Қожаназар Жасұлан,

Сарыағаш ауданы, «Shalkar school» зияткерлік

мектеп-интернатының биология пәні мұғалімі

Заманауи білім беру тенденциясы :жасанды интеллектінің биолоия пәнін оқытудағы ерекшеліктері

XXI ғасырда білім беру жүйесі жаңа технологиялардың ықпалымен күрделі өзгерістерге ұшырауда. Қоғамның цифрлануы, ғаламдық бәсекелестіктің күшеюі және оқушылардың өзгермелі қажеттіліктері мектеп педагогикасына жаңа талаптар қояды. Осы жағдайда жасанды интеллект (ЖИ) технологиялары білім беру саласына белсенді ене бастады.

Биология — тіршілік заңдылықтарын, организмдер мен экожүйелердің өзара байланысын зерттейтін күрделі және қызықты ғылым. Бұл пән дерексіз ұғымдарға (жасуша биологиясы, генетика, эволюция), практикалық тәжірибеге (микроскопия, диссекция) және деректерді талдауға байланысты болғандықтан, дәстүрлі оқыту әдістерімен барлық мазмұнды толық меңгерту оңай емес. Дәл осы олқылықты жасанды интеллект технологиялары толтыруға мүмкіндік береді.

Жасанды интеллект туралы жалпы түсінік

Жасанды интеллект (ағылш. Artificial Intelligence, AI) — адамның танымдық қабілеттерін: ойлауды, оқып-үйренуді, мәселе шешуді компьютерлік жүйелер арқылы модельдеуге арналған ғылым және технология саласы. ЖИ термині алғаш рет 1956 жылы американдық математик Джон Маккарти тарапынан ғылыми айналымға енгізілді.

Білім беру контекстінде ЖИ-нің бірнеше негізгі бағыты ерекше маңызды: машиналық оқыту (ML) — деректер негізінде үлгі тауып болжам жасайды; табиғи тілді өңдеу (NLP) — адам тілін түсіну мен генерациялауды қамтамасыз етеді; компьютерлік көру — суреттер мен бейнелерді талдайды; сарапшы жүйелер — нақты саладағы білімді формализациялайды.

Білім берудегі ЖИ эволюциясы үш кезеңнен өтті. Бірінші кезеңде (1980–2000) қарапайым тест жүйелері мен алгоритмдік репетиторлар пайда болды. Екінші кезеңде (2000–2015) онлайн-платформалар (Khan Academy, Coursera) дамыды. Үшінші, қазіргі кезеңде (2015–бүгін) терең нейрондық желілер негізіндегі GPT, Gemini сияқты күшті модельдер білімді жекелендірілген форматта ұсына алады.

ЖИ-нің биология сабағындағы педагогикалық артықшылықтары

Жасанды интеллект биология пәнінде бірнеше бірін-бірі толықтыратын педагогикалық функцияны бір мезгілде атқара алады. Бұл технологияның дәстүрлі оқытуға қарағандағы басты ерекшелігі — жеке оқушыға бейімделу қабілеті мен деректерге негізделген шешім қабылдауы.

Дәстүрлі сыныпта мұғалім бір уақытта 30–40 оқушыға жеке назар аудара алмайды. Бейімделгіш оқыту платформалары (Khan Academy Khanmigo, Knewton, Carnegie Learning) оқушының жауап жылдамдығын, қате жіберетін тақырыптарын және оқу стилін нақты уақытта талдап, жеке оқу жолын автоматты түрде түзеп отырады.

Биологияда бұл технология генетика есептерін шешуде, эволюция тізбегін меңгеруде немесе жасуша органоидтарын жаттауда ерекше тиімді. Зерттеулер бойынша, бейімделгіш жүйемен оқыған оқушылар дәстүрлі топтарға қарағанда биологиядан жетістігін орташа 35–40%-ға арттырады (Пасарин және т.б., 2022).

Биологияда практикалық жұмыс — білімнің іргетасы. Алайда нақты зертханалар қымбатқа түседі, кейде жануарлар этикасы мәселесін туғызады. ЖИ-нің виртуалды зертхана шешімдері — Labster, PhET Simulations, Visible Body — оқушыларға жасушаны бақылауға, бактерия дақылдарын өсіруге, ДНҚ секвенирлеуін модельдеуге мүмкіндік береді.

Мета-аналитикалық зерттеу (Freeman және т.б., 2021) виртуалды зертхана интеграциясының оқушының сыни ойлауын орташа 28%-ға жақсататынын дәлелдеді. Бұдан басқа, виртуалды диссекция оқушылардың жануарларды зақымдаусыз анатомиялық білімді терең меңгеруіне жол ашады.

Оқушы сабақтан кейін диагнозды немесе экожүйелер тізбегін түсінбей қалған жағдайда, ChatGPT, Claude немесе Google Gemini сияқты NLP-модельдер сұрақты дереу қабылдап, әр оқушының деңгейіне лайық бірнеше тілде түсіндіреді. Бұл 24/7 режимінде жұмыс жасайтын виртуалды мұғалімнің рөлін атқарады.

Чат-боттар оқушыларға конспект жасауға, практикалық тест тапсырмаларын шығаруға және биологиялық терминдерді мағыналық байланыста меңгеруге көмектеседі. ЖИ-тьютордың кері байланысы дереу және жекелендірілген болғандықтан, оқушының мотивациясы артады.

Адам денесінің анатомиясын, жасушалық органоидтарды немесе ДНҚ спиральдарын зерттеу кезінде дәстүрлі 2D суреттер жеткіліксіз болады. Оқушы атрия мен қарыншалардың жұмысын немесе митоздың кезеңдерін суреттен емес, үш өлшемді моделден тікелей бақылаған кезде білімі тереңдейді.

ЖИ-мен жасалған 3D визуализациялар — Human Anatomy Atlas, Visible Body, ZygoteBody — оқушыларға мүшені айналдырып қарауға, «кесіп» ішкі құрылымын зерттеуге мүмкіндік береді. Осы платформаларда жүректің жиырылуы, өкпенің жұмысы немесе нейронның импульс беруі нақты уақытта анимациямен көрсетіледі.

ВР-гарнитурлары арқылы оқушылар адам денесінің ішіне «саяхат» жасап, жүрек-қан тамырлары жүйесін ішінен бақылай алады. Зерттеулер бойынша, VR-оқытуды қолданған оқушылар анатомиялық ұғымдарды 3 есе тезірек меңгереді (Radianti және т.б., 2020).

Нақты платформалар мен құралдар:

Биология сабақтарына арналған ЖИ-платформалар тобын төмендегідей жіктеуге болады:

Жоғарыда аталған платформалардың көпшілігі тегін немесе мектептерге жеңілдетілген тарифпен ұсынылады. Мұғалімдер бұл құралдарды сабаққа дайындалуда, үй тапсырмасын тексеруде және оқушы прогресін бақылауда тиімді пайдалана алады.

ЖИ технологиялары барлық мүмкіндіктерімен бірге бірқатар объективті шектеулерді де алып келеді. Бұл мәселелерді ашық талқылау және шешу жолдарын іздестіру — мектептің стратегиялық міндеті.

Жалпы, аталған қиындықтар шешілмейтін емес. Мемлекет, мектеп әкімшілігі, мұғалімдер мен ата-аналардың бірлескен ынтымақтастығы арқылы ЖИ-технологияларын қауіпсіз және тиімді ендіруге болады.

Жасанды интеллект — биология пәнін оқытудың болашағын анықтайтын стратегиялық технология. Баяндамада қарастырылған материалдар негізінде бірнеше маңызды тұжырым жасауға болады.

Біріншіден, ЖИ мұғалімнің орнын алмастырмайды — ол мұғалімнің мүмкіндіктерін арттырады. Бейімделгіш платформалар, виртуалды зертханалар және NLP-тьюторлар мұғалімнің рутиналық жұмысын (тексеру, мониторинг) автоматтандырып, оны оқушылармен шығармашылық жұмысқа бағыттайды.

Екіншіден, ЖИ-интеграция оқушының биологиялық ұғымдарды тереңірек меңгеруіне ықпал етеді. 3D визуализациялар мен виртуалды тәжірибелер арқылы дерексіз теория нақты, бақыланатын үрдіске айналады.

Үшіншіден, деректер дәлелдейді: ЖИ-платформаларды пайдаланатын мектептерде оқушы үлгерімі, сыни ойлауы және пәнге деген қызығушылығы статистикалық тұрғыда жоғарылайды.

Қорыта айтқанда, технологияны мақсатты, педагогикалық тұрғыда негізделген және этикалық бақылаумен пайдалана отырып, Қазақстан мектептері де жасанды интеллект революциясының алдыңғы шебіне шыға алады. Бұл оқушыларымызды XXI ғасыр экономикасының талаптарына сай дайындайды.

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

1. UNESCO. (2023). Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for sustainable development. Paris: UNESCO Publishing. — 156 б.

2. Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2021). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410–8415.

3. Пасарин, Е., Ахметова, Д., & Сейітқали, М. (2022). Жасанды интеллект негізіндегі бейімделгіш оқыту жүйелері: биология пәні бойынша эксперименттік зерттеу. Педагогикалық ғылымдар вестнигі, 4(2), 112–128.

4. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. London: Pearson. — 98 б.

5. Radianti, J., Majchrzak, T. A., Fromm, J., & Wohlgenannt, I. (2020). A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education. Computers & Education, 147, 103778.

6. Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018). Artificial Intelligence trends in education: a narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16–24.

7. Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі. (2022). Цифрлық білім беруді дамыту тұжырымдамасы 2022–2025. Астана: ҚР БҒМ баспасы.

8. Поляков, В. А. (2021). Виртуальные лаборатории как инструмент биологического образования. Биология в школе, 6, 34–41.

9. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education. Promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign. — 185 б.

10. Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.