8D01503 Подготовка педагога по информатике в ЮКПИ
-
Цель образовательной программы Подготовка доктора философии (PhD), владеющего фундаментальными теоретико-методологическими знаниями, исследовательскими навыками для достижения успешной научно-педагогической деятельности в области обучения информатике.
-
Академическая степень Докторантура
-
Языки обучения Русский, Казахский
-
Срок обучения 3 года
-
Объем кредитов 180
-
Группа образовательных программ D012 Подготовка педагогов информатики (казахский, русский, английский языки)
-
Область образования 8D01 Педагогические науки
-
Направление подготовки 8D015 Подготовка педагогов по естественнонаучным предметам
Дисциплины
-
Проблемы совершенствования системы образования на основе технологии BigDate
Предмет направлен на исследование зарубежного опыта использования технологии Big Data в образовательной области; особенностей технологии обучения и методологических принципов системы образования основанных на технологии Big Data, педагогико-организаторских условий. В научно-исследовательской работе описываются пути представления собственных идей и аргументации результатов исследований,, анализируя идеи применения Big Data технологии в образовательной области.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Актуальные проблемы Онлайн-обучения
Предмет направлен на исследование современных тенденций развития онлайн-обучения в образовании РК; особенностей технологии обучения, методологических принципов образования, основанных на высоких технологиях; педагогико-организаторских условий онлайн-обучения. В проектной работе, проводимой в рамках научно-исследовательской работы, оценивая идеи применения высоких технологий в онлайн-обучении, предусматривается реализация своих идей, описываются пути раскрытия собственных отличительных результатов исследований.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Философия и методология педагогики
Содержание курса «Философия и методология педагогики» дает информацию о значении и функциях понятия «педагогическая методология»; вооружает знаниями, знаниями и навыками методологической культуры, включает в себя умение докторантов правильно применять методологические законы, принципы, методы исследования в научной и практической исследовательской деятельности
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Актуальные проблемы использования искусственного интеллекта в образовании
Курс фокусируется как на конкретных технологиях, так и на реальных проблемах в образовательной практике. Курс включает в себя три основных компонента применения искусственного интеллекта в образовании, включая вычислительную мощность, интеллектуальные алгоритмы и сценарии реального мира. Темы включают интеллектуальную среду обучения, интеллектуальные процессы обучения, интеллектуального помощника учителя, интеллектуальную оценку образования.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Академическое письмо
Целью предмета является формирование у студентов умения структурированно излагать собственные идеи и работать с различными научными и научно-информационными источниками. Содержание предмета включает в себя формирование представлений о системе академического учета и взаимодействии между субъектами, освоение технологии академического учета и системы критериев его оценки, интеграцию междисциплинарных знаний, повышение культуры письменной речи через язык. рассмотрено повышение научной продуктивности и публикационной активности в результате работы с национальными и международными базами данных.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Методы научного исследования
Цель предмета – сформировать базовые знания о методологических основах организации и проведения научных исследований в сфере образования. Содержание предмета включает знание методологических основ научного исследования, понятий о методах и логике научного исследования, сбора данных и обработки научной информации, принципов деятельности учителя и организации учебно-исследовательской работы на уроке, проблем формализации результатов исследований. Кроме того, в результате работы с базами данных рассматриваются возможности повышения научной продуктивности и публикационной активности, вовлечения студентов в научно-исследовательскую работу.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Технологии искусственного интеллекта в научных исследованиях и анализе данных
Дисциплина направлена на освоение теоретических и практических основ применения методов искусственного интеллекта (ИИ) в научно-исследовательской деятельности. В рамках курса обучающиеся изучают машинное обучение, нейронные сети, обработку естественного языка, прогнозирование и визуализацию данных. Особое внимание уделяется работе с большими данными, построению моделей и интерпретации результатов исследований. Дисциплина формирует профессиональные знания и навыки, необходимые для эффективного применения ИИ-технологий в решении научных задач.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
Профессии
Результаты обучения
- Определяет направления фундаментальных исследований в области обучения информатики и методы научного исследования с внедрением научнно-исследовательских результатов в практику
- Разрабатывает научно-экспертную оценку текста научных работ, придерживаясь культуры академической честности.
- Рекомендует свои достижения коллегам, научному сообществу и широкой общественности для решения практических профессиональных задач
- Обсуждает актуальные проблемы обучения информатике и различает современные научные взгляды и направления
- Использует новые и сложные идеи в научных публикациях, обеспечивая признание результатов на национальном и международном уровнях
- Отстаивает свою точку зрения на развитие новых направлений информатики, оригинальных идей для содействия развития общества, вооруженного современными знаниями