақтылауға және оның мақсаттарын айқындауға негіз болды. Атап айтқанда, кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласын білім беру нәтижелерімен автоматтандырылған формализациялау, жіктеу және интеллектуалды салыстыру міндеттері қазіргі таңда өзекті ғылыми-практикалық сұранысқа ие болып отыр. Кәсіби-нормативтік және білім беру деректерінің үлкен көлемінің жинақталуы, сондай-ақ оларды цифрлық және формализацияланған түрге көшіру қажеттілігі ақпараттық жүйелерді басқаруды сапалы жаңа деңгейге көтеруді талап етеді. Кәсіби стандарттар, жаңа мамандықтар атласы, еңбек функцияларының, білім, дағдылар мен құзыреттердің сипаттамалары негізінен әлсіз құрылымдалған мәтіндік құжаттар түрінде ұсынылады, бұл оларды талдау, салыстыру және білім беру бағдарламаларын жобалау мен жаңарту үдерістерінде қолдануды айтарлықтай қиындатады. Осы жағдайларда кәсіби деректердің релеванттылығын интерпретацияланатын және қайта жаңғыртылатын түрде бағалауды қамтамасыз ететін әдістерді әзірлеу ерекше маңызға ие. Жасанды интеллекттің заманауи әдістерінің, соның ішінде табиғи тілдерді өңдеу мен машиналық оқытудың дамуы кәсіби деректер массивтерін интеллектуалды басқару үшін жаңа мүмкіндіктер ашады. Алайда қолданыстағы тәсілдердің басым бөлігі мәтіндерді векторлық ұсынуға негізделген және білім, дағды мен құзыреттер элементтері арасындағы құрылымдық байланыстарды айқын түрде ескеруге мүмкіндік бермейді. Осыған байланысты бұл зерттеу аясында Cartesian Text Relevance (CTR) әдісі қолданылады және дамытылады. Аталған әдіс құзыреттер компоненттері арасындағы сәйкестіктердің декарттық матрицасын құру және құрылымдық қамту дәрежесін есептеу негізінде кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласын формализацияланған түрде салыстыруды қамтамасыз етеді. CTR әдісін қолдану еңбек функциялары, білім, дағдылар мен құзыреттер арасындағы жасырын семантикалық және құрылымдық өзара байланыстарды анықтауға мүмкіндік береді, сондай-ақ олардың сәйкестік деңгейін интерпретацияланатын түрде бағалауды қамтамасыз етеді. Дәстүрлі мәтіндік ұқсастық әдістерінен айырмашылығы, CTR агрегатталған векторлық ұқсастыққа емес, мағыналық элементтердің қиылысуы мен қамтылуын талдауға бағытталған. Бұл әсіресе терминологиялық әртүрлілігі жоғары және біркелкі емес нормативтік әрі кәсіби мәтіндермен жұмыс істеуде маңызды. Интеллектуалдық ақпараттық жүйе құрамында CTR әдісін пайдалану кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласын автоматтандырылған түрде жіктеуді, салыстыруды және келісуді қамтамасыз етеді, нәтижесінде білім алушылардың кәсіби құзыреттерінің тұтас әрі қайшылықсыз модельдері қалыптасады. CTR негізіндегі дәл және жедел интеллектуалды жіктеу білім беру бағдарламаларын әзірлеу мен жаңарту процестерін оңтайландырады, олардың еңбек нарығы талаптарына бейімділігін арттырады және басқарушылық шешімдердің негізділігін күшейтеді. Ұсынылған тәсілдің артықшылығы - CTR әдісінің кәсіби стандарттардың күрделі семантикалық және құрылымдық ерекшеліктерін ескере алу қабілетінде. Бұл дәстүрлі машиналық оқыту әдістерімен салыстырғанда құзыреттерді анағұрлым дәл формализациялауға және келісуге мүмкіндік береді. CTR әдісін интеллектуалдық ақпараттық жүйе архитектурасына енгізу мәтіндерді формалды салыстырудан білім алушылардың кәсіби құзыреттерін мазмұндық әрі интерпретацияланатын басқару моделіне көшуге жағдай жасайды, бұл зерттеудің өзектілігі мен ғылыми-практикалық маңыздылығын айқындайды. Диссертациялық зерттеудің мақсаты. Білім алушылардың кәсіби құзыреттері мен оқу нәтижелерін кәсіби стандарттар және жаңа мамандықтар атласы негізінде автоматтандырылған түрде қалыптастыруды, жіктеуді және өзара келісуді қамтамасыз ететін интеллектуалдық ақпараттық жүйені әзірлеу. Бұл жүйе білім беру бағдарламаларының еңбек нарығы талаптарына сәйкестігін, өзектілігін және бейімділігін арттыруға бағытталған. Қойылған мақсатқа жету үшін келесі міндеттер айқындалды: 1. Кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласын өңдеу және талдаудың заманауи әдістерін, соның ішінде табиғи тілдерді өңдеу әдістері мен дәстүрлі машиналық оқыту алгоритмдерін олардың артықшылықтары мен шектеулерін анықтай отырып талдау. 2. Кәсіби стандарттардың мәтіндік сипаттамаларын (еңбек функциялары, білім, дағдылар мен құзыреттер) интеллектуалдық өңдеуге бейімдеуді қамтамасыз ететін алдын ала өңдеу, формализациялау және құрылымдау әдістерін әзірлеу. 3. Ақпараттық белгілер векторы негізінде кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерін автоматты түрде жіктеуді, сәйкестендіруді және олардың біліктілік деңгейін анықтауды жүзеге асыратын интеллектуалдық модель құру, сондай-ақ оның тиімділігін негізгі сапа метрикалары арқылы бағалау. 4. Кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерін автоматтандырылған түрде қалыптастыруға, талдауға және келісуге арналған интеллектуалдық ақпараттық жүйені әзірлеу және апробациядан өткізу. Қорғауға ұсынылатын негізгі нәтижелер: 1. Интеллектуалдық өңдеу мен кейінгі талдауға бейімделген, еңбек функциялары, білім, дағдылар мен құзыреттер сипаттамаларын қамтитын формализацияланған кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласының деректерін біріктіретін бірегей деректер корпусы қалыптастырылды. 2. Ақпараттық белгілер векторын құруға және машиналық оқыту әдістерін қолдануға негізделген кәсіби стандарттарды формализациялау және интеллектуалды салыстыру әдісі әзірленді. Бұл әдіс кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерін біліктілік деңгейлері бойынша автоматты түрде жіктеуді қамтамасыз етеді. 3. Кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерін автоматтандырылған түрде қалыптастыруға, талдауға және келісуге арналған интеллектуалдық ақпараттық жүйе әзірленіп, апробациядан өткізілді. Ұсынылған модельдердің тиімділігі эксперименттік зерттеулер арқылы дәлелденді, ал алынған нәтижелердің интерпретациялануы құрылымдық релеванттылық әдістері мен белгілерді талдау негізінде қамтамасыз етілді. Зерттеудің ғылыми жаңалығы келесідей: 1. Табиғи тілдерді өңдеу және машиналық оқыту әдістерін қолдануға негізделген кәсіби стандарттарды интеллектуалды формализациялау моделі ұсынылды. Бұл модель еңбек функциялары, білім, дағдылар мен құзыреттердің құрылымдалмаған сипаттамаларын автоматты түрде формализацияланған кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелеріне түрлендіруді қамтамасыз етеді. 2. Кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерінің семантикалық, функционалдық және деңгейлік сипаттамаларын бейнелейтін ақпараттық белгілер векторын құру әдісі әзірленді. Бұл әдіс оларды біліктілік деңгейлері бойынша автоматты түрде жіктеу мен сәйкестендіруді жүзеге асыруға мүмкіндік берді. 3. Кәсіби стандарттар, жаңа мамандықтар атласы және білім беру нәтижелері арасындағы релеванттылық пен құрылымдық сәйкестікті интерпретацияланатын түрде бағалауға арналған Cartesian Text Relevance (CTR) әдісі ұсынылды. Әдіс білім, дағдылар мен құзыреттер элементтері арасындағы сәйкестіктердің декарттық матрицасын құруға негізделген. 4. Білім алушылардың кәсіби құзыреттері мен оқу нәтижелерін автоматтандырылған түрде қалыптастыруды, талдауды және келісуді қамтамасыз ететін интеллектуалдық ақпараттық жүйе әзірленді. Зерттеу объектісі – Қазақстан Республикасының жоғары білім беру жүйесіндегі кәсіби құзыреттерді қалыптастыру, құрылымдау және өзара байланысын (корреляциясын) анықтау үдерісі. Зерттеу пәні – табиғи тілдерді өңдеу және машиналық оқыту әдістерін қолдану негізінде кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласының мәтіндік деректері арқылы білім алушылардың кәсіби құзыреттері мен оқу нәтижелерін автоматтандырылған формализациялау, жіктеу және интеллектуалды салыстыру модельдері мен әдістері. Зерттеу әдіснамасы. Қойылған міндеттерді шешу барысында алгебралық формулалар, машиналық оқыту және деректерді талдау әдістері қолданылды. Зерттеу әдістері. Зерттеу барысында мәтіндік деректерді алдын ала өңдеу, семантикалық талдау және деректерді векторлық ұсыну әдістері, сондай-ақ кәсіби құзыреттер мен біліктілік деңгейлерін автоматты түрде анықтауға арналған машиналық оқыту және жіктеу алгоритмдері пайдаланылды. Бағдарламалық қамтамасыз ету. Алгоритмдер мен бағдарламалық құралдарды әзірлеудің әдіснамалық негізін Python және PostgreSQL бағдарламалық құралдары қамтамасыз етті. Зерттеудің теориялық маңыздылығы. Бұл зерттеу кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласының құрылымдалмаған мәтіндік деректерін талдау негізінде кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерін интеллектуалды формализациялау және автоматты түрде жіктеу саласындағы ғылыми негіздерді кеңейтеді. Жұмыста құзыреттерді интеллектуалдық өңдеуге жарамды формализацияланған объектілер ретінде модельдеудің теориялық мәселелері, сондай-ақ табиғи тілдерді өңдеу мен машиналық оқыту әдістерін кәсіби құзыреттерді генерациялау, жіктеу және келісу міндеттеріне бейімдеу қарастырылады. Зерттеудің практикалық маңыздылығы. Зерттеу нәтижелері кәсіби құзыреттерді басқару процестерін автоматтандыру және білім беру бағдарламаларын жетілдіру үшін маңызды практикалық мәнге ие. Олар білім беру бағдарламаларын жаңарту уақытын едәуір қысқартуға, құзыреттер тұжырымдамаларының дәлдігін арттыруға және білім беру нәтижелері мен жұмыс берушілер талаптары арасындағы сәйкестікті жақсартуға мүмкіндік береді. Ұсынылған мәтіндердің декарттық релеванттылығы (CTR) әдісінің басты артықшылығы – мәтіндік құжаттарды талдаудың сенімділігін арттыру, кәсіби стандарттар, салалық талаптар және білім беру нәтижелері арасындағы семантикалық жақындықты дәлірек анықтау мүмкіндігі. CTR әдісін қолдану мәтін құрылымын тереңірек талдауға және құзыреттерді салыстыру кезіндегі қателерді азайтуға мүмкіндік береді. Интеллектуалдық жүйе мен CTR әдісін қолдану кадрларды даярлау сапасын арттыруға, білім беру жүйесі мен еңбек нарығы арасындағы байланысты нығайтуға, сондай-ақ білім беру бағдарламаларын басқару саласындағы цифрландыру тетіктерін дамытуға ықпал етеді. Зерттеу нәтижелерін ғылыми қызметте де, жоғары оқу орындарының тәжірибесінде де білім беру бағдарламаларын әзірлеу және жаңғырту кезінде қолдануға болады, бұл олардың тиімділігін арттыруға және тез өзгеретін экономика талаптарына сәйкес келмеу тәуекелдерін төмендетуге мүмкіндік береді. Докторанттың жеке үлесі. Диссертацияда ұсынылған зерттеулер ізденуші тарапынан ғылыми қызмет барысында дербес орындалды. Ізденуші алгоритмдер мен ұсынылған талдау әдістерін жүзеге асыратын бағдарламалық қамтамасыз етуді жеке өзі әзірледі; қорғауға ұсынылған теориялық және эксперименттік нәтижелерді алды. Бірлескен жарияланымдардағы автордың жеке үлесі әдістер мен алгоритмдерді әзірлеуден, сондай-ақ зерттеу нәтижелерін дайындап, жариялауға ұсынудан тұрады. Зерттеу нәтижелерінің дұрыстығы, сенімділігі және негізділігі олардың халықаралық ғылыми және ғылыми-практикалық конференцияларда апробациядан өтуімен; нәтижелердің Scopus және Web of Science (Clarivate Analytics) халықаралық дерекқорларында индекстелетін ғылыми журналдарда жариялануымен; енгізу актілерінің (А қосымшасы), авторлық құқық туралы куәліктер мен патенттердің (Ә, Б, В қосымшалары) алынуымен қамтамасыз етіледі. Диссертация нәтижелерінің апробациясы. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері Astana IT University «Жасанды интеллект және деректер ғылымы» мектебінің білім беру бағдарламаларын әзірлеу үдерісінде апробациядан өтіп, енгізілді. Енгізу кәсіби стандарттар мен жаңа мамандықтар атласы талаптарына бағдарланған білім беру бағдарламаларын жобалау және жаңарту аясында жүзеге асырылды. Диссертацияның негізгі нәтижелерін жариялау. Зерттеу тақырыбы бойынша 5 ғылыми жұмыс жарияланған, оның ішінде: 1 мақала – Scopus дерекқорында индекстелетін журналда, 2 мақала – ҚР ҒЖБМ Ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті (КОКСНВО) ұсынған ғылыми журналдарда, 2 мақала – халықаралық және республикалық конференциялар жинақтарында. Диссертация нәтижелері бойынша 3 авторлық құқық объектісін мемлекеттік тіркеу туралы куәлік және 1 пайдалы модельге патент алынған. Диссертацияның көлемі мен құрылымы. Диссертациялық жұмыс қазақ тілінде жазылған және кіріспеден, өзара байланысты төрт бөлімнен (бөлімшелерге бөлінген), қорытындыдан және пайдаланылған әдебиеттер тізімінен тұрады. Жұмыстың көлемі 81 бетті құрайды, 32 сурет пен 8 кестені қамтиды. Пайдаланылған әдебиеттер тізімі 92 дереккөзден тұрады. Кіріспеде диссертация тақырыбының өзектілігі негізделіп, зерттеудің мақсаты мен негізгі міндеттері, ғылыми жаңалығы мен практикалық маңыздылығы айқындалады, сондай-ақ тақырып бойынша әдебиеттерге динамикалық шолу ұсынылады. Бірінші бөлімде кәсіби құзыреттерді генерациялау үдерісінің теориялық және әдіснамалық негіздері қарастырылады. Жоғары білім беру жүйесінде кәсіби құзыреттерді автоматтандырылған генерациялаудың рөлі мен маңызы талданады. Кәсіби құзыреттерді генерациялауда қолданылатын дәстүрлі алгоритмдер мен машиналық оқытуға негізделген алгоритмдерге шолу жасалып, олардың салыстырмалы талдауы жүргізіледі. Екінші бөлімде кәсіби құзыреттерді қалыптастыруды, талдауды және формализациялауды автоматтандыруға арналған интеллектуалдық ақпараттық жүйенің архитектурасы әзірленіп, негізделеді. Табиғи тілдерді өңдеу, машиналық оқыту және генеративті модельдер әдістерін біріктіретін жүйенің модульдік құрылымы сипатталады. Сонымен қатар KSA (білім, дағды, қабілеттер) талдауы негізінде құзыреттер мен оқу нәтижелерін автоматты түрде генерациялау механизмі ұсынылады. Мәтіндердің декарттық релеванттылығы (CTR) әдісі әзірленіп, зерттеледі, ол кәсіби стандарттар мен білім беру талаптарының мәтіндік ұқсастығы мен құрылымдық сәйкестігін интерпретацияланатын түрде бағалауды қамтамасыз етеді. Ұсынылған әдістер мен архитектуралық шешімдер білім беру бағдарламаларын еңбек нарығы талаптарымен интеллектуалды түрде үйлестірудің негізін қалыптастыратыны көрсетілген. Үшінші бөлімде кәсіби құзыреттер мен оқу нәтижелерін генерациялауға арналған интеллектуалдық ақпараттық жүйе әзірленіп, жүзеге асырылды. Жүйе кәсіби стандарттарды, жаңа мамандықтар атласын және білім беру бағдарламаларын автоматты түрде үйлестіруге бағытталған. Жүйенің пайдаланушы интерфейсін, серверлік бөлігін, талдау және генерациялаудың интеллектуалдық модульдерін, сондай-ақ деректерді сақтау деңгейін қамтитын көпдеңгейлі архитектурасы сипатталған. Бұл архитектура жүйенің масштабталуын және функционалдық мүмкіндіктерінің кеңейтілуін қамтамасыз етеді. KSA (білім, дағды, қабілеттер) талдауы мен Блум таксономиясы негізінде құзыреттер мен оқу нәтижелерін автоматты түрде генерациялаудың көпкезеңді процесі, сондай-ақ құзыреттер картасын қалыптастыру механизмі жүзеге асырылған. Авторлық Cartesian Text Relevance (CTR) әдісін интеграциялау ұқсас және салааралық құзыреттерді дәл анықтауға мүмкіндік беретіні, соның нәтижесінде білім беру бағдарламаларының еңбек нарығы талаптарымен сәйкестігі артатыны көрсетілген. Қорытындыда диссертациялық зерттеу бойынша негізгі ғылыми тұжырымдар мен қорғауға ұсынылатын қағидалар тұжырымдалған. Алғыс білдіру. Автор профессор Тусупов Джамалбек Алиаскаровичке, сондай-ақ ғылыми жетекшілері - Л.Н. Гумилёв атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының қауымдастырылған профессоры Муханова Аягөз Асанбековнаға өзекті әрі мазмұнды ғылыми міндеттерді қоюы, құнды ұсыныстары және диссертациялық зерттеуді орындаудың барлық кезеңдеріндегі тұрақты ғылыми қолдауы үшін шынайы алғысын білдіреді. Сонымен қатар автор Новосибирск мемлекеттік экономика және басқару университетінің қолданбалы информатика кафедрасының профессоры, шетелдік ғылыми кеңесші Бобровқа әдіснамалық кеңестері, кәсіби ұсыныстары және зерттеу нәтижелеріне берген сараптамалық бағасы үшін шын жүректен алғыс айтады.

Диссертация

Ғылыми еңбектер тізімі

Ғылыми кеңесшінің пікірі

Шетелдік кеңесшінің пікірі

Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы