СТУДЕНТТЕРГЕ ӨСІМДІК БИОТЕХНОЛОГИЯСЫНЫҢ НЕГІЗДЕРІН ҮЙРЕТУ ҮШІН ЦИФРЛЫҚ РЕСУРСТАРДЫ ПАЙДАЛАНУ
Кілт сөздер:
сандық ресурстар, өсімдіктер биотехнологиясы, технологиялар, зертханалар, оқыту, мультимедия, визуализация.Аңдатпа
Мақалада студенттерге өсімдік биотехнологиясының негіздерін оқытуда цифрлық технологияларды қолдану туралы зерттеу ұсынылған. Виртуалды зертханалар, мультимедиялық ресурстар және интерактивті модельдер сияқты заманауи білім беру технологиялары оқу процесін интерактивті, көрнекі және қол жетімді етуге мүмкіндік береді және практикалық дағдыларды дамытуға ықпал етеді. Биотехнология саласындағы қарқынды прогресс жағдайында студенттердің теориялық негіздерді меңгеріп қана қоймай, білімді модельденген зертханалық жағдайларда тиімді қолдана алуы маңызды.
Осы зерттеудің мақсаты – өсімдіктер биотехнологиясының негіздерін оқыту үшін ең тиімді цифрлық ресурстарды анықтау және олардың оқу процесінің сапасына әсерін бағалау. Жұмыс шеңберінде қолданыстағы цифрлық білім беру платформаларына, виртуалды зертханаларға, мультимедиялық материалдар мен интерактивті модельдерге кешенді талдау жүргізілді. Осы технологиялардың білім беру практикасына интеграциялану ерекшеліктері және олардың студенттердің танымдық белсенділігіне әсері қарастырылады.
Мақала студенттердің белсенділік деңгейін арттыру, күрделі биотехнологиялық процестерді визуализациялау және оқу процесінде автономияны дамыту сияқты оқытуда цифрлық технологияларды пайдаланудың артықшылықтарына назар аударады. Жүргізілген педагогикалық эксперимент цифрлық ресурстарды енгізу оқу материалын тереңірек игеруге, студенттердің сыни ойлауы мен дербестігін дамытуға ықпал ететіндігін көрсетті.
Алынған нәтижелер өсімдік биотехнологиясын оқытудағы әдістемелік тәсілдерді оңтайландыру және тиімді цифрлық білім беру ортасын құру үшін пайдаланылуы мүмкін.
Әдебиеттер тізімі
REFERENCES
1. Bhardwaj A., Kishore S., Pandey D.K. Artificial intelligence in biological sciences // Life. – 2022. – Т.
12. – № 9. https://doi.org/10.3390/life12091430
2. Hesami M., et al. Machine learning: its challenges and opportunities in plant system biology // Applied Microbiology and Biotechnology. – 2022. – Т. 106. – №9. https://doi.org/10.1007/s00253-022-11963-6
3. Sun L., et al. Modern plant breeding techniques in crop improvement and genetic diversity: from molecular markers and gene editing to artificial intelligence – A critical review // Plants. – 2024. – Т. 13, №19. https://doi.org/10.3390/plants13192676
4. Babović Z., et al. Research in computing-intensive simulations for nature-oriented civil-engineering and related scientific fields, using machine learning and big data: an overview of open problems // Journal of
Big Data. – 2023. – Т. 10, №1. https://doi.org/10.1186/s40537-023-00731-6
5. Zawish M., et al. AI and 6G into the metaverse: Fundamentals, challenges and future research trends // IEEE Open Journal of the Communications Society. – 2024. – Т. 5. – P. 730-778. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2024.3349465
6. Lucibello S., Rotondi C. Bio-digital ‘Material Systems’: New Hybrid Ways for Material-Driven Design Innovation // Biomimetics, Biodesign and Bionics: Technological Advances Toward Sustainable Development. – Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. – P. 37-68.
7. Steigvilaitė G., Vaičiulytė L. Application of sustainable technological solutions for the development of fermented plant products // Open Readings 2024: The 67th International Conference for Students of Physics and Natural Sciences: Book of Abstracts. – Vilnius University Press, 2024. – С. 1-13.
8. Gerakari M., et al. Breeding of Solanaceous Crops Using AI: Machine and Deep Learning Approaches. – 2025. – P. 1-21. https://doi.org/10.3390/agronomy15030757
9. Hernández-Mustieles M. A., et al. Wearable biosensor technology in education: A systematic review // Sensors. – 2024. – Т. 24, №8. https://doi.org/10.3390/s24082437
10. Hemming J., Balendonck J. Advances in the use of robotics in greenhouse cultivation // In: van Henten
E., Edan Y. (Eds.) Advances in agri-food robotics. – 2024. – P. 635-660. https://doi.org/10.19103/AS.2023.0124.24
11. Исаев Ғ.И., Кәрімжан Т.М., Әзімбай А.И. Биотехнология пәніндегі тәжірибелік сабақтар арқылы болашақ педагог-биологтардың зерттеу дағдыларын қалыптастыру // Ясауи университетінің хабаршысы. – 2024. – №1 (131). – Б. 346–356. https://doi.org/10.47526/2024-1/2664-0686.28 // Isaev G.I., Karіmzhan T.M., Azіmbai A.I. Biotehnologia panіndegі tazhіribelіk sabaqtar arqyly bolashaq pedagog-biologtardyn zertteu dagdylaryn qalyptastyru [Formation of research skills of future teachersbiologists through practical training in biotechnology] // Iasaui universitetіnіn habarshysy. – 2024. – №1(131). – B. 346–356. https://doi.org/10.47526/2024-1/2664-0686.28 [in Kazakh]
12. Arango-Caro S., et al. 3D plants: the impact of integrating science, design, and technology on high school student learning and interests in STEAM subjects and careers // Disciplinary and Interdisciplinary Science Education Research. – 2025. – Т. 7, №1. https://doi.org/10.1186/s43031-025-00120-4
13. Issaro S., et al. Blockchain-based credit transfer for higher education institutions // International Journal of Educational Communications and Technology. – 2022. – Т. 2, №2. – P. 46-60.
14. Mercado J., Picardal J.P. Virtual laboratory simulations in biotechnology: A systematic review // Science Education International. – 2023. – Т. 34, №1. – P. 52-57.
15. Guillén-Gámez F.D. et al. Differential analysis of the years of experience of higher education teachers, their digital competence and use of digital resources: Comparative research methods // Technology, Knowledge and Learning. – 2022. – Т. 27, №4. – P. 1193-1213. https://doi.org/10.1007/s10758-02109531-4
16. Carroll J.S., Najafi H., Steiner M. Evaluating the effectiveness of virtual laboratory simulations for graduate-level training in genetic methodologies // Biochemistry and Molecular Biology Education. – 2025. – Vol. 53, №4. – P. 422-432.
17. Ambusaidi A., Al-Balushi S., Al-Balushi K. The impact of virtual lab learning experiences on 9th grade students’ achievement and attitudes // Journal of Turkish Science Education. – 2018. – Vol. 15, №2. – P. 13-29.
18. Gamage S.H.P.W., Ayres J.R., Behrend M.B. A systematic review on trends in using Moodle for teaching and learning // International Journal of STEM Education. – 2022. – Vol. 9, №1. https://doi.org/10.1186/s40594-021-00323-x
19. Anwar Y.A.S., Damianus R., Wiyarsi A., Ramadhani E. Exploration of critical thinking and self-regulated learning in online biochemistry learning // Biochemistry and Molecular Biology Education. – 2022. – Vol. 50, №4. – P. 339-350.
20. Du Plooy E., Casteleijn D., Franzsen D. Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement // Heliyon. – 2024. –
Т. 10, №21. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630
21. Makransky G., Wismer P., Mayer R.E. A cognitive theory of immersion: How virtual reality affects learning outcomes in laboratory-based sciences // Computers & Education. – 2021. – Vol. 175. – P. 104115.
22. Wu J., Li Y., He H. Virtual simulation-based biotechnology teaching: Improving procedural understanding and reducing laboratory risks // Journal of Biological Education. – 2022. – Vol. 56, №4. – P. 530-545.
23. Poltavskiy A., Kolomiiets O., Chiang F. Virtual STEM laboratories and student motivation: Evidence from multi-country experimental research // International Journal of STEM Education. – 2023. – Vol. 10, №1. – P. 87-101.
24. Soni R., Singh R. Adaptive learning analytics for biotechnology education: Machine learning approaches for personalized instruction // Education and Information Technologies. – 2024. – Vol. 29, №2. – P. 22312254.
