ПӘНАРАЛЫҚ БАЙЛАНЫС АРҚЫЛЫ ЖОҒАРҒЫ СЫНЫП ОҚУШЫЛАРЫНЫҢ БИОЛОГИЯДАН ЗЕРТТЕУШІЛІК МОТИВАЦИЯСЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Бұл мақалада “Биоалуантүрлілік және тұрақты даму мақсаттары” курсын оқытуда деректерді визуализациялау және интерпретациялау үшін жасанды интеллект (AI) құралдарының рөлі қарастырылады. Қазіргі биологиялық білім беру күрделі биологиялық деректерді талдау үшін озық цифрлық құралдарды біріктіруді талап етеді, бұл экожүйелер мен биоалуантүрлілікті тереңірек түсінуге мүмкіндік береді. AI деректерді тиімді өңдеу, визуализациялау және дәл модельдеу әдістерін ұсына отырып, зерттеушілер мен студенттерге биологиялық жүйелердегі заңдылықтар мен байланыстарды анықтауға көмектеседі. Иванов В. Г. мен Петров А. С. зерттеулерінде машиналық оқыту мен нейрондық желілердің экологиялық деректерді талдауда қолданылуы көрсетілген, бұл экожүйелердегі өзгерістерді дәлірек болжауға мүмкіндік береді. Мысалы, Петров терең оқыту алгоритмдерінің геномдық деректерді өңдеудегі рөлін атап өтеді, бұл генетикалық өзгерістер мен қоршаған орта факторлары арасындағы байланыстарды анықтауға мүмкіндік береді. AI-ді оқу бағдарламасына енгізу студенттердің аналитикалық дағдыларын дамытады және биоалуантүрлілік пен тұрақты дамуға байланысты қазіргі заманғы сын-қатерлерді шешуге дайындайды. Деректерді визуализациялау әдістері күрделі биологиялық процестерді қолжетімді етеді және оқу нәтижелерін жақсартады.
Article Details
##submission.citations##
Methodological recommendations on developing students’ scientific literacy. – Nur-Sultan: Nazarbayev Intellectual Schools AEO, 2023. – pp. 45–58.
Enhancing students' functional literacy through project-based learning in biology classes // Ust.kz. – 2024. https://ust.kz/word/biologiya_sabagynda_jobalay_adisin_qoldany_arqyly_oqysylardyng_fynkcionaldyq_sayattylygyn_arttyry-381229.html
Discovery and research history of the cell. Main principles of the cell theory. Importance of the cell theory for the development of biology // Infourok. – 2023. https://infourok.ru/zhasushani-ashilui-zhne-zertteu-tarihi-zhasushali-teoriyani-negizgi-aidalari-biologiyani-damui-shin-zhasushali-teoriyani-maizi-3564177.html
Interdisciplinary connections: geography and other sciences (physics, chemistry) // Delachieve. – 2024. https://kk.delachieve.com/%D0%BF%D3%99%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8B%D2%9B
Students. Science and Education – 2024. – Nur-Sultan: L.N. Gumilyov ENU, 2024. – pp. 65–80. https://repository.enu.kz/bitstream/handle/enu/19442/Merged-20241114-161721.pdf
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. – New York: Longman, 2001. https://doi.org/10.13140/2.1.1057.5365
Jonassen, D. H. Learning to Solve Problems: A Handbook for Designing Problem-Solving Learning Environments. – New York: Routledge, 2011. https://doi.org/10.13140/2.1.1057.5365
Jonassen, D. H. Learning to Solve Problems: A Handbook for Designing Problem-Solving Learning Environments. – New York: Routledge, 2018. – pp. 85–97.
Bybee, R. W. The BSCS 5E Instructional Model: Creating Teachable Moments. – Arlington: NSTA Press, 2015. https://doi.org/10.4324/9781315170197
Trilling, B., & Fadel, C. 21st Century Skills: Learning for Life in Our Times. – San Francisco: Jossey-Bass, 2009. https://doi.org/10.1109/EDUCON.2019.8725073
Smith, J., Brown, K., & Taylor, M. STEM Education and Interdisciplinary Learning: Strategies for Modern Classrooms. – London: Springer, 2021. – pp. 150–165.