The article explores the theoretical and methodological foundations of applying neural network technologies to automate pedagogical tasks within the educational process. The relevance of the study is determined by the ongoing digital transformation of education and the growing need to integrate artificial intelligence tools into teaching and learning practices. The research examines the potential of neural networks for automating the assessment of learning outcomes, supporting personalized learning trajectories, and utilizing educational data analytics to enhance decision-making in instruction. Particular attention is given to the pedagogical benefits and potential limitations associated with the implementation of neural network technologies in educational environments. The findings demonstrate that neural networks can effectively support teachers’ professional activities by facilitating data-driven feedback, optimizing assessment procedures, and improving the adaptability of instructional strategies. The study also outlines methodological considerations for the integration of neural network systems into pedagogical practice and emphasizes the importance of developing digital and technological competencies among educators in modern educational contexts.

10.48081/BGQF1901

2026

Выпуск 1

Мақала туристік нысандарды автоматты түрде тану дәлдігіне визуалды деректердің сапалық параметрлерінің әсерін бағалауға бағытталған. Зерттеудің негізгі мақсаты – кескін сапасының статистикалық сипаттамаларының туристік нысандарды тану жүйелерінің тиімділігіне ықпалын талдау. Зерттеу нысаны ретінде Қазақстан аумағындағы туристік маңызы бар 12 нысанды қамтитын әрі әр сыныпта 300 кескіннен тұратын деректер жиынтығы қолданылды. Талдау барысында қолданылған кескіндер әртүрлі жарықтандыру деңгейлерінде, ауа райының өзгермелі факторларында және әрқилы түсіру бұрыштары жағдайында алынған, бұл визуалды деректер сапасының біркелкілігінің толық көлемде сақталмауына себеп болады. Кескіндердің сапасын сипаттау үшін негізгі сапалық параметрлері, атап айтқанда жарықтылық (brightness), контраст (contrast) және айқындық (sharpness) есептелді. Алынған мәліметтер негізінде параметрлер арасындағы өзара байланысты зерттеу үшін корреляциялық талдау, деректер құрылымын зерттеу үшін басты компоненттер әдісі (PCA) және кескіндердің сапа деңгейіне қарай топтастыру үшін K-Means кластерлеу алгоритмі қолданылды. Зерттеу нәтижелері кескін айқындығының туристік нысандарды тану дәлдігіне айтарлықтай ықпал ететінін көрсетті, ал шу деңгейінің артуы тану сапасының төмендеуіне әкеледі. Жарықтылық параметрінің әсері салыстырмалы түрде әлсіз екені байқалды. Зерттеу қорытындысы туристік нысандарды тану жүйелерін жобалау кезінде визуалды деректер сапасын алдын ала ескерудің маңыздылығын дәлелдейді.

10.48081/BGQF1888

2026

Выпуск 1

Бұл жұмыс инсульттан кейінгі науқастарды оңалтуға арналған Microsoft Kinect v2 сенсоры мен Unity платформасына негізделген ойындық жүйені әзірлеу және зерттеуге арналған. Зерттеудің өзектілігі үй жағдайында моторлық функцияларды қалпына келтіруге мүмкіндік беретін, сонымен қатар мониторингтің жоғары дәлдігін сақтайтын қолжетімді телереабилитация құралдарын жасау қажеттілігімен байланысты. Мақалада қаңқалық трекинг деректерін өңдеу үшін стохастикалық модельдеу әдістері мен экспоненциалды жылжымалы орташа (EMA) тәсілін қолдану егжей-тегжейлі сипатталады, бұл пациенттің ерікті қозғалыстарын патологиялық «шулардан» (діріл, спастика) тиімді ажыратуға мүмкіндік береді. Терапияның негізгі құралы ретінде когнитивтік тежелу мен моторлық координацияны бір уақытта жаттықтыруға арналған қосарланған тапсырма (dual-task training) модулін біріктіретін «Ball Catch» ойын механикасы ұсынылады. Жүйенің негізгі инновациясы - орындалу табыстылығына (SuccessRate) сүйене отырып, жаттығу параметрлерін (объектілердің жылдамдығы мен өлшемін) нақты уақыт режимінде реттейтін және шамадан тыс шаршаудың алдын алатын адаптивті қиындық алгоритмі. Екі пациентке 10 күн бойы жүргізілген пилоттық тестілеу нәтижелері оң динамиканы көрсетті. Буындардағы қозғалыс амплитудасының (ROM) 37-53% артуы және қозғалыс симметриясы индексінің 1,2-1,3° жақсаруы. Алынған деректер жанаспайтын сенсорларды алгоритмдік сүзгілеумен үйлестіру прогресті клиникалық стандарттарға шамалас дәлдікпен бағалауға мүмкіндік беретінін және науқастардың бетпе-бет әрі қашықтан емдеу үдерісіне тартылуын арттыратынын дәлелдейді.

10.48081/BGQF1885

2026

Выпуск 1

This review article examines the intersection of clinical research interpretation and machine learning in disease diagnosis. By synthesizing current literature, the paper outlines how diverse clinical data, including electronic health records, medical imaging, and laboratory results, are harnessed through various machine learning approaches. Emphasis is placed on deep learning architectures, such as recurrent and convolutional neural networks, which have demonstrated promising results in early detection and predictive modeling of diseases. The review presents key case studies, including applications in diabetic retinopathy detection, pneumonia diagnosis, and heart failure prediction, while discussing the benefits and challenges associated with data heterogeneity, model interpretability, and computational scalability. Finally, the article highlights future research directions that focus on data integration, transfer learning, and the development of explainable AI frameworks, aiming to bridge the gap between innovative computational methods and their practical deployment in clinical settings.

10.48081/BGQF1886

2026

Выпуск 1

This study explores the probability density distribution of gas molecules (hydrogen, neon, helium, argon, and oxygen) under optimal operating conditions. The research aims to analyze the impact of temperature, pressure, and altitude on the behavior and concentration of gas, particularly focusing on Maxwell-Boltzmann and barometric distributions. Case studies of the analysis of the probability density distribution of gas molecules using the Python programming language were presented. The analysis revealed that increasing temperature leads to an increase in the average and most probable molecular velocities, accompanied by a flattening of the Maxwell-Boltzmann distribution curve. At a constant temperature of T = 80 K, hydrogen exhibits significantly higher average velocities compared to heavier molecules such as neon and helium. Overall, the velocity distribution of gas molecules is influenced by the molecular mass and the thermodynamic state parameters. The proposed visualization methodology for Maxwell-Boltzmann distributions offers valuable applications for university educators and students.

10.48081/BGQF1896

2026

Выпуск 1

Understanding the dynamics of housing prices is important for analyzing real estate markets, especially in emerging economies, where official statistics are often limited or published with significant delays. This study provides an empirical basis for modeling housing price dynamics by combining online real estate quotation data with macroeconomic indicators based on the example of the housing market in Kazakhstan. The housing price index is calculated based on the average price per square meter obtained from online ads and normalized to the general base period to ensure time comparability. Key macroeconomic variables, including consumer price inflation and the exchange rate of the US dollar against the tenge, are taken into account along with their lagging values to account for the delayed market reaction. Several time-validated machine learning models are used to analyze the relationship between macroeconomic conditions and housing price dynamics. The results show that nonlinear ensemble methods provide higher efficiency in assessing the short-term dynamics of the housing market. The results demonstrate the practical value of online listing data for building housing price indices and support their use for monitoring and short-term analysis of real estate markets.

10.48081/BGQF1884

2026

Выпуск 1

Мақалада периодты біртексіз анизотропты орталарда электромагниттік толқындардың таралуы матрицант әдісі негізінде зерттеледі. Блох теориясын қолдану және матрицанттардың ішкі құрылымын терең талдау арқылы сипаттамалық теңдеудің дәрежесін төмендетуге және оның түбірлерінің симметриясын қамтамасыз етуге мүмкіндік беретін модификацияланған дисперсия теңдеулері алынған. Мұндай тәсіл күрделі анизотропты құрылымдардағы толқындық процестерді талдауды айтарлықтай жеңілдетіп, сонымен қатар аналитикалық модельдеудің тиімділігін едәуір арттырады. Чебышев–Гегенбауэр полиномдарын пайдалану арқылы ортаның шекті периодтар саны үшін монодромия матрицасын аналитикалық түрде есептеу әдісі ұсынылған. Ұзын толқындық жуықтауда орташаланған ортаның матрицантының айқын және ықшам өрнегі алынған. Осы өрнек негізінде бірқатар күшті анизотропты кристалдар үшін толқын векторының индикатрисалары есептелді, олардың ішінде CaTiO₃, TiO₂, LiNbO₃, BaTiO₃, KNbO₃, Sb₂S₃, GdScO₃, TbScO₃ және DyScO₃ бар. Индикатриса пішінінің диэлектрлік тензор компоненттерінің арақатынасына айтарлықтай тәуелді екені көрсетілді. Атап айтқанда, KNbO₃ кристалында анизотропияның жоғары дәрежесіне байланысты индикатриса пішінінің ерекше сипаттары анықталды. Алынған нәтижелер төмен симметриялы кристалдардағы толқындық процестерді модельдеуде матрицант әдісінің тиімділігін көрсетеді және фотондық кристалдарды, метаматериалдарды және оптоэлектрондық құрылғыларды зерттеуде кеңінен қолданылуы мүмкін

10.48081/BGQF1894

2026

Выпуск 1

В данной статье рассматриваются современные подходы к преподаванию физики в условиях профильного обучения учеников старших классов с применением психодиагностической методики Л.А. Ясюковой, как инструмента диагностики и адаптации образовательного процесса, для комплексной оценки психологической, когнитивной и учебной готовности учащихся. Исследование имеет основную цель: проанализировать возможности и эффективность применения методики Л.А. Ясюковой для оценки и развития учебных компетенций учащихся профильных классов при изучении физики. Методика Л.А. Явсюковой позволяет сочетание психолого-педагогических данных с результатами предметной диагностики, в конечном итоге позволяет учителям физики профильных классов естественно-математического цикла выстраивать более точные траектории обучения, развития для учащихся и таким образом повышать эффективность преподавания физики. Процесс учения становиться более диагностируемым. Представлены результаты анализа диагностических данных по различным профилям (физико-математический, химико-биологический, социально-экономический, гуманитарный). Показана взаимосвязь между уровнями развития когнитивных способностей, типов мышления, личностно-мотивационных компонентов и успешностью освоения предмета физики. Доказано, что использование данных методики позволяет выстраивать индивидуальные образовательные маршруты, адаптировать учебные материалы, повышать мотивацию к изучению предмета и целенаправленно формировать функциональную грамотность. Работа укрепляет междисциплинарные связи между, психологией и методикой преподавания физики, предлагая практико-ориентированную модель интеграции диагностики результатов.

10.48081/BGQF1902

2026

Выпуск 1

Бұл жұмыста ELI-NP (Extreme Light Infrastructure – Nuclear Physics) кешенінде орналасқан ELIGANT-TN детекторлық жүйесін пайдалану арқылы төмен энергиялар аймағындағы (α,n) типті ядролық реакциялардың қималарын өлшеуге арналған эксперименттік зерттеулердің нәтижелері баяндалады. Жүйе полиэтилен модераторы және ³He газымен толтырылған 28 дана санауыштан тұрады. Құрылғы ядролық астрофизика, радиациялық қауіпсіздік, медицина және өнеркәсіп салаларындағы қолданбалы мақсаттар үшін нейтрон шығымдарын дәл анықтауға арналған. Қондырғының тиімділігі MCNP және Geant4 кодтары арқылы модельденіп, ²⁵²Cf және PuBe нейтрон көздерімен алынған нақты өлшеу нәтижелерімен салыстырылды. Модельдеу мен эксперимент арасындағы жақсы сәйкестік жүйенің сенімділігін растады. Жүйе мүмкіндіктері ¹³C(α,n) және ¹⁹F(α,n) реакциялары үшін жүргізілген сынақтық тәжірибелермен бағаланды. ¹³C(α,n) реакциясы нәтижелері бұрынғы әдеби деректермен жоғары сәйкестік көрсетіп, резонанстық құрылымдардың нақты анықталғанын көрсетті. Ал ¹⁹F(α,n) реакциясы бойынша алынған қималар теориялық JENDL деректерімен салыстырылып, жоғары энергиялар аймағында сәйкестік байқалды. Бұл нәтижелер ELIGANT-TN жүйесінің жоғары дәлдікті, сенімді эксперименттік құрал екенін және оны ядролық физикадағы болашақ зерттеулерде кеңінен қолдануға болатынын дәлелдейді. Сонымен қатар, «сақина-қатынас» әдісі көмегімен нейтрон энергиясын бағалау мүмкіндігі жүйенің артықшылықтарының бірі ретінде танылды. Кілтті сөздер: альфа-нейтрон реакциялары, резонанстық реакциялар, нейтрон санағыштары, нейтрон шығымы, Монте-Карло модельдеу

10.48081/UWFV8837

2025

Выпуск 4

Мақалада инклюзивті білім беру үдерісінде цифрлық технологияларды қолданудың өзектілігі мен маңызы жан-жақты қарастырылады. Ерекше білім беру қажеттіліктері бар оқушыларды оқытуда қолайлы жағдай жасау және олардың білім алу мүмкіндіктерін кеңейту мақсатында заманауи цифрлық құралдарды тиімді пайдалану мәселесіне баса назар аударылған. Атап айтқанда, CircuitLab, PhET және Narakeet.com сияқты цифрлық платформалардың физика пәнін оқытудағы рөлі мен артықшылықтары нақты мысалдармен талданып, олардың оқыту сапасын арттыруға, оқушылардың пәнге деген қызығушылығын оятуға, танымдық белсенділігін дамытуға қосатын үлесі сарапталады. Сонымен қатар, автор әзірлеген жаңа танымдық үстел ойыны – «Менің физика әлемі» жобасы ұсынылып, оның инклюзивті ортадағы оқушылар үшін қолданбалы маңыздылығы сипатталады. Зерттеу нәтижелері инклюзивті білім беруде цифрлық шешімдерді кешенді әрі жүйелі түрде енгізу білім беру сапасын арттыруға ықпал ететінін дәлелдейді. Мақалада ұсынылған әдіс-тәсілдер инклюзивті сынып жағдайында оқыту процесін жекелендіруге және оқушының қабілетіне сай білім беруге мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелері педагогтерге жаңа әдістемелік бағыт ретінде қызмет етуі мүмкін. Сонымен қатар, цифрлық ресурстарды қолдану оқыту процесін визуализациялауға, күрделі физикалық құбылыстарды көрнекі түрде түсіндіруге жағдай жасайды. Бұл оқушылардың пәндік сауаттылығын арттырып қана қоймай, олардың шығармашылық ойлау қабілетін де дамытады.

10.48081/RHVY2345

2025

Выпуск 4