ОҚУ ЖОСПАРЫНЫҢ РӨЛІ ЖӘНЕ СТУДЕНТТЕР ҮЛГЕРІМІН KPI МЕН Z-SCORE НЕГІЗІНДЕ ТАЛДАУ
Кілт сөздер:
оқу бағдарламасының архитектурасы, KPI, деректерді стандарттау, білім беру аналитикасы, болжамды модельдер, тәуекел тобындағы студенттер топтарыАңдатпа
2022 жылы білім беру бағдарламаларын реформалаудан кейін Қазақстан университеттеріндегі IT бағдарламалары бастапқыда жергілікті болып көрінген, бірақ ақырында қайталанатын жағдайға тап болды. Оқу бағдарламалары формальды түрде жаңартылады, бірақ олардың негізгі логикасы пәндердің, әсіресе жасанды интеллект саласындағы күрделілігінің артуына әрдайым сәйкес келе бермейді. Ясауи атындағы Қазақстан халықаралық техникалық университетінде бұл ақпараттық жүйелер мамандығында айтарлықтай байқалды: негізгі курстарды сенімді түрде аяқтаған кейбір студенттер соңғы жылдары өз үлгерімдерінде тұрақтылықты жоғалта бастады. Бұл бірден болған жоқ, бірақ жүйелі болды. Бұл «алшақтықтың» қай жерде орын алып жатқаны туралы сұрақ туындады. Талдау Platonus жүйесінен деректерді жүктеуден басталды. Бұл кезеңде деректердің өзі идеалдан алыс екені белгілі болды: семестрлер арасындағы шу, алшақтықтар және сәйкессіздіктер болды. Деректерді тазарту уақытты алды, ал бір сәтте алдын ала стандарттаусыз кез келген қорытындылар күмәнді болатыны белгілі болды. Z-балл нормалауын қолданғаннан және негізгі пәндер үшін KPI есептегеннен кейін жағдай айқындала түсті. Әртүрлі бағыттар бойынша студенттердің 14%-дан 18%-ға дейіні үнемі жоғары қауіп аймағына жатады. Бұл бір реттік ауытқулар емес, олардың білім беру траекториясындағы мәселелерді көрсететін қайталанатын үлгі. Мәселенің басталуы мен оны анықтау арасындағы кідірістерді азайту үшін Streamlit негізіндегі құрал жасалды. Статикалық есептерден айырмашылығы, ол динамикалық бақылауға және ауытқуларды ерте анықтауға мүмкіндік береді. Негізінен, бұл тек визуализация емес, жұмыс істейтін интерфейс. Тәжірибелік қолдану бұл тәсілдің компьютерлік инженерия кафедрасындағы кеңесшілерге студент емтиханды қайта тапсырғанға дейін ертерек жауап беруге көмектесетінін көрсетті. Бұл мәселені толығымен жоймайды, бірақ оны анықтау сәтін, демек, араласу мүмкіндіктерін өзгертеді. Нәтижелер білім беру ортасындағы болжамды аналитика қосымша ретінде емес, қажетті қабат ретінде жұмыс істейтінін көрсетеді. Семестр соңында орташа бағаны жазу енді бұл тұрғыда жеткілікті ақпарат бермейді.
Әдебиеттер тізімі
Aligning higher education toward the development of an educational hub: The case of Kazakhstan. (2024). Education Sciences, 15(12), 1597. https://doi.org/10.3390/educsci15121597
Alwarthan, S. A., Aslam, N., & Khan, I. U. (2022). Predicting student academic performance at higher education using data mining: A systematic review. Applied Computational Intelligence and Soft Computing, 2022, Article 8924028. https://doi.org/10.1155/2022/8924028
Cabello-Solorzano, K., et al. (2023). The impact of data normalization on the accuracy of machine learning algorithms: A comparative analysis. In International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (pp. 344–353). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18050-7_33
Duan, C., et al. (2025). Predicting student performance using machine learning techniques: A systematic literature review. In 2025 7th International Conference on Computer Science and Technologies in Education (CSTE) (pp. 362–368). IEEE. https://doi.org/10.1109/CSTE64638.2025.11092243
Hussain, S. M. (2025). Analytical study on student success factors in higher education. Journal of University of Babylon for Pure and Applied Sciences, 33(1). https://doi.org/10.29196/jubpas.v33i1.5640
Kassymova, A., & Khazhgali, G. (2024). Problems of implementing KPI in the educational process of universities in Kazakhstan. Economics: Strategy and Practice, 19(3), 87–105. https://doi.org/10.59787/2413-5488-2024-47-3-87-105
Narbaev, T., Amirbekova, D., & Bakdaulet, A. (2025). A decade of transformation in higher education and science in Kazakhstan: A literature and scientometric review of national projects and research trends. Publications, 13(3), 35. https://doi.org/10.3390/publications13030035
Nakhipova, V., et al. (2024). Digital transformation in higher education: Case study of Kazakhstan. International Journal of Information and Communication Technology Education (IJICTE), 20(1). https://doi.org/10.4018/IJICTE.352512
QazInform. (2024). 14 Kazakhstani universities ranked in QS World University Rankings 2025. https://qazinform.com/news/14-kazakhstani-universities-ranked-in-qs-world-university-rankings-2025-cdbf77
Sumathi, R., et al. (2024). Predictive analysis for educational data using normalization techniques. Journal of Engineering Education Transformations. https://doi.org/10.16920/jeet/2024/v37is2/24043
Ministry of Education of the Republic of Kazakhstan. (2022). On approval of state compulsory education standards of all levels of education (Order No. 2). https://adilet.zan.kz/rus/docs/V2200028916
Government of the Republic of Kazakhstan. (2024). On approval of the Concept for the development of artificial intelligence for 2024–2029 (Resolution No. 592). https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2400000592
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 Yassawi Journal of Engineering Science
Бұл жұмыс Creative Commons атрибуты бойынша лицензияланған. 4.0 Халықаралық лицензия.
