Электронный каталог

22.1
Т 32
Темирбаева, К. Б.
    Комплекс сандардың геометрияда қолданылуы [Текст] / К. Б. Темирбаева // «Білім берудегі трендтер» Қазақстан Республикасының білім беру ұйымдарының арасында өткізілген республикалық ғылыми-әдістемелік конференциясының жинағы. - Орал, 2024. - Т.1. - Б. 377-382.
ББК 22.1

Рубрики: Математика

Кл.слова (ненормированные):
Математика -- физика -- квадрат теңдеу -- нақты сан -- бірлік -- коэффицент -- есептеу
Аннотация: Мақала комплекс сан ұғымының пайда болуы мен оның қалыптасуына ықпал еткен бірегей ғалымдардың зерттеулеріне арналған. Комплекс сандарының әртүрлі салаларда қолданылуы және оларға амалдар қолдануы қарастырылады. Комплекс сандарды қолдана отырып, үшбұрыштар тақырыбындағы геометрия есептерін шешудің мысалдары көрсетілген
Держатели документа:
ЗКУ

81.2 Каз.яз
Т 32
Темирболатова, Г. Б.
    Бастауышта фонетиканы оқытудың тиімді жолдары [Текст] / Г. Б. Темирболатова // «Білім берудегі трендтер» Қазақстан Республикасының білім беру ұйымдарының арасында өткізілген республикалық ғылыми-әдістемелік конференциясының жинағы. - Орал, 2024. - Т.1. - Б. 383-385.
ББК 81.2 Каз.яз

Рубрики: Казахский язык

Кл.слова (ненормированные):
фонетика -- бастауыш мектеп -- дыбыстық талдау -- сауатты жазу -- тіл дыбыстары -- Қазақ тілі
Аннотация: Мақалада бастауышта фонетиканы оқытуда кездесетін мәселелер ғылыми тұрғыдан талданады. Дыбыстарды оқытудың жолдары көрсетіліп, тапсырмалар беріледі. Тіл дыбыстарын үйретудің маңызы баяндалады. Бастауыш оқу бағдарламасында берілген фонетикалық білім сипатталады.
Держатели документа:
ЗКУ

81.2
Т 32
Темирбулатова, И. Т.
    Үш тілді білім беру негізінде Smart bilim мүмкіндіктерін биология сабағында қолдану [Текст] / И. Т. Темирбулатова // «Білім берудегі трендтер» Қазақстан Республикасының білім беру ұйымдарының арасында өткізілген республикалық ғылыми-әдістемелік конференциясының жинағы. - Орал, 2024. - Т.2. - Б. 180-182.
ББК 81.2

Рубрики: Языкознание

Кл.слова (ненормированные):
Цифрлық білім беру ресурстары -- CLIL әдістемесі -- виртуалды эксперименттер -- анимациялар -- интерфейс
Аннотация: Бұл педагогикалық идея заманауи мектепте биологияны оқытудың инновациялық тәсілдерін – цифрлық технологияларды қолдану арқылы және үш тілде білім беру принциптеріне негізделгенін ашады. Электрондық білім беру ресурстары, CLIL әдістемесі, халықаралық ынтымақтастық мүмкіндіктері қарастырылады. Оқушылардың негізгі құзыреттіліктері мен бәсекеге қабілеттілігін дамытуға баса назар аударылады. Ұсынылған жаңалықтарды енгізу биологияны оқуға деген ынтасын және оқу үдерісінің сапасын арттырады.
Держатели документа:
ЗКУ

74
И 78
Иргалиев, А. С.
    Бастауыш сынып оқушыларының көшбасшылық қабілеттерін дамытудың психологиялық-педагогикалық жолдары [Текст] / А. С. Иргалиев, М. К. Темирова // А.С. Қыдыршаевтың 60 жас мерейтойына арналған «Қазіргі қоғамдағы және білім беру саласындағы шешендіктанудың өзекті мәселелері» атты халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференцияның материалдары. - Орал, 2023. - Т.1. - 17 қараша. - Б. 187-191.
ББК 74

Рубрики: Образование

Кл.слова (ненормированные):
Бастауыш сынып оқушылары -- психологиялық-педагогикалық жолдары -- көшбасшылық қабілеттерін дамыту -- Бастауыш мектеп -- білім беру -- жоғары білім -- Нормативтік-мақсатты компонент
Аннотация: Зерттеу идеясы бізді бастауыш мектептің білім беру ортасы жағдайында бастауыш сынып оқушыларының көшбасшылық қабілеттерін дамытуға негіз болатын құрылымдық- функционалды модель құру қажеттілігіне бағыттады
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Темирова, М.К.

26.82
К 27

    Картирование растительности Восточно-Казахстанской области с помощью машинного обучения на основе спутниковых снимков Landsat [Текст] / Н. Ф. Денисова, Г. К. Жусупова, О. А. Петрова [и др.] // Вестник ЗКУ. - 2025. - №2. - С. 418-431.
ББК 26.82

Рубрики: Физическая география

Кл.слова (ненормированные):
Восточно-Казахстанская область -- Landsat -- Машинное обучение -- Классификация растительности -- Google Earth Engine -- Random Forest
Аннотация: Целью данного исследования является разработка подхода к картографированию растительности Восточно-Казахстанского региона с использованием методов машинного обучения на основе спутниковых снимков Landsat 8. В статье рассматриваются этапы предобработки данных, выбор оптимальных алгоритмов классификации и оценка их эффективности для различных типов растительности. Процесс предварительной обработки и классификации данных выполнялись на облачной платформе Google Earth Engine. Помимо 17 вспомогательных слоев, содержащих информацию о рельефе местности, в процессе сбора данных были сформированы обучающие выборки, распределенные по 10 классам: широколиственные деревья, хвойные деревья, травянистая растительность, кустарники, открытые земли, сельскохозяйственные угодья, водно-болотные территории, застроенные земли, снег и лед, водные объекты. В рамках исследования были применены и сравнены различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (SVM), деревья решений (CART), градиентный бустинг деревьев (GTB) и случайный лес (RF). Алгоритмы GTB и RF показали наилучшие результаты с Общей точностью 92% и коэффициентом Каппа 91%, что свидетельствует о высоком качестве интеграции данных дистанционного зондирования с методами машинного обучения. Полученные результаты исследования подчеркивают потенциал методов машинного обучения для мониторинга состояния экосистем, планирования природоохранных мероприятий, управления природными ресурсами и чрезвычайными ситуациями в регионе
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Денисова, Н.Ф.
Жусупова, Г.К.
Петрова, О.А.
Чепашев, Д.В.
Даумова, Г.К.
Темирбаева, К.А.