Аннотация

Борбордук Азиядан келген кытай тилин жаңыдан үйрөнүп баштаган студенттер көбүнчө сабакка катышуу, онлайн практика жана кытай иероглифтерин жазуу сыяктуу багыттарда бирдей эмес өнүгүүнү көрсөтүшөт. Бул изилдөөдө баштапкы деңгээлдеги эл аралык кытай тили сабагында акылдуу окутуу куралдары формативдик баалоону жана окуу процессиндеги кайтарым байланышты кандайча колдой тургандыгы изилденди. 12 жума бою Кыргызстан, Казакстан жана Россиядан келген 17 студенттин катышуусунда окутуу жүргүзүлдү. Алар Борбордук Азия жана ага чектеш аймактардын окуучуларын түзүшкөн; алардын 14ү дунган улутундагы студенттер болгон. Chaoxing Learning Platform, Эл аралык кытай тилин акылдуу окутуу системасы жана иероглифтерди жазуу үчүн акылдуу калем системасы аркылуу чогултулган көп булактуу маалыматтар сыпаттама статистика жана сапаттык байкоо ыкмалары менен талданды. Натыйжалар санариптик өз ара аракеттенүү 50 мүнөттүк бир сабакта орточо 4,6 жолу колдонулганын көрсөттү. Бул көрсөткүч биринчи жумада 3,2 жолудан он экинчи жумада 5,1 жолуга чейин өскөн. Жаттоо жана котормо сыяктуу татаал тапшырмаларга катышуунун орточо деңгээли 94,1 % түзгөн. Онлайн практиканын орточо упайы 90,1 болуп, ар бир тапшырма орточо 6,3 жолу тапшырылган. Бул студенттердин платформа берген кайтарым байланыштын негизинде каталарын оңдоо үчүн тапшырмаларды кайра-кайра аткаргандыгын көрсөтөт. Учурдагы жетишкендиктин орточо баасы 90,12, курстун жыйынтыктоочу баасы 76,94, ал эми өтүү көрсөткүчү 100 % түзгөн. Иероглиф жазуу траекторияларын талдоо даяр жазуу иштеринен дайыма эле көрүнбөгөн көйгөйлөрдү аныктоого мүмкүндүк берди. Аларга сызыктардын жазылуу тартиби жана багыты, жазуунун баштапкы чекити жана иероглифтин түзүмдүк жайгашуусу кирет. Мисалы, “十” сыяктуу жөнөкөй иероглифтерде тик сызыкты туурасынан мурда жазуу көйгөйү байкалган. Студенттердин акылдуу окутуу куралдарына болгон мамилеси оң болгон. Канааттануунун орточо көрсөткүчү 5 баллдан 4,19 түздү. Упай системасы эң жогорку баага ээ болуп, 4,41 баллды түздү. Изилдөөнүн жыйынтыктары акылдуу окутуу куралдары Борбордук Азиядан келген кытай тилин үйрөнүүчүлөрдүн окуу процессин ачык-айкын көрсөтүүгө мүмкүндүк берерин көрсөттү. Ошондой эле алар сабактарды жөнгө салуу, жазуу боюнча кайтарым байланыш берүү жана формативдик баалоону жүргүзүү үчүн практикалык негиз түзөт

Негизги сөздөр

окуу аналитикасы; дунган окуучулары; кытай иероглифтерин жазуу; формативдик баалоо; класстагы өз ара аракеттенүү; окуу процессиндеги кайтарым байланыш

Колдонулган булактар

  1. Alhusaiyan, E. (2025). A systematic review of current trends in artificial intelligence in foreign language learning. Saudi Journal of Language Studies, 5(1), 1-16. doi: 10.1108/SJLS-07-2024-0039.
  2. Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 5(1), 7-74. doi: 10.1080/0969595980050102.
  3. Brazhkin, V., & Strakos, J.K. (2023). Student preferences for multiple attempts and feedback on online quantitative assessments. Intersection: A Journal at the Intersection of Assessment and Learning, 4(2). doi: 10.61669/001c.77262.
  4. Cai, J., & Liu, X. (2023). Construction and application of a three-stage and nine-step teaching model from the perspective of international Chinese smart education. Chinese Teaching in the World, 37(4), 534-546. doi: 10.13724/j.cnki.ctiw.2023.04.011.
  5. Chukwuemeka, E.J. (2025). Smart education: Opportunities, challenges and future of traditional education. International Journal of Smart Technology and Learning, 4(3), 191-202. doi: 10.1504/IJSMARTTL.2025.146286.
  6. Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. doi: 10.2307/249008.
  7. Fan, J., & Tian, M. (2026). Online learning environment predicting CFL learning achievement among international students in China: Mediating effect of student engagement. Sustainability, 18(4), article number 1905. doi: 10.3390/su18041905.
  8. Hankeln, C., Kroehne, U., Voss, L., Gross, S., & Prediger, S. (2025). Developing digital formative assessment for deep conceptual learning goals: Which topic-specific research gaps need to be closed? Educational Technology Research and Development, 73(4), 1953-1973. doi: 10.1007/s11423-025-10486-x.
  9. Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81-112. doi: 10.3102/003465430298487.
  10. Hernández-Campos, M., González-Torres, A., & García-Peñalvo, F.J. (2025). Learning outcomes evaluation through learning analytics systems in higher education: A systematic literature review. Sage Open, 15(3). doi: 10.1177/21582440251347374.
  11. Lai, Y., Zhang, X., & Fan, Z. (2025). Relationship between Chinese character conformational features and the legibility of handwritten Chinese characters for CFL beginners. Journal of Psycholinguistic Research, 54(5), 53-77. doi: 10.1007/s10936-025-10169-x.
  12. Li, B., & Liu, J. (2021). Transformation dimensions, practical challenges, and countermeasures of international Chinese education in the new era. Chinese Teaching in the World, 35(1), 3-13. doi: 10.13724/j.cnki.ctiw.2021.01.001.
  13. Li, Y., Liu, T., & Yang, W. (2025). Leveraging large language models for smart educational services: A comprehensive review. In Big Data – BigData 2025 (pp. 104-120). Сham: Springer. doi: 10.1007/978-3-032-06524-7_7.
  14. Ngulube, P., & Ncube, M.M. (2025). Leveraging learning analytics to improve the user experience of learning management systems in higher education institutions. Information, 16(5), article number 419. doi: 10.3390/info16050419.
  15. Rodríguez-Ortiz, M.Á., Santana-Mancilla, P.C., & Anido-Rifón, L.E. (2025). Machine learning and generative AI in learning analytics for higher education: A systematic review of models, trends, and challenges. Applied Sciences, 15(15), article number 8679. doi: 10.3390/app15158679.
  16. Shi, Q., Hu, B., & Zhu, Z. (2026). Orthography-sound vs. orthography-meaning mapping in Chinese character learning: Evidence on typing and handwriting. Foreign Language Annals, 59(2), 477-499. doi: 10.1111/flan.70053.
  17. Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 31-40.
  18. Solis Trujillo, B.P., Velarde-Camaqui, D., Gonzales Nuñez, C.A., Castillo Silva, E.V., & Gonzalez Said de la Oliva, M.D.P. (2025). The current landscape of formative assessment and feedback in graduate studies: A systematic literature review. Frontiers in Education, 10, article number 1509983. doi: 10.3389/feduc.2025.1509983.
  19. Sun, H., Wang, T., & Yu, M. (2026). Influence of computer-assisted stroke order learning on Chinese character writing in second language learners. Computer Assisted Language Learning, 39(4), 1000-1022. doi: 10.1080/09588221.2024.2443769.
  20. Wen, T., & Liu, X. (2023). Teaching design from the perspective of international Chinese smart education. Language Teaching and Linguistic Studies, 4, 24-33.
  21. World Medical Association. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA, 310(20), 2191-2194. doi: 10.1001/jama.2013.281053.
  22. Xiao, Z., Xiao, H., & Xu, C. (2025). Information-theoretic measures for mapping regularities between orthography and phonology: A comprehensive quantification and validation in the Chinese writing system. Behavior Research Methods, 57, article number 232. doi: 10.3758/s13428-025-02721-3.
  23. Xu, C., & Bai, J. (2025). Dynamic quality assessment of Chinese language courses: Building smart education systems with generative AI and deep behavioral analytics. In Proceedings of the 2025 International conference on artificial intelligence and educational systems (pp. 353-358). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3744367.3744423.
  24. Xu, Z., Yu, S., Torrance, M., Nottbusch, G., Zhao, N., & Cai, Z. (2026). A stroke-level large-scale database of Chinese character handwriting and the OpenHandWrite_Toolbox for handwriting research. Behavior Research Methods, 58, article number 162. doi: 10.3758/s13428-026-03001-4.
  25. Yang, J., Shi, G., Zhu, W., & Sun, Y. (2025). Intelligent technologies in smart education: A comprehensive review of transformative pillars and their impact on teaching and learning methods. Humanities and Social Sciences Communications, 12(1), article number 1239. doi: 10.1057/s41599-025-05444-0.
  26. Yang, L., & Lin, J. (2026). Measuring learners’ writing development in a Chinese as a foreign language (CFL) context. International Review of Applied Linguistics in Language Teaching, 64(2), 577-600. doi: 10.1515/iral-2024-0137.
  27. Yu, J., Fletcher, J., Everatt, J., & Astall, C. (2026). Teaching Chinese characters in CFL education: Beliefs, practices, and contextual influences. System, 137, article number 103954. doi: 10.1016/j.system.2025.103954.
  28. Zhang, C., & Tsimpli, I. (2026). Is rows a rose in Chinese? A meta-analysis on the role of phonology, orthography and semantics in early Chinese character processing. Humanities and Social Sciences Communications. doi: 10.1057/s41599-026-07818-4.
  29. Zhou, X., Su, X., Zhang, J., & Yu, S. (2024). Engineering design and application of the international Chinese curriculum system. International Chinese Language Teaching Research, 2, 1-13.