Сборник научных статей научно-практической конференции «Байтанаевские чтения-Х»

557 
ӘОЖ 057.874
 
МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ҚАҒИДАЛАРЫ
Нақыпбек Д. Абатхан А. – 
1503-19а тобының студенттері
 
Ғылыми жетекші: Одаманова Г.П. – 
магистр оқытушы 
Оңтүстік Қазақстан мемлекеттік педагогикалық университеті, Шымкент 
Резюме 
В этой статье рассматриваются принципы машинного обучения и настоящего 
искусственного интеллекта, а также их особенности. 
Машинамен оқыту бір нәрсені өте қарапайым деңгейде жасайды. Ол 
белгілі немесе белгісіз мәліметтермен қоректенеді және берілген тапсырманың 
оңтайлы нәтижелерін табады. Инженер тапсырманы және пайдаланылатын 
деректер көзін көрсетуі керек. Мысалы, суреттердегі мәтінді сәйкестендіру 
үшін OCR (суреттерді оптикалық тану) кескіндер жиынтығын немесе оларды 
табуға болатын орынмен қамтамасыз етілуі керек, тұтынушы профилі 
клиенттің деректерін талап етеді, ал жолдағы сәйкестендіретін жолдар суреттің 
суретін талап етеді. Бұл модельдерді құрастырып, үйреткеннен кейін, 
екіншісінің тапсырмасын орындауға тырысу мүмкін емес. Бұл жерде 
машиналық оқыту мен шынайы жасанды интеллект ерекшеленеді. 
Білім - жақсы білім мен қызығушылық, машиналық оқыту - жақсы ROI! 
Бұл мәлімдеме қаншалықты рас болуы мүмкін? Бұл мәлімдеме 
болғандықтан, менің түсінігім оқу өмірдің барлық аспектілерінде кереметтер 
жасай алады. Бұл спорт, ойын-сауық немесе қысқаша айтқанда, білім мен 
технология болсын. 
Технология әлемді басқарады және тек жақсы себептермен ғана емес, 
сонымен бірге Марсқа миссия сияқты маңызды кезеңдерге қол жеткізілді. Ел 
саулығы! (Үндістан алғашқы әрекетінде Марстың орбитасына ғарыш кемесін 
сәтті шығарған бірінші ел болды.) 
Машиналық оқыту туралы айтатын болсақ, бұл машинаға мысалдар мен 
тәжірибелерден үйренуге мүмкіндік беретін тұжырымдама. Машиналар 
кодтарды жазбайды, бірақ бұл деректердің орнына олар жалпы алгоритмді 
енгізеді. Машина құрастыратын алгоритм берілген деректерге негізделген 
логика. 
Қарапайым тілмен айтқанда, оны компьютерлік жүйелерге «үйренуге» 
мүмкіндік беретін статистикалық әдістерді қолданатын информатика саласы 
ретінде анықтауға болады. Бұл белгілі бір деректер тапсырмасының өнімділігін 
біртіндеп жақсартуға көмектеседі. Сондықтан оны нақты бағдарламалаусыз 
жасауға болады. Мысалы, білім беруде біз аналитика мен жасанды интеллектті 
оқытуда сәтті машиналық оқытуды көреміз. Білім берудегі AI өте пайдалы. 
Білім берудегі машиналық оқыту әрбір студентке жекелендірілген білім 
беру тәжірибесін беру үшін пайдаланылуы мүмкін жекелендірілген оқыту түрі 
болып табылады. Мұнда студенттер өздерінің оқуын басқарады, қалаған 
қарқынын ұстана алады және нені үйрену керектігі туралы өз бетінше шешім 
қабылдай алады. 
Білім беру секторында машиналық оқытуды қолдану 

558 
Бұл білім саласындағы машиналық оқытудың негізгі қолданбалары: 
1.Бейімделетін оқыту 
Бейімделетін оқыту, бұл атаумен бұл өздігінен түсінікті. Ол нақты уақыт 
режимінде студенттің үлгерімін талдайды және осы деректер негізінде оқыту 
әдістері мен оқу жоспарын өзгертеді. Бұл жекелендірілген қатысуға 
көмектеседі және жақсырақ білім алу үшін адамға бейімделуге тырысады. 
Бағдарламалық жасақтама оқушы қабылдауы керек оқу жолдарын 
ұсынуға көмектеседі. Студенттер бағдарламалық құралдан материалдардан 
және басқа оқу әдістемелерінен ұсыныстар алады. 
2.Тиімділікті арттыру 
Машиналық оқытудың мазмұны мен оқу бағдарламасын ұйымдастыру 
мен басқаруды жақсарту мүмкіндігі бар. Бұл жұмысты сәйкесінше екіге бөлуге 
және әркімнің әлеуетін түсінуге көмектеседі. Бұл мұғалімге қандай жұмыс 
қолайлы, ал оқушыға қандай жұмыс тиімді екенін талдауға көмектеседі. 
Бұл мұғалімдер мен студенттердің жұмысын жеңілдетіп, олардың білім 
алуына қуанышты әрі жайлы етеді. Бұл сонымен қатар олардың қатысу мен 
оқуға деген қызығушылығын және сүйіспеншілігін арттырады. Осылайша, 
білім берудің тиімділігін арттыру. 
Сондай-ақ оның сыныпты басқару, кестені құру және т.б. сияқты 
тапсырмаларды орындау арқылы тәрбиешілерді тиімдірек ету мүмкіндігі бар. 
Осылайша, тәрбиешілер AI қол жеткізе алмайтын және адамның қолын қажет 
ететін тапсырмаларға назар аударуға еркін болады. 
3.Оқу аналитикасы 
Оқыту барысында мұғалімнің де кептеліп қалатыны жиі кездеседі. 
Осыған байланысты түсініктер мен түйінді оқушылар дұрыс түсінбейді. Оқу 
аналитикасының көмегімен мұғалім деректер туралы түсінікке ие болады және 
деректерге терең бойлай алады. Ол миллиондаған мазмұн бөліктерін ауыстыра 
алады, оны түсіндіре алады, содан кейін байланыстар мен қорытындылар жасай 
алады. Бұл оқыту мен оқу процесіне оң әсер етуі мүмкін. 
Одан басқа, оқу аналитикасы оқушының жүруі керек жолдарын ұсынады. 
Студенттер осы бағдарламалық құралдан материалдарға және басқа оқу 
әдістемелеріне қатысты ұсыныстар алу арқылы артықшылықтарға қол жеткізе 
алады. 
4.Болжалды аналитика 
Білім берудегі болжамдық аналитика оқушылардың ой-өрісі мен 
қажеттіліктерін білуге бағытталған. Бұл болашақта болуы мүмкін нәрселер 
туралы қорытынды жасауға көмектеседі. Сыныптағы сынақтар мен жарты 
жылдық нәтижелер арқылы қай студенттердің емтиханды жақсы тапсыратынын 
және қай студенттердің қиын уақытты өткізетінін түсінуге болады. 
Бұл оқытушылар мен ата-аналарға ескертуге және тиісті шаралар 
қабылдауға көмектеседі. Бұл арқылы оқушыға жақсы жағынан көмектесуге 
болады және өзінің әлсіз пәндері бойынша жұмыс істей алады. 
5. Жекелендірілген оқыту 

559 
Бұл машиналық оқыту ұсынатын ең жақсы пайдалану. Бұл реттеледі және 
осы арқылы жеке талаптар ескеріледі. Бұл білім беру моделі арқылы оқушылар 
өздерінің оқуына бағыт-бағдар бере алады. Олардың өз қарқыны болуы мүмкін 
және нені және қалай үйрену керектігі туралы шешім қабылдай алады. Олар 
өздерін қызықтыратын пәндерді, өздері үйренгісі келетін мұғалімді және 
қандай оқу жоспарын, стандарттар мен үлгіні ұстанғысы келетінін таңдай 
алады. 
Машинамен оқытудың осы қысқаша мазмұны сіздің адамыңыздың пән 
туралы білуіне ықпал етті деп үміттенемін. Машиналық оқыту үлкен 
математикалық терминдер мен өрнектермен өте қиын болып көрінуі мүмкін. 
Сонымен, өтпес бұрын үлкен ұғымдарды түсінікті терминдерге бөлуді 
ұмытпаңыз. 

жүктеу/скачать 8,82 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: