INTELLIGENT MONITORING OF HIGHER EDUCATION QUALITY, INTEGRATION OF SURVEY DATA AND MATHEMATICAL (FUZZY) MODELING

Authors

  • Aygul Kuanishbaevna Bazarbayeva

    University of Innovation Technologies

Keywords: quality of higher education, questionnaire, fuzzy modeling, artificial intelligence, computer modeling, professional competence

Abstract

This article examines a comprehensive approach to assessing the quality of higher education. An analysis was conducted based on graduate surveys, artificial intelligence assessment criteria, and informatics teaching tools. The results revealed that graduates are partially prepared for independent work; the main quality factors are teacher competence, material resources, and practical experience. Fuzzy modeling allows for accurate evaluation of imprecise indicators, while computer modeling enables analysis and optimization. The proposed approach serves to intellectualize quality monitoring and enhance graduate preparation. For future prospects, it is recommended to develop hybrid systems that combine fuzzy logic and machine learning.

References

1. Садыкова А.Р., Левченко И.В. Искусственный интеллект как компонент инновационного содержания общего образования: анализ мирового опыта и отечественные перспективы. // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2020. Т. 17. № 3. – С. 201-209.

2. Gries T., Naudé W. Artificial Intelligence, Income Distribution and Economic Growth. // IZA Discussion Papers. 2020. No. 13606. –P. 42.

3. Murphy R.F. Artificial Intelligence Applications to Support K-12 Teachers and Teaching: A Review of Promising Applications, Opportunities, and Challenges. // RAND Corporation Perspective. 2019. PE-315.

4. Sekeroglu B., Dimililer K., Tuncal K. Student performance prediction and classification using machine learning algorithms. // Proceedings of the 2019 8th International Conference on Educational and Information Technology (ICEIT 2019). 2019. – P. 7-11.

5. Barlybayev A., Kaderkeyeva Z., Bekmanova G., Sharipbay A., Omarbekova A., Altynbek S. Intelligent System for Evaluating the Level of Formation of Professional Competencies of Students. // IEEE Access. 2020. Vol. 8.

6. Шливко И.Л., Гаранина О.Е., Клеменова И.А., Ускова К.А., Миронычева А.М., Дардых В.И., Ласьков В.Н. Искусственный интеллект: как работает и критерии оценки. // Consilium Medicum. 2021. Т. 23. № 8. – С. 626-632.

7. Исмаилова Н.В. Оценка качества образования в вузе средствами нечеткого моделирования: автореф. дис. … канд. пед. наук: 13.00.01. – Ижевск: 2012.

8. Раскин Л.Г., Серая О.В. Метод решения нечетких задач математического программирования. // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2016. № 5/4 (83). – С. 4–11. Стрелковский В., Киселева Л.С., Попова Е.Н. Детерминанты качества университетского образования: мнение студентов. // Интеграция образования. 2018. Т. 22. № 2. -С. 220-236.

9. Королев А.Л. Компьютерное моделирование: учебное пособие. – Челябинск: [Изд-во не указано], 2019.

10. Бочкин А.И. Методика преподавания информатики: учеб. пособие. – Минск: «Высшая школа», 1998. ISBN 985-06-0294-5.

11. Bazarbaeva A.K. Innovative Approach to Assessing University Students. // Naturalista campano ISSN: 1827-7160 Volume 28 Issue 1, – Italya: 2024. – P.1304-1311.

12. Seitnazarov K.K., Bazarbaeva A.K. G‘arbiy evropa oliy ta’lim muassasalarida ECTS kredit tizimini baholash metodikasi. // International scientific journal “Modern science and reseanch” ISSN: 2181-3906 VOLUME 3/ ISSUE 4/ UIF:8.2/ MODERNSCIENCE.UZ 2024 – P. 728-731.