UNEC in universitetdaxili qrant müsabiqəsi: yeni ideyaların təşviqi

Azərbaycan Dövlət İqtisad Universitetində (UNEC) elmi fəaliyyəti stimullaşdırmaq, elmin cəlbediciliyini artırmaq, yeni ideyaları təşviq etmək, tədqiqatçıların potensialını ortaya çıxarmaq və universitet-sənaye əməkdaşlığını gücləndirmək üçün artıq 3 ildir ki, universitetdaxili qrant müsabiqəsi keçirilir. Qrant müsabiqələri universitetlərdə yaradıcı düşüncəni stimullaşdıran, elmin cəlbediciliyini artıran və tətbiqyönlü elmi işlərin inkişafına zəmin yaradan ən mühüm mexanizmlərdən biridir. UNEC-in III universitetdaxili qrant müsabiqəsi də yeni ideyaları təşviq etmək, tədqiqatçıların potensialını ortaya çıxarmaq və universitet-sənaye əməkdaşlığını gücləndirmək məqsədilə həyata keçirilir.

UNEC-in büdcəsi hesabına keçirilən qrant müsabiqəsində bu il 6 layihə qalib elan olunub. Builki qaliblərdən biri UNEC-in Beynəlxalq Magistratura və Doktorantura Mərkəzinin direktor müavini, dosent Sevda Sərdarovadır. Onun rəhbərlik etdiyi "Smart təhsil: Maşın öyrənməsinə əsaslanan adaptiv təhsilin təşkili" layihəsi qaliblər sırasına düşüb.

Sevda Sərdarova deyir ki, "Smart təhsil: Maşın öyrənməsinə əsaslanan adaptiv təhsilin təşkili" layihəsinin məqsədi tələbələrin fərdi öyrənmə ehtiyaclarını avtomatik müəyyənləşdirən və bu ehtiyaclara uyğun tədris məzmunu təqdim edən adaptiv təhsil sistemi yaratmaqdır. Sadə dillə desək, hər bir tələbəyə "özünə uyğun" tədris yolu təqdim edən bir sistem qururuq. Layihənin hədəf auditoriyasına ali təhsil müəssisələrinin tələbələri, müəllimlər və təhsil proqramı tərtibatçıları daxildir: "Smart təhsil dedikdə, biz süni intellekt, böyük verilənlər analitikası və maşın öyrənməsi texnologiyalarından istifadə edən bir modeli nəzərdə tuturuq. Bu model tələbənin davranış və nəticələrinə əsasən dərs prosesini dəyişir. Kiminsə öyrənmə tempi yavaşdırsa, sistem onu nəzərə alır, kiminsə marağı fərqlidirsə, onu da uyğunlaşdırır. Beləcə, tədris prosesi həm interaktiv, həm şəxsi, həm də səmərəli olur. Təhsil sistemində ən böyük çətinliklərdən biri fərdiləşmənin az olmasıdır. Hər tələbənin öyrənmə sürəti, idrak qabiliyyəti, motivasiyası fərqlidir. Amma ənənəvi təhsil bu fərqləri nəzərə almır. Biz istəyirik ki, tələbə mərkəzli yanaşma real şəkildə işləsin, yalnız nəzəriyyədə qalmasın".

Onun sözlərinə görə, 2020-ci ildən UNEC-də adaptiv təhsil təcrübəsinin tətbiqinə başlanıldı. Bu təhsil fərdiləşdirilmiş tədris proqramı təklif edən, fərdi tyutor effekti verərək öz biliklərinin fərqində olan, təhsildə əldə etdiyi bilik və bacarıqlarla bağlı özünə əmin olan mütəxəssislərin yetişməsinə şərait yaradan təhsil metodudur. İnkişaf etmiş ölkələrdə adaptiv təhsil holdinq və şirkətlərin öz işçilərinin performansını daha da yüksəltmələri üçün geniş tətbiq olunur. Azərbaycanda da müəssisələr işçilərinin ixtisasının artırılması və yenidən ixtisaslaşması üçün bu sistemin üstünlüklərindən faydalana bilərlər. Ənənəvi model "hamıya eyni dərs" prinsipinə əsaslanır. Adaptiv model isə tələbənin fərdi xüsusiyyətlərinə görə məzmunu dəyişir. Bu, motivasiyanı və nəticələri ciddi şəkildə artırır: "Biz adaptiv təhsil platformasının ilkin versiyasını hazırlayıb, müəyyən qruplarda sınaqdan keçirəcəyik. Müəllimlər üçün də rəqəmsal pedaqogika üzrə təlimlər planlaşdırmışıq və paralel olaraq, sistemdə toplanan təhsil məlumatlarını analiz edib elmi nəticələr çıxaracağıq. "Maşın öyrənməsi" burada necə işləyəcək və fərdi tədris planlarını süni intellekt necə quracaq? Sistem tələbələrin test nəticələrini, vaxt sərfiyyatını, cavab dinamikasını analiz edir və bu məlumatlar əsasında onların bilik səviyyəsini müəyyənləşdirir. Daha sonra sistem hər bir tələbəyə fərdi tədris məzmunu təklif edir. Hər tələbə haqqında bir profil yaradılır və bu profil daim yenilənir. Nəticədə hər kəsin fərdi inkişaf trayektoriyası formalaşır. Yəni sistem "öyrənərək öyrədir".

Sevda Sərdarova qeyd edib ki, məlumatların qorunmasını beynəlxalq standartlara, o cümlədən GDPR prinsiplərinə uyğun qurulacaq: "Fərdi məlumatlar şifrələnmiş və anonim şəkildə saxlanacaq, icazəsiz giriş tam istisna ediləcək. Bu, ölkəmizdə süni intellekt əsaslı fərdiləşdirilmiş tədris sisteminin ilk nümunələrindən biri olacaq. Əslində bu, təkcə təhsil keyfiyyətini artırmaq deyil, həm də dövlət səviyyəsində məlumat əsaslı qərarların qəbuluna dəstək vermək deməkdir. Müəllimlər tələbələrin inkişafını izləmək üçün yeni analitik alətlər əldə edəcəklər. Tələbələr isə öz sürətinə və maraqlarına uyğun dərs materiallarından yararlana biləcəklər. Bu, öyrənməni həm rahat, həm də motivasiyaedici edəcək. Platforma açıq kodlu olacaq, yəni digər universitetlər də sistemə qoşula biləcək. Bundan başqa, müəllim və tədqiqatçılar üçün metodik materiallar hazırlanacaq, sistem isə daimi monitorinq olunacaq. Süni intellekt və təhsil texnologiyaları sahəsi çox genişdir. Bu sahədə daim öyrənmək, araşdırmaq və yaradıcı olmaq çox önəmlidir. Ən əsası isə, hər bir ideyanın cəmiyyət üçün fayda gətirə biləcəyinə inanmaq lazımdır".

Müsabiqənin digər qalibi UNEC-in gənc müəllimi Həsrəddin Quliyevin rəhbərlik etdiyi "Rəqəmsal transformasiya üçün biznes diaqnostikası: UNEC İnnovasiya Modeli" layihəsidir. Layihənin fəlsəfəsi belədir: "Əvvəlcə doğru diaqnoz, sonra transformasiya".  Rəqəmsal transformasiya, mənim üçün, yalnız texnologiya deyil, doğru analiz və düzgün qərarvermə mədəniyyətidir. Biz müəssisələrdə real "ağrı" və "qazanc" ("pain/gain") nöqtələrini elmi və sistemli şəkildə təhlil edərək, problemin kökünü tapmağa çalışırıq. Bu, hər hansı bir texnoloji yenilikdən daha vacibdir, çünki yalnız düzgün diaqnoz qoyulduqda effektiv dəyişiklik mümkündür.  Eyni zamanda data əsaslı qərarvermə mədəniyyətini qurmaq üçün ən önəmli addımlardan biridir: "Model əsasən real sektordakı müxtəlif müəssisələrdə idarəetmə və qərarvermə proseslərinin problemlərinin aşkarlanmasına və həllinə yönəlib. Yəni müəssisələrdə hansı prosesin "tutmadığını" tapmaq və onu elmi əsaslarla yaxşılaşdırmaq məqsədi daşıyır. UNEC üçün isə bu model çoxşaxəli dəyər yaradır: tətbiqyönlü tədqiqatların güclənməsi, gənc tədqiqatçıların praktiki bacarıq qazanması və ən əsası, universitet-sənaye əməkdaşlığının sistemləşməsi. Uzunmüddətli baxışla bu model digər müəssisələr üçün də nümunə olacaq bir "UNEC metodologiyasına" çevrilə bilər. Biz yalnız nəzəri yanaşmalarla kifayətlənmirik. Layihə iki əsas nəticə üzərində qurulub: Birincisi, prioritet bir problem üzrə işlək texniki model (MVP) hazırlanacaq. İkincisi isə konseptual, yəni benchmark ola biləcək bir həll formalaşdıracağıq. Ən maraqlısı budur ki, bu prosesdə data analitika, maşın öyrənməsi və süni intellekt vasitələri bir araya gəlir. Bu isə klassik məsləhətçilikdən fərqli olaraq, daha dinamik, çevik və gələcəyə yönəlik nəticələr ortaya qoyur. Layihə 10 aylıq dövrü əhatə edir və sınaq mərhələsi artıq ilk ayların planına daxildir. Hal-hazırda biz texniki modelin (MVP) hazırlanması üzərində işləyirik. Sınaq nəticələri həm universitet daxilində, həm də seçilmiş müəssisələrdə təqdim olunacaq. Məncə, ən həyəcanverici məqam o olacaq ki, biz real nəticələri rəqəmlərlə göstərə biləcəyik. Problemi düzgün tərif etmək uğurun yarısıdır. Gənclərə məsləhətim odur ki, yalnız nəzəri biliklərlə kifayətlənməsinlər. Data analitika, maşın öyrənməsi, süni intellekt - bunlar artıq gələcəyin deyil, bu günün bacarıqlarıdır. Hər bir problem fərqli düşüncə tələb edir. Cəsarətli olmaq, yeni yanaşmalara açıq olmaq isə uğurun əsas açarıdır".

Onun dediyinə görə, UNEC-də belə müsabiqələrin keçirilməsi tədqiqatçılara bir çox üstünlüklər qazandırır: "Bu müsabiqələr tədqiqatçıları sadəcə stimullaşdırmır, həm də universitet daxilində elmi ruhu canlandırır, tətbiqyönlü tədqiqatı sürətləndirir. Müsabiqələr nəticə yönümlü düşünməyə, universitet-sənaye əlaqələrini gücləndirməyə və innovativ ideyaları reallaşdırmağa təkan verir. Məncə, bu, UNEC-də elmi atmosferin yeni mərhələyə keçməsidir. Məqsədimiz yalnız yerli miqyasda qalmaq deyil. Layihənin əsas üstünlüyü onun təkrarlana bilən və ölçülə bilən olmasıdır. İlk mərhələdə yerli müəssisələrdə modelin işləkliyini sübut etdikdən sonra, regionda və beynəlxalq tərəfdaşlarla da tətbiqini genişləndirməyi planlaşdırırıq. UNEC brendinin innovativ ideyalarla beynəlxalq aləmdə tanınması bizim üçün həm məqsəd, həm də motivasiyadır".

Sevinc QARAYEVA