Студенттердің оқу аналитикасы технологиясының ерекшеліктері ұсынылған. Қазіргі білім беру технологияларының ландшафты қалай өзгергені көрсетілген. Қолданыстағы аналитика әдістері сипатталған. Студенттердің оқу аналитикасының анықтамасы беріліп, оның мәні ашылған. Оқу аналитикасының мүмкін болатын процестері мен орталары көрсетілген. Студенттердің формирлеуші және қорытынды бағалау кезеңдері ашылған. Студенттердің оқу қызметін бағалаудың қолданыстағы әдістемелері егжей-тегжейлі баяндалған. Студенттердің жеке қажеттіліктерін ескере отырып, оларды тәуелсіз түрде оқытуға мүмкіндік беретін адаптивті оқу орталары әзірленген. Жасанды интеллекттің студенттердің оқу тиімділігін арттырудағы рөлі түсіндірілген, ол оқу процесін бірнеше жолмен персоналдауға көмектесе алады. Қазіргі таңда оқытушылар үшін ең танымал оқу аналитикасының формасы - студенттердің іс-әрекеті мен прогресі туралы ақпарат беретін визуалды дисплейлер - ақпараттық панельдер екені анықталған. Оқу аналитикасын енгізу оқу процесін тереңірек түсінуге және бастапқы кезеңдерде проблемалық аймақтарды анықтауға ықпал етеді. Жасанды интеллект көмегімен оқытуды персоналдау студенттердің мотивациясын және жетістігін арттыруда жаңа мүмкіндіктер ашады. Болашақта аналитика технологияларының дамуы тиімді білім беру жүйелері мен әдістемелерін қалыптастыруда маңызды рөл атқарады.

ВОРОБЬЕВ А.Е.

Техника ғылымдарының докторы, профессор, академик М.Д. Миллионщиков атындағы Грозный мемлекеттік мұнай техникалық университеті, Грозный қ., Ресей Федерациясы

Е-mail: fogel_al@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-7324-428X

МУСИНА А.А.

PhD, Информатика және ақпараттық технологиялар кафедрасы, К. Жубанов атындағы Ақтөбе өңірлік университеті, Ақтөбе қ., Қазақстан

Е-mail: alla.mussina@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-4179-4241

ВОРОБЬЕВ К.А.

Ассистент, Ресей халықтар достығы университеті, Мәскеу қ., Ресей Федерациясы

Е-mail: fogel_k@mail.ru, https://orcid.org/0009-0008-3152-8197

1. Воробьев А.Е., Мамасаидов Дж., Воробьев К.А. Особенности высшего медицинского образования в виртуальной среде // Виртуальные технологии в медицине № 4 (38). - 2023. - С. 357-359.
2. Воробьев А.Е., Сулейманов А.М. Особенности высшего медицинского образования студентов в виртуальной среде // Международный научно-практический журнал «ENDLESS LIGHT in SCIENCE» (Алматы, Казахстан). - 2023. - -№3. - C. 71-74.
3. Anouschka van Leeuwen, Stephanie D. Teasley, Alyssa Friend Wise. Teacher and student facing learning analytics // https://www.solaresearch.org/wp-content/uploads/hla22/HLA22_Chapter_13_VanLeeuwen.pdf. Рр. 130-139. DOI: 10.18608/hla22.013. DOI: https://doi.org/10.18608/hla22.013
4. Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development. Global education 2030 agenda. - 2019. - 48 р.
5. Johar N.A., Kew S.N., Tasir Z., Koh E. Learning analytics on student engagement to enhance students’ learning performance: A systematic review. sustainability 15. - 2023. https://doi.org/10.3390/su15107849. DOI: https://doi.org/10.3390/su15107849
6. Lee O’Farrell. Using learning analytics to support the enhancement of teaching and learning in higher education // https://www.teachingandlearning.ie/wp-content/uploads/TL_LA-Briefing-Paper_WEB.pdf. 40 р.
7. Martin Florence and Ndoye Abdou. Using learning analytics to assess student learning in online courses // Journal of University teaching & learning practice, 13(3). - 2016. Available at: http://ro.uow.edu.au/jutlp/vol13/iss3/7. DOI: https://doi.org/10.53761/1.13.3.7

студенттер, оқу аналитикасы, анықтама, негізгі құрамдастар, әдістеме, орталар