8D01514 Информатика в Қорқыт Ата атындағы Қызылорда университеті

Пәндер

• Ғылыми зерттеу әдістері

  «Ғылыми зерттеу әдістері» пәні ғылыми ізденістің теориялық және қолданбалы негіздерін зерттеуге, гипотезаларды әзірлеуге, тексеруге, деректерді талдауға, нәтижелерді түсіндіруге бағытталған. Қазіргі әдістемелерге, ғылыми этикаға және жарияланым белсенділігіне қойылатын талаптарға ерекше назар аударылады. Пәннің қарастыратын сұрақтары: Ғылыми іс – әрекет, ғылыми зерттеу және оның әдіснамалық принциптері, зерттеудің мәселесі мен тақырыбын анықтау – ғылыми ізденістің алғашқы кезеңі, зерттелетін мәселенің жағдайын талдау, ғылыми зерттеулердің алғашқы қойылу кезеңі, ғылыми зерттеудің жүргізілу үдерісі және қорытынды кезеңі, зерттеу әдістері мен олардың жіктелуі, зерттеу әдістерінің жалпы сипаттамасы, эксперимент әдісі және оны жүргізу принциптері, эмпирикалық зерттеу әдістері және эксперимент.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектті ғылыми зерттеуде қолдану әдістемесі

  «Жасанды интеллектті ғылыми зерттеуде қолдану әдістемесі» пәні деректерді талдауды, модельдеуді, болжауды және ғылыми процестерді оңтайландыруды автоматтандыру үшін жасанды интеллектті қолдануды зерттейді. Машиналық оқыту, табиғи тілді өңдеу, компьютерлік көру әдістері және оларды зерттеу қызметінде қолдану қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллекттің генеративті модельдерін цифрлық білім беру ресурстарын жасауда қолдану

  Жасанды интеллекттің генеративті модельдерін цифрлық білім беру ресурстарын жасауда қолдану пәні озық AI технологияларын қолдана отырып, инновациялық оқу материалдарын жасауға бағытталған. Мәтіндерді, суреттерді, бейнелерді және интерактивті мазмұнды генерациялау әдістері, материалдарды білім алушылардың жеке қажеттіліктеріне бейімдеу, сондай-ақ білім беру ортасындағы сенімділік, авторлық құқық және этика мәселелері зерделенеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Оқыту нәтижелерін талдау әдістері

  «Оқыту нәтижелерін талдау әдістері» пәні білім беру жетістіктерін бағалаудың сандық және сапалық әдістерін зерттеуге бағытталған. Статистикалық тәсілдер, оқу деректерін талдауға арналған машиналық оқыту, психометриялық тестілеу әдістері, білім беру аналитикасы (Learning Analytics), сондай-ақ заманауи цифрлық құралдарды қолдану арқылы нәтижелерді визуализациялау және түсіндіру қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Microsoft Power BI: мәліметтерді талдау

  «Microsoft Power BI: мәліметтерді талдау» пәні Power BI көмегімен деректерді өңдеу, визуализациялау және түсіндіру әдістерін зерттеуге бағытталған. Деректер жиынтығымен жұмыс істеу принциптері, интерактивті есептер мен бақылау тақталарын құру, DAX функцияларын қолдану, аналитикалық процестерді автоматтандыру және сыртқы деректер көздерімен интеграция қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Академиялық хат

  Пәннің мақсаты - ғылыми жазу, жариялау қызметі және рецензиялау дағдыларын дамытуға бағытталған. Ғылыми мақалаларды құрылымдауға, сілтемелерді рәсімдеуге, дәлелдерге, халықаралық ғылыми басылымдардың стилистикасы мен талаптарына, тақырып таңдау, ақпарат іздеу, жазылым үдерісі, сыни ойлау, зерттеу әдісі, гипотеза және оны құру, мәліметтерге талдау жасау, кіріспені, негізгі бөлімдерді, қорытындыны жазу, сондай-ақ академиялық жазу мен рецензиялау этикасына ерекше назар аударылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• SMART XR технологиялары

  Мақсаты: білім алушылардың әртүрлі салалардағы әртүрлі міндеттерді шешу үшін кеңейтілген шындық технологияларын әзірлеу, жобалау және қолдану саласында жан-жақты білімі мен практикалық дағдыларын қалыптастыру. «Smart XR технологиялары» пәні интеллектуалды жүйелерде кеңейтілген, виртуалды және аралас шындықты әзірлеу мен қолданудың заманауи тәсілдерін қамтиды. XR-ді әртүрлі салаларға біріктіру әдістері, өзара әрекеттесу, деректерді өңдеу және пайдаланушы тәжірибесі, сондай-ақ технологияның даму перспективалары мен этикалық аспектілері зерттеледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми стильге, құрылымға, дәлелдерге қойылатын талаптарды сақтай отырып, ғылыми мақалаларды әзірлеуге және жариялауға, сондай-ақ халықаралық басылымдарда академиялық дереккөздерді, дәйексөздерді және библиографиялық дизайнды тиімді пайдалануға қабілетті.
• Ғылыми гипотезаларды әзірлеу, тексеру және ғылыми деректерді талдау әдістерін меңгерген, деректердің сапасы мен сенімділігіне қойылатын талаптарды ескере отырып, өзіндік зерттеулер жүргізу үшін теориялық және эмпирикалық тәсілдерді қолдануға қабілетті.
• Білім беру және зерттеу үдерістерін жақсарту үшін Smart XR технологиялары негізінде инновациялық шешімдерді әзірлеу мен қолдануға, сондай-ақ толықтырылған және виртуалды шындық саласында ғылыми зерттеулерді жүргізе алады.
• Дербестендірілген және бейімделген материалдарды құра отырып, жасанды интеллект көмегімен өндірілетін білім беру ресурстарын зерттеуге және әзірлеуге қабілетті. Мәтінді, суреттерді және бейнелерді автоматты түрде генерациялау сияқты генеративті жасанды интеллект модельдерін қолдана отырып, цифрлық білім беру ресурстарын дайындайды.
• Зерттеу мәселелерін шешу үшін машиналық оқыту, табиғи тілді өңдеу және компьютерлік көру әдістерін қолдана алады. Ғылыми деректерді автоматтандырылған талдау үшін жасанды интеллект алгоритмдерін әзірлеуге және оңтайландыруға қабілетті, олардың тиімділігін арттыруды қамтамасыз ете отырып, жасанды интеллект құралдарын зерттеу процестеріне енгізе алады.
• Microsoft Power BI көмегімен күрделі ғылыми деректерді өңдей және визуализациялай алады, аналитикалық нәтижелердің тиімді көрсетілуін қамтамасыз ететін интерактивті есептерді әзірлейді, Power BI-ді әртүрлі деректер көздерімен біріктіреді, ақпаратты өңдеу және талдау процестерін автоматтандырады.
• Оқыту нәтижелерін талдау үшін статистикалық құралдарды, машиналық оқытуды, білім беруді талдау әдістерін меңгереді. Объективті көрсеткіштер негізінде білім беру процесін жетілдіру бойынша ұсыныстарды тұжырымдауға қабілетті.
• Оқу үдерісін бақылау және талдау, академиялық жетістіктерді болжау, мәліметтер негізінде білім беру тәжірибесін жақсарту бойынша ұсыныстар жасау үшін білім беру аналитикасы технологияларын қолдана алады.