The Kazakh language, as an agglutinative and morphologically rich language, presents significant challenges for the development of natural language processing (NLP) tools. Traditional rule-based analyzers provide full coverage but lack flexibility; statistical and neural models handle disambiguation more effectively, yet require large annotated corpora and substantial computational resources. This paper presents a hybrid morphological analyzer that integrates Finite-State Transducers (FST), Conditional Random Fields (CRF), and transformer-based architectures (KazRoBERTa, mBERT). For the experiments, a new corpus, KazMorphCorpus-2025, was created, consisting of 150,000 sentences from diverse domains annotated for morphological analysis. Experimental evaluation demonstrated that the KazRoBERTa model consistently outperforms mBERT in terms of accuracy, F1-score, and prediction speed. The hybrid architecture effectively combines the exhaustive coverage of FST with the contextual disambiguation of neural networks, reducing errors associated with homonymy, borrowings, and long affixal chains. The results confirm that the proposed system achieves a balance between accuracy, efficiency, and scalability. The study underscores the practical significance of hybrid approaches for tasks such as spell checking, information retrieval, and machine translation in the Kazakh language, as well as their potential transferability to other low-resource Turkic languages. Future work will include the expansion of the corpus, integration of KazBERT and mBERT models, and validation of the proposed approach in applied NLP systems.

This paper presents a conceptual digital model for monitoring national programs designed to enhance their effectiveness, transparency, and performance in the context of digital transformation in public administration. The research identifies limitations of traditional monitoring approaches characterized by data fragmentation, lack of dynamic tracking, and insufficient focus on socio-economic outcomes. In response to these challenges, we propose an original Digital Model for National Program Monitoring (DMNPM) that integrates various data sources from Kazakhstan’s digital ecosystem (egov.kz, Smart Bridge, Open Data). The key scientific contribution of the model is its comprehensive approach, which includes predictive analytics capabilities based on machine learning for risk forecasting and causal relationship assessment, as well as built-in two-way feedback mechanisms. To demonstrate the practical applicability and potential of DMNPM, we present case studies of monitoring key strategic programs in Kazakhstan – “Digital Kazakhstan” and “Nurly Zhol,” as well as pilot national projects “Zhaily Mektep” and “Auyldyq Densaulyq Saqtau.” A quasi-experimental pilot across two national programs demonstrates measurable improvements in monitoring effectiveness and reporting efficiency compared to traditional manual processes. The research contributes to digital governance theory and monitoring methodology by offering a practical solution adapted for countries with actively developing digital infrastructure.

This study explores the potential of chatbots, specifically ChatGPT, in Java software development. The aim is to classify tasks for effective use of industrial code and develop recommendations for applying chatbot assistance, identifying boundaries where human intervention remains essential. The methodology included analyzing scientific literature and empirically testing ChatGPT-3.5 on various Java development tasks. The tasks were divided into simple (working with XML, JSON, multithreading, and data input/output) and complex (writing MVC applications, REST services, and GUI). The results showed that ChatGPT successfully handles simple tasks but struggles with complex problems. The study identified scenarios where the chatbot can effectively use existing codebases and design patterns to accelerate development. The conclusions highlight ChatGPT’s potential in improving developer productivity, optimizing certain development tasks, and more efficiently allocating human resources in projects. However, the study also points out the need for human intervention to verify, correct, and improve generated code. The study contributes to understanding the practical usefulness of chatbots in real development scenarios and offers recommendations for integrating AI tools into the software development process.

Бұл мақалада жоғары оқу орындарында жобалық оқытуға (PBL) көшуді жеңілдетудегі Jira жүйесінің шешуші рөлі зерттеледі. Жобалық оқыту дәстүрлі білім беру тәжірибесінде өзгеріс жасау мүмкіндігі бар студентті оқытуға бағытталған педагогикалық тәсіл ретінде пайда болды. Жоғары оқу орындарында жобаға бағытталған оқытуға көшу бірлескен жұмысты жеңілдету, тапсырмаларды оңтайландыру және жобаның табыстылығын қамтамасыз ету үшін тиімді жобаларды басқару құралдарын қажет етеді. Бұл мақала жоғары білім беру жүйесін жаңғырту және жобалық оқытуға көшу контекстінде Jira жүйесін зерттеудің маңызды рөлін, маңыздылығын және қажеттілігін зерттейді. Жобаны басқарудың сенімді мүмкіндіктерімен танымал Jira жүйесі жоғары оқу орындарында бірлескен, жобаға бағытталған оқыту тәжірибесін жеңілдетуде үлкен мүмкіншілікке ие. Jira жоғары біліммен толықтай біріктіру жобаға негізделген оқытуды өзгертуге, ынтымақтастықты жақсартуға және студенттердің маңызды жобаларды басқару дағдыларын дамытуға керемет мүмкіндік береді. Jira жоғары білімдегі рөлі мен орнын жан-жақты сараптау оның трансформациялық маңыздылығы мен оның білім берудің болашағына әсері туралы құнды түсінік береді. Jira жоғары оқу орындарына біріктіру арқылы мекемелер кәсіби орталардың өсіп келе жатқан талаптарын қанағаттандыра алады және студенттерге болашақ мансабына қажетті практикалық дағдылар мен құзыреттерді бере алады. Мақаланың басты мақсаты: Jira курсын бакалавриат бағдарламаларына енгізу қажеттілігіне негіздеу, оқыту әдістемесі бойынша артықшылықтар мен ұсыныстарды сипаттау. Jira курсын бакалавриаттың оқу бағдарламаларына енгізу маңызды бола түсуде. Заманауи кәсіби орта түлектерден терең теориялық білімді ғана емес, сонымен қатар жобаларды басқару мен топтық жұмысты жеңілдететін құралдармен жұмыс істеудің практикалық дағдыларын талап етеді. Jira жобаны басқарудың жетекші платформаларының бірі ретінде ерекше назар аударуға тұрарлық. Бұл мақалада Jira неліктен бакалавриат деңгейіндегі білім беру процесіне енгізілуі керек, бұл студенттер мен жұмыс берушілерге қандай артықшылықтар әкеледі және курсты енгізу үшін қандай әдістемелік тәсілдерді қолдануға болатындығы қарастырылады. Аталған мақалада шетелдік және отандық әдебиеттерге шолу келтіріле отырып, жобаларды басқарудың заманауи құралдарының бірі JIRA ортасы мен оны қолдану әдістері атап көрсетілген. Жобаларды икемді жоспарлаумен және тапсырмаларды жедел орындаудағы ең мықты құралдардың бірі JIRA ортасының мүмкіндіктері мен қолдану әдістері анықталған.

This article examines innovative methods for developing decision support systems (DSS) in the context of economic development management. The relevance of the study is driven by the need to enhance the efficiency of managing state development programs and optimizing budget resources in the era of digital economic transformation. The authors explore modern methodologies and tools used in DSS development, with particular attention to their application in the economic sphere. The role of the systems approach is considered as a key methodology for creating integrated solutions in public administration and conducting a comprehensive analysis of economic processes.The main goal of the article is to analyze and propose new approaches to DSS development to improve the efficiency of managing state economic programs. The economic aspects and principles of these systems, as well as the main tools and technologies used for their implementation in public administration, are examined. Special attention is given to analyzing the challenges associated with developing DSS to solve economic tasks such as financial forecasting, budget expenditure optimization, and economic risk management.The study highlights the importance of integrating intelligent DSS into the management processes of state economic development programs. Specific tools used in DSS development for economic analysis are examined, and their role in improving economic decision-making processes is explained. The research results include an innovative model for integrating artificial intelligence and big data analysis into DSS has been proposed; methods for improving the accuracy of economic forecasts and enhancing the efficiency of state resource allocation have been identified; a new DSS architecture model for public administration has been developed. The practical significance of the study is that it provides recommendations for implementing innovative DSS in public administration practices for economic development. The proposed approaches aim to enhance the efficiency of budget resource utilization, improve the quality of economic forecasting, and accelerate the processes of making well-founded economic decisions. The proposed approaches are aimed at increasing the efficiency of budgetary funds utilisation, improving the quality of economic forecasting and accelerating the processes of making informed economic decisions. The scope of application: state economic management, strategic planning, optimisation of budgetary resources. Scientific novelty: a comprehensive approach to the creation of SPPR for solving economic problems is proposed, new methods of integration of artificial intelligence and big data analysis are developed.