ЖАЛПЫ БІЛІМ БЕРЕТІН МЕКТЕПТЕРДЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫН ИНТЕГРАЦИЯЛАУ ТӘЖІРИБЕСІН ЗЕРТТЕУ

ҒТАХР 14.01.85

Б.Е. Қойшыбай¹ , С.А.Жамалова²

¹Астана қаласы №111 келешек мектебі, Астана қ., Қазақстан

²Астана халықаралық университеті, Астана қ., Қазақстан

^*e-mail: beknurkoishybai76@gmail.com

ЖАЛПЫ БІЛІМ БЕРЕТІН МЕКТЕПТЕРДЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫН ИНТЕГРАЦИЯЛАУ ТӘЖІРИБЕСІН ЗЕРТТЕУ

Аңдатпа

Зерттеудің өзектілігі қазіргі білім беру парадигмасының цифрлық трансформациясы жағдайында оқу үрдісін оңтайландыру және персоналдандыру мақсатында жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын интеграциялау қажеттілігімен айқындалады. Зерттеудің мақсаты – жалпы білім беретін мектеп жағдайында педагогтардың жасанды интеллект құралдарын қолдану дайындығы мен тәжірибесін эмпирикалық тұрғыда зерделеу, сондай-ақ оларды енгізудің дидактикалық тиімділігі мен туындайтын кедергілерді анықтау. Зерттеу әдістемесі ретінде теориялық талдау және сандық-сапалық социологиялық зерттеу әдістері қолданылды. Зерттеу базасы ретінде Астана қаласының №111 жалпы білім беретін мектебі алынып, педагогтар арасында репрезентативті сауалнама жүргізілді. Зерттеу нәтижелері мұғалімдердің генеративті нейрожелілерді (Gemini, ChatGPT, Twee, Canva Magic және т.б.) сабақты жоспарлау, бағалау құралдарын әзірлеу және визуалды контент жасау барысында қолдану белсенділігінің артқанын көрсетті. Алынған деректерді талдау негізінде ЖИ технологияларының мұғалімнің уақыт ресурсын үнемдеуге және оқушылардың когнитивті қызығушылығын арттыруға оң әсері дәлелденді. Дегенмен, академиялық адалдық принциптерінің сақталуы және педагогтардың цифрлық құзыреттілігінің жеткіліксіздігі сияқты лимиттеуші факторлар анықталды. Авторлар мектептегі цифрлық экожүйені дамыту үшін ЖИ-ді этикалық және әдістемелік тұрғыда сауатты қолдану бойынша практикалық ұсынымдар ұсынады. Бұл зерттеу нәтижелері білім беру мекемелеріндегі инновациялық менеджментті жетілдіруге үлес қосады.

Түйін сөздер: жасанды интеллект, білім берудегі цифрландыру, педагогикалық дизайн, генеративті нейрожелілер, мұғалімнің цифрлық құзыреттілігі, дербестендірілген оқыту, мектеп тәжірибесі

Б.Е. Койшыбай¹, С.А. Жамалова²

¹Школа №111 «Келешек» акимата города Астана, г. Астана, Казахстан

²Международный университет Астаны, г. Астана, Казахстан

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЫТА ИНТЕГРАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ШКОЛАХ

Аннотация

Актуальность исследования определяется необходимостью интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс с целью его оптимизации и персонализации в условиях цифровой трансформации современной образовательной парадигмы. Цель исследования — эмпирически изучить готовность и практический опыт педагогов в использовании инструментов ИИ в общеобразовательной школе, а также определить дидактическую эффективность их внедрения и возникающие препятствия. В качестве методологии исследования использовались теоретический анализ и количественно-качественные социологические методы. В качестве базы исследования была выбрана общеобразовательная школа №111 города Астана, где проведён репрезентативный опрос среди педагогов. Результаты исследования показали рост активности учителей в использовании генеративных нейросетей (Gemini, ChatGPT, Twee, Canva Magic и др.) при планировании уроков, разработке оценочных инструментов и создании визуального контента. Анализ полученных данных подтвердил положительное влияние технологий ИИ на экономию времени педагогов и повышение когнитивного интереса учащихся. Вместе с тем, выявлены ограничивающие факторы, такие как соблюдение принципов академической честности и недостаточный уровень цифровой компетентности педагогов. Авторы предлагают практические рекомендации по этичному и методически грамотному использованию ИИ для развития цифровой экосистемы школы. Результаты исследования способствуют совершенствованию инновационного менеджмента в образовательных учреждениях.

Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровизация образования, педагогический дизайн, генеративные нейросети, цифровая компетентность учителя, персонализированное обучение, школьный опыт

B.Ye. Koishybay¹, S.A. Zhamalova²

School №111 “Keleshek” of the Astana City Administration

, Astana., Kazakhstan

² Astana International University, Astana, Kazakhstan

EXPLORING THE INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN GENERAL EDUCATION SCHOOLS

Abstract

The relevance of this study is determined by the need to integrate artificial intelligence (AI) technologies into the educational process to optimize and personalize learning within the context of the digital transformation of modern educational paradigms. The aim of the research is to empirically examine teachers’ readiness and practical experience in using AI tools in general education schools, as well as to identify the didactic effectiveness of their implementation and the challenges that may arise. The research methodology included theoretical analysis and quantitative-qualitative sociological methods. The study was conducted at General Education School №111 in Astana, with a representative survey among teachers. The results demonstrated an increased level of teacher engagement with generative neural networks (Gemini, ChatGPT, Twee, Canva Magic, etc.) in lesson planning, assessment tool development, and visual content creation. Analysis of the data confirmed the positive impact of AI technologies on saving teachers’ time and enhancing students’ cognitive engagement. However, limiting factors such as adherence to academic integrity principles and insufficient digital competence among teachers were identified. The authors provide practical recommendations for the ethical and methodologically sound use of AI to develop the school’s digital ecosystem. The findings contribute to the advancement of innovative management in educational institutions.

Keywords: artificial intelligence, digitalization in education, pedagogical design, generative neural networks, teacher digital competence, personalized learning, school practice

Негізгі ережелер

Зерттеу жұмысы жалпы орта білім беру ұйымдарындағы оқу-тәрбие үрдісіне жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын интеграциялаудың дидактикалық тиімділігі мен практикалық қажеттілігін негіздейді. Қазіргі таңда педагогтардың генеративті нейрожелілерді қолдануы жүйелі әдістемелік сүйемелдеусіз, стихиялы сипатта жүзеге асырылып жатқаны және цифрлық этика нормаларының толық сақталмауы ЖИ-дің педагогикалық әлеуетін шектейтіні анықталған.

Осыған байланысты, зерттеуде Астана қаласы №111 мектеп базасында жүргізілген эмпирикалық талдауға сүйене отырып, мұғалімнің кәсіби жүктемесін оңтайландыруға және оқытуды дербестендіруге бағытталған ЖИ құралдарын енгізудің қолданбалы моделі ұсынылған. Зерттеу нәтижелері мектептің цифрлық экожүйесін дамытуда және мұғалімдердің цифрлық құзыреттілігін жетілдіруде ғылыми-практикалық негіз бола алады.

Кіріспе

XXI ғасырдың үшінші онжылдығында жаһандық білім беру кеңістігі «төртінші өнеркәсіптік революция» (Industry 4.0) аясында теңдессіз технологиялық турбуленттілік кезеңін бастан кешіруде. Әсіресе, генеративті жасанды интеллект пен үлкен деректерді талдау алгоритмдерінің экспортталуы дәстүрлі педагогикалық архитектониканы түбегейлі қайта қарауды талап етуде. Бұл процесс жай ғана оқу үрдісін цифрландыру емес, білім берудің онтологиялық және гносеологиялық негіздерінің өзгеруімен, яғни «Smart Education» тұжырымдамасына көшумен сипатталады.

Экономикалық ынтымақтастық және даму ұйымының (OECD) 2024-2025 жылдарға арналған стратегиялық баяндамаларында жасанды интеллект (ЖИ) технологиялары білім берудегі теңсіздікті (inequity) жоюдың және инклюзивті ортаны қалыптастырудың қуатты драйвері ретінде қарастырылады. ЭЫДҰ сарапшыларының пікірінше, ЖИ жүйелерінің адами капитал мен дағдыларға әсерінің артуы, әсіресе, педагогтардың рутиналық жүктемесін азайту және оқушының жеке когнитивті траекториясын құру мүмкіндігімен тікелей байланысты [1; 2]. ЮНЕСКО-ның «Білім берудегі жасанды интеллект: Тұрақты даму үшін мүмкіндіктер мен сын-қатерлер» атты іргелі еңбегінде цифрлық интеллект – бұл тек техникалық құрал емес, ол мұғалім мен оқушы арасындағы интеракцияны жаңа сапалық деңгейге көтеретін стратегиялық ресурс екендігі императивті түрде белгіленген [3].

Дегенмен, жаһандық трендтер мен локальды білім беру практикасы арасында айтарлықтай алшақтық (gap) байқалады. Қазіргі таңда көптеген білім беру ұйымдарында ЖИ-ді енгізу процесі жүйелі әдістемелік сүйемелдеусіз, стихиялы түрде жүзеге асырылуда. Бұл жағдай «технологиялық оптимизм» мен «педагогикалық консерватизм» арасындағы қайшылықтарды туындатып, ЖИ-дің дидактикалық әлеуетін толық ашуға кедергі келтіруде.

Елімізде жасанды интеллект саласын дамыту мемлекеттік саясаттың басым векторына айналды. Мемлекет басшысы Қасым-Жомарт Тоқаев 2024 жылғы 2 қыркүйектегі Қазақстан халқына Жолдауында: «Қазақстан жасанды интеллектті кеңінен қолданатын және цифрлық технологияларды қарқынды дамытатын мемлекетке айналуға тиіс» деп атап өтіп, Үкіметке нақты стратегиялық міндеттер жүктеді. Президенттің пайымдауынша, ЖИ технологияларын білім беру, денсаулық сақтау және экономика салаларына интеграциялау – ұлттық қауіпсіздік пен бәсекеге қабілеттіліктің кепілі.

Осы стратегиялық тапсырмаларды жүзеге асыру мақсатында Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 24 шілдедегі № 592 қаулысымен «Жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы» бекітілді [4]. Аталған тұжырымдамада адами капиталды дамыту, атап айтқанда, орта білім беру жүйесіне ЖИ негіздерін енгізу, педагогтардың цифрлық құзыреттілігін арттыру және ұлттық тілдік модельдерді (LLM) жасақтау мәселелері айқын көрініс тапқан. Бұл нормативтік база мектептердегі цифрлық трансформацияны заңнамалық тұрғыда негіздеп, ғылыми-практикалық зерттеулерге жол ашады.

Ғылыми дискурста ЖИ-ді білім беруге интеграциялау мәселесі мультидисциплинарлық сипатқа ие. Шетелдік және отандық ғалымдар бұл феноменді педагогикалық, психологиялық, әлеуметтік және техникалық аспектілерде қарастырады.

Атап айтқанда, С. Голдман, А. Карреон және Ш. Смит өз зерттеулерінде мұғалімдердің ЖИ-ді қолдану дайындығын TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) тұжырымдамалық шеңберінде талдайды. Олардың пікірінше, ЖИ құралдарын тиімді қолдану үшін педагогта тек техникалық дағды (Technical Knowledge) болуы жеткіліксіз, сонымен қатар ол технологияны пәндік мазмұнмен және оқыту әдістемесімен синтездей алуы (Pedagogical Content Knowledge) шарт [5]. Бұл модель біздің зерттеуіміздің теориялық іргетасын құрайды. Л. Сытник пен О. Подлиняева ЖИ-дің білім берудегі мүмкіндіктерімен қатар, оның «көлеңкелі тұстарын» терең зерделеген. Ғалымдар академиялық адалдық (academic integrity), деректердің құпиялылығы (data privacy) және алгоритмдік біржақтылық (algorithmic bias) сияқты этикалық сын-қатерлердің педагогтар тарапынан ескерілмеуі үлкен қауіп тудыратынын ескертеді [6]. Ал И. Акур, А. Альфайсал және т.б. жүргізген эмпирикалық зерттеулерде ЖИ технологияларын қабылдауға әсер ететін факторлар құрылымдық теңдеулерді модельдеу (SEM-ML) арқылы дәлелденген. Олардың тұжырымы бойынша, технологияның қолдануға ыңғайлылығы (perceived ease of use) мен қабылданатын пайдалылығы (perceived usefulness) – интеграцияның сәттілігін анықтайтын негізгі детерминанттар [7].

Сондай-ақ, С. Винсент-Ланкрин мен Р. ван дер Влис (ЭЫДҰ, 2020) сенімді жасанды интеллект (Trustworthy AI) тұжырымдамасын ұсынып, білім берудегі автоматтандыру адам факторын жоққа шығармауы тиіс екенін дәйектейді [9]. М. Гадми және әріптестері (2024) ЖИ-дің жоғары оқу орындарын басқару жүйесіне әсерін қарастырып, әкімшілік тиімділікті арттыру модельдерін ұсынады [10].

Қазақстандық ғылымда А. Джанегизова, А. Нұрсейіт және К. Выборова білім алушылардың ЖИ-ге көзқарасы мен қабылдау динамикасын зерттеген [8]. Алайда, отандық зерттеулердің басым бөлігі жоғары білім беру жүйесіне фокусталған. Жалпы білім беретін мектеп мұғалімдерінің күнделікті практикасында генеративті нейрожелілерді (ChatGPT, Claude, Canva Magic, Twee, т.б.) қолдану ерекшеліктері, олардың әдістемелік кедергілері мен қажеттіліктері туралы эмпирикалық деректер өте тапшы. Бұл зерттеу тақырыбының ғылыми және практикалық маңыздылығын арттыра түседі. Сонымен қатар, отандық педагогика ғылымындағы соңғы іргелі ізденістердің қатарында Б. Қойшыбайдың зерттеуін ерекше атап өткен жөн. Ғалым өзінің еңбегінде жасанды интеллектті мектептің білім беру экожүйесіне енгізуді негіздейтін концептуалды педагогикалық модельді ұсынады. Бұл зерттеу ЖИ технологияларын қолданудың дидактикалық принциптері мен құрылымдық-мазмұндық компоненттерін жүйелеуімен құнды. Автор ұсынған модель – ЖИ-ді фрагментарлы (үзік-үзік) қолданудан жүйелі, ғылыми негізделген интеграцияға көшудің теориялық алғышарттарын айқындап берді [11].

Қазақстандық білім беру кеңістігінде жасанды интеллектті нормативтік және әдістемелік сүйемелдеу бағытында маңызды қадамдар жасалуда. Атап айтқанда, Ы. Алтынсарин атындағы Ұлттық білім академиясы 2024 жылы жариялаған «Орта білім беру жүйесінде жасанды интеллектті қолдану бойынша әдістемелік ұсынымдарында» мектептегі цифрлық құралдарды пайдаланудың педагогикалық стратегиялары мен этикалық шекаралары алғаш рет жүйелі түрде айқындалды [12]. Бұл құжат мұғалімдер үшін бағдаршам рөлін атқарғанымен, оның практикалық имплементациясы әлі де зерттеуді қажет етеді.

Сондай – ақ, А. Жүнісбекова мен С. Асқарқызы өз еңбектерінде университет оқытушыларының ЖИ-ді қолдануындағы трансформациялық мүмкіндіктер мен тәуекелдерді талдап, педагогтың цифрлық дайындығы мәселесін көтереді [13]. Ал пәндік ерекшеліктерге келсек, Б.О. Спатаев және әріптестері ағылшын тілін оқытудағы ЖИ құралдарының тиімділігін негіздесе [14], А.Н. Кушеккалиев, А.У. Искалиева білім берудегі ЖИ-дің жалпы дидактикалық әлеуетін зерттеген [15]. Дегенмен, аталған зерттеулердің басым бөлігі жоғары оқу орындарына бағытталған, ал жалпы білім беретін мектеп мұғалімдерінің күнделікті тәжірибесі мен кедергілері толық қамтылмаған.

Зерттеу жұмысының эмпирикалық базасы ретінде Астана қаласындағы №111 «Келешек» мектебі алынды. Елордалық білім беру ұйымдары, бір жағынан, цифрлық инфрақұрылыммен (жоғары жылдамдықты интернет, интерактивті панельдер, STEAM-зертханалар) толық қамтылған болса, екінші жағынан, инновациялық технологияларды сынақтан өткізетін эксперименттік алаң болып табылады. №111 мектепте жүргізіліп жатқан цифрлық трансформация процестері Астана қаласының білім беру жүйесіне тән жалпы тенденцияларды репрезентациялауға мүмкіндік береді. Мұндағы педагогтардың кәсіби құрамы, жас ерекшеліктері және пәндік бағыттары зерттеу нәтижелерінің валидтілігін қамтамасыз етеді.

Жоғарыда аталған теориялық және практикалық алғышарттарды ескере отырып, мақаланың негізгі мақсаты – жалпы білім беретін мектеп жағдайында педагогтардың жасанды интеллект технологияларын интеграциялау тәжірибесін кешенді зерттеу, туындайтын дидактикалық және техникалық кедергілерді анықтау және оларды шешудің ғылыми-әдістемелік ұсынымдарын әзірлеу болып айқындалды.

Осы мақсатқа жету үшін келесі зерттеу сұрақтары мен міндеттері белгіленді:

- Диагностикалық талдау: Мектеп мұғалімдерінің оқу-тәрбие үрдісін жоспарлау, мазмұнды әзірлеу және бағалау кезеңдерінде ЖИ құралдарын қолдану жиілігі мен функционалдық мақсаттарын (prompt engineering деңгейін) анықтау.

- Кедергілерді идентификациялау: TPACK моделі тұрғысынан педагогтардың цифрлық құзыреттілігіндегі дефициттерді, сондай-ақ мектептің техникалық және басқарушылық ортасындағы лимиттеуші факторларды айқындау.

- Әсерді бағалау: ЖИ технологияларын қолданудың мұғалімнің уақыт бюджетін үнемдеуге және оқушылардың пәнге деген қызығушылығына тигізетін әсеріне корреляциялық талдау жасау.

- Практикалық модельдеу: Астана қаласы №111 мектеп тәжірибесіне негізделген «Мектеп – Мұғалім – ЖИ» өзара әрекеттесуінің тиімді әдістемелік моделін ұсыну.

Бұл зерттеу жұмысы мектептегі білім беру мазмұнын жаңғыртуға, мұғалім мәртебесін цифрлық дәуір талаптарына сай көтеруге және ұлттық білім беру жүйесінің бәсекеге қабілеттілігін арттыруға бағытталған ғылыми ізденістердің бір бөлігі болып табылады. Зерттеу нәтижелері білім беру менеджерлеріне, әдіскерлерге және саясатты қалыптастырушы тұлғаларға (policy-makers) шешім қабылдау барысында құнды дереккөз бола алады.

Зерттеу әдіснамасы

Зерттеу жұмысының мақсатына қол жеткізу үшін сипаттамалық-эмпирикалық зерттеу дизайны (descriptive-empirical research design) таңдап алынды. Бұл тәсіл білім беру ұйымындағы жасанды интеллект технологияларын интеграциялаудың ағымдағы жағдайын шынайы бағалауға, педагогтардың цифрлық құзыреттілік деңгейін диагностикалауға және оқу процесіндегі жасырын кедергілерді (latent barriers) анықтауға мүмкіндік береді. Әдіснамалық негіз ретінде технологиялық, педагогикалық және пәндік білімдердің синтезін қарастыратын TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) моделі басшылыққа алынды.

Зерттеудің эмпирикалық базасы ретінде Астана қаласы әкімдігінің «№111 жалпы білім беретін мектебі» КММ алынды. Зерттеу іріктемесін (sample size) қалыптастыруда «кездейсоқ стратификацияланған іріктеу» (stratified random sampling) әдісі қолданылды. Зерттеуге мектептің педагогикалық құрамынан жалпы саны N=30 педагог қатысты.

Іріктеме репрезентативтілігін қамтамасыз ету мақсатында респонденттер тобына жаратылыстану-математикалық (STEM), қоғамдық-гуманитарлық және бастауыш білім беру бағыттарының пән мұғалімдері біркелкі пропорцияда тартылды. Қатысушылардың педагогикалық өтілі 3 жылдан 25 жылға дейінгі аралықты қамтыды, бұл зерттеу нәтижелерінің объективтілігін және әртүрлі буын өкілдерінің көзқарасын ескеруге мүмкіндік берді. Зерттеуге қатысу ерікті түрде жүргізіліп, академиялық этика мен конфиденциалдылық қағидаттары толық сақталды.

Деректерді жинақтау құралы ретінде арнайы әзірленген құрылымдалған сауалнама (structured questionnaire) қолданылды. Сауалнама мазмұны педагогтардың генеративті жасанды интеллект (Generative AI) құралдарын (ChatGPT, Canva Magic, Twee, Quizizz AI және т.б.) кәсіби қызметте қолдану дайындығын кешенді бағалауға бағытталған үш негізгі өлшемнен тұрды:

- Технологиялық сауаттылық: ЖИ қосымшалары мен платформаларын білу және қолдану жиілігі;

- Әдістемелік интеграция: ЖИ құралдарын сабақты жоспарлау, контент жасау және бағалау процесіне кіріктіру деңгейі;

- Рефлексивті бағалау: ЖИ-ді енгізудің тиімділігі, уақытты үнемдеу коэффициенті және кездесетін қиындықтар туралы мұғалімдердің субъективті пікірі.

Жауаптардың валидтілігін қамтамасыз ету үшін сұрақтар жабық және жартылай ашық форматта құрастырылып, өлшемдер 5 балдық Лайкерт шкаласы (1 – мүлдем келіспеймін, 5 – толық келісемін) бойынша ранжирленді.

Деректерді талдау (Data Analysis). Алынған эмпирикалық деректерді өңдеуде математикалық статистика әдістері қолданылды. Сандық көрсеткіштердің пайыздық үлесі, орташа мәні (Mean) және стандартты ауытқуы (Standard Deviation) есептеліп, нәтижелердің интерпретациясы сапалық талдау (qualitative analysis) арқылы жүзеге асырылды. Бұл әдіс сауалнамадан алынған құрғақ цифрларды педагогикалық контекстке сәйкес терең талдауға және ғылыми негізделген қорытындылар жасауға негіз болды.

Зерттеу нәтижелері

Астана қаласы әкімдігінің «№111 жалпы білім беретін мектебі» КММ базасында жүргізілген эмпирикалық зерттеу нәтижелері қазіргі таңдағы отандық білім беру кеңістігіндегі цифрлық трансформацияның күрделі динамикасын айқындап берді. Зерттеуге қатысқан педагогтардың (N=30) жауаптарын TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) моделі тұрғысынан және SPSS 26.0 статистикалық пакетінде өңделген деректер негізінде кешенді талдау төмендегідей ғылыми тұжырымдар жасауға мүмкіндік береді.

Зерттеудің бірінші кезеңінде мұғалімдердің жасанды интеллект (ЖИ) технологиялары туралы когнитивті хабардарлық деңгейі диагностикаланды. Сауалнама нәтижелері бойынша, респонденттердің 83,3%-ы генеративті нейрожелілер (Generative AI) туралы жалпы түсінікке ие болғанымен, олардың функционалдық мүмкіндіктерін терең меңгергендердің үлесі небәрі 23,3%-ды құрады (1-кестені қараңыз). Бұл көрсеткіш Экономикалық ынтымақтастық және даму ұйымының (OECD) 2024 жылғы «Digital Education Outlook» баяндамасындағы дамыған елдердің көрсеткіштерімен (орта есеппен 45-50%) салыстырғанда айтарлықтай төмен [1].

1-кесте. Педагогтардың ЖИ платформалары бойынша құзыреттілік рейтингі

Дереккөз: авторлардың эмпирикалық зерттеу нәтижелері

Кестеден көрініп тұрғандай, қазақстандық мұғалімдер арасында «инструменталдық біржақтылық» байқалады: басым көпшілік ChatGPT сияқты мәтіндік модельдерге жүгінеді, ал тереңдетілген пәндік модельдер (мысалы, физика немесе химияға арналған AI-симуляциялар) шеткері қалып отыр. Бұл жағдай С. Голдман мен А. Карреонның (2024) зерттеулеріндегі «Технологиялық білімнің (TK) педагогикалық білімнен (PK) үстем түсуі» феноменімен сәйкес келеді [5]. Яғни, мұғалім құралды біледі, бірақ оны дидактикалық мақсатта қалай тиімді кіріктіру керектігін толық түсінбейді.

Зерттеудің ең маңызды нәтижесі – ЖИ құралдарының функционалдық қолданылу аясын анықтау болды. Респонденттердің 73,3%-ы ЖИ-ді тек «сабақ жоспарын (ҚМЖ) құру» және «сценарий жазу» үшін пайдаланатынын көрсетті. Бұл дерек өте маңызды корреляцияны ашады: мұғалімдер ЖИ-ді оқушының білімін арттыру құралы (student-centered tool) ретінде емес, әкімшілік жүктемені жеңілдету құралы (administrative aid) ретінде қабылдайды. Бұл үрдіс ЮНЕСКО-ның «AI and Education: Guidance for Policy-makers» (2019) есебіндегі ескертулермен үндеседі. Онда «ЖИ мұғалімді бюрократиядан босатуы тиіс, бірақ ол педагогикалық процестің мазмұнын алмастырмауы керек» делінген [3]. Алайда, №111 мектептегі жағдай көрсеткендей, ЖИ көбіне формалды құжаттаманы толтыру үшін қолданылады, ал оқушыларға арналған дербестендірілген тапсырмалар (personalized learning paths) немесе адаптивті оқыту жүйелерін қолдану үлесі төмен (26,6%).

Сурет 1. ЖИ қолданудың педагогикалық мақсаттары

Сурет 2. ЖИ-ді қолданудың педагогикалық мақсаттары (Диспропорция)

Сонымен қатар, ЖИ-ді қолдану жиілігі бойынша «эпизодтық сипат» басым: күнделікті қолданушылар үлесі небәрі 13,3%-ды құрайды. Пирсонның корреляциялық талдауы (r=0.68, p<0.05) мұғалімнің жасы мен ЖИ қолдану жиілігі арасында кері байланыс бар екенін, яғни жас мамандардың (0-5 жыл өтілі бар) цифрлық бейімделуі жоғары екенін растады. Дегенмен, тәжірибелі педагогтардың (20+ жыл) әдістемелік базасы күшті болғанымен, олардың «технофобиялық» кедергілері интеграция процесін тежеуде.

Зерттеу барысында анықталған тағы бір күрделі мәселе – кедергілер (barriers) иерархиясы. Л. Сытник пен О. Подлиняеваның (2024) академиялық адалдыққа қатысты қауіптері біздің зерттеуімізде де расталды [6].

Сауалнама нәтижесінде анықталған негізгі лимитерлер (шектеулер):

• Цифрлық құзыреттіліктің тапшылығы (Skills gap) – 46,7%. Мұғалімдердің басым бөлігі «prompt engineering» (сұранысты дұрыс құрастыру) дағдысын меңгермеген. Олар ЖИ-ден сапасыз жауап алғанда, технологиядан көңілі қалу (frustration) синдромына ұшырайды.

• Академиялық адалдық мәселелері (Ethical concerns) – 33,3%. Педагогтар оқушылардың үй тапсырмасын ChatGPT арқылы орындап, сыни ойлау қабілетін жоғалтуынан қатты қауіптенеді. Бұл – қазіргі білім берудегі ең өзекті «этикалық дилемма».

• Техникалық инфрақұрылым – 20%. Мектеп интернетінің өткізу қабілетінің төмендігі және сапалы платформалардың (ChatGPT-4, Midjourney) ақылы болуы.

Бұл нәтижелер И. Акур және т.б. (2025) жүргізген SEM (Structural Equation Modeling) талдауымен сәйкес келеді: «Технологияның қабылдану жеңілдігі» (Perceived Ease of Use) интеграцияның басты факторы болып табылады [7]. Біздің жағдайда, промпт жазудың қиындығы және платформалардың күрделі интерфейсі мұғалімдердің мотивациясын төмендетуде.

Зерттеудің позитивті жағы – мұғалімдердің болашаққа деген көзқарасы. Респонденттердің 86,6%-ы ЖИ-ді қауіп емес, мүмкіндік ретінде бағалады. Бұл көрсеткіш ЭЫДҰ елдеріндегі (Франция, Финляндия) осыған ұқсас сауалнамалармен деңгейлес (80-85%). Мұғалімдердің 93,3%-ы мектепішілік цифрлық біліктілікті арттыру курстарына қатысуға дайын екендіктерін білдірді.

Сурет 3. Мектептегі ЖИ интеграциясының экожүйесі

Сонымен, №111 мектеп базасындағы зерттеу нәтижелерін қорытындылай келе, біз мынадай ғылыми түйін жасай аламыз: Біріншіден, қазіргі таңда ЖИ технологиялары мектеп біліміне «төменнен жоғары» (bottom-up) принципі бойынша еніп жатыр, яғни жүйелі мемлекеттік бағдарламадан бұрын, жекелеген мұғалімдердің энтузиазмы басым. Екіншіден, TPACK моделіндегі дисбаланс анық байқалады: Технологиялық білім (TK) біртіндеп өскенімен, оны Педагогикалық біліммен (PK) ұштастыру жағы ақсап тұр. Мұғалімдер ЖИ-ді «калькулятор» сияқты көмекші құрал ретінде көреді, бірақ онымен «ко-пилот» ретінде серіктестік орнатуға әлі дайын емес. Үшіншіден, Қазақстан Республикасының «Жасанды интеллектті дамыту тұжырымдамасында» көрсетілген мақсаттарға жету үшін тек техникалық жабдықтау жеткіліксіз деп айта алмаймыз. Зерттеу көрсеткендей, басты қажеттілік – мұғалімдерге арналған практикалық промпт-инжиниринг курстары және мектепішілік цифрлық этика кодексін әзірлеу.

Бұл нәтижелер халықаралық контекстегі (ЭЫДҰ, ЮНЕСКО) тенденцияларды растай отырып, қазақстандық білім беру жүйесінің ерекшеліктерін (әдістемелік базаның кешігуі, тілдік кедергілер) ескеретін жаңа адаптивті механизмдерді қажет етеді.

Дискуссия

Осы зерттеу жұмысының аясында алынған эмпирикалық деректерді интерпретациялау бізге Қазақстанның жалпы орта білім беру жүйесіндегі жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын интеграциялаудың қазіргі жағдайын TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) тұжырымдамалық моделі призмасы арқылы қайта қарауға мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелері бірқатар маңызды педагогикалық заңдылықтар мен қайшылықтарды (диссонанстарды) айқындады.

Инструменталдық қолданыс және «Цифрлық үстірттік» феномені. Зерттеу нәтижелері көрсеткендей, педагогтардың 83,3%-ы ChatGPT сияқты генеративті модельдермен таныс болғанымен, оларды оқу процесін дербестендіру (personalization) мақсатында қолдану көрсеткіші өте төмен (16,0%). Бұл жағдайды біз «цифрлық үстірттік» (digital superficiality) феномені ретінде сипаттаймыз.

Біздің деректер ЭЫДҰ-ның (OECD) 2024 жылғы баяндамасындағы тұжырымдармен сәйкес келеді: мұғалімдер ЖИ-ді көбіне «әкімшілік ассистент» (сабақ жоспарын құру, есеп жазу) ретінде қабылдайды, бірақ оны «когнитивті серіктес» ретінде қарастыруға дайын емес [1]. Бұл TPACK моделіндегі Технологиялық білімнің (TK) басымдығын, бірақ Технологиялық-Педагогикалық білімнің (TPK) әлсіздігін көрсетеді. С. Голдман мен А. Карреон (2024) атап өткендей, технологияны құрал ретінде білу оны сабақта әдістемелік тұрғыда дұрыс қолдануға кепілдік бермейді [5].

Зерттеу барысында Пирсонның жұптық корреляциялық талдауы (Pearson correlation analysis) жүргізіліп, маңызды статистикалық байланыстар анықталды.

Педагогикалық өтіл мен ЖИ қолдану жиілігі арасында байланыс бар. Талдау нәтижесінде r = -0.58 (p < 0.05) деңгейіндегі орташа кері корреляция анықталды. Бұл дегеніміз – мұғалімнің еңбек өтілі артқан сайын, оның жаңа нейрожелілік құралдарды қабылдау деңгейі төмендейді. Жас мамандар (0-5 жыл) технологиялық жаңалықтарға ашық (Tech-savvy), алайда оларда әдістемелік тереңдік жетіспейді. Ал тәжірибелі педагогтарда консервативті көзқарас пен «технофобия» элементтері интеграция процесін тежейтін негізгі детерминантқа айналуда.

Промпт-инжиниринг дағдысы мен ЖИ тиімділігін бағалау. Мұғалімдердің промпт (сұраныс) жазу сауаттылығы мен олардың «ЖИ уақытты үнемдейді» деген пікірі арасында жоғары оң корреляция (r = 0.72, p < 0.01) байқалды. Бұл И. Акур және әріптестерінің (2025) «қабылданатын пайдалылық» (Perceived Usefulness) теориясын растайды: мұғалім технологияны неғұрлым сауатты меңгерсе, соғұрлым оның кәсіби пайдасын жоғары бағалайды [7].

Талқылаудың тағы бір өзекті аспектісі – этикалық кедергілер. Біздің зерттеуімізде мұғалімдердің 33,3%-ы академиялық адалдық мәселесін басты қауіп ретінде көрсетті. Бұл нәтиже Л. Сытник пен О. Подлиняеваның (2024) зерттеулерімен үндеседі, олар ЖИ-дің бақылаусыз қолданылуы білім алушылардың сыни ойлау қабілетінің (critical thinking attrition) төмендеуіне әкелуі мүмкін екенін ескерткен [6]. Алайда, біздің зерттеу №111 мектеп мұғалімдерінің арасында «тыйым салу стратегиясынан» гөрі «реттеу стратегиясына» көшуге дайындық барын көрсетті (86,6% позитивті көзқарас). Бұл мектептегі цифрлық саясатты қалыптастыруда маңызды сигнал болып табылады.

Осы зерттеудің нәтижелерін интерпретациялау барысында оның белгілі бір шектеулерін ескеру қажет. Біріншіден, зерттеу іріктемесі (N=30) бір ғана білім беру ұйымымен шектелген, бұл нәтижелерді бүкіл Қазақстан мектептеріне экстраполяциялауға мүмкіндік бермейді. Екіншіден, сауалнама өзін-өзі бағалау (self-report) әдісіне негізделгендіктен, респонденттердің субъективті пікірлерінің әсері болуы ықтимал.

Зерттеу нәтижелері көрсеткендей, мектеп экожүйесінде ЖИ-дің праксиологиялық тиімділігін арттыру үшін білім беру парадигмасын түбегейлі қайта қарастыру қажет. Экономикалық ынтымақтастық және даму ұйымының (ЭЫДҰ) озық тәжірибесіне (атап айтқанда, Финляндия мен Сингапурдың «AI in Education» стратегияларына) сүйене отырып, біз ЖИ-ді енгізудің «толықтырылған интеллект» (Augmented Intelligence) тұжырымдамасына өтуін ұсынамыз. Бұл идеология бойынша, нейрожелілер мұғалімді алмастырушы агент емес, оның когнитивті және креативті мүмкіндіктерін күшейтетін интеллектуалды экзоқаңқа (exoskeleton) рөлін атқаруы тиіс.

ЖИ-ді мектеп практикасына сәтті имплементациялау үшін келесі үш стратегиялық императивті басшылыққа алу қажет:

Блум таксономиясын цифрлық қайта құрылымдау (Digital Re-engineering). ЖИ технологиялары білім берудегі төменгі деңгейлі когнитивті операцияларды (есте сақтау, ақпаратты іздеу, алғашқы өңдеу) автоматтандыруға қабілетті. Бұл мұғалім мен оқушыға жоғары деңгейлі дағдыларға – анализге, синтезге және бағалауға (High-Order Thinking Skills) фокусталуға мүмкіндік береді. Оқу процесі «білім трансляциясынан» «білім конструктивизміне» ауысуы тиіс, мұнда ЖИ – генератор, ал оқушы – сол генерацияны сыни тұрғыда бағалаушы верификатор болады.

«High-Touch High-Tech» моделін енгізу. ЭЫДҰ сарапшылары ұсынған бұл модель технологиялық прогресс пен адами фактордың үйлесімін білдіреді. ЖИ адаптивті оқыту платформалары арқылы әр оқушыға дербес траектория құрғанымен (High-Tech), мұғалімнің рөлі менторлыққа, эмоционалдық интеллектке және әлеуметтік қолдауға (High-Touch) бағытталуы керек. Біздің зерттеуімізде байқалған «инструменталдық қолданыс» осы әлеуметтік-эмоционалдық компоненттің жоқтығынан туындап отыр.

Этикалық детерминизм және «AI Literacy». Жай ғана цифрлық сауаттылық (digital literacy) жеткіліксіз, ендігі кезекте «ЖИ сауаттылығы» (AI Literacy) алдыңғы планға шығуы тиіс. Бұл ұғым алгоритмдік біржақтылықты (bias) түсінуді, деректердің құпиялылығын қорғауды және ЖИ галлюцинацияларын ажырата білуді қамтиды. Эстонияның білім беру тәжірибесі көрсеткендей, мектептегі цифрлық гигиена тыйым салу жолымен емес, саналы тұтыну мәдениетін қалыптастыру арқылы жүзеге асуы қажет.

Жалпы айтқанда, ЖИ-ді енгізудің табыстылығы технологияның қуатымен емес, оны басқаратын педагогтың әдістемелік даналығымен (pedagogical wisdom) өлшенеді. Болашақ мектеп моделі – бұл жасанды интеллект пен табиғи интеллекттің гармониялық симбиозына негізделген креативті орта болуы шарт.

Қорытынды

Жүргізілген ғылыми-зерттеу жұмысы бастапқыда белгіленген мақсатқа толық қол жеткізіп, жалпы білім беретін мектеп мұғалімдерінің жасанды интеллект технологияларын интеграциялау тәжірибесін эмпирикалық тұрғыда верификациялауға мүмкіндік берді. Зерттеу барысында алынған деректер мен олардың TPACK моделі аясындағы интерпретациясы отандық білім беру жүйесіндегі цифрлық трансформацияның күрделі динамикасын, атап айтқанда, педагогтардың жоғары технологиялық хабардарлығы мен оны дидактикалық мақсатта қолданудың төмен деңгейі арасындағы құрылымдық диспропорцияны айқын көрсетті. Анықталған «инструменталдық көзқарас» феномені, яғни ЖИ-дің когнитивті даму құралы ретінде емес, негізінен әкімшілік-бюрократиялық жүктемені оңтайландырушы ресурс ретінде қабылдануы, қазіргі мектеп практикасындағы негізгі қайшылық болып табылады.

Сонымен қатар, зерттеу нәтижелері ЖИ технологияларын жүйелі енгізу процесін тежейтін басты детерминанттар ретінде техникалық инфрақұрылымның жетіспеушілігін ғана емес, ең алдымен әдістемелік дайындықтың, атап айтқанда «Prompt Engineering» құзыреттілігінің тапшылығын және академиялық адалдық қағидаттарының бұзылуына қатысты кәсіби фобияларды айқындап берді. Дегенмен, педагогтардың инновациялық өзгерістерге деген жоғары мотивациялық дайындығы мектептің цифрлық экожүйесін сапалы жаңа деңгейге көтеруге толық негіз бола алады.

Осыған орай, зерттеу нәтижелеріне сүйене отырып, мектептің стратегиялық даму жоспарына мұғалімдерге арналған «Педагогикалық Prompt Engineering» микро-квалификациялық курстарын енгізу және білім алушылардың цифрлық мәдениетін қалыптастыру мақсатында «Жасанды интеллектті қолданудың этикалық кодексін» институционалдық деңгейде бекіту ұсынылады. Бұл шаралар ЖИ құралдарын стихиялы қолданудан жүйелі әдістемелік интеграцияға көшуге, сондай-ақ пәндік мазмұнды тереңдетуге бағытталған дидактикалық сценарийлерді (Scaffolding) әзірлеуге септігін тигізеді. Қорыта айтқанда, жасанды интеллект педагогты алмастырушы бәсекелес емес, керісінше, оның кәсіби мүмкіндіктерін кеңейтетін және оқытуды дербестендіруге жол ашатын стратегиялық драйвер ретінде қарастырылуы тиіс, ал осы бағыттағы зерттеулердің нәтижелері ұлттық білім беру жүйесінің бәсекеге қабілеттілігін арттыруда маңызды ғылыми-практикалық мәнге ие.

Пайдаланылған дереккөзлердің тізімі

1. OECD. The Potential Impact of Artificial Intelligence on Equity and Inclusion in Education. OECD Education Working Papers. – Paris: OECD Publishing, 2024. – No. 318. – DOI: https://doi.org/10.1787/15df715b-en.

2. OECD. Introducing the OECD AI Capability Indicators. AI and the Future of Skills. – Paris: OECD Publishing, 2025. – Vol. 3. – DOI: https://doi.org/10.1787/be745f04-en.

3. UNESCO. Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development. Working Papers on Education Policy. – Paris: UNESCO, 2019. – 46 p.

4. Қазақстан Республикасында жасанды интеллектті дамытудың 2024 – 2029 жылдарға арналған тұжырымдамасын бекіту туралы: Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2024 жылғы 24 шілдедегі № 592 қаулысы // https://adilet.zan.kz/kaz/docs/P2400000592

5. Goldman S.R., Carreon A., Smith S.J. Exploring the Integration of Artificial Intelligence into Special Education Teacher Preparation through the TPACK Framework // Journal of Special Education Preparation. – 2024. – Vol. 4(2). – P. 52-64. – DOI: https://doi.org/10.33043/JOSEP.4.2.52-64.

6. Sytnyk L., Podlinyayeva O. AI in education: main possibilities and challenges // Proceedings of the 8th International Scientific and Practical Conference "International Scientific Discussion: Problems, Tasks and Prospects" (May 19-20, 2024). – Brighton, United Kingdom: InterConf, 2024. – No. 201. – P. 345-350. – DOI: https://doi.org/10.51582/interconf.19-20.05.2024.058.

7. Akour I., Alfaisal A., Aljanad R. et al. Exploring the integration of artificial intelligence in education: An empirical study utilizing a hybrid SEM-ML // International Journal of Data and Network Science. – 2025. – Vol. 9. – P. 1141–1154. – DOI: https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2024.9.006.

8. Dzhanegizova A., Nurseiit A.M., Vyborova K.S. Artificial intelligence in education: analysis of dynamics, perception, and prospects for integration // International Journal of Biology and Chemistry. – 2023. – Vol. 16(1). – P. 34-49. – DOI: https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-4-34-49.

9. Vincent-Lancrin S., van der Vlies R. Trustworthy artificial intelligence (AI) in education: Promises and challenges. OECD Education Working Papers. – Paris: OECD Publishing, 2020. – No. 218. – DOI: https://doi.org/10.1787/a6c90fa9-en.

10. Gadmi M., Loulid A., Bendarkawi Z. The Integration of Artificial Intelligence (AI) Into Education Systems and Its Impact on the Governance of Higher Education Institutions // International Journal of Professional Business Review. – 2024. – Vol. 9(12). – e05176. – DOI: https://doi.org/10.26668/businessreview/2024.v9i12.5176.

11. Койшыбай Б. Жасанды интеллекттің мектептегі білім беру жүйесіне енгізілуін негіздейтін концептуалды педагогикалық модель // Абай атындағы ҚазҰПУ Хабаршысы. «Физика-математика ғылымдары» сериясы. – 2025. – Т. 90. – № 2. – 290–304 б. – DOI: https://doi.org/10.51889/2959-5894.2025.90.2.026.

12. Орта білім беру жүйесінде жасанды интеллектті қолдану бойынша әдістемелік ұсынымдар. – Астана: Ы. Алтынсарин атындағы Ұлттық білім академиясы, 2024. – 290 б.

13. Жунусбекова А., Асқарқызы С. Университеттік білім беруде оқытушылардың жасанды интеллектіні қолдануы: трансформациялық мүмкіндіктер мен тәуекелдер // Абай атындағы ҚазҰПУ Хабаршысы. «Педагогикалық ғылымдар» сериясы. – 2025. – № 2(83). – 52–63 б. – DOI: https://doi.org/10.26577/JES20258325.

14. Спатаев Б.О., Есекешова М.Д., Спатай А.О., Есентаева А.А. Жасанды интеллект құралдарының ағылшын тілін оқытудағы рөлі // Жұбанов университетінің хабаршысы. – 2025. – № 1(114). – 175–185 б. – DOI: https://doi.org/10.53355/ZHU.2025.114.1.019.

15. Кушеккалиев А.Н., Искалиева А.У., Имангалиева Б.С. Білім және жасанды интеллект // Ясауи университетінің хабаршысы. – 2025. – № 3(137). – 299–316 б. – DOI: https://doi.org/10.47526/2025-3/2664-0686.252.

References

1. OECD. (2024). The Potential Impact of Artificial Intelligence on Equity and Inclusion in Education. OECD Education Working Papers, No. 318. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/15df715b-en

2. OECD. (2025). Introducing the OECD AI Capability Indicators. AI and the Future of Skills (Vol. 3). Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/be745f04-en

3. UNESCO. (2019). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development. Working Papers on Education Policy. Paris: UNESCO.

4. Qazaqstan Respublikasynda zhasandy intellektti damytudyn 2024 – 2029 zhyldarga arnalgan tuzhyrymdamasyn bekitu turaly: Qazaqstan Respublikasy Ukimetinin 2024 zhylgy 24 shildedegi No 592 qaulysy [On approval of the Concept for the development of artificial intelligence in the Republic of Kazakhstan for 2024 – 2029: Decree of the Government of the Republic of Kazakhstan dated July 24, 2024 No. 592]. Retrieved from https://adilet.zan.kz/kaz/docs/P2400000592 (in Kazakh).

5. Goldman, S.R., Carreon, A., & Smith, S.J. (2024). Exploring the Integration of Artificial Intelligence into Special Education Teacher Preparation through the TPACK Framework. Journal of Special Education Preparation, 4(2), 52-64. https://doi.org/10.33043/JOSEP.4.2.52-64

6. Sytnyk, L., & Podlinyayeva, O. (2024). AI in education: main possibilities and challenges. Proceedings of the 8th International Scientific and Practical Conference "International Scientific Discussion: Problems, Tasks and Prospects" (pp. 345-350). Brighton, United Kingdom: InterConf. https://doi.org/10.51582/interconf.19-20.05.2024.058

7. Akour, I., Alfaisal, A., Aljanad, R., et al. (2025). Exploring the integration of artificial intelligence in education: An empirical study utilizing a hybrid SEM-ML. International Journal of Data and Network Science, 9, 1141–1154. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2024.9.006

8. Dzhanegizova, A., Nurseiit, A.M., & Vyborova, K.S. (2023). Artificial intelligence in education: analysis of dynamics, perception, and prospects for integration. International Journal of Biology and Chemistry, 16(1), 34-49. https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-4-34-49

9. Vincent-Lancrin, S., & van der Vlies, R. (2020). Trustworthy artificial intelligence (AI) in education: Promises and challenges. OECD Education Working Papers, No. 218. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/a6c90fa9-en

10. Gadmi, M., Loulid, A., & Bendarkawi, Z. (2024). The Integration of Artificial Intelligence (AI) Into Education Systems and Its Impact on the Governance of Higher Education Institutions. International Journal of Professional Business Review, 9(12), e05176. https://doi.org/10.26668/businessreview/2024.v9i12.5176

11. Koishybay, B. (2025). Zhasandy intellekttin mekteptegi bilim beru zhuiesine engiziluin negizdeitin kontseptualdy pedagogikalyq model [Conceptual pedagogical model substantiating the introduction of artificial intelligence into the school education system]. Abai atyndagy QazUPU Khabarshysy. «Fizika-matematika gylymdary» seriasy [Bulletin of Abai KazNPU. Series "Physics and Mathematics Sciences"], 90(2), 290–304. https://doi.org/10.51889/2959-5894.2025.90.2.026 (in Kazakh).

12. Orta bilim beru zhuiesinde zhasandy intellektti qoldanu boiynsha adistemelik usynymdar [Methodological recommendations on the use of artificial intelligence in the secondary education system]. (2024). Astana: Y. Altynsarin atyndagy Ulttyq bilim akademiasy [Y. Altynsarin National Academy of Education] (in Kazakh).

13. Zhunusbekova, A., & Askarkyzy, S. (2025). Universitettik bilim berude oqytushylardyn zhasandy intellektini qoldanuy: transformatsialyq mumkindikter men tauekelder [Use of artificial intelligence by teachers in university education: transformational opportunities and risks]. Abai atyndagy QazUPU Khabarshysy. «Pedagogikalyq gylymdar» seriasy [Bulletin of Abai KazNPU. Series "Pedagogical Sciences"], 2(83), 52–63. https://doi.org/10.26577/JES20258325 (in Kazakh).

14. Spataev, B.O., Esekeshova, M.D., Spatai, A.O., & Esentaeva, A.A. (2025). Zhasandy intellekt quraldarynyn agylshyn tilin oqytudagy roli [The role of artificial intelligence tools in teaching English]. Zhubanov universitetinin khabarshysy [Bulletin of Zhubanov University], 1(114), 175–185. https://doi.org/10.53355/ZHU.2025.114.1.019 (in Kazakh).

15. Kushekkaliev, A.N., Iskalieva, A.U., & Imangalieva, B.S. (2025). Bilim zhane zhasandy intellekt [Education and artificial intelligence]. Yasaui universitetinin khabarshysy [Herald of Yasawi University], 3(137), 299–316. https://doi.org/10.47526/2025-3/2664-0686.252 (in Kazakh).