Вестник КазНПУ имени Абая. Серия: Физико-математические науки

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ГЕЙМИФИКАЦИИ В ПОДГОТОВКЕ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ

2025-12-14T13:06:31+06:00

Настоящее исследование посвящено систематическому обзору применения геймификации в высшем образовании в 2020–2025 годах. Методологической основой послужил протокол PRISMA, обеспечивший многоэтапный поиск, скрининг и структурированный отбор публикаций. В результате анализа баз Web of Science, Scopus, Google Scholar и ResearchGate было выявлено 3451 публикация, из которых после удаления дубликатов и применения критериев включения в итоговую выборку вошли 42 исследования, доступные в полном тексте.

Для обработки и интерпретации данных использовались тематическая классификация, контент-анализ и визуализация с применением Microsoft Excel, VOSviewer и Datawrapper. Анализ показал, что наиболее распространёнными элементами геймификации в университетском обучении являются баллы, значки, уровни и рейтинговые таблицы, в большинстве исследований отмечается положительное влияние на мотивацию, вовлечённость и учебную активность студентов. Менее распространённые механики, связанные с прогрессом, наградами и элементами соревновательности, применяются точечно и характеризуются более вариативным эффектом.

Особое внимание в исследовании уделено возможностям применения геймификации в процессе подготовки будущих учителей информатики. Выявленные элементы обладают различным педагогическим потенциалом, включая развитие мотивации, самостоятельности, активности и навыков решения задач, что делает их значимыми для методической подготовки будущих педагогов. Практическая значимость исследования заключается в том, что результаты могут использоваться при разработке геймифицированных учебных материалов и цифровых курсов по методике преподавания информатики.

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИГРОВЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В ОБУЧЕНИИ РОБОТОТЕХНИКЕ

2025-11-18T12:52:06+06:00

Статья посвящена исследованию возможностей применения игровых элементов в обучении робототехнике в условиях современного STEM-образования. Использование игровых элементов в образовательном процессе способствует повышению мотивации учащихся, их вовлеченности и эффективности усвоения учебного материала.

Анализ научных исследований показал, что внедрение игровых механик, таких как система баллов, уровней, виртуальных наград и сюжетных сценариев, положительно влияет на усвоение знаний, развитие инженерного мышления и формирование навыков командной работы. Особое внимание уделено казахстанскому опыту интеграции геймификации, в частности внедрению мобильного приложения RoboBil, созданного для обучения робототехнике учащихся средней школы. Приложение сочетает теоретический материал, практические задания, тесты и AR-модели наград, что позволяет создавать персонализированные траектории обучения и усиливает эффект геймификации. Результаты исследования демонстрируют, что использование мобильного приложения RoboBil способствует повышению интереса школьников к робототехнике, улучшает их академическую успеваемость и развивает навыки решения практических задач. Таким образом, геймификация в сочетании с мобильными технологиями открывает новые перспективы для развития образовательной робототехники и может служить моделью для внедрения инновационных практик в школах.

РАЗВИТИЕ МЕТОДИКИ ПРЕПОДАВАНИЯ 3D МОДЕЛИРОВАНИЯ В ШКОЛАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРОГРАММЫ BLENDER

2025-12-04T17:48:37+06:00

В статье рассматривается вопрос разработки методики обучения с интеграцией технологий искусственного интеллекта и возможностей программы Blender для формирования навыков трёхмерного моделирования в системе среднего образования. Цель исследования — организация уроков 3D-моделирования на основе инновационных подходов, направленных на развитие пространственного мышления, креативности и инженерных способностей учащихся. Анализируются теоретические основы 3D-моделирования, его значение в образовательной сфере, а также возможности персонализации и адаптации учебного процесса с использованием инструментов искусственного интеллекта. В ходе исследования был проведён педагогический эксперимент, результаты которого на практике подтвердили эффективность предложенной методики. Полученные выводы направлены на совершенствование цифрового образовательного контента для школьников и интеграцию современных технологий в учебный процесс.

МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ ОПЕРАЦИОННЫМ СИСТЕМАМ НА ОСНОВЕ ВИРТУАЛЬНЫХ МАШИН

2025-12-10T10:52:13+06:00

В настоящее время одной из актуальных задач системы высшего образования является подготовка конкурентоспособных и профессионально подготовленных учителей информатики. В данной статье теоретически и практическим образом обосновывается значимость использования виртуальных машин при обучении будущих учителей информатики операционным системам. Цель исследования – разработать эффективную методику обучения операционным системам с применением виртуальных машин.

В статье рассматриваются возможности средств виртуализации, таких как VirtualBox, и описываются пути их эффективного применения в учебном процессе. Практические задания, выполняемые в виртуальной среде, позволяют студентам безопасно и гибко формировать навыки управления операционными системами. Кроме того, предлагаемая методика способствует оптимальному использованию аппаратных ресурсов и повышает эффективность работы со сложными программами.

В результате исследования были разработаны и внедрены в учебный процесс практические задания для будущих учителей информатики. В заключение виртуализационные технологии предлагаются в качестве эффективного инструмента для формирования практических компетенций обучающихся.

ПОДГОТОВКА УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ К РАБОТЕ С ОДАРЕННЫМИ УЧАЩИМИСЯ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ

2025-12-09T22:13:16+06:00

В современной системе образования в условиях цифровой трансформации выявление и поддержка одарённых детей остаются актуальной проблемой. В ходе исследования мировой и отечественный опыт показал, что раннее выявление творческого и интеллектуального потенциала личности способствует росту качества образования и повышению адаптивности личности к конкурентоспособной информационной среде. Развитие человеческого капитала одарённых учеников и создание инновационного общества требует внимания к развитию их личных способностей и творческого потенциала, что является одним из важных факторов.

В статье анализируются современные методы и технологии выявления одарённости в системе образования. Рассмотрены работы учёных в этой области, проведён контент-анализ и моделирование, в результате чего выявлены три основных направления выявления и развития одарённости: диагностика, стратегии поддержки и цифровая компетентность.

В результате исследования была разработана модель Smart-Talent Core («Интеллектуальное ядро дарования») для интеграции процессов выявления, развития и поддержки одарённых детей в цифровой среде. Эта модель направлена на определение и развитие потенциала учащихся, а также повышение профессиональной компетенции педагогов в образовательных учреждениях (дошкольных, школах, колледжах и вузах).

Результаты исследования способствуют внедрению инновационных подходов в работу с одарёнными детьми, трансформации педагогического процесса в цифровую среду и созданию интеллектуальной образовательной среды.

РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ МИКРОКВАЛИФИКАЦИЙ ПО IT-НАПРАВЛЕНИЮ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВУЗОВ

2025-12-15T12:56:03+06:00

В современной системе образования микроквалификации рассматриваются как эффективный инструмент формирования гибких навыков студентов и их адаптации к требованиям рынка труда. Однако в педагогических вузах опыт разработки и внедрения IT-ориентированных микроквалификаций пока недостаточно систематизирован. Большинство исследований сосредоточено преимущественно на технических специальностях, вследствие чего особенности формирования цифровых компетенций у студентов педагогического профиля остаются недостаточно раскрытыми. Кроме того, на основе Атласа новых профессий отсутствует достаточное количество практических рекомендаций по пересмотру образовательных программ и адаптации международного опыта. В этой связи внедрение IT-микроквалификаций для студентов педагогических вузов является актуальным шагом для повышения качества образования, расширения доступа к цифровым ресурсам и подготовки специалистов, востребованных на современном рынке труда.

Цель исследования: определить научно-методологические основы разработки и внедрения IT-микроквалификаций для студентов педагогических вузов, оценить их соответствие требованиям рынка труда и выявить пути интеграции в образовательный процесс.

Методология: в ходе исследования проведён экспертный анализ содержания IT-направлений, представленных в Атласе новых профессий. Дополнительно были проанализированы пилотные модули, включённые в учебные планы, а также организован опрос среди студентов и преподавателей. На основе полученных данных разработана структурная модель микроквалификаций и предложены механизмы их внедрения в соответствии с запросами рынка труда.

Результаты: в рамках исследования предложена модульная структура IT-микроквалификаций, адаптированных для педагогических вузов. Данная структура обеспечивает развитие цифровых компетенций студентов, формирование учебного опыта, ориентированного на требования рынка труда, а также интеграцию международного опыта. Представленные решения способствуют модернизации образовательных программ, ускорению цифровой трансформации и повышению конкурентоспособности современных педагогических кадров.

ЭВОЛЮЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ВИРТУАЛЬНОЙ И ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ В ПОДГОТОВКЕ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ

2025-12-11T02:08:28+06:00

В статье проанализированы направления развития и педагогические возможности использования технологий виртуальной реальности (Virtual Reality) и дополненной реальности (Augmented Reality) в процессе профессиональной подготовки учителей информатики в последние годы. Цель исследования – определить эволюцию применения технологий виртуальной и дополненной реальности в процессе подготовки будущих учителей информатики и выявить их роль в формировании профессиональной компетентности. В исследовании использованы методы контент-анализа и системного подхода. За последнее десятилетие область применения иммерсивных технологий в образовании значительно расширилась, их внедрение в педагогическую подготовку рассматривается как эффективный способ развития практических и методических навыков будущих педагогов. Технологии виртуальной и дополненной реальности способствуют формированию современной образовательной среды, позволяющей развивать проектную деятельность студентов, визуальное мышление и цифровую грамотность. В результате исследования предложена эволюционная модель использования данных технологий в подготовке учителей информатики, включающая четыре этапа: адаптация, применение, интеграция и совершенствование. Практическая значимость модели заключается в повышении эффективности цифровизации педагогической подготовки и в создании иммерсивной обучающей среды в вузах.

РАЗВИТИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ НАВЫКОВ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ

2025-12-11T14:29:12+06:00

Целью данного исследования является выявление необходимости формирования педагогических исследовательских навыков у будущих учителей информатики. Задачи исследования включают анализ современных методов и подходов к развитию данных навыков, а также оценку их влияния на качество образовательного процесса. Методология исследования основана на использовании качественных и количественных методов, включая опросы, интервью и анализ педагогической практики. Результаты исследования показывают, что развитие исследовательских навыков у будущих учителей информатики способствует улучшению их профессиональной компетентности, повышению качества преподавания и внедрению инновационных методов обучения. Данное исследование имеет значимость для науки, так как оно подчеркивает необходимость интеграции исследовательских методов в процесс подготовки педагогов, что в свою очередь способствует более эффективному и качественному образованию в сфере информационных технологий.

ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРЕШИМОСТИ ЧИСЛЕННОГО АНАЛОГА СМЕШАННОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ ПАРАБОЛИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ

2025-12-12T01:10:23+06:00

Рассматривается начально-краевая задача для нелинейного уравнения диффузии с временной памятью типа Вольтерра. Такая модель описывает процессы переноса в средах с наследственными (долговременными) эффектами и охватывает, как частные случаи, ряд задач тепломассопереноса. Для численного решения строится неявная двухслойная разностная схема с квадратурным приближением интеграла памяти. Получено дискретное энергетическое тождество, на основе которого устанавливается энергетическая устойчивость схемы при естественных ограничениях на шаг по времени. Нелинейность учитывается с помощью внутренней итерационной линеаризации; на каждой итерации возникает трёхдиагональная система линейных алгебраических уравнений, эффективно решаемая методом прогонки. Строго доказана сходимость схемы и получена оценка скорости сходимости в соответствующей энергетической норме. Численные эксперименты подтверждают теоретические погрешностные оценки и демонстрируют корректное воспроизведение эффектов долговременной памяти.

РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ ВТОРОГО ПОРЯДКА ДЛЯ НЕКОТОРЫХ МНОГОМЕРНЫХ ГИПЕРГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ

2025-11-28T12:32:27+06:00

В данном исследовании рассматривается решение системы дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка, соответствующих гипергеометрическим функциям с четырьмя переменными F₁₆, F₁₈, F_19,F₂₀ и F₃₁. В современной науке математическое моделирование физических процессов и прогнозирование их поведения играют решающую роль. Многие такие процессы описываются дифференциальными уравнениями или системами уравнений; однако лишь ограниченное число из них те, которые описывают реальные физические явления, могут быть решены в терминах элементарных функций. Это ограничение подчеркивает важность исследования более широких классов функций, в частности гипергеометрических функций нескольких переменных. Гипергеометрические функции возникают как решения конкретных систем дифференциальных уравнений и относятся к классу специальных или трансцендентных функций. Они находят широкое применение в задачах, связанных с несколькими переменными, и понимание их аналитической структуры важно как для теоретических, так и для практических целей. В настоящей работе были построены линейно независимые решения исследуемых систем для вышеупомянутых функций, а также исследована их внутренняя структура и ключевые свойства. Полученные результаты создают основу для разработки многомерных обобщений гипергеометрических функций и указывают на новые возможности их практического использования при решении прикладных задач. Это исследование обогащает теорию специальных функций и открывает новые перспективы для решения фундаментальных задач математической физики и прикладной математики.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФИЗИКО-ИНФОРМИРОВАННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МЕТОДА РУНГЕ-КУТТЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ОДНОМЕРНЫХ УРАВНЕНИЙ ЭЙЛЕРА

2025-12-12T02:24:02+06:00

Данное исследование представляет из себя модель, описывающую физический процесс, связанный с движением газа по трубопроводам при помощи системы одномерных уравнений Эйлера. В работе будет использоваться численное решение системы уравнений Эйлера через физико-информированные нейронные сети, метод, который объединяет современные подходы моделей глубокого обучения вместе с физическими условиями задачи, которые задают дифференциальные уравнения, начальные и граничные условия. Для валидации модели будет использоваться аналитическое решение системы одномерных уравнений Эйлера, которое будет сравниваться с численным решением, полученным при помощи модели глубокого обучения в виде сравнения графиков и расчета метрик. Также для относительного сравнения этой модели будет проведено сравнение с классическим численным методом Рунге-Кутты 4 порядка, где метод глубокого обучения показал более высокое качество в сравнении с классическим методом. Полученная модель имеет высокое качество и может быть использована в моделировании газовых потоков, причем качество модели глубокого обучения было значительно выше в относительном сравнении с классическим методом Рунге-Кутты 4 порядка, что подчеркивает эффективность и новизну использования методов глубокого обучения в сравнении с классическими методами.

ПРИМЕНЕНИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ ИГР В СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ ПО ЦИФРОВЫМ ПРОЕКТАМ

2025-12-12T02:58:02+06:00

В статье представлена модель системы поддержки принятия решений при инвестициях в проекты цифровизации предприятий с учётом множества факторов. Основой модели выступает теория нелинейных дифференциальных игр, что позволяет формализовать процесс противодействия между инвесторами, принимающими решения в условиях неопределенности и конкуренции. Разработанный подход позволяет находить рациональные стратегии финансирования с применением численного решения через метод Рунге-Кутта. Проведены вычислительные эксперименты для моделей с постоянными и переменными параметрами. Результаты подтверждают эффективность предложенной модели для поддержки инвестиционных решений в области цифровых трансформаций предприятий.

В данной статье с учетом множества факторов рассматривается возможность осуществления постоянных инвестиций в проекты в области цифровизации предприятия. Статья, направленная на решение данной проблемы, представляет актуальный научный и практический интерес. С учетом многофакторности рассмотрен класс нелинейных дифференциальных игр, который позволил точно описать инвестиционный процесс в проектах в области цифровизации предприятий. Это позволяет инвестору анализировать и находить рациональные инвестиционные стратегии.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ТЕПЛООБМЕНА В КОЖУХТРУБЧАТОМ ТЕПЛООБМЕННОМ АППАРАТЕ И ВЛИЯНИЯ СЛОЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ТРУБЫ

2025-12-29T01:40:31+06:00

В данной работе исследован процесс теплообмена в кожухотрубном теплообменнике, которые широко применяются в теплоэнергетике, нефтегазовой промышленности и химической инженерии в процессах охлаждения, нагрева и испарения. Кожухотрубный теплообменник состоит из ХХХ. В модели турбулентный поток в трубном и межтрубном пространствах описывался при помощи усреднённых уравнений Рейнольдса (RANS). Для замыкания системы, возникающей после осреднения и появления дополнительных неизвестных, использовалась k–ε турбулентная модель, параметры которой были выбраны на основе экспериментальных данных. Полученные численные результаты были сопоставлены с экспериментальными, при этом средняя относительная погрешность составила 1,59–1,68 %, что подтверждает точность вычислений и корректность физического описания процесса. На основе верифицированной модели было исследовано образование слоя загрязнений на трубах, возникающего вследствие осаждения солей и твердых частиц, а также накопления продуктов коррозии. Толщина загрязнённого слоя изменялась в диапазоне , и был проведён параметрический анализ. Результаты показали, что увеличение толщины слоя загрязнений приводит к снижению коэффициента теплопередачи, повышению температур труб и общему ухудшению теплообменного процесса. Полученные данные могут быть использованы при разработке стратегий по снижению загрязнений, повышению эффективности и совершенствованию конструкции кожухотрубных теплообменников, а также в целях энергосбережения в энергетике и промышленности.

СОЛИТОНЫ В СВЯЗАННЫХ ОБОБЩЕННЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ ШРЕДИНГЕРА

2025-11-03T13:28:48+06:00

Нелинейные уравнения, по сути, описывают физические проблемы. Солитоны, локализованные в пространстве и времени и распространяющиеся в нелинейной среде, являются особыми специфическими решениями некоторых из этих уравнений. Солитон восстанавливается полностью после нелинейного взаимодействия, сохраняя свою идентичность с той же скоростью и формой. Он обладает замечательными свойствами устойчивости. Устойчивость играет важную роль в физике солитонов. Нелинейное уравнение Шредингера, одно из нелинейных уравнений солитонного типа, примечательно своей значимостью в теории нелинейных волн, в частности в нелинейной оптике и физике плазмы. Исследование обобщений нелинейного уравнения Шредингера в настоящее время является актуальной областью исследований. В этой работе рассматриваются связанные обобщенные нелинейные уравнения Шредингера. Эти уравнения дают классическое нелинейное уравнение Шредингера в некоторых редукциях. В качестве метода исследования применен билинейный метод Хироты, который является одним из эффективных методов решения нелинейных уравнений. Выводятся дисперсионные соотношения и получены односолитонные и двухсолитонные решения. На рисунках представлена динамика солитонных решений. Полученные в ходе данного исследования результаты могут быть полезны для лучшего понимания нелинейных волновых явлений в любых различных случаях, где применима рассматриваемая связанная модель.

ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО МЕТОДА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ

2025-12-12T02:34:18+06:00

Цель работы проведение оценки актуальных рисков в вузах с применением математических методов. Снижение числа поступающих в региональные вузы страны является одним из главных рисков в стратегической программе развития. Были определены условия, которые могли повлиять на этот риск, и на основе полученных данных был проведен регрессионный анализ. Для полноты полученных результатов был использован был использован корреляционно-регрессионный метод. Создана единая система показателей через признаки и особенности экономических, социальных, личностных и информационных факторов доступности высшего образования. В результате исследования были созданы уравнение регрессии и рассчитана величина риска, проведена оценка значимости построенных моделей, а также приведена интерпретация результатов, полученных в процессе моделирования. Теоретическая и методическая значимость исследования заключается в совершенствовании методологии путём обоснования возможности применения корреляционно-регрессионного анализа и экономико-математического моделирования.

НЕЛИНЕЙНЫЕ ЭФФЕКТЫ В ВОЛНОВЫХ ПРОЦЕССАХ ПОРИСТЫХ СРЕД

2025-09-16T13:04:31+06:00

Волновые процессы в деформируемых пористых средах, насыщенных флюидом, являются ключевыми для понимания сложных физических явлений, происходящих в природе и инженерных конструкциях. Такие среды обладают уникальными механическими свойствами из-за взаимодействия флюида и скелета, что приводит к возникновению нелинейных эффектов и изменению волновых характеристик при высоких нагрузках. В данной статье рассматриваются математические модели и подходы к численному анализу этих явлений. Особое внимание уделено нелинейным эффектам, возникающим из-за сильного взаимодействия фаз, а также условиям на границе фазы.

Применение численных методов, таких как метод конечных разностей, позволяет анализировать волновые процессы в условиях повышенных нагрузок, что особенно важно для прогнозирования поведения пористых материалов в инженерной практике. Рассматриваются различные типы волн, включая продольные и сдвиговые, а также влияние геометрии пористого пространства на распространение волн. Дополнительно анализируются нелинейные свойства скелета и их влияние на скорость и затухание волн. Полученные результаты могут быть полезны при разработке новых материалов и совершенствовании методов диагностики состояния пористых сред.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА УКОРОЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ПОЧТИ ПЕРИОДИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ ЭВОЛЮЦИОННЫХ УРАВНЕНИЙ

2025-12-17T02:10:34+06:00

Существование почти периодических решений для различных классов эволюционных систем является важной проблемой теории колебаний. Например, проблема существования почти периодических решений со значениями в метрическом пространстве рассматривается в рамках теории простых почти периодических дифференциальных уравнений. Особое значение имеет изучение квазипериодических, а также одномерных и многомерных периодических колебаний. При рассмотрении многих задач механики, физики и техники приходится изучать такие периодические решения эволюционных уравнений с простыми и независимыми производными. В рассматриваемой работе исследуется применение метода приведения с помощью независимых переменных и эффективная оценка отклонений многопериодных приближенных решений основных приведенных систем. Обеспечивается создание достаточных условий существования и единственности многопериодных почти решений эволюционных уравнений первого порядка

ВЛИЯНИЕ ПРОГРАММЫ GEOGEBRA НА ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ОБУЧЕНИЯ УЧАЩИХСЯ 6 КЛАССА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ЛИНЕЙНЫХ НЕРАВЕНСТВ

2025-12-12T02:49:39+06:00

В данной работе рассмотрено влияние компьютерной интерактивной программы Geogebra на успеваемость учащихся при обучении системы линейных алгебраических неравенств. В исследовании приняли участие 30 учащихся специализированного лицея № 92 имени Махатма Ганди города Алматы. Для проведения исследования был использован квазиэкспериментальный метод. Учащиеся были разделены на экспериментальную и контрольную группы. Уроки в экспериментальной группе проводились с использованием программы Geogebra, в контрольной группе по традиционным методам. Данное исследование проводилось среди учеников 6-классов. В ходе исследовательской работы среди учащихся двух групп проведены тесты до (pre-test) и после (post-test) исследования, в результате учащиеся из экспериментальной группы показали значительное улучшение успеваемости по сравнению с контрольной группой (с величиной эффекта d = 0,819). В конце исследования среди учащихся был проведен опрос о влиянии программы Geogebra на результаты обучения. В результате исследования определены влияние программы Geogebra на успеваемость учащихся при преподавании темы “Системы линейных алгебраических неравенств”.

УЧЕБНЫЕ ИГРОВЫЕ ВИКТОРИНЫ В МЕТОДИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКЕ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ МАТЕМАТИКИ В УСЛОВИЯХ STEM

2025-12-16T16:07:17+06:00

Несмотря на значительный дидактический потенциал STEM‑технологий, их внедрение в подготовку будущих учителей математики в педагогических вузах сталкивается с рядом трудностей. Основная проблема связана с особенностями предметного формата обучения: он не позволяет одновременно осваивать несколько дисциплин и реализовывать межпредметные проекты из‑за отсутствия соответствующих методик. В этой ситуации перспективным решением может стать использование игровых технологий, которые способны мотивировать преподавателей к интеграции в учебный процесс знаний из смежных дисциплин. В работе обосновывается эффективность учебных вопросных викторин как инструмента методической подготовки будущих учителей математики. Такие викторины не только повышают познавательную активность студентов, но и способствуют формированию у них STEM‑компетентности. Важное преимущество викторин — способность пробуждать у обучающихся интерес к интегрированным знаниям. Это достигается за счёт включения в них вопросов и заданий из различных предметных областей. Для систематизации обучающего и диагностирующего материала предлагается применять метод пирамиды Барбары Минто. Он позволяет выстроить многопрофильное дерево вопросов и заданий, охватывающего разные направления подготовки. Разрабатывать викторины можно как в популярных облачных сервисах, так и с помощью специализированного конструктора

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И NLP ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПРЕДРАСПОЛОЖЕННОСТИ

2025-12-10T10:47:27+06:00

В статье рассматривается разработка и оптимизация информационной системы на основе искусственного интеллекта (ИИ), направленной на формирование профессиональной направленности обучающихся. Обоснована актуальность применения ИИ в условиях динамичных изменений на рынке труда и ограничений традиционных методов профориентации. Представлена архитектура системы, включающая модели сбора данных с помощью интеллектуального чат-бота, анализ данных рынка с использованием NLP и кластеризации, а также методы сопоставления профилей обучающихся с требованиями профессий. Подробно описаны ключевые технологии ИИ, в частности модели обработки естественного языка (BERT, GPT, Llama), адаптивные диалоговые алгоритмы (деревья решений, обучение с подкреплением) и методы сопоставления (косинусное сходство, сиамские нейронные сети). Особое внимание уделено механизму формирования рекомендаций, объединяющему критерии соответствия и спроса рынка.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ВРЕДОНОСНОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА

2025-11-22T11:23:22+06:00

Растущее число устройств Интернета вещей сделало сети уязвимыми для вредоносной деятельности, что потребовало использования эффективных методов классификации трафика. В этом исследовании рассматриваются подходы, основанные на машинном обучении, для классификации сетевого трафика с использованием набора данных CTU-IoT-Malware-Capture-3-1conn. База данных содержит более 150 000 записей, помеченных как доброкачественные или вредные. Чтобы расширить возможности прогнозирования моделей, были выбраны основные числовые характеристики, такие как количество пакетов, объем данных (байты), типы протоколов и частоты IP-адресов источников. Данные были предварительно нормализованы с помощью StandardScaler, чтобы обеспечить равную долю производительности в прогнозах модели. Были оценены четыре алгоритма машинного обучения: логистическая регрессия, случайный лес, метод опорных векторов и градиентное ускорение. Эксперименты 5-кратная система перекрестного тестирования использовалась для обеспечения надежности. Градиентное ускорение показало более высокую точность, чем другие модели (99,13%), за которыми следует случайный лес (99,11%). Алгоритм SMOTE использовался для устранения дисбаланса данных, что значительно улучшило обратную связь меньшинств. Это исследование демонстрирует потенциал машинного обучения для повышения безопасности Интернета вещей путем выявления аномального поведения (anomalous behaviors) в реальных сценариях атак. Результаты подчеркивают важность предварительной обработки, выбора производительности и оценки для достижения высокой точности обнаружения.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ VDI-ОБЛАКА ЧАСТНОГО УНИВЕРСИТЕТА В СООТВЕТСТВИИ С ТРЕБОВАНИЯМИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

2025-12-08T21:00:30+06:00

В статье предложена расширенная математическая модель оценки оптимального количества вычислительных узлов частного университетского облака с использованием виртуальных рабочих мест (VDI), и с учетом требований информационной безопасности облако-ориентированной учебной среды (ООУС) университетов. В отличие от ранее известных подходов, разработанная модель учитывает не только ресурсную нагрузку (CPU, RAM), но и требования к уровню защищенности виртуальных машин и серверов. В предлагаемой модели введены количественные параметры защищенности ООУС, а задача размещения ВМ сведена к многокритериальной оптимизации, балансирующей между эффективностью использования ресурсов и соблюдением требований безопасности ООУС. Проведена имитационная симуляция работы облака с типичными параметрами университетской ИТ-инфраструктуры, подтверждающая практическую значимость предложенного подхода. Модель целесообразна для проектирования защищенных облачных платформ в образовательной среде университетов РК.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ IT-СИСТЕМ

2025-11-22T21:14:27+06:00

Бұл мақалада тапсырмаларды бөлу процесін оңтайландыру үшін генетикалық алгоритм (GA), бөлшектер ройы (PSO) және құмырсқа колониясы (ACO) секілді метаэвристикалық әдістерді қолдану қарастырылады. Зерттеу заманауи IT жүйелерінде үлкен көлемдегі деректермен тиімді жұмыс істеуге және қажетті дәлдікті қамтамасыз етуге дәстүрлі тәсілдер жеткіліксіз болатын жағдайларда осы әдістердің қолданбалы мүмкіндіктерін зерттейді. Жұмыс ресурстарды – есептеу қуатын және адами ресурстарды – оңтайлы үлестіру арқылы өнімділікті арттыру мен шығындарды азайту мәселесіне бағытталған. Уақыт, шығын және орындау сапасы сияқты параметрлерді ескере отырып, динамикалық оңтайландыруға арналған математикалық модельдер жасалды. Үш әдістің (GA, PSO, ACO) салыстырмалы талдауы олардың әрқайсысының нақты жағдайларға байланысты күшті және әлсіз жақтарын көрсетті: GA жылдамдық бойынша тиімді, бірақ шығындары жоғары; ал PSO мен ACO сапа тұрғысынан жақсы нәтиже беріп, уақыт пен жад ресурстарын үнемдейді. Зерттеудің практикалық құндылығы – IT жүйелерінде ресурстарды басқару процесін автоматтандыру арқылы операциялық тиімділікті арттырып, шығындарды азайтуға мүмкіндік беруінде. Ғылыми құндылығы – метаэвристикалық әдістерді IT қызметтері мен жобаларды басқарудағы оңтайландыру мәселелеріне қолданудың теориялық негізін кеңейтуінде.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ КАЗАХСКОГО ЖЕСТОВОГО ЯЗЫКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

2025-06-10T22:25:14+06:00

В данной статье рассматривается разработка системы распознавания казахского жестового языка и повышение её эффективности. Актуальной задачей является создание системы, способной распознавать казахский жестовый язык в режиме реального времени с целью облегчения коммуникации среди людей с нарушениями слуха и речи. В предлагаемом методе используется сверточная нейронная сеть YOLOv5 и библиотека Mediapipe, обеспечивающие высокоточное распознавание жестов в реальном времени. Для анализа распознанных знаков и их семантической обработки применяется сеть долговременной и кратковременной памяти (LSTM). Разработанная система позволяет анализировать движения рук пользователя в реальном времени и формировать осмысленные предложения из распознанных жестов. Кроме того, для удобства представления результатов пользователю был разработан веб-сайт на основе фреймворка Django. Экспериментальные результаты показали, что предложенная система обеспечивает высокую точность и надежность при распознавании казахского жестового языка в реальном времени.

АНАЛИЗ УГРОЗ СОЦИАЛЬНОГО ИНЖИНИРИНГА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ И МЕТОДЫ БОРЬБЫ С НИМИ

2025-06-20T15:03:18+06:00

Наблюдая растущую популярность в социальных сетях степень современной коммуникации, где предоставляется пользователям широкие возможности для обмена информацией, незримо возрастают и мер использования угроз распространения вредоносной информации, связанной с применением методов социального инжиниринга. Данная работа посвящена исследованию явления социального инжиниринга, направленного на манипулирование пользователями социальных сетей с целью извлечения конфиденциальных данных, подрыва репутации, распространения дезинформации или иного вреда. Рассматриваются релевантные основные механизмы социального инжиниринга, причины уязвимости пользователей к подобным атакам, а также потенциальные последствия для информационной безопасности. В работе предлагаются рекомендации по противодействию этому виду угроз, включая повышение цифровой грамотности, разработку защитных технологий и совершенствование регуляторных механизмов. Данное исследование актуально для специалистов в области информационной безопасности, социальных наук и всех, кто заинтересован в защите цифровой среды от манипуляций и вредоносной информации.

СОВРЕМЕННЫЕ ДОСТИЖЕНИЯ В РАСПОЗНАВАНИИ ЖЕСТОВОГО ЯЗЫКА НА СКЕЛЕТНЫХ ДАННЫХ

2025-12-12T10:39:35+06:00

Жестовый язык играет ключевую роль в общении людей с нарушениями слуха, однако автоматическое распознавание как статических так и динамических жестов остаётся непростой задачей. За последнее десятилетие получила развитие методика скелетно-ориентированного распознавания: вместо работы с «сырыми» видеопоследовательностями современные системы извлекают лишь координаты суставов (2D или 3D), что снижает нагрузку на вычисления и защищает приватность исполнителя. В этом обзоре мы описываем девятнадцать самых важных публикаций 2015–2024 гг., отобранных по PRISMA 2020 при поиске в Scopus, в которых применялись глубокие модели (ST-GCN, гибриды GCN+RNN, трансформеры) для обучения на скелетных данных. Обобщая их результаты, мы показываем: для задач изолированных слов точность Top-1 достигает 98–99 % (AUTSL), но при переходе к непрерывному распознаванию она падает до 80–90 % (word error rate 10–20 %). Наиболее перспективными оказались многопоточные решения, объединяющие позу суставов, векторы костей и скорости движения с механизмами внимания или трансформерами, которые улучшают распознавание динамических знаков на 3–5 %. Основные узкие места—недостаток крупных, богато аннотированных скелетных датасетов, слабая учётность немануальных компонентов (мимика, торс) и ограниченная переносимость моделей между языками жестов. Мы делаем вывод, что скелетно-базирующиеся подходы демонстрируют высокий потенциал для приватного, устойчивого к фоновому шуму распознавания жестов, однако их практическое применение в реальном времени требует расширения датасетов, более тонкой интеграции немануальных сигналов и гибридных архитектур для надёжной работы на непрерывных потоках жестового языка.

АЛГОРИТМЫ РАЗРАБОТКИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

2025-12-06T17:40:25+06:00

В данной статье представлена алгоритмическая структура для разработки образовательных программ в современных информационных системах, объединяющая традиционные учебные программы с динамичными требованиями рынка труда. В ней представлен разработчик образовательных программ (DDEduP) – веб-платформа, интегрирующая доработанную модель Llama 3 с генерацией дополненного поиска (RAG). Система использует данные в режиме реального времени с казахстанских платформ поиска работы (Enbek.kz, HeadHunter), Атласа новых профессий и профессиональных стандартов, используя семантическое встраивание, косинусное сходство и гибридный поиск для формирования целей, извлечения компетенций и рекомендации курсов. При оценке по предметам «Информатика», «Биология» и «История» система получила баллы F1 от 0,24 до 1,00, продемонстрировав превосходные результаты в формулировании целей и технических областях, но столкнувшись с трудностями в достижении различных результатов обучения и междисциплинарной адаптации. В исследовании обосновывается необходимость интеграции человеческого фактора и усовершенствований, учитывающих специфику дисциплин, для эффективной разработки учебных программ на основе ИИ в образовательных системах.

ОБНАРУЖЕНИЕ КИБЕРБУЛЛИНГА НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ НА ОСНОВЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ: ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД ДЛЯ УЛУЧШЕННОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТА

2025-11-01T14:36:10+06:00

В данном исследовании представлен подход на основе глубокого обучения для выявления киберзапугивания на казахском языке, учитывающий ключевые проблемы, связанные с малоресурсными языками. В работе рассматриваются растущая распространённость киберзапугивания в Казахстане, ограничения традиционных моделей машинного обучения и необходимость применения продвинутых методов классификации текста. Предложена новая гибридная модель глубокого обучения, объединяющая сверточные нейронные сети (CNN), двунаправленные долгократкосрочные памяти (BiLSTM) и архитектуры на основе трансформеров для повышения точности обнаружения. В исследовании подробно описан процесс сбора данных, методы аугментации данных и оценка модели с использованием ключевых метрик производительности, таких как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера. Экспериментальные результаты демонстрируют, что предложенная модель значительно превосходит традиционные алгоритмы машинного обучения и ранее опубликованные методы. Полученные выводы имеют практическое значение для автоматизированной модерации контента в социальных сетях и способствуют развитию инструментов обработки естественного языка (NLP) для казахского языка.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТРЕССА НА ОСНОВЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

2025-12-09T11:01:09+06:00

Стресс-одна из самых насущных проблем современного общества, которая напрямую влияет на психическое и физическое здоровье человека. Длительный или неконтролируемый стресс является одним из основных факторов сердечно-сосудистых заболеваний, ослабления иммунной системы и снижения производительности труда. В связи с этим своевременное выявление и прогнозирование стресса становится важной научной и практической задачей. В данной статье рассмотрена проблема прогнозирования стресса на основе физиологических показателей. Данные исследования были зарегистрированы с помощью специально разработанного инструмента, который позволяет собирать параметры частоты сердечных сокращений (HR), частоты дыхания (RR) и проводимости кожи (SC). На основе полученных сигналов был рассчитан интегральный StressIndex, и в соответствии с интерквартильными процентилями уровень стресса был разделен на четыре категории: тихий, низкий, нормальный, высокий. Используя эти данные, были использованы алгоритмы машинного обучения – KNN, Decision Tree, Random Forest и Gradient Boosting. Экспериментальные результаты показали, что модель Random Forest, достигшая наивысшего результата (точность hold-out 0.900, средняя точность 5-слойной перекрестной проверки 0.805), оказалась стабильным и надежным методом прогнозирования стресса. Полученные результаты позволяют осуществлять мониторинг real-time на wearable устройствах и создавать системы раннего выявления и предупреждения психофизиологического состояния пользователя.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПОРТОТИВНОГО СПУТНИКОГО КОМПЛЕКСА СВЯЗИ В ТРУДНОДОСТУПНЫХ РАЙОНАХ

2025-12-06T17:37:58+06:00

В современных условиях обеспечения связью удаленных и труднодоступных районов особую актуальность приобретают спутниковые комплексы, обеспечивающие надежную и высококачественную связь независимо от рельефа местности и инфраструктурных ограничений. Целью исследования является провидение оценка эффективности применения ПСК - 400 (портативного спутникого комплекса) для организации связи в труднодоступных районах.

Анализируются ключевые технические характеристики ПСК - 400, включая пропускную способность, зону покрытия, устойчивость к помехам и задержку сигнала. Рассматриваются сценарии его применения в различных условиях: обеспечение связи в горных районах, арктических территориях, отдаленных промышленных объектах и зонах чрезвычайных ситуаций. Оценка эффективности проводится на основе сравнительного анализа с альтернативными решениями, а также результатов практического тестирования. Выявляются преимущества и возможные ограничения использования ПСК - 400, включая экономические и эксплуатационные аспекты.

Исследование направлено на выявление преимуществ, ограничений и перспектив использования данного комплекса в различных условиях. Полученные результаты подтверждают целесообразность применения спутникового комплекса ПСК - 400 для организации связи в труднодоступных районах, что может способствовать развитию цифровой инфраструктуры и повышению уровня информационной доступности в удаленных регионах.