Abstract
<jats:p>Аңдатпа. Қазіргі таңда жоғары білім беру жүйесі «Сапа 4.0» парадигмасына көшу және жаһандық цифрлық трансформация жағдайында EdTech экожүйесін түбегейлі жаңғырту қажеттілігімен бетпе-бет келіп отыр. Осы контекстте Үлкен мультимодальды модельдерді (LMM), атап айтқанда Google Gemini тобын мобильді оқыту ортасына енгізу мәселесі ерекше өзектілікке ие, себебі бұл технологиялар білім алушыларға жекелендірілген және интерактивті қолдау көрсету мүмкіндіктерін кеңейтеді. Бұл зерттеу жұмысының негізгі мақсаты – .NET MAUI кросс-платформалық фреймворкі мен Google Gen AI SDK құралдарын қолдана отырып, LMM-ді интеграциялаудың тиімді техникалық архитектурасын ұсыну, практикалық бағдарламалық шешім әзірлеу және оның педагогикалық әлеуетін эмпирикалық түрде бағалау болып табылады. Зерттеудің ғылыми жаңашылдығы ретінде шеткі есептеулер (Gemini Nano) мен бұлттық шешімдерді (Gemini Pro/Ultra) біріктіретін бірегей гибридті архитектура ұсынылды; бұл тәсіл деректердің құпиялылығын құрылғы деңгейінде қамтамасыз етуге (privacy-by-design) және желілік кідірістерді азайтуға бағытталған. Практикалық тұрғыдан алғанда, осы архитектура негізінде Android, iOS, macOS және Windows операциялық жүйелеріне арналған, бірыңғай C# кодтық базасында жасалған әмбебап «зияткерлік кеңесші» қосымшасы әзірленді; қосымша когнитивті скаффолдинг қағидаттарын, көптілді интерфейсті, инклюзивті TTS (мәтінді дыбыстау) функцияларын және Firebase арқылы деректер қорғауды қамтиды. Эмпирикалық зерттеу нәтижелері Gemini моделінің жалпы пайымдау (MMLU) және мәтіндік тапсырмалар бойынша жоғары академиялық көрсеткіштерге ие екенін растағанымен, визуалды сұрақ-жауап (VQA) тапсырмаларында елеулі шектеулерді анықтады. Зерттеу қорытындысында академиялық адалдықты сақтау, «адамның қатысуымен тексеру» (human-in-the-loop) стратегиясын міндетті түрде енгізу және білім беруде мультимодальды ЖИ-ді жауапкершілікпен қолдану саясатын қалыптастыру бойынша маңызды ұсыныстар тұжырымдалды.</jats:p>