Бұл мақалада мультимедиялық білім беру платформаларының функционалдығын жетілдіруге бағытталған заманауи алгоритмдер жан-жақты талданады. Зерттеудің негізгі мақсаты – білім беру жүйелерінің тиімділігін арттыру үшін жасанды интеллект, оқыту аналитикасы және үлкен деректерге негізделген әдістерді қолданудың мүмкіндіктерін айқындау. Әсіресе адаптивті оқыту жүйелері мен ұсыныс алгоритмдерінің студенттердің оқу процесін жекелендірудегі орны мен артықшылықтары қарастырылды. Сонымен қатар, мультимедиялық платформалардағы алгоритмдердің студент мотивациясына әсері, оқу материалдарының қолжетімділігіне ықпалы және білім беру сапасын жақсартудағы тиімділігі талданды. Алынған нәтижелер білім алушылардың танымдық белсенділігін арттыруға, білім мазмұнын дараландыруға және оқу процесін оңтайландыруға мүмкіндік беретінін көрсетті. Мақалада сонымен бірге мұндай технологияларды енгізудің педагогикалық және ұйымдастырушылық аспектілері қарастырылды. Жасанды интеллект негізіндегі жүйелердің артықшылықтарымен қатар, оларды оқу процесіне енгізуде кездесетін қиындықтар мен шектеулер де атап өтілді. Авторлар мультимедиялық платформалардың дамуы тек техникалық жақсартулармен шектелмей, сонымен қатар білім беру сапасын арттыруға бағытталуы тиіс екенін негіздеді. Болашақта виртуалды кеңесшілерді, интеллектуалды чат-боттарды және бейімделетін бағалау жүйелерін пайдалану арқылы білім беру процесін одан әрі жекелендірудің мүмкін болатын бағыттары ұсынылды.
МАХМУТОВ Ә.Н.
Магистрант, Қ. Жұбанов атындағы Ақтөбе өңірлік университеті, Ақтөбе қ., Қазақстан.
E-mail: ali.makhmutov20@gmail.com, https://orcid.org/0009-0000-8415-4733
КЕРЕЕВ А.К.
PhD, информатика және ақпараттық технологиялар кафедрасының доценті, Қ. Жұбанов атындағы Ақтөбе өңірлік университеті, Ақтөбе қ., Қазақстан.
E-mail: akereyev@zhubanov.edu.kz, https://orcid.org/0000-0002-8283-5807
- Anderson T. The Theory and Practice of Online Learning. – 2nd ed. – Athabasca: Athabasca University Press, 2019. – 472 p.
- Nguyen Q., Huptych M., Rienties B. Using Artificial Intelligence to Improve Learning Outcomes in Online Education // Computers & Education. – 2021. – Vol. 166. – P. 104139.
- Romero C., Ventura S. Educational Data Mining and Learning Analytics: An Updated Survey // WIREs Data Mining Knowl Discov. – 2020. – Vol. 10, No. 3. – P. e1355. DOI: https://doi.org/10.1002/widm.1355
- Li C., Lalani F. The Rise of Online Learning During the COVID-19 Pandemic // World Economic Forum. – 2020. – URL: https://www.weforum.org/agenda/2020/04/coronavirus-education-global-covid19-online-digital-learning/
- Al-Fraihat D., Joy M., Sinclair J. Evaluating E-learning Systems Success: An Empirical Study // Computers in Human Behavior. – 2020. – Vol. 102. – P. 67–86. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.08.004