Аннотация

Изилдөөнүн өзгөчөлүгү искусственный интеллект (ИИ) технологияларынын билим берүү тармагында тез таралышы менен байланыштуу. Студенттердин ИИди колдонуусу өз алдынча окууга мотивацияны төмөндөтүү, академиялык адалдыктын бузулушу, сын ой жүгүртүүнүн начарлашы жана окутуу ыкмаларын өзгөртүү зарылчылыгын келип чыгарат. Изилдөөнүн максаты – билим берүүдө ИИди колдонуунун келип чыгарган негизги көйгөйлөрдү классификациялоо жана аларды чечүү жолдорун, анын ичинде программалоо үйрөтүү үчүн автордук педагогикалык моделди сунуш кылуу. Изилдөө ыкмаларына илимий адабияттарды талдоо, контрольдук жана эксперименттик студенттер топтору менен сыноо, натыйжаларды сандык жана сапаттык талдоо, сурамжылоо өткөрүү, программалык кодду анализдөө жана салттуу жана ИИди колдонгон ыкмаларды салыштыруу кирет. ИИ менен байланышкан көйгөйлөр классификациясы иштелип чыкты: мотивациянын төмөндөшү, ИИди колдонуу боюнча жетишсиздиктер, академиялык адалсыздык, сын ой жүгүртүүнүн начарлашы, окутуу ыкмаларын өзгөртүү зарылчылыгы, билимди баалоо стратегияларынын өзгөрүшү жана цифралык теңсиздик. Java программалоо тилин үйрөтүү үчүн персоналдаштырылган долбоорлорго негизделген педагогикалык модель сунушталды. Модель жеке долбоор тапшырмаларын, программалоо көндүмдөрүнүн этаптуу өнүгүүсүн, иштөөчү кодду текшерүүнү жана формативдик баалоону камтыйт. Сыноо натыйжасында модель программалык коддун көлөмүн 216 %, орточо бааны 18,3 %, студенттердин мотивациясын 36 % көбөйткөнү, ал эми өз алдынча окуу деңгээли бир аз гана төмөндөгөнү (–1,35 %) аныкталды. ИИди колдонгон окууда билимди баалоонун жаңы ыкмалары (ауызекүү корголуу, портфолиолор жана өз ара код текшерүү) зарылдыгы далилденди. Изилдөөнүн практикалык мааниси ИИдин терс таасирин азайтуучу жана программалоо көндүмдөрүн жогорулатуучу ылайыкталган окутуу методикасын иштеп чыгууда. Моделди ИИди колдонууну талап кылган башка дисциплиналарга да колдонсо болот. Натыйжалар окутуучуларга, окуу программаларын иштеп чыгуучуларга жана билим берүү саясатын иштеп чыгуучуларга пайдалуу

Негизги сөздөр

билим берүү; программалоо; педагогикалык модель; академиялык ак ниеттүүлүк; критикалык ой жүгүртүү; студенттерди шыктандыруу; санариптик теңсиздик

Колдонулган булактар

  1. Ali, O., Murray, P.A., Momin, M., Dwivedi, Y.K., & Malik, T. (2024). The effects of artificial intelligence applications in educational settings: Challenges and strategies. Technological Forecasting and Social Change, 199, article number 123076. doi: 10.1016/j.techfore.2023.123076.
  2. Ateeq, A., Alzoraiki, M., Milhem, M., & Ateeq, R.A. (2024). Artificial intelligence in education: Implications for academic integrity and the shift toward holistic assessment. Frontiers in Education, 9, article number 1470979. doi: 10.3389/feduc.2024.1470979.
  3. Chinta, S.V., Wang, Z., Yin, Z., Hoang, N., Gonzalez, M., Quy, T.L., & Zhang, W. (2024). FairAIED: Navigating fairness, bias, and ethics in educational AI applications. arXiv:2407.18745. doi: 10.48550/arXiv.2407.18745.
  4. Córdova-Esparza, D.M., Romero-González, J.A., Córdova-Esparza, K.E., Terven, J., & López-Martínez, R.E. (2024). Active learning strategies in computer science education: A systematic review. Multimodal Technologies and Interaction, 8(6), article number 50. doi: 10.3390/mti8060050.
  5. Davydova, G.I., & Shlykova, N.V. (2024). Risks and challenges in the implementation of artificial intelligence in the higher education system. Bulletin of Practical Psychology of Education, 21(3), 62-69. doi: 10.17759/bppe.2024210308.
  6. Dodonova, V., & Dodonov, D. (2022). Problems and prospects of interaction between man and artificial intelligence. Humanities Studios: Pedagogy, Psychology, Philosophy, 10(3), 158-168. doi: 10.31548/hspedagog13(3).2022.158-168.
  7. Dunder, N., Lundborg, S., Viberg, O., & Wong, J. (2023). Kattis vs. ChatGPT: Assessment and evaluation of programming tasks in the age of AI. arXiv:2312.01109. doi: 10.48550/arXiv.2312.01109.
  8. Fan, G., Liu, D., Zhang, R., & Pan, L. (2025). The impact of AI-assisted pair programming on student motivation, programming anxiety, collaborative learning, and programming performance: A comparative study with traditional pair programming and individual approaches. International Journal of STEM Education, 12, article number 16. doi: 10.1186/s40594-025-00537-3.
  9. Gaitantzi, A., & Kazanidis, I. (2025). The role of artificial intelligence in computer science education: A systematic review with a focus on database instruction. Applied Sciences, 15(7), article number 3960. doi: 10.3390/app15073960.
  10. Guidance Note of the European Commission on Ethics and Data Protection. (2021, July). Retrieved from https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/docs/2021-2027/horizon/guidance/ethics-and-data-protection_he_en.pdf.
  11. Güner, H., & Er, E. (2025). AI in the classroom: Exploring students’ interaction with ChatGPT in programming learning. Education and Information Technologies, 30, 12681-12707. doi: 10.1007/s10639-025-13337-7.
  12. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
  13. Ju, Q. (2023). Experimental evidence on negative impact of generative AI on scientific learning outcomes. Research Square, preprint (version 1). doi: 10.21203/rs.3.rs-3371292/v1.
  14. Kramarov, S.O., Grebenyuk, E.V., Danielyan S.S., & Danielyan, D.G. (2025). Artificial intelligence in education: Opportunities, methods and recommendations for teachers. Educational and practical guide. Moscow: IC RIOR.
  15. Law of the Kyrgyz Republic No. 58 “On Personal Information”. (2008, April). Retrieved from https://dpa.gov.kg/ru/npa/4.
  16. Matviienko, I. (2022). Critical thinking as “soft skill” for the human of the XXI century. Humanities Studios: Pedagogy, Psychology, Philosophy, 10(2), 99-104.
  17. Mills, A. (2023). Artificial intelligence and education: A reading list. Retrieved from https://daily.jstor.org/artificial-intelligence-and-education-a-reading-list/.
  18. Ogunleye, B., Zakariyyah, K.I., Ajao, O., Olayinka, O., & Sharma, H. (2024). A systematic review of generative AI for teaching and learning practice. Education Sciences, 14(6), article number 636. doi: 10.3390/educsci14060636.
  19. Onyshchenko, N., & Serdiuk, N. (2025). Peculiarities of training future specialists in higher education institutions using innovative teaching technologies. Scientia et Societus, 4(1), 86-95. doi: 10.69587/ss/1.2025.86.
  20. Park, A., & Kim, T. (2025). Code suggestions and explanations in programming learning: Use of ChatGPT and performance. The International Journal of Management Education, 23(2), article number 101119. doi: 10.1016/j.ijme.2024.101119.
  21. Pitts, G., Marcus, V., & Motamedi, S. (2025). Student perspectives on the benefits and risks of AI in education. arXiv:2505.02198. doi: 10.48550/arXiv.2505.02198.
  22. Pogrebnoi, V. (2023). Ann and educational integrity: Example of Solomon’s polyfunctional. Pedagogical Sciences, 6(2), 126-129. doi: 10.33989/2524-2474.2023.82.295116.
  23. Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 342-363. doi: 10.37074/jalt.2023.6.1.9.
  24. Sberbank Corporate University. (2024). Key risks and recommendations for using generative AI in education. Retrieved from https://courses.sberuniversity.ru/ai-education/5/3?utm_source=chatgpt.com.
  25. Sengul, C., Neykova, R., & Destefanis, G. (2024). Software engineering education in the era of conversational AI: Current trends and future directions. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, article number 1436350. doi: 10.3389/frai.2024.1436350.
  26. Shah, P. (2023). AI and the future of education: Teaching in the age of artificial intelligence. Hoboken: John Wiley & Sons.
  27. Shevchuk, L., & Hunaza, L. (2025). Analysis of international experience in implementing artificial intelligence in the educational process. Scientia et Societus, 4(1), 76-85. doi: 10.69587/ss/1.2025.76.
  28. Takerngsaksiri, W., Warusavitarne, C., Yaacoub, C., Keng Hou, M.H., & Tantithamthavorn, C. (2024). Students' perspectives on AI code completion: Benefits and challenges. In IEEE 48th annual computers, software, and applications conference (pp. 1606-1611). Osaka: Osaka University. doi: 10.1109/COMPSAC61105.2024.00252.
  29. UN News. (2025). Artificial intelligence and education: Human activity in an automated world. Retrieved from https://news.un.org/ru/story/2025/01/1460666.
  30. Vieriu, A.M., & Petrea, G. (2025). The impact of artificial intelligence (AI) on students’ academic development. Education Sciences, 15(3), article number 343. doi: 10.3390/educsci15030343.
  31. Wecks, J.O., Voshaar, J., Plate, B.J., & Zimmermann, J. (2024). Generative AI usage and exam performance. arXiv:2404.19699. doi: 10.48550/arXiv.2404.19699.