ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ, ИНТЕГРАЦИЯ АНКЕТНЫХ ДАННЫХ И МАТЕМАТИЧЕСКОГО (НЕЧЁТКОГО) МОДЕЛИРОВАНИЯ

Авторы

  • Айгул Куанишбаевна Базарбаева

    University of Innovation Technologies

Ключевые слова: качество высшего образования, анкета, нечеткое моделирование, искусственный интеллект, компьютерное моделирование, профессиональная компетенция

Аннотация

В статье рассматривается комплексный подход к оценке качества высшего образования. Проведен анализ на основе анкет выпускников, критериев оценки с использованием искусственного интеллекта и средств обучения информатике. Результаты показали, что выпускники частично готовы к самостоятельной работе; основными факторами качества являются компетентность преподавателя, материально-техническая база и практики. Нечеткое моделирование позволяет точно оценивать неопределенные показатели, а компьютерное моделирование - проводить анализ и оптимизацию. Предложенный подход способствует интеллектуализации мониторинга качества и повышению уровня подготовки выпускников. В перспективе рекомендуется создание гибридных систем, сочетающих нечеткую логику и машинное обучение.

Библиографические ссылки

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. –Р. 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.

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

12. Sеitnаzаrоv K.K., Bаzаrbаеvа А.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.