Защита диссертации Назыровой Айжан Есболовны на соискание степени доктора философии (PhD) по специальности «8D06102 - Информатика»
В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Назыровой Айжан Есболовны на тему ««Технология интеллектуальной оценки достижения результатов обучения»» по образовательной программе «8D06102 – Информатика».
Диссертация выполнена на кафедре «Технологии искусственного интеллекта» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - казахский
Официальные рецензенты:
Дауренбеков Куаныш Койшыгулович - кандидат технических наук, директор департамента по студенческим вопросам, кандидат технических наук, Казахский агротехнический исследовательский университет имени С. Сейфуллина (г. Астана);
Кумаргажанова Сауле Кумаргажановна – кандидат технических наук, ассоциированный профессор Школы цифровых технологий и искусственного интеллекта Восточно-Казахстанского технического университета имени Д. Серикбаева (г. Усть-Каменогорск).
Временные члены Диссертационного совета:
Мансурова Мадина Есимхановна - кандидат физико-математических наук, ассоц.профессор, заведующий кафедрой «Искусственный интеллект и Big data», Казахский национальный университет имени аль-Фараби (г. Алматы);
Ускенбаева Раиса Кабиевна - доктор технических наук, Член Правления-Проректор по академическим вопросам, Satbayev University (г. Алматы);
Гильмуллин Ринат Абрекович - кандидат физико-математических наук, Директор Института прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан (г. Казань, Татарстан, Россия).
Научные консультанты:
Бекманова Гульмира Тылеубердиевна - кандидат технических наук, доктор PhD, и. о. профессора кафедры «Технологии искусственного интеллекта» факультета информационных технологий, Евразийский национальный университет им. Л. Н. Гумилева (г. Астана);
Shadi A. Aljawarneh - доктор философии, профессор кафедры информационной безопасности и программной инженерии Иорданского университета науки и технологий (Иордания).
Защита состоится: 29 ноября 2024 года 15:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «8D06102 – Информатика» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в онлайн формате.
Ссылка: https://clck.ru/3EEj2v
Адрес: Астана қ., Қ. Сәтбаев көшесі, 2, Бас ғимарат, Мәжіліс залы, № 302 ауд.
Аннотация (рус.): Актуальность темы исследования. Существующие способы представления образовательных программ обладают существенными ограничениями, не позволяющими в достаточной степени контролировать результаты обучения. Подобные способы не обеспечивают семантическую связь между компетенциями, дисциплинами и результатами обучения. В результате инструменты для разработки образовательных программ, как правило, не опираются на целостную, содержательную модель учебного процесса и не предоставляют возможностей для анализа образовательных программ. Для решения данной проблемы управления образовательным контентом на содержательном уровне целесообразно использовать соответствующие технологии и методики, в числе которых особое место занимает онтологический подход. Онтологический подход реализует знаниевую модель представления информации, основу которого составляет построение семантической сети, где узлы - это понятия, а связи - отношения между ними. Семантические технологии представляют следующий шаг в разработке машиночитаемых способов представления информации. Они позволяют моделировать и обрабатывать данные с использованием логики, схожей с человеческим мышлением, что открывает возможности для применения интеллектуальных процедур логического вывода в анализе и управлении образовательными программами. Онтологический подход описывает предметную область в виде семантического графа произвольной структуры - онтологии. На формальном уровне онтология представляет собой систему, состоящую из набора концептов и ролей, с помощью которых можно моделировать классы объектов и отношения между ними. В неформальном понимании онтология - это представление о мире, применимое к конкретной области знаний, включающее описание терминов и правил их использования, ограничивающих значения терминов в данной области. Применение онтологического подхода делает подобные исследования особенно актуальными, так как разработка образовательных программ в рамках Болонского процесса должна начинаться с определения результатов обучения, целей программы и ожидаемых результатов. На практике же образовательные программы часто сводятся к перечню дисциплин, без возможности проверки достижения поставленных целей и результатов. Разработанная технология позволяет повысить качество проектирования образовательных программ за счет интеграции в них компетенций и результатов обучения, а также обеспечивает возможность проверки корректности и согласованности образовательных программ на этапе их проектирования. Цель диссертационного исследования: - Разработка технологии интеллектуальной оценки результатов обучения. Задачи исследования: - Разработка онтологической модели образовательной программы; - Разработка иерархической модели компетенций; - Построение математической модели оценки уровня освоения компетенций образовательной программы; - Разработка модели интерфейса конструктора образовательной программы; - Создание и программная реализация конструктора образовательной программы. Методы исследования: Методы исследования осуществлялась на основе управления знаниями, онтологического моделирования, логических методов представления знаний и математического аппарата дескрипционной логики. Научная новизна: - Разработка новой онтологической модели конструктора образовательной программы. - Разработка новой иерархической модели компетенций. - Разработка математической модели для оценки уровня освоения компетенций в образовательной программе. Основные положения (доказанные научные гипотезы и другие выводы, являющиеся новыми знаниями), выносимые на защиту. - Онтологическая модель конструктора образовательной программы; - Иерархическая модель компетенций; - Математическая модель для оценки уровня освоения компетенций в образовательной программе; - Модель интерфейса конструктора образовательной программы; - Создание и программная реализация архитектуры конструктора образовательной программы. Описание основных результатов исследования Результат 1. Разработана онтологическая модель образовательной программы, отражающая изучаемые курсы с точки зрения формируемых ими навыков и вступительных требований (пререквизитов) к квалификации обучающегося. Модель предусматривает взаимосвязи периодов обучения во времени, что позволяет оперировать последовательностями учебных курсов. Разработаны запросы SPARQL, позволяющие анализировать образовательную программу на предмет соответствия входных требований курсов и навыков студента, сформированных в течение предыдущего периода обучения. Результатом запросов является подмножество навыков, которые относятся к входным требованиям определенного периода обучения, но не были сформированы в течение предыдущих периодов обучения. Результат 2. Разработана онтология компетенций, структура которой представляет собой ациклический граф с произвольным числом уровней вложенности. На верхнем уровне иерархии узлы соответствуют типам компетенций. Обычно каждый узел графа имеет несколько дочерних компетенций, которые предоставляют подробные спецификации его содержания. Предложенная модель реализована в виде онтологии и интегрирована с онтологией учебной программы. Разработан программный код Python с использованием библиотеки Owlready2 для заполнения онтологии компетенций данными и извлечения данных с использованием рекурсивного алгоритма. Реализован алгоритм проверки согласованности образовательной программы с использованием запросов SPARQL и программного кода Python, который заключается в определении разницы между набором требуемых компетенций для изучения дисциплин в семестре и набором компетенций, уже освоенных студентами. Результат 3. Результатом данной работы является разработка математической модели для оценки уровня профессиональных компетенций студентов, основанной на использовании KL-дивергенции. Эта модель позволяет оценивать соответствие между ожидаемыми результатами образовательной программы и фактическими результатами, демонстрируемыми студентами в различных форматах заданий, таких как тесты, письменные работы и экзамены. Применение этой модели позволяет определять уровень освоения студентами компетенций на основе количественных показателей, повышать объективность и точность оценки знаний и навыков студентов, создавать задания, соответствующие всем необходимым компетенциям дисциплины и программы, а также адаптировать образовательные программы для улучшения их соответствия требованиям профессиональной деятельности. Обоснование новизны и важности полученных результатов Результат 1. Онтологическая модель конструктора образовательной программы. Новизна: Новизна данной работы заключается в разработке онтологической модели образовательной программы, которая впервые учитывает как навыки, формируемые курсами, так и вступительные требования (пререквизиты), предъявляемые к квалификации обучающихся. Важным элементом является включение временных взаимосвязей между периодами обучения, что позволяет отслеживать последовательности прохождения курсов и их взаимосвязь с навыками. Разработанные SPARQL-запросы обеспечивают автоматизированный анализ образовательных программ на предмет соответствия навыков студентов требованиям последующих курсов. Впервые предложен подход, позволяющий выявлять несоответствия между навыками, полученными студентом, и входными требованиями следующего этапа обучения, что способствует более точной адаптации учебных траекторий для достижения учебных целей. Важность: Важность данной работы заключается в решении одной из ключевых проблем современного образования — несоответствия между навыками, полученными студентами, и требованиями последующих курсов. Разработанная онтологическая модель образовательной программы позволяет обеспечить более глубокий и структурированный подход к проектированию учебных траекторий, интегрируя навыки и вступительные требования (пререквизиты) в единое целое. Это способствует повышению качества образовательного процесса, так как позволяет избежать пробелов в подготовке студентов и обеспечить непрерывное развитие компетенций на всех этапах обучения. Результат 2. Иерархическая модель компетенций. Новизна: Новизна данной работы заключается в разработке онтологической модели компетенций в виде ациклического графа с произвольным числом уровней вложенности, что обеспечивает гибкость и возможность детализировать компетенции на нескольких уровнях. Впервые предложена интеграция онтологии компетенций с онтологией учебной программы, что позволяет обеспечить семантическую взаимосвязь между компетенциями и учебными дисциплинами. Это дает возможность более точно моделировать учебные траектории и проверять соответствие образовательных программ требованиям компетенций. Важность: Важность данной работы заключается в создании эффективного инструмента для управления образовательными программами и компетенциями, что критически важно для современных систем образования, ориентированных на компетентностный подход. Интеграция онтологии компетенций с онтологией учебной программы позволяет обеспечивать более точное планирование учебных траекторий, что способствует устранению пробелов в обучении и повышению качества подготовки студентов. Результат 3. Математическая модель для оценки уровня освоения компетенций в образовательной программе. Новизна: Новизна представленного исследования заключается в разработке математической модели оценки уровня профессиональных компетенций студентов с использованием KL-дивергенции (дивергенции Кульбака–Лейблера). Данная модель позволяет более точно оценивать не только степень усвоения студентами знаний, но и их способность применять полученные компетенции в различных контекстах. В отличие от традиционных методов, предложенный подход обеспечивает количественную оценку расхождения между ожидаемыми результатами образовательной программы и реальными результатами, продемонстрированными студентами. Важность: Важность данного исследования заключается в том, что оно предлагает новый способ оценки уровня профессиональных компетенций студентов, что особенно актуально в условиях современных требований к образованию. Применение KL-дивергенции для оценки расхождений между ожидаемыми и фактическими результатами обучения позволяет сделать процесс оценки компетенций более объективным и детализированным. Это важно, поскольку традиционные методы зачастую не охватывают всех аспектов компетентностного подхода и не дают возможности адекватно измерять, насколько эффективно студенты овладевают навыками и знаниями, необходимыми для их будущей профессиональной деятельности. Соответствие направлениям развития науки или государственным программам 4. Информационные, коммуникационные и космические технологии. 4.1 Искусственный интеллект и информационные технологии. Описание вклада соискателя в подготовку каждой публикации В рамках диссертационной работы по теме «Технология интеллектуальной оценки результатов обучения» были представлены три статьи: 1. "Analysis of the Consistency of Prerequisites and Learning Outcomes of Educational Programme Courses by Using the Ontological Approach": описывается применение онтологического подхода к разработке и анализу образовательных программ, используя редактор Protégé 5.5.0 для моделирования структуры и содержания курсов, что позволяет оценивать соответствие учебных планов требованиям и формировать компетенции студентов, а также облегчает интеграцию и совместную работу в образовательных системах. 2. "Ontological approach for competency-based curriculum analysis": рассматривается разработка онтологического метода компетенций для образовательных программ, который использует семантические технологии для иерархической организации компетенций и моделирования входных требований. Это способствует улучшению согласованности учебных планов и поддерживает академическую мобильность. 3. "Application for Creating and Analyzing Competency-Based Curricula Using an Ontological Approach": описывает разработку передового программного обеспечения для создания и анализа учебных планов на основе компетентностного подхода, используя онтологическое моделирование для структурирования и оценки компетенций, что улучшает гибкость и согласованность образовательных программ в соответствии с современными требованиями. Автор диссертации является либо первым, либо корреспондирующим автором во всех упомянутых статьях, что подтверждает его непосредственное и полное участие в проведенных исследованиях. Эти публикации полностью раскрывают суть исследования, логически связаны друг с другом и охватывают различные аспекты разработки и анализа образовательных программ с использованием онтологического подхода, демонстрируя вклад автора в развитие данной области. Публикации. Публикации в изданиях, включенных в перечень КОКСНВО МНВО РК: 1. Omarbekova, A., Nazyrova, А., N. Tasbolatuly, & Bekmanova, G. (2023). Ontological model of an intelligent e-learning system and learning outcomes. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, (2), 108–127. 2. Назырова, А., Бекманова, Г., Муканова, А., Калдарова, М. и Тасболатұлы, Н. 2023. Создание онтологической модели образовательной программы. Вестник «Физико-математические науки». 83, 3 (сен. 2023), 158–167. 3. А. Ж. Кинтонова, Е. Умбетали, А. Е. Назырова, А. А. Конырханова, Онлайн оқыту веб-қосымшасын жобалау мен жасау технологиялары, Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. 2021. № 1 (79) Публикации в изданиях, входящих в наукометрические базы данных Web of Science и Scopus: 1. Nazyrova, A., Milosz, M., Bekmanova, G., Omarbekova, A., Mukanova, A., & Aimicheva, G. (2023). Analysis of the Consistency of Prerequisites and Learning Outcomes of Educational Programme Courses by Using the Ontological Approach. Applied Sciences, 13(4), 2661. (Article) 2. Milosz, M., Nazyrova, A., Mukanova, A., Bekmanova, G., Kuzin, D., & Aimicheva, G. (2024). Ontological approach for competency-based curriculum analysis. Heliyon, 10(7). (Article) 3. Nazyrova, A., Milosz, M., Mukanova, A., Bekmanova, G., Kuzin, D., & Shadi, A. (2024). Application for Creating and Analyzing Competency-Based Curricula Using an Ontological Approach. IEEE Access. (Article) 4. Nazyrova, A., Bekmanova, G., Omarbekova, A., Zulkhazhav, A., & Yelibayeva, G. (2023, September). The Use of a Morphological Analyzer in Assessing the Achievements of Learning Outcomes. In 2023 8th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) (pp. 294-299). IEEE. (Conference Paper) 5. Bekmanova, G., Nazyrova, A., Sharipbay, A., Suvorovsky, O., & Somzhurek, B. (2021, October). Two approaches of improving e-learning models qualities. In The 7th International Conference on Engineering & MIS 2021 (pp. 1-3). (Conference Paper) 6. Bekmanova, G., Nazyrova, A., Omarbekova, A., & Sharipbay, A. (2021). The Model of Curriculum Constructor. In Computational Science and Its Applications–ICCSA 2021: 21st International Conference, Cagliari, Italy, September 13–16, 2021, Proceedings, Part II 21 (pp. 459-470). Springer International Publishing. (Conference Paper) Публикации в зарубежных научных изданиях: 1. Кузин Д. А., Турмаганбетова Ш. К., Назырова А. Е., Муканова А. С. Модификация онтологии owl-time и ее применение в семантической модели учебного плана. // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2023. -№06/2. -С. 105-111 DOI 10.37882/2223-2982.2023.6-2.23 В сборниках международных научно-практических конференций: 1. А.Назырова, А.Муканова, М.Калдарова, Л.Кусепова Моделирование образовательной программы с использованием стохастической модели // International Sciences Reviews: Natural Sciences and Technologies, Vol. 3, No. 4, 2023. – C.45-51. ISSN: 2707-4862 2. Dauletbaeva Zh., Nazyrova A. «Online Educational Platforms: Distance Learning Opportunities and Their Impact on Modern Education» , Сборник Международной научно-технической конференции студентов и молодых ученых «Informatics. Mathematics. Automatics – 2023» (IMA-2023) посвященной 5-ти летию Международного университета Астана, 24-28 апрель 2023 г Авторские свидетельства, патенты: 1. Онтологическая модель «Конструктора образовательных программ». № 29937 «14» сентября 2023 года. Назырова Айжан Есболовна, Муканова Асель Сериковна, Бекманова Гульмира Тылеубердиевна 2. Модель Конструктора ОП. № 49547 от «10» сентября 2024 года Бекманова Гульмира Тылеубердиевна, Зулхажав Алтанбек 3. Анализатор учебных программ на основе компетенций. № 49546 «10» сентября 2024 года. Бекманова Гульмира Тылеубердиевна, Муканова Асель Сериковна 4. Приложение для создания и анализа учебных программ, основанных на компетенциях, с использованием онтологического подхода. № 49535 «10» сентября 2024 года Бекманова Гульмира Тылеубердиевна, Муканова Асель Сериковна.
«Данное исследование финансировалось Комитетом науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан (грант №. BR21882302 Казахстанский социум в условиях цифровой трансформации: перспективы и риски).
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://www.youtube.com/watch?v=-LT6VvQemEQ
