Жасанды интеллект көмегімен ықтималдықтар теориясын оқытудың заманауи әдістері

М.М. Улықбеков*, О.М. Жолымбаев, А.Н. Қабласымова

«Шәкәрім университеті» НАО, Семей қ, Қазақстан

ulykbekov04@list.ru

Аңдатпа: Бұл зерттеуде жасанды интеллект технологияларын ықтималдықтар теориясын оқытуда қолданудың тиімділігі талданады. Қазіргі цифрлық трансформация жағдайында дәстүрлі оқыту әдістері студенттердің практикалық дағдыларын толық қалыптастыра бермейді. Осыған байланысты адаптивті жүйелер, визуализация құралдары және интерактивті онлайн платформаларды оқу процесіне енгізу өзекті мәселеге айналуда. Seeing Theory, PhET, CK-12, Elements of AI сияқты цифрлық ресурстар арқылы ықтималдық ұғымдарын визуалды, динамикалық және жекелендірілген түрде түсіндіру мүмкіндіктері қарастырылған. Зерттеу нәтижелері жасанды интеллект негізіндегі құралдар студенттің түсіну деңгейін, мотивациясын және тапсырмаларды орындау тиімділігін арттыра алатынын көрсетеді. Бұл әдіс болашақта математикалық білім беруді жаңғыртуда маңызды рөл атқарады.

Кілт сөздер: Жасанды интеллект, ықтималдықтар теориясы, цифрлық білім беру, визуализация, интерактивті оқыту, адаптивті жүйелер, Seeing Theory, PhET, CK-12, онлайн платформалар, математиканы оқыту

Кіріспе

Қазіргі білім беру жүйесінде математикалық пәндерді, соның ішінде ықтималдықтар теориясын оқытуда студенттердің түсіну деңгейі мен қызығушылығын арттыру – маңызды ғылыми-педагогикалық мәселе болып отыр.

Дәстүрлі оқыту әдістері жиі түрде теориялық сипатта қалып, оқушылардың дербес зерттеу дағдысын және нақты жағдайларда ықтималдық ұғымдарын қолдану қабілетін жеткілікті дамытпайды.
Сондықтан бұл зерттеу жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын қолдану арқылы ықтималдықтар теориясын оқытуды жетілдіру жолдарын анықтау дымақсат етеді.

Бүгінгі таңда әлемдік білім беру кеңістігі цифрлық трансформация кезеңінде тұр. Қашықтан оқыту, онлайн курстар мен адаптивті оқыту жүйелері кеңінен қолданысқа енді.

Мұндай жағдайда жасанды интеллекттің мүмкіндіктері — оқытуды жекелендіру, студенттің оқу траекториясын қадағалау, күрделі математикалық ұғымдарды визуалды және интерактивті түрде түсіндіру сияқты жаңа тәсілдерді ұсынады.

Ықтималдықтар теориясы көптеген заманауи ғылымдардың — деректер ғылымы, машиналық оқыту, статистика — негізінде жатқандықтан, оны ЖИ арқылы оқыту қазіргі таңда айрықша өзекті бағыт болып саналады.

Бұған дейінгі зерттеулер көбіне ықтималдықтар теориясын дәстүрлі түсіндіру мен классикалық есептерге бағытталған.
Кейбір еңбектерде онлайн курстар мен визуалды құралдардың тиімділігі зерттелгенімен, жасанды интеллект элементтерін кешенді түрде ықтималдықтарды оқыту процесіне енгізу жеткілікті қарастырылмаған.
Сонымен қатар, көрнекі және адаптивті ресурстардың (мысалы, Seeing Theory, PhET, CK-12) өзара интеграциясын талдау жұмыстары сирек жүргізілген.

Зерттеудің басты мақсаты – жасанды интеллект пен интерактивті онлайн ресурстарды қолдану арқылы ықтималдықтар теориясын оқытудың тиімді әдістерін анықтау және олардың артықшылықтарын негіздеу.

Бұл зерттеу келесі ғылыми сұрақтарға жауап іздейді:
- ЖИ технологиялары ықтималдықтар теориясын оқыту сапасына қалай әсер етеді?

- Қай онлайн құралдар (Seeing Theory, PhET, CK-12 және т.б.) оқу процесінде ең тиімді деп саналады?

- ЖИ-негізделген оқыту студенттің танымдық белсенділігі мен түсіну деңгейін арттыра ала ма?

Болжам: егер ықтималдықтар теориясын оқытуда жасанды интеллектке негізделген визуализация, адаптивті жүйелер мен интерактивті платформалар қолданылса, онда студенттердің пәнге деген қызығушылығы мен оқу нәтижелері айтарлықтай жақсарады.

Бұл зерттеу ЖИ технологиялары мен ықтималдықтар теориясын оқытуды біріктіретін педагогикалық үлгіні ұсынуымен ерекшеленеді.
Мақалада Seeing Theory, PhET, CK-12, Elements of AI және Emerald сияқты нақты цифрлық ресурстар талдана отырып, олардың оқытудағы интеграциялық мүмкіндіктері айқындалады.

Күтілетін ғылыми үлес – ықтималдықтар теориясын оқытуда ЖИ қолданудың модельдік тәсілін ұсыну, визуалды және адаптивті оқыту әдістерінің тиімділігін дәлелдеу, математиканы цифрлық және интерактивті оқытудағы жаңа бағыттарға әдістемелік негіз қалыптастыру.

Негізгі бөлім

Жасанды интеллект ықтималдықтар теориясын оқытуда жаңа әдістемелік мүмкіндіктер ашады.

Интеллектуалды оқыту жүйелері мен адаптивті платформалар студенттің деңгейін, қателіктерін және оқу қарқынын ескеріп, жеке оқу траекториясын құра алады.

Бұл тәсілдер оқыту процесін тиімді, тартымды және нәтижелі етеді.

Seeing Theory (Brown University) веб-сайты ықтималдық пен статистика ұғымдарын визуалды түрде түсіндіруге мүмкіндік береді.

PhET (University of Colorado) симуляциялары интерактивті эксперименттер жасауға жағдай жасайды.

CK-12 платформасы адаптивті жаттығулар мен визуалды материалдар арқылы теория мен практиканы біріктіреді.

Elements of AI курсы жасанды интеллекттің негізгі қағидаларын ықтималдық тұрғысынан түсіндіруге көмектеседі.

Ал Emerald базасы осы бағыттағы ғылыми зерттеулер мен талдауларды ұсынады.

Осы ресурстарды біріктіре қолдану ықтималдықтар теориясын оқытуда тиімді нәтижелерге жетуге мүмкіндік береді.

Мысалы, студент Seeing Theory арқылы визуалды түсінік алып, PhET симуляциялары арқылы тәжірибе жасай алады, ал CK-12 арқылы жеке деңгейіне сәйкес тапсырмалар орындап, Emerald базасындағы зерттеулерді оқып теорияны бекіте алады.

Қорытынды

Жасанды интеллект құралдарын пайдалану ықтималдықтар теориясын оқытуды едәуір тиімді және тартымды етеді.

Визуализация, симуляциялар және адаптивтік жүйелер студенттің абстрактілі ұғымдарды түсінуін жеңілдетеді.

Seeing Theory, PhET, CK-12, Elements of AI және Emerald сияқты ресурстардың әрқайсысы оқытуда ерекше рөл атқарады.

Осы құралдарды кешенді түрде қолдану нәтижесінде оқытушы студенттің жеке қабілетіне сай бейімделген, заманауи, интерактивті оқыту ортасын қалыптастыра алады.

Бұл тәсіл ықтималдықтар теориясын оқытудың сапасын арттырып қана қоймай, математиканы оқытудағы цифрлық және инновациялық бағыттардың дамуына да өз үлесін қосады.

Қолданылған әдебиеттер

1. Brown University. (n.d.). Seeing Theory: A visual introduction to probability and statistics. алынған: https://seeing-theory.brown.edu/

2. University of Colorado Boulder. (n.d.). PhET Interactive Simulations. алынған: https://phet.colorado.edu/

3. CK-12 Foundation. (n.d.). CK-12 Interactive Learning Platform. алынған: https://www.ck12.org/

4. University of Helsinki & Reaktor. (n.d.). Elements of AI курсы. алынған: https://www.elementsofai.com/

5. Emerald Publishing. (n.d.). Emerald Insight: Research database. алынған: https://www.emerald.com/

6. Қазіргі білім беру жүйесінде жасанды интеллектті қолдану туралы жалпы әдебиеттер:

• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

7. Оқыту технологиялары және математикалық білім беру бойынша:

• Кларин, М. В. (2019). Инновационные модели обучения. Москва: Academia.

• Поляков, В. Г. (2020). Цифровая педагогика и адаптивное обучение. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГУ.

Современные методы обучения теории вероятностей с помощью искусственного интеллекта

М.М. Улыкбеков*, О.М. Жолымбаев, А.Н. Кабласымова

«Шәкәрім университеті» НАО, г. Семей, Казахстан

ulykbekov04@list.ru

Аннотация: В этом исследовании анализируется эффективность использования технологий искусственного интеллекта в обучении теории вероятностей. В условиях современной цифровой трансформации традиционные методы обучения не в полной мере формируют практические навыки студентов. В связи с этим актуальной проблемой становится внедрение в учебный процесс адаптивных систем, средств визуализации и интерактивных онлайн-платформ. Рассмотрены возможности визуальной, динамической и персонализированной интерпретации концепций вероятности с помощью цифровых ресурсов, таких как Seeing Theory, PhET, CK-12, Elements of AI. Результаты исследования показывают, что инструменты на основе искусственного интеллекта могут повысить уровень понимания учащимися, мотивацию и эффективность выполнения задач. Этот метод играет важную роль в модернизации математического образования в будущем.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, теория вероятностей, цифровое образование, визуализация, интерактивное обучение, адаптивные системы, Seeing Theory, PhET, CK-12, онлайн-платформы, обучение математике

Modern methods of teaching probability theory using artificial intelligence

M.M. Ulykbekov, O.M. Zholymbaev, A.N. Kablasymova

«Shakarim University», Semey, Kazakhstan

ulykbekov04@list.ru

Introduction: This study analyzes the effectiveness of using artificial intelligence technologies in teaching probability theory. In the context of modern digital transformation, traditional teaching methods do not fully shape students' practical skills. In this regard, the introduction of adaptive systems, visualization tools and interactive online platforms into the educational process is becoming an urgent problem. The possibilities of visual, dynamic, and personalized interpretation of probability concepts using digital resources such as Seeing Theory, PhET, CK-12, and Elements of AI are considered. The results of the study show that artificial intelligence-based tools can increase students' understanding, motivation, and task performance. This method plays an important role in modernizing mathematics education in the future.

Keywords: Artificial Intelligence, probability theory, digital education, visualization, interactive learning, Adaptive systems, Seeing Theory, PhET, CK-12, online platforms, mathematics education