В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Карилхан Нұржанар на тему Теоретические и практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям по образовательной программе «8D01511 – Информатика».
Диссертация выполнена на кафедре «Информатика» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - казахский
Официальные рецензенты:
Бостанов Бектас Ганиевич – кандидат педагогических наук, и.о. ассоциированного профессора кафедры «Информатика», Казахского национального женского педагогического университета (г. Алматы, Республика Казахстан).
Жабаев Ермахан Хурышович – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор Педагогического института Международного университета Астана (г. Астана, Республика Казахстан).
Временные члены Диссертационного совета:
Шадиев Рустам Нарзикулович – доктор философии (PhD), профессор педагогического колледжа, Чжэцзянский университет (г. Ханчжоу, Китайская Народная Республика).
Мукашева Манаргуль Умирзаковна – кандидат педагогических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Центра развития цифровизации образования Национальной академии образования имени И. Алтынсарина (г.Астана, Республика Казахстан).
Алдабергенова Айгуль Оналбековна – кандидат наук, доцент, ассоциированный профессор кафедры информатики и цифровизации образования, Жетысуский государственный университет имени И. Жансугурова, (Талдықорған қаласы, Қазақстан Республикасы
Научные консультанты:
Серік Меруерт – доктор педагогических наук, профессор, Евразийский национальный университет им Л.Н. Гумилева, профессор кафедры «Информатика» (г. Астана, Республика Казахстан)
Jaroslav Kultan – доктор философии (PhD), профессор кафедры «Прикладная информатика» Братиславского экономического университета (г. Братислава, Словацкая Республика)
Защита состоится: 31 августа 2026 года 10:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D015 – Подготовка педагогов по естественнонаучным предметам» по образовательной программе «8D01511 – Информатика» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в смешанном (онлайн и офлайн) формате.
Ссылка: https://surl.li/akerqy
Адрес: г. Астана, ул. К. Сатпаева 2, Главный корпус, ауд. № 302.
Аннотация (рус.):Актуальность исследования: Стремительное развитие цифровых технологий и активное внедрение искусственного интеллекта в сферу образования и рынок труда в Республике Казахстан предъявляют новые требования к содержанию подготовки будущих специалистов. В Послании Президента Республики Казахстан К.Ж. Токаева народу Казахстана от 2025 года отмечена необходимость формирования компетенций работы с технологиями искусственного интеллекта с раннего возраста, начиная со школьной скамьи, что определяет важность системного формирования у педагогов навыков освоения технологий искусственного интеллекта. В Законе Республики Казахстан «Об образовании» и Концепции развития высшего образования и науки Республики Казахстан на 2023–2029 годы цифровизация системы образования, применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, а также подготовка соответствующих кадров определены в качестве одного из приоритетных направлений государственной политики в сфере образования. Дальнейшее развитие этих положений отражено в Концепции развития искусственного интеллекта на 2024–2029 годы и Законе Республики Казахстан «Об искусственном интеллекте», в которых определены задачи внедрения искусственного интеллекта в систему образования и безопасного, ответственного использования соответствующих технологий. В трудах отечественных ученых всесторонне рассмотрены теория и методика обучения информатике, а в последние годы показана эффективность применения нейронных сетей в медицине, информационной безопасности и многих других сферах. Основы теории нейронных сетей, заложенные первыми моделями искусственного нейрона в середине XX века, получили дальнейшую систематизацию в классических трудах по глубокому обучению. В ведущих университетах мира, включая Массачусетский технологический институт, Стэнфордский университет, Оксфордский университет и Калифорнийский университет в Беркли, системно интегрируют курсы по нейронным сетям в образовательные программы, что свидетельствует о высокой значимости данного направления в современной системе высшего образования. Вместе с тем, в вузах Республики Казахстан по направлению «Подготовка учителей информатики» дисциплины по искусственному интеллекту и машинному обучению внедряются поэтапно, однако обучение нейронным сетям как отдельная дисциплина представлено лишь в отдельных университетах, а в некоторых рассматривается только в качестве дополнительного или через внешние образовательные платформы. В настоящее время стремительное развитие цифровых технологий, искусственного интеллекта и нейронных сетей требует пересмотра содержания подготовки будущих учителей информатики в системе высшего образования. Рост объема информации, значимость принятия решений на основе данных в образовательном процессе и широкое применение нейронных сетей при создании интеллектуальных систем выдвигают на первый план актуальную проблему формирования новых профессиональных компетенций педагогических кадров. Наряду с этим, анализ практики обучения информатике в вузах показывает необходимость внедрения нейронных сетей и технологий машинного обучения в процесс профессиональной подготовки. Однако теоретические и методические основы их системного освоения разработаны недостаточно. В связи с этим в данном направлении возникает противоречие. Данное обстоятельство требует научного обоснования содержания, методов и средств обучения будущих учителей информатики по нейронным сетям. Разрешение указанного противоречия позволит подготовить будущих учителей информатики как конкурентоспособных специалистов, способных эффективно применять современные технологии искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности. В связи с этим тема диссертационной работы была определена как «Теоретические и практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям». Цель исследования: определение теоретических основ подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям в высших учебных заведениях и их практическая реализация. Объект исследования: процесс подготовки будущих учителей информатики в высших учебных заведениях. Предмет исследования: процесс теоретического и практического обоснования подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям в условиях высших учебных заведениях. Научная гипотеза исследования: если в высших учебных заведениях будут определены теоретические и практические основы обучения нейронным сетям в процессе подготовки будущих учителей информатики и они будут системно внедрены в содержание образования, то уровень теоретических знаний будущих учителей информатики в области машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения повысится, а их практические умения и навыки сформируются на высоком уровне, так как освоение нейронных сетей позволяет развить у обучающихся новое алгоритмическое мышление, навыки моделирования, способность анализа данных и компетентность эффективного применения современных цифровых технологий в профессионально-педагогической деятельности. Задачи исследования: 1. Определить теоретические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям. 2. Разработать модель подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям. 3. Определить практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям и разработать учебно-методическое обеспечение для их эффективной реализации в образовательном процессе вузов. 4. Провести опытно-экспериментальную работу подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям и проанализировать полученные результаты. Ведущая идея исследования: системное внедрение теоретических и практических основ обучения нейронным сетям в процесс подготовки будущих учителей информатики в вузах, применение современных педагогических подходов и цифровых инструментов позволяет повысить профессиональную компетентность обучающихся и подготовить конкурентоспособного педагога, способного эффективно применять технологии искусственного интеллекта в образовательном процессе. Методологические и теоретические основы исследования составляют законодательные и государственные программы Республики Казахстан в сфере образования, государственный общеобязательный стандарт высшего и послевузовского образования, а также концептуальные идеи модернизации системы высшего образования. Теоретическую основу исследования составили основы искусственного интеллекта, машинного обучения и теории нейронных сетей, методика обучения нейронным сетям, компетентностные подходы к подготовке будущих учителей информатики, а также отечественные и зарубежные научные исследования и передовой учебно-методический опыт в данном направлении. Источники исследования: Закон Республики Казахстан «Об образовании», государственный общеобязательный стандарт высшего и послевузовского образования Республики Казахстан, Послание Президента Республики Казахстан народу Казахстана, нормативные правовые акты, отечественные и зарубежные научные труды по обучению нейронным сетям, образовательные веб-сайты. Методы исследования: научно-теоретические методы – анализ и систематизация педагогической, психологической и научно-методической литературы, нормативно-правовых документов по проблеме исследования; анализ информационных ресурсов, определение теоретико-практических основ подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям; моделирование научно-исследовательской работы; эмпирические методы – организация опытно-экспериментальной работы с целью определения уровня сформированности теоретических знаний и практических навыков обучающихся в области нейронных сетей; проведение анкетирования на платформе Google Forms, тестирование, тестирование с использованием AI, педагогическое наблюдение и беседа; статистические методы – применение математико-статистических методов для обработки, сравнения и обобщения результатов опытно-экспериментальной работы, вычисления автоматизированы с использованием программы MS Excel и разработанной информационно-образовательной среды. База исследования: НАО «Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева», НАО «Карагандинский национальный исследовательский университет имени академика Е.А. Букетова». Этапы исследования: Первый этап (2023–2024 учебный год) – теоретико-поисковый, констатирующий этап. На данном этапе была выбрана тема «Теоретические и практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям», определены цель, задачи и научная гипотеза исследования. Проведен анализ современного состояния подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям. Также выполнен системный обзор научно-педагогической, психологической и методической литературы, отечественных и зарубежных интернет-ресурсов с целью определения теоретических основ совершенствования подготовки обучающихся. Определен состав обучающихся, участвующих в эксперименте, разработаны первичные диагностические инструменты (анкеты, тестовые задания). Второй этап (2024–2025 учебный год, 2025–2026 учебный год) – формирующий этап. На данном этапе разработана научно обоснованная педагогическая модель совершенствования подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям в вузах. В соответствии со структурой модели определены основные компоненты, показатели и критерии подготовки. На основе данной модели разработано учебно-методическое обеспечение для использования в образовательном процессе, в учебный процесс внедрены лекционные материалы, практические задания, лабораторные работы и цифровые инструменты (язык программирования Python, библиотеки нейронных сетей, средства визуализации, методы компьютерного зрения), ориентированные на обучение нейронным сетям. Также организована опытно-экспериментальная работа, направленная на формирование теоретических знаний и практических навыков обучающихся, ее результаты систематизированы и оценены на основе анализа экспериментальных данных. Третий этап (вторая половина 2025–2026 учебного года) – заключительный этап. На данном этапе тщательно проанализированы результаты исследования по теме «Теоретические и практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям». Проведена опытно-экспериментальная работа, полученные данные подвергнуты статистической и математической обработке. С целью проверки гипотезы исследования сформулированы нулевая и альтернативная гипотезы, для проверки их достоверности применен критерий χ² Пирсона. Вычисления выполнены с использованием программы MS Excel, достоверность выдвинутой гипотезы подтверждена. Для наглядного представления и визуализации полученных результатов использована библиотека Chart.js. Диссертация оформлена в соответствии с установленными требованиями. Научная новизна и теоретическая значимость исследования: 1. На основе анализа состояния подготовки в вузах определены теоретические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям, установлена необходимость внедрения обучения нейронным сетям в образовательный процесс, конкретизированы технологически и программные основы подготовки. 2. Разработана модель теоретических и практических основ подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям, включающая целевой, содержательно-методический и результативный блоки, обеспечивающая ее внедрение в образовательный процесс вузов. 3. Определены практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям, разработаны и апробированы учебное пособие «Нейронные сети: теоретические основы и практическое применение», программные продукты «Neuro Attendance System» и «Hemato Logic AI Detector», а также образовательный портал NeuroEdu LMS (neuroedu.kz) с элементами искусственного интеллекта. 4. Проведена опытно-экспериментальная работа с целью определения эффективности подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям, определены этапы, компоненты, критерии и показатели подготовки, получены положительные результаты. Практическая значимость исследования: 1. В содержание дисциплины по выбору «Основы машинного обучения» образовательной программы «6B01511-Информатика» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева внесены дополнения. 2. В образовательную программу «6B01505-Информатика» Карагандинского национального исследовательского университета имени академика Е.А. Букетова внедрена дисциплина «Основы машинного обучения». Содержание дисциплин «Основы Big Data» (для образовательной программы «6B01505-Информатика») и «Основы преподавания информатики в рамках обновленного содержания среднего образования» (для образовательной программы «6B01504-Физика-Информатика») дополнено темами, посвященными нейронным сетям, и внедрено в образовательный процесс. 3. Разработано учебное пособие «Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы», направленное на совершенствование знаний, практических навыков и умений будущих учителей информатики 4. По результатам исследования электронный учебник «Жасанды интеллект арқылы білімді оңтайландыру» внесен в Государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом Министерства юстиции Республики Казахстан. 5. В содержание образовательной платформы «NeuroEdu LMS – платформа обучения нейронным сетям» внедрены следующие курсы: «Применение нейронных сетей в компьютерном зрении», «Основы машинного обучения», «Основы Big Data», «Технологии искусственного интеллекта для учителя». 6. Разработан образовательный портал «NeuroEdu LMS – портал обучения нейронным сетям» (neuroedu.kz) с элементами искусственного интеллекта. 7. Разработаны программный продукт «Neuro Attendance System» и прикладная система искусственного интеллекта «Hemato Logic AI Detector». Достоверность и обоснованность научных результатов Экспериментальные результаты по теме «Теоретические и практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям» обеспечены всесторонним обсуждением педагогической, учебно-методической литературы, систематическим проведением результатов исследований на различных этапах экспериментальной работы, математико-статистической обработкой полученных результатов, внедрением результатов исследований в учебный процесс. Положения, выносимые на защиту: 1. Теоретические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям: 1.1 определение проблем в образовательном процессе будущих учителей информатики по направлениям искусственного интеллекта на основе результатов анализа состояния подготовки обучающихся в вузах; 1.2 теоретическое обоснование технологико-программных основ подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям, включающее применение сред Google Colab, Anaconda-Spyder и VS Code при разработке проектов искусственного интеллекта, эффективность языка программирования Python, возможности обучения нейронным сетям с использованием фреймворков и применение сервисов технологий искусственного интеллекта. 2. Модель подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям: 2.1 целевой блок: законы, концепции и стандарты в сфере образования, а также Послание Президента как основа предмета исследования; 2.2 содержательно-методический блок: дополнение содержания дисциплин подготовки будущих учителей информатики темами, связанными с нейронными сетями, и внедрение новой дисциплины; разработка геймификации, визуально-иллюстративных и интерактивных методов визуализации при обучении нейронным сетям; 2.3 результативный блок: построение модели, включающей мотивационный, содержательный и технологический компоненты. 3. Практические основы подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям: 3.1 «Внедрение тем, связанных с нейронными сетями, в содержание дисциплин образовательных программ «6B01511-Информатика», «6B01505-Информатика» и «6B01504-Физика-Информатика», внедрение дисциплины «Основы машинного обучения» в образовательную программу «6B01505-Информатика»; 3.2 Разработка и практическое применение учебного пособия «Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы», предназначенного для обучения нейронным сетям; 3.3 Разработка и применение защищенного авторским правом электронного учебника «Жасанды интеллект арқылы білімді оңтайландыру»; 3.4 Разработка и практическое применение программного продукта «Neuro Attendance System» и прикладной системы искусственного интеллекта «Hemato Logic AI Detector»; 3.5 Разработка и применение образовательного портала NeuroEdu LMS с элементами искусственного интеллекта (neuroedu.kz). 4. Результаты опытно-экспериментальных работ подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям: 4.1 этапы, компоненты, критерии и показатели подготовки будущих учителей информатики по нейронным сетям; 4.2 доказательство достоверности гипотезы, сформированной по результатам опытно-экспериментальной работы по подготовке будущих учителей информатики по нейронным сетям. Апробация и внедрение результатов исследования: в содержание учебных дисциплин образовательной программы «6В01511 – Информатика» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева внедрены темы, связанные с нейронными сетями, в соответствии с тематикой исследования. Для обучающихся образовательной программы «6В01505 – Информатика» Карагандинского национального исследовательского университета имени академика Е.А. Букетова разработана и внедрена новая учебная дисциплина по нейронным сетям, а также внесены дополнения в содержание другой учебной дисциплины. Для обучающихся образовательной программы «6В01504 – Физика–Информатика» содержание учебных дисциплин дополнено новыми темами, посвященными технологиям искусственного интеллекта. Обсуждение и реализация результатов исследования: результаты исследования опубликованы в научных статьях и трудах по теме диссертации. В международном научном журнале, индексируемом в базе Scopus, опубликована 1 статья. 1. Teaching neural networks to computer science students in higher education: Approaches and challenges // International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). – 2025. – Vol. 15, №12. – P. 2770–2780. В научных изданиях, рекомендованных Комитетом по обеспечению качества науки и высшего образования Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан, опубликовано 3 статьи: 1. Болашақ информатика мұғалімдерін нейрондық желілер бойынша даярлаудың ерекшеліктері // Труды университета. – 2024. – №3. – С. 281-286. 2. STEM-технологиялар, машиналық оқыту және нейрондық желілер арқылы болашақ информатика мұғалімдерін кешенді даярлау // Труды университета. – 2025. – №1. – С. 331-340. 3. Жасанды интеллект және нейрондық желі технологияларының жоғары оқу орындарының білім беру жүйесінде қолдану мүмкіндіктері // Bulletin of the Karaganda University. Pedagogy series. – 2025. – №3. – Р. 122–132. На международных научных конференциях опубликовано 3 статьи: 1. On integrated training of future teachers of computer science on the basis of STEM education and machine learning // Proceedings of the International Conference on Education, Research and Innovation (ICERI). – 2024. – P. 10861-10865. 2. STEM білім беруде деректерді талдау мен нейрондық желілерді оқытуды қолдану туралы // Сейткасымовские чтения – 2024: Международная научно-практическая конференция (Esil University, 2024. – С. 573-577). 3. Experience in Teaching Artificial Intelligence and Neural Networks in Higher Education // Zborník z XIII. medzinárodnej vedeckej konferencie (Bratislava, 2025. – P. 23-29). Учебное пособие: 1. Нейрондық желілер: теориялық негіздері және практикалық қолданылуы. – Караганда: издательство «Colorprint», 2026. – 129 с. Авторское свидетельство: 1. Оптимизация образования посредством искусственного интеллекта. Свидетельство о внесении сведений в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом, №62919 от 13.10.2025 г. Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов, списка использованных источников, заключения и приложений.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://youtu.be/gGn2aqj_lIw?si=8m8UQf4axzxWQC_O
