Қазақстан Республикасының білім және ғылым министрлігі

Өскемен қаласындағы «Нұрорда мектеп-лицейі мекемесі

ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ АРҚЫЛЫ КІТАПША ЖАСАУ: GEMINI

Секция: Информатика, робототехника STEM инженерия

Пәні: Информатика

Болатхан Айлин 5 «А» сыныбы, Шығыс Қазақстан облысы Өскемен қаласындағы Нұрорда мектеп - лицейі

Дастанқызы Мадина, Информатика пәні мұғалімі Нұрорда мектеп лицейі

Ө скемен қаласы, 2025

Мазмұны

Аңдатпа

Жасанды интеллект (ЖИ) қазіргі ғылым мен технология саласындағы ең өзекті бағыттардың бірі болып табылады. ЖИ-дің кітапша жасау саласындағы қолданылуы жаңа мүмкіндіктерге жол ашады. Бұл зерттеу ЖИ арқылы кітапша жасау процесін зерттеп, оның тиімділігі мен қолдану аймақтарын анықтауға бағытталған. Жоба аясында Gemini платформасының мүмкіндіктері қарастырылады.

Зерттеу нәтижелері білім беру саласында, әсіресе мектеп оқушылары мен мұғалімдер үшін пайдалы болмақ. Бұл жұмыс ЖИ-дің оқу процесіндегі рөлін тереңірек түсінуге мүмкіндік береді.

Зерттеу объектісі ретінде жасанды интеллект технологияларын пайдалану арқылы білім беру құралдарын, атап айтқанда кітапшаларды жасау процесі алынады. Бұл объекті мектеп оқушылары мен мұғалімдерге арналған оқу материалдарын құрудың жаңа әдістерін қарастырады.

Зерттеудің мақсаты - жасанды интеллекттің көмегімен кітапша жасау процесін жетілдіру және оның білім беру саласындағы қолданысын тиімді ету.

Зерттеу міндеттері: жасанды интеллекттің кітапша жасау процесіне ықпалын зерттеу.

Gemini платформасының мүмкіндіктерін талдау және бағалау. Жасанды интеллекттің білім беру материалдарын жасау саласындағы тиімділігін анықтау. ЖИ арқылы жасалған оқу материалдарының сапасын бағалау және салыстыру.

Жобаның өзектілігі: қазіргі қоғамда білім беру материалдарының сапалы және қолжетімді болуы өте маңызды. Жасанды интеллект технологияларының дамуы бұл салада инновациялық шешімдер ұсынады. Атап айтқанда, ЖИ арқылы автоматтандырылған кітапша жасау процесі мұғалімдердің уақытын үнемдеуге және оқушыларға жеке бағдарланған материалдар ұсынуға мүмкіндік береді. Бұл зерттеу ЖИ-дің оқу процесінде жаңа мүмкіндіктер ашатынын дәлелдейді.

Жобаның жаңалығы: жоба барысында алғаш рет Gemini платформасы арқылы жасанды интеллекттің кітапша жасау мүмкіндіктері толық зерттелді. Сонымен қатар, ЖИ технологияларын білім беру материалдарын жасау процесінде қолданудың тиімділігі дәлелденді. Бұл жаңалық білім беру саласында инновацияларға жол ашады.

Болжамды нәтиже: зерттеу нәтижесінде жасанды интеллект арқылы жасалған кітапшалар дайындалады. Бұл кітапшалар білім беру процесін жетілдіруге және оқушылардың білімін арттыруға бағытталған тиімді құрал болады.

Аннотация

В данной научной работе исследуется процесс создания интерактивной книжки с использованием возможностей искусственного интеллекта, в частности, платформы Gemini. Анализируются методы интеграции ИИ в образовательные проекты, оценивается их эффективность и потенциал для внедрения в учебные программы. Особое внимание уделяется разработке адаптивных учебных материалов, способных учитывать индивидуальные потребности учащихся.

Объект исследования: объектом исследования является процесс разработки интерактивных образовательных материалов с использованием технологий искусственного интеллекта, в частности, системы Gemini, для повышения качества и интерактивности учебного процесса.

Цель исследования: основная цель научного проекта заключается в разработке и апробации методологии создания интерактивных образовательных материалов с использованием искусственного интеллекта, направленной на повышение эффективности обучения в начальном и среднем образовании.

Задачи исследования:

1) Провести анализ существующих методов интеграции искусственного интеллекта в образовательные процессы, выявив их основные преимущества и недостатки.

2) Разработать концептуальную модель интерактивной книжки на основе платформы Gemini, учитывающую индивидуальные особенности учащихся.

3) Осуществить экспериментальную проверку эффективности предложенной модели в реальных учебных условиях.

4) Определить перспективы дальнейшего развития и применения разработанных технологий в образовательной практике.

Актуальность проекта: в условиях стремительного развития технологий и увеличения объема информации, доступной для изучения, актуальность создания адаптивных образовательных материалов приобретает особое значение. Использование искусственного интеллекта в образовании позволяет не только улучшить качество учебного процесса, но и сделать его более доступным и интерактивным. Это особенно важно в современных условиях, когда традиционные методы обучения часто не могут полностью удовлетворить потребности учащихся.

Новизна проекта: заключается в применении передовых технологий искусственного интеллекта для создания интерактивных образовательных материалов, которые могут адаптироваться к индивидуальным потребностям учащихся. В результате проекта предлагается инновационный подход к обучению, способный значительно повысить мотивацию и результаты учащихся.

Предполагаемый результат: по итогам проекта будет разработана интерактивная книжка, созданная с использованием платформы Gemini, которая будет интегрирована в учебный процесс. Ожидается, что данный продукт позволит улучшить усвоение материала учениками, предоставляя адаптированные и персонализированные учебные ресурсы. Проект также будет способствовать внедрению инновационных методов обучения в образовательную практику.

Abstract

This study explores the creation of educational booklets using artificial intelligence, specifically focusing on Gemini, a cutting-edge AI platform. The research delves into the integration of AI tools in educational content design, aiming to enhance learning experiences for fifth-grade students studying computer science. By employing a multidisciplinary approach, this project examines the pedagogical implications of AI-driven resources in primary education. The study also investigates the potential of AI to personalize and adapt educational materials to meet diverse learning needs. This research contributes to the growing body of knowledge on AI in education, offering insights into its application and effectiveness.

Research Object: the object of this scientific study is the Gemini AI platform, which serves as a tool for creating tailored educational booklets for primary-level computer science students. The research thoroughly examines how this platform can be utilized to enhance educational outcomes and deliver customized learning experiences.

Research Goal: the main objective of this scientific project is to evaluate the effectiveness and adaptability of the Gemini AI platform in producing educational materials that cater to the varied learning needs of fifth-grade students in computer science.

Research Objectives: the first objective is to analyze the capabilities of the Gemini AI platform in generating interactive and customizable educational content. The second objective is to assess the impact of AI-generated materials on student engagement and comprehension in computer science. The third objective involves comparing traditional educational resources with AI-enhanced materials to determine differences in learning outcomes. The fourth objective is to explore the potential for integrating ethnocultural and innovative content into AI-produced booklets, enriching the educational experience.

Project Relevance: the relevance of this project lies in addressing the growing need for personalized educational resources in modern educational systems. With the increasing diversity in student learning styles and needs, traditional one-size-fits-all approaches are often inadequate. By leveraging AI technology, this project aims to provide a solution that aligns with contemporary educational challenges. The findings are significant as they contribute to the discourse on AI’s role in education, potentially influencing future educational policies and practices.

Project Novelty: the scientific novelty of this project is evidenced by its pioneering exploration of AI applications in primary education, focusing specifically on computer science. Unlike existing studies that primarily target higher education, this research highlights the untapped potential of AI in early education, offering new perspectives and methodologies. Furthermore, the inclusion of ethnocultural content within AI-generated materials marks a novel approach in creating inclusive and diverse educational resources.

Expected Outcome: upon completion, the project is expected to yield a comprehensive framework for utilizing the Gemini AI platform in creating educational booklets that are both innovative and educationally valuable. This framework will provide educators with practical tools for enhancing classroom learning, adapting to various educational contexts, and incorporating diverse cultural elements. The project’s outcomes will serve as a model for future educational innovations, demonstrating the potential of AI to transform traditional learning environments.

Кіріспе

Gemini — Google DeepMind әзірлеген мультимодальді үлкен тілдік модельдер отбасы мен генеративті жасанды интеллектінің (ЖИ) дамуына ықпал етуші негізгі платформа ретінде, мәтін, сурет, видео және аудио сияқты әртүрлі дерек түрлерін өңдеуге қабілетті болуы арқылы білім беру мен шығармашылық салаларында жаңа мүмкіндіктер ашып отыр.

Осыған орай, Gemini негізінде кітапша жасау жобасы, әсіресе Storybook функциясы арқылы иллюстрацияланған мәтіндік шығармаларды автоматты түрде генерациялау мүмкіндігімен, балалар мен жалпы оқырмандар үшін мазмұнды әрі қызықты форматты қамтамасыз етеді.

Gemini-дің Storybook құралында пайдаланушының сипаттамаларына сәйкес 10 беттен тұратын мәтін мен суреттер жасалып, қосымшада оқып беру мүмкіндігі де қарастырылған, бұл құралдың білім беру және шығармашылық тұрғыдан әлеуетін көрсетеді.
Ғылыми зерттеулерде Gemini-дің мультимодальді мүмкіндіктері мен оның білім беру технологияларында қолданылуының маңыздылығы атап өтіліп, әсіресе мәтін, кескін, аудио және видео форматтарында білім беру мазмұнын ұсыну мүмкіндігіне ерекше назар аударылған. Сонымен қатар, Gemini негізіндегі Guided Learning модулі пайдаланушыларға тек жауап беру ғана емес, сонымен бірге сұрақ қою, қадамдық түсіндіру және визуализациялар арқылы терең түсінік қалыптастыруға бағытталған интерактивті оқыту тәжірибесін ұсынады. NotebookLM сияқты Gemini-ге негізделген құралдар білім беру саласында ақпаратты талдау мен түсіндіруге, сонымен қатар зерттеу және оқу материалдарын жасауға бағытталған көмекші ретінде кеңінен қолданыла бастағаны байқалады.
Мысалы, NotebookLM-ді физика пәні бойынша сұрақ-жауап форматында қолдану оқушыларға түсінікті әрі дәл жауаптар алуына мүмкіндік беріп, социократиялық тәсілмен оқытуды

1.1 Жасанды интеллекттің бүгінгі қоғамдағы рөлі

Жасанды интеллект (ЖИ) қазіргі қоғамда маңызды рөл атқарады және оның әсері әртүрлі салаларда байқалады. Бүгінгі таңда ЖИ технологиялары денсаулық сақтау, білім беру, өндіріс, қаржы және коммуникация сияқты салаларда кеңінен қолданылады. Мысалы, денсаулық сақтау саласында ЖИ арқылы ауруларды ерте кезеңде анықтау және диагноз қою мүмкіндігі артып келеді. Сонымен қатар, ЖИ қаржы саласында тәуекелдерді басқару және алаяқтықты анықтауда қолданылады.

Әлемдегі көптеген ғалымдар мен зерттеушілер ЖИ-дің дамуына үлес қосқан. Мысалы, Джон Маккарти, Марвин Минский және Алан Тьюринг сияқты тұлғалар ЖИ негізін қалаушылардың бірі болып табылады. Олардың еңбектері бүгінгі күнге дейін ЖИ зерттеулерінде маңызды орын алады.

Отандық зерттеушілер де ЖИ саласында жұмыс істеп жатыр. Қазақстандық ғалымдар жасанды интеллекттің білім беру жүйесіне интеграциялануын зерттеуде. Бұл зерттеулер оқушылардың жеке ерекшеліктеріне бейімделген оқыту тәсілдерін дамытуға ықпал етеді.

ЖИ-дің қоғамдағы рөлін зерттеуде әртүрлі көзқарастар бар. Кейбір зерттеушілер ЖИ-дің адам еңбегін алмастырып, жұмыс орындарының қысқаруына алып келуі мүмкін деп ойлайды. Басқалары, керісінше, ЖИ технологиялары жаңа жұмыс орындарын құруға мүмкіндік береді деп санайды.

ЖИ-дің дамуы қоғамның әлеуметтік-экономикалық құрылымына да әсер етеді. Бұл технологиялар өнімділікті арттыруға және инновацияларды енгізуге ықпал етеді. Дегенмен, ЖИ этикасы мен қауіпсіздігі мәселелері де назардан тыс қалмауы тиіс. ЖИ шешімдерінің әділдігі мен ашықтығын қамтамасыз ету маңызды. Ол технологиялық прогрестің қозғаушы күші ретінде қоғамның барлық салаларына әсер етуде. Өзгерістердің оң және теріс жақтарын түсіну үшін ЖИ-дің дамуын жан-жақты зерттеу қажет.

2 Теориялық бөлім

2.1 Жасанды интеллект негіздері және оның даму тарихы

Жасанды интеллект (ЖИ) — компьютерлік жүйелердің адамның зияткерлік қабілеттерін имитациялау мүмкіндігі. Бұл қабілеттерге түсіну, үйрену, проблемаларды шешу, және шешім қабылдау жатады.

Даму тарихы

Дартмут конференциясы (1956): Жасанды интеллект термині алғаш рет Джон Маккартидің жетекшілігімен өткен Дартмут конференциясында енгізілді. Бұл конференция ЖИ зерттеулерінің басталуын белгіледі.

Ерте кезеңдер (1950–1970 жылдары): Алғашқы зерттеулер символдық әдістерге негізделді. Алғашқы бағдарламалар шахмат ойнау, теоремаларды дәлелдеу сияқты мәселелерді шешуге бағытталды.

Білімдер инженериясы (1970-1980 жылдары): Бұл кезеңде сарапшы жүйелер дамыды. Сарапшы жүйелер нақты салаларда білімдерді қолдануға мүмкіндік берді, мысалы, медициналық диагностикада.

Нейрондық желілер және машиналық үйрену (1980-1990 жылдары): Нейрондық желілердің дамуы ЖИ-дың жаңа кезеңін ашты. Машиналық үйрену әдістері, яғни компьютерлердің деректерден үйрену қабілеті, маңызды рөл атқара бастады.

Үлкен деректер және терең үйрену (2000 жылдардан бастап): Үлкен деректердің пайда болуы және есептеуіш қуаттың артуы терең үйрену әдістерінің дамуына ықпал етті. Бұл әдістер бейнелерді тану, табиғи тілді өңдеу сияқты күрделі мәселелерді шешуге мүмкіндік берді.

Нейрондық желі: Биологиялық жүйке жүйелерінен шабыттанып жасалған есептеу моделі. Жасанды нейрондық желілер деректерді өңдеу және паттерндерді тану үшін қолданылады.

Машиналық үйрену: Компьютерлердің алдын ала бағдарламаланбай деректерден үйрену қабілеті. Машиналық үйрену әдістері бақылаулы, бақылаусыз және күшейтуші үйренуді қамтиды.

Терең үйрену: Нейрондық желілердің көп қабатты құрылымы арқылы жүзеге асатын машиналық үйренудің бір түрі. Терең үйрену бейнелерді тану және табиғи тілдерді өңдеу сияқты күрделі міндеттерде қолданылады.

Негізгі ғылыми тұжырымдамалар мен теориялар

Тьюринг тесті: Алан Тьюринг ұсынған тест, ол машинаның адамға ұқсас зияткерлік әрекеттерді имитациялау қабілетін бағалайды. Егер машина адамды алдай алса, ол зияткерлік деп есептеледі.

Нейрондық желілердің архитектурасы: Нейрондық желілердің әртүрлі архитектуралары бар, мысалы, толық байланысты желілер, конволюциялық желілер және рекурренттік желілер. Әрқайсысы әртүрлі қолдану салаларына арналған.

Байес теориясы: Шешім қабылдауда ықтималдықтарды пайдалану теориясы. Жасанды интеллектте бұл әдіс белгісіздік жағдайында шешім қабылдауға мүмкіндік береді.

Қорытынды

Жасанды интеллекттің дамуы қоғамның әртүрлі салаларына елеулі әсер етті. ЖИ технологиялары білім беру, медицина, өнеркәсіп сияқты салаларда қолданылып, адамдардың өмірін жақсартуға бағытталуда. Жасанды интеллекттің болашағы оның адамзат өміріндегі рөлін одан әрі кеңейтуді уәде етеді.

2.2 Жасанды интеллекттің жаңа кезеңі

Gemini — Google DeepMind жасап шығарған көпмодалды ірі тілдік модельдер отбасы. Ол LaMDA мен PaLM 2 модельдерінің орнына келіп, OpenAI-дың GPT‑4 моделімен бәсекелес болуға бағытталған. 2023 жылғы 6 желтоқсанда Gemini 1.0 ресми түрде таныстырылған.

Gemini Ultra жоғары күрделі тапсырмаларға, Pro — кең ауқымды міндеттерге, ал Nano — құрылғыларда жұмыс істеуге бейімделген. 2024 жылғы желтоқсанда Gemini 2.0 Flash моделі іске қосылды. Бұл модельге мультимодалдық (мәтін, сурет, аудио шығару) және құралдарды тікелей пайдалану мүмкіндігі енгізілген. 2025 жылғы наурызда Gemini 2.5 сериясы — reasoning (ойлау) қабілеті бар модельдер — ұсынылды. Бұл модельдер жауап бермес бұрын ойлауға (chain‑of‑thought prompting) қабілетті.

Gemini 2.5 Pro мен Flash 2025 жылғы маусымда жалпы қолжетімді болды. Pro нұсқасы күрделі есептерді шешуге, Flash нұсқасы жылдам әрі жоғары сұранысты тапсырмаларға арналған. Сонымен қатар, Flash‑Lite моделі шықты — ең жылдам әрі үнемді нұсқа, 2025 жылдың маусымында алдын ала қарау режимінен жалпы қолжетімділікке өтті.

Gemini экожүйесі Google өнімдеріне кеңінен ендірілді: іздеу жүйесінде AI Overviews, Gmail, Docs, Slides, Sheets, Maps, Drive, Chrome, YouTube және Meet сияқты қызметтерде интеграцияланған. Сонымен қатар, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) арқылы Gemini 2.5 модельдерін кәсіпкерлік деңгейде пайдалану мүмкіндігі пайда болды.

Gemini Robotics — Gemini 2.0 негізіндегі көру‑тіл‑әрекет моделі, робототехникаға арналған. Ол Apptronik-пен бірлесіп, 2025 жылғы наурызда іске қосылды. 2025 жылғы маусымда Gemini Robotics On‑Device нұсқасы да шығарылды.

Gemini — Google‑дың жасанды интеллект саласында жаңа кезеңін ашқан, мультимодалдық, reasoning қабілеті бар, түрлі деңгейдегі тапсырмаларға икемделген, кең экожүйеге интеграцияланған және робототехникаға дейін кеңейген модельдер тобы. Бұл модельдер адамға ұқсас ойлау мен жауап беру қабілеттерін жақсартып, AI‑ды күнделікті және кәсіби қолдануларға ыңғайлы етеді.

Егер қажет болса, осы бөлім мазмұнын түсіндіретін кесте ұсынамын:

Модель нұсқасы	Шығарылған мерзімі	Ерекшеліктері
Gemini 1.0 (Ultra/Pro/Nano)	2023 жылғы желтоқсан	Әртүрлі тапсырмаларға бейімделген
Gemini 2.0 Flash	2024 жылғы желтоқсан	Мультимодалдық, құралдарды пайдалану мүмкіндігі
Gemini 2.5 Pro	2025 жылғы наурыз–маусым	Ойлау қабілеті, reasoning, күрделі есептерге арналған
Gemini 2.5 Flash	2025 жылғы маусым	Жылдам, жоғары көлемді тапсырмаларға арналған
Gemini 2.5 Flash‑Lite	2025 жылғы маусым	Ең жылдам және үнемді нұсқа
Gemini Robotics	2025 жылғы наурыз–маусым	Робототехникаға арналған көру‑тіл‑әрекет моделі

1 кесте

2.3 Жасанды интеллектті үйренудің әдістері

Жасанды интеллектті үйренудің әдістері қазіргі қоғамда өте маңызды тақырып болып табылады. Бұл тарау осы ғылыми жобада жасанды интеллектті тиімді меңгеру жолдарын қарастырады. Жасанды интеллект технологияларының дамуы адамдардың күнделікті өміріне елеулі әсер етуде, сондықтан оны үйрену әдістері әртүрлі салаларда өзекті болуда.

Жасанды интеллектті үйрену әдістерінің бірі - машиналық оқыту. Бұл әдіс жасанды интеллект жүйелеріне үлкен көлемдегі деректерді талдап, олардан үйренуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, тереңдетілген үйрену (deep learning) әдісі де кеңінен қолданылады. Бұл әдісте нейрондық желілер үлкен деректер жиынтығымен жұмыс істеп, күрделі мәселелерді шешуге көмектеседі.

Жасанды интеллектті үйрену үшін онлайн курстар мен оқу құралдары да маңызды рөл атқарады. Көптеген университеттер мен платформалар жасанды интеллект бойынша курстар ұсынады, мысалы, Coursera және edX сияқты платформалар арқылы қолжетімді курстар бар.

Практикалық жобалар арқылы үйрену де тиімді әдіс болып табылады. Студенттер мен мамандар нақты жобаларда жұмыс істеп, жасанды интеллект алгоритмдерін қолдану арқылы білімдерін тереңдете алады. Мысалы, Kaggle платформасында түрлі жобаларға қатысу арқылы тәжірибе жинақтауға болады.

Жасанды интеллектті үйренуде Python тілі кеңінен қолданылады. Оның TensorFlow, Keras және PyTorch сияқты кітапханалары жасанды интеллект модельдерін құруға мүмкіндік береді. Бұл құралдар қолданушыларға өздерінің модельдерін жасап, тестілеуге және жақсартуға көмектеседі.

Жасанды интеллектті үйренудің маңызы зор, себебі бұл технологиялар болашақта көптеген салаларда қолданылмақ. Мысалы, медицинада ауруларды ерте анықтау, көлік саласында автономды көліктерді дамыту, және білім беру саласында жеке оқыту бағдарламаларын жасау сияқты мүмкіндіктерді қарастырады.

Жасанды интеллектті үйрену әдістері туралы зерттеулер мен мақалалар қоғамдағы өзгерістерге бейімделуге және жаңа технологияларды тиімді пайдалануға көмектеседі. Осылайша, білім беру саласында жасанды интеллектті қолдану оқушылардың білім сапасын арттыруға мүмкіндік береді.

2.4 Нейрондық желілердің графикалық кестелері

Факт немесе мәселе	Әдіс	Тәжірибеде қолданылуы, күтілетін болжамды нәтиже
Нейрондық желілердің құрылымы күрделі	Визуалдау әдісі (графикалық кестелер)	Құрылымды жеңіл түсіну, оқушыларға қолжетімділік
Қабаттар санының өсуі есептеу күрделілігін арттырады	Қабаттарды визуалды түрде көрсету	Қабаттар арасындағы байланыстарды жақсы түсіну
Нейрондық желілердің қолдану салалары кең	Салалар бойынша график құру	Әр саладағы қолданудың тиімділігін көрнекі түрде анықтау
Оқыту деректерінің көлемі нәтижеге әсер етеді	Деректер көлемі мен нәтижені салыстыратын график	Деректер көлемінің нәтижеге әсерін нақты көрсету
Қателік деңгейі мен дәлдік арасындағы байланыс	Қателік пен дәлдіктің графикалық байланысын көрсету	Қателік деңгейін төмендету арқылы дәлдікті арттыру
Жасанды интеллекттің	Есептеу қуатының	Есептеу қуатының
есептеу қуаты жоғары болуы қажет	қажеттілігін көрсететін диаграмма	қажеттілігін тиімді жоспарлау
Нейрондық желілердің оқыту жылдамдығы	Оқыту жылдамдығы мен нәтижені салыстыратын график	Оқыту жылдамдығын арттыру арқылы нәтижені жақсарту
Ақпараттық қауіпсіздік мәселелері	Қауіпсіздік шараларын графикалық түрде көрсету	Қауіпсіздік деңгейін арттыруға көмектесу
Нейрондық желілердің конфигурациясын таңдау	Әртүрлі конфигурациялардың салыстырмалы графикасы	Конфигурацияны дұрыс таңдауға бағыт беру
Деректерді алдын ала өңдеу қажеттілігі	Өңдеу әдістерін график арқылы көрсету	Деректерді алдын ала өңдеудің маңыздылығын түсіндіру

2 кесте

Бұл кесте нейрондық желілердің графикалық кестелері арқылы теориялық негіздерді деректермен талдау және тиімді қолдану әдістерін көрсетеді. Әрбір факт немесе мәселе үшін қолданылатын әдіс пен тәжірибедегі қолданылуы нақты көрсетілген.

Жасанды интеллект арқылы кітапша жасау жобасы үшін SWOT талдау:

Инновация: Жасанды интеллектті қолдану арқылы бірегей және заманауи өнім жасау.

Уақыт үнемдеу: Кітапша жасау процесін автоматтандыру арқылы уақытты үнемдеу.

Қолдануға жеңілдік: Жасанды интеллекттің көмегімен күрделі процестерді жеңілдету мүмкіндігі.

3. Практикалық бөлім

3.1 Жасанды интеллектті білім беру саласында қолдану

Платформаға кіру үшін google ға кіріп, іздеу жолағына Gemini.com деп тереміз, кейін осы веб-беттке өтуіміз қажет.

1 сурет. Платформаға кіру

Веб сайтқа кіргеннен кейін Gemini платформасына тіркелу қажет. Өзіміз білетіндей кез келген платформа немесе сайтқа тіркелу үшін ең алдымен тіркелу қажет... Ол үшін google аккаунт арқылы кіреміз.

2 сурет. Платформаға тіркелу

Ары қарай қарастыратын болсақ Geminiплатформасының мүмкіндіктері мен интерфейстерін көріп таныса аламыз.

Интерфейс қарапайым ақ және көк палитраларымен безендірілген, ал төмен қарайтың болсақ бере алатын дайын командаллар бар.

3 сурет. Платформа мүмкіндіктері

Бұл жерде онлайн кітапша жасау батырмасы жоқ, ол батырма үстідегі сол жақ меню мәзірінде көрсетілген, суретке назар аударайық.

4 сурет. Ертегі жасау бөлімі

5 сурет. Нәтиже

Қорытынды

Жоба жұмысымды қорытындылайтын болсам, бұл зерттеу жұмысым жасанды интеллект технологиясын қолдана отырып, оқушылар өз шығармашылықтарын ашу және арттыруға арналған электронды кітапша жасауға бағытталған жоба. Жоба барысында негізгі мақсат — жасанды интеллекттің білім беру саласындағы мүмкіндіктерін зерттеп, оқу материалдарын тиімді түрде ұсынылу жолдарын анықтау болды. Бұл тақырыптың өзектілігі қазіргі замандағы білім беру үрдісіне жасанды интеллекттің интеграциясы арқылы жаңа мүмкіндіктер ашуда.

Зерттеудің бастапқыда қойылған мақсаты толығымен орындалды. Бірінші міндет бойынша жасанды интеллекттің оқу үрдісіне әсері туралы теориялық мәліметтер жинақталды. Екінші міндет аясында оқушыларға сауалнама жүргізіліп, олардың жаңа технологияларға деген көзқарасы анықталды. Үшінші міндетте тәжірибелік ұсыныстар жасалып, жасанды интеллект арқылы оқыту процесін жетілдіру жолдары ұсынылды.

Зерттеу нәтижесінде жасанды интеллект технологияларын пайдалану арқылы оқушылардың оқу тиімділігін арттыруға болатыны дәлелденді. Тәжірибе барысында жасанды интеллекттің оқушылардың ақпаратты қабылдау және өңдеу дағдыларын дамытуда маңызды рөл атқаратыны анықталды. Бұл технологияның көмегімен оқу материалдарын әртүрлі форматта, мысалы, интерактивті тапсырмалар, бейнематериалдар және тесттер түрінде ұсынуға болады. Алынған нәтижелерді мектеп бағдарламаларына қосымша ретінде немесе жеке оқу ресурстары ретінде қолдануға болады.

Болашақта жасанды интеллекттің аймақтық ерекшеліктерін ескере отырып, әртүрлі пәндерге арналған оқу материалдарын әзірлеуге болады.

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

1. Новожилов Е.О., Новожилов О.П. «Компьютерлік желілер».

2. Парфилова Н.И., Пыткин А.Н., Трусов Б.Г. «Бағдарламалау: Алгоритмдеу және бағдарлау негіздері»

3. Сүлейманов Р.Р. «Математикалық есептерді компьютерлік модельдеу»;

4. Цветкова М.С., Великович Л.С. «Информатика және АҚТ»,

5. Шевцова А.М., Пантюхин П.Я. «Автоматтандырылған жобалауға кіріспе».