ОҚУ ОРТАЛАРЫНДАҒЫ БІЛІМ БЕРУ НӘТИЖЕЛЕРІН МОНИТОРИНГІЛЕУДІҢ АГЕНТТІК МОДЕЛІ

Бұл мақалада орта білім беруді цифрландыру жағдайында білім алушылардың оқу жетістіктерін мониторингтеуге арналған интеллектуалды көпагентті жүйені жобалау және тәжірибелік іске асыру мәселелері қарастырылады. Зерттеудің өзектілігі білімді тек ретроспективті бақылаудан оқушының «цифрлық ізіне» негізделген жеке білім беру траекторияларын алдын ала басқаруға көшу қажеттілігімен айқындалады. Авторлар жүйенің үш түрлі мамандандырылған агенттен тұратын архитектурасын ұсынады: Диагност-Агент, ӘдіскерАгент және Болжамдаушы-Агент. Жүйенің математикалық аппараты оқу тәуекелдерін төрт негізгі критерий бойынша (үлгерім, сабаққа қатысу, белсенділік және оқу материалын меңгеру қарқыны) жіктеуге арналған иерархиялық модельдерді қолдануға негізделген. Python тілінде әзірленген бағдарламалық қамтамасыз ету «Түсіндірілетін жасанды интеллект» (XAI) тұжырымдамасын жүзеге асырып, педагог үшін диагностикалық қорытындылардың айқындылығы мен интерпретациялануын қамтамасыз етеді. Жүйені оқушылар іріктемесінде апробациялау барысында маңызды оң нәтижелер анықталды: мониторинг процесін автоматтандыру сыныптың аналитикалық есептілігін дайындауға кететін уақытты 70-80%-ға қысқартуға мүмкіндік берді, сонымен қатар қорытынды бағаларды болжау дәлдігін арттырды. Жүйе анықталған кедергілердің нақты түріне бейімделген педагогикалық араласудың дербестендірілген сценарийлерін автоматты түрде қалыптастырады. Талқылау бөлімінде пайдалылық функциясының салмақ коэффициенттерін динамикалық түрде баптау және әзірленген шешімді мемлекеттік үлгерімді есепке алу ақпараттық жүйелерімен интеграциялау қажеттілігіне қатысты шешілмеген мәселелер көрсетілген.

1. Y.M.N. Revolutionizing education: Harnessing AI for personalized learning pathways and student success / Y.M.N., H.L.P., N.S. // International Journal for Multidisciplinary Research. – 2024. – Vol. 6, № 5. – P. 1-10.

2. Adams J. Health data nexus: An open data platform for AI research and education in medicine / J. Adams et al. – 2024. https://doi.org/10.1101/2024.08.23.24312060.

3. Patel K.K. Predictive modeling of dropout in MOOCs using machine learning techniques / K.K. Patel, K. Amin // The Scientific Temper. – 2024. – Vol. 15, № 2. – P. 2199-2206.

4. Şişianu, A. New technologies and foreign language learning: Transforming language education / A. Şişianu, A. Şişianu // Journal of Social Sciences. – 2024. – Vol. 7, № 1. – P. 91-99. – https://doi.org/10.52326/jss.utm.2024.7(1).07.

5. Yildiz Durak H. Impact of ML-LA feedback system on learners’ academic performance, engagement and behavioral patterns in online collaborative learning environments: A lag sequential analysis and Markov chain approach / H. Yildiz Durak // Education and Information Technologies. – 2025. – Vol. 30, № 3. – P. 2623-2644. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12911-9.

6. Walter Y. Embracing the future of artificial intelligence in the classroom: The relevance of AI literacy, prompt engineering, and critical thinking in modern education / Y. Walter // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. – Vol. 21, № 15. – P. 1-29. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00448-3.

7. Design and implementation of a personalized text-based recommendation system / A. Aditya et al. // International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology. – 2024. – Vol. 12. – P. 1486-1493. https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.64907.

8. Wang D. Research on integrating blockchain and machine learning LPP algorithm in online education platform under COVID-19 environment / D. Wang, M. Wang, X. Xing // Scalable Computing: Practice and Experience. – 2024. – Vol. 25, № 3. – P. 1442-1454.

9. Labadze L. Role of AI chatbots in education: Systematic literature review / L. Labadze, M. Grigolia, L. Machaidze // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2023. – Vol. 20, № 56. – P. 1-21. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1.

10. Digital learning, big data analytics and mechanisms for stabilizing and improving supply chain performance / A. Barhmi et al // International Journal of Information Systems and Project Management. – 2024. – Vol. 12, № 2. – P. 30-47.

11. A digital learning model with artificial intelligence to increase the flexibility and accessibility of education / K. Iklassova et al. // International Journal of Innovative Research and Scientific Studies. – 2025. – Vol. 8, № 6. – P. 1429-1436. https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i6.9951.

12. Modelirovanie adaptivnoi obrazovatel'noi sistemy na osnove algoritmov mashinnogo obucheniya / K.E. Iklasova i dr. // Vestnik Universiteta Shakarima. Seriya tekhnicheskie nauki. – 2025. – № 3(19). – S. 135-141. https://doi.org/10.53360/2788-7995-2025-3(19)-15. (In Russian).