YAPAY ZEKA VE BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİLERİNE DAYALI KAZAK DİLİ ÖĞRETİM METODOLOJİSİNİ GELİŞTİRMENİN YOLLARI

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.47751/

Anahtar Kelimeler:

yapay zeka- büyük veri- uyarlanabilir öğrenme- dijital öğrenme araçları- öğrenen motivasyonu

Öz

Günümüzde yapay zeka (YZ) ve büyük veri teknolojileri eğitim sisteminin modernizasyonunda önemli rol oynuyor. Bu makalede, bu teknolojilerin Kazakça dil öğretim yöntemlerinde kullanımı ve etkililiğinin artırılmasındaki rolü incelenmektedir. Yapay zeka ve büyük verinin entegrasyonu, öğrenmenin kişi merkezli, uyarlanabilir sistemlere dönüşmesini sağlıyor ve bu da her öğrencinin bireysel ihtiyaçlarını dikkate alarak öğrenme sürecini optimize ediyor. Makalede Kazakça öğretiminde geleneksel yöntemlerin eksiklikleri ve yeni teknolojilerin kullanılmasının avantajları analiz edilmektedir. Yapay zeka temelli etkileşimli öğrenme araçları ve mobil uygulamalar, öğrenci öğrenmesi üzerinde doğrudan etki yaratmakta, öğrenmeye olan ilgiyi artırmakta ve öğrenme sürecinin kişiselleştirilmesine katkı sağlamaktadır. Ayrıca büyük veri teknolojileri, öğrencilerin öğrenme çıktılarının gerçek zamanlı olarak izlenmesine ve analiz edilmesine olanak vererek, öğrencilerin eğitim düzeylerinin sürekli iyileştirilmesi için koşullar yaratmaktadır. Makalede, bu teknolojilerin Kazak dili öğretim metodolojisine nasıl dahil edilebileceği, etkililiği ve olanakları ile gelecekte dil öğrenme sonuçlarını iyileştirmek için nasıl kullanılması gerektiği konusunda bilimsel bir analiz sunulmaktadır. Yapay zeka ve büyük verinin entegrasyonuyla Kazakça öğretim metodolojisi yeni bir seviyeye taşınacak, eğitim süreci öğrencilerin bireysel yetenek ve ihtiyaçlarına göre uyarlanacak, bu da dil öğreniminin etkinliğinin artırılmasına yardımcı olacak.

İndirmeler

İndirme verisi henüz mevcut değil.

Yayınlanmış

2025-11-01

Sayı

Bölüm

Статьи

Nasıl Atıf Yapılır

YAPAY ZEKA VE BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİLERİNE DAYALI KAZAK DİLİ ÖĞRETİM METODOLOJİSİNİ GELİŞTİRMENİN YOLLARI. (2025). ILIM, 45(3), 8-28. https://doi.org/10.47751/