Treffer: Кәсіби бағдарлауда геймификация арқылы IT-құзырлылықтарды жасырын бағалау жүйесінің моделі мен жүзеге асырылуы

Title:
Кәсіби бағдарлауда геймификация арқылы IT-құзырлылықтарды жасырын бағалау жүйесінің моделі мен жүзеге асырылуы (Kazakh)
Alternate Title:
Model and implementation of the stealth assessment system for IT competencies in career guidance using gamification. (English)
Модель и реализация системы скрытой оценки IT-компетенций в профориентации с использованием геймификации (Russian)
Source:
Gumilyov Journal of Pedagogy; 2025, Vol. 152 Issue 3, p107-125, 19p
Geographic Terms:
Database:
Complementary Index

Weitere Informationen

The article addresses the urgent issue of developing IT competencies among students in the context of education digitalization. In the face of rapid advancements in digital technologies, early career guidance based on determining students' affinity for information technology has become especially important. However, traditional methods of career guidance often fail to provide an objective diagnosis of students' real practical skills and digital competencies. In this regard, one of the promising solutions is the introduction of gamification into the educational process. The use of game elements and stealth assessment technologies in educational environments helps to increase students' motivation, actively engage them in the learning process, and objectively identify their abilities. The article analyzes the regulatory documents of the Republic of Kazakhstan that govern the introduction of gamification methods in the educational system, as well as examples of practical implementation of this approach. It presents the informational model and computer implementation of the gamified platform "GCG" (Game for Career Guidance) for the hidden assessment of students' IT skills. The purpose of the research is to present the model of the information system of a game platform for the stealth assessment of IT competencies for career guidance and to demonstrate its implementation. The work includes the scientific justification of the model, the determination of criteria and mechanisms for hidden diagnosis of IT competencies, and presents the result of the model's implementation in the form of a software product. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Статья посвящена актуальной проблеме формирования IT-компетенций у школьников в условиях цифровизации образования. В условиях интенсивного развития циф- ровых технологий особую важность приобретает ранняя профориентация, основанная на определении склонности школьников к информационным технологиям. Однако традиционные методы профориентации, как правило, не позволяют объективно диагностировать реальные практические навыки и цифровые компетенции студентов. В связи с этим одним из перспективных решений является внедрение геймификации в образовательный процесс. Использование игровых элементов и технологий скрытой оценки в образовательных средах способствует повышению мотивации учащихся, активному вовлечению в учебную деятельность и объективному определению их способностей. В статье анализируются нормативные документы Республики Казахстан, регулирующие внедрение геймификационных методов в систему образования, а также приводятся примеры практической реализации данного подхода. Представлена информационная модель и компьютерная реализация геймифицированной платформы «GCG» (Game for Career Guidance) для скрытой диагностики IT-навыков учащихся. Целью исследования является представление модели информационной системы игровой платформы для скрытой оценки IT-компетенций с целью профориентации и демонстрация ее реализации. В рамках работы решены задачи научного обоснования модели, определения критериев и механизмов скрытой диагностики IT- компетенций, а также представлен результат реализации модели в виде программного продукта. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Gumilyov Journal of Pedagogy is the property of L.N. Gumilyov Eurasian National University and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)