The digitalisation of the financial sector has significantly changed the content of financial inclusion: having a bank account or a payment card is no longer a sufficient criterion for the actual inclusion of the population in the financial system. The study aims to assess the dynamics of digital financial inclusion in Kazakhstan, determine the effectiveness of digital financial products, and identify the risks associated with expanding digital channels for providing financial services. The information base consists of data from the National Bank of the Republic of Kazakhstan, the Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market, the Global Findex Database 2025, and OECD data for 2015–2025. For the regional analysis, data from 17 regions and three cities of republican significance for 2025 were used. The methodology combines dynamic and comparative analysis, the construction of the author’s Digital Financial Inclusion Index (DFII), an assessment of the efficiency of using financial products, k‑means clustering, and an exploratory regression model. In 2025, the number of non‑cash transactions using cards issued by Kazakhstani issuers reached 13.99 billion, and their volume amounted to 188.41 trillion tenge. Non-cash transactions accounted for 98.3% of the quantity and 87.2% of the volume of all card transactions. At the same time, pronounced territorial heterogeneity persists. The DFII calculation showed values ranging from 25.02 to 77.60 points. Cluster analysis revealed four types of regional models of digital financial inclusion. It is also clear that high levels of digital use of financial services do not eliminate risks: in 2025, loans to the population grew to 24.8 trillion tenge, consumer loans to 16.7 trillion tenge, and the Anti‑Fraud Centre registered 80,871 incidents involving transactions with signs of fraud. The results confirm the need to move from a policy of quantitative expansion of access to financial services to a model of “effective and safe financial inclusion” that takes into account the quality of product use, debt sustainability, digital literacy, and consumer protection.
The relevance of the study is determined by the need to transform the linear model of production and consumption amid increasing pressure on natural resources, rising waste generation, and tightening environmental requirements for business activities. Unlike the traditional approach, which treats recycling as the final stage of waste management, the circular economy aims to preserve the economic value of products, components, and materials for as long as possible. The purpose of the study is to substantiate the role of sustainable consumption marketing mechanisms in the development of the circular economy and to develop an integrated model of interaction among producers, consumers, recycling organisations, and the state within a closed-loop resource cycle. The methodological framework of the study is based on systemic and institutional approaches, comparative analysis, content analysis of scientific publications and regulatory documents, structural and logical analysis, and conceptual modelling. As a result, the authors propose the Circular Marketing Loop model, which integrates eco-design of products, a circular value proposition, the formation of sustainable consumer choices, responsible use, return systems, reuse and recycling, and the reintegration of secondary resources into production. It is argued that the marketing mechanism of the circular economy should influence not only consumers’ intention to purchase environmentally friendly products but also their post-purchase behaviour. Five key factors of circular consumer behaviour are identified: environmental awareness, trust, economic motivation, infrastructure convenience, and engagement. The practical significance of the research results lies in the possibility of applying the proposed model by enterprises, recycling operators, and public authorities to develop reverse logistics systems, promote products made from secondary materials, and stimulate sustainable consumption in Kazakhstan.
The digitalisation of the banking sector is changing the way borrowers are assessed, loans are granted, and debt is being tracked. At the same time, the expansion of remote services is accompanied by the risks of accelerated accumulation of debt burden, misclassification of clients and fraudulent loan processing. The purpose of the article is to assess how digital technologies affect banks' debt problems in Kazakhstan and to identify indicators to verify the effectiveness of their use. The study is based on official data from the Agency of the Republic of Kazakhstan for Regulation and Development of the Financial Market for 2021-2025, payment statistics from the National Bank, an analysis of regulatory measures, and international scientific literature. The study applies dynamic and structural analysis, calculates the rate of debt change, and compares technological tools by stages of the credit process. It was found that the volume of loans overdue for more than 90 days increased from 669 billion tenge at the end of 2021 to 1,575 billion tenge at the end of 2025. In 2025, its growth reached 44.0%, while the loan portfolio grew by 21.3%; the share of NPL90+ increased from 3.1% to 3.6%. The paper shows differences between household and business debt, as well as between payment digitalisation and automation of credit risk management. A scheme for the interaction of scoring, early warning, biometric identification and digital debt settlement has been developed. The scientific contribution consists in combining stock analysis and relative debt indicators with a system for verifying technological results. Suggestions for assessing the quality of new outputs, sustainability of restructuring, and independent validation of models are of practical importance. The results obtained characterise sectoral trends; the causal effect of individual technologies requires data from banks and loan agreements.
Қазіргі білім беру жүйесінде оқу үдерісінің тиімділігін арттыруға және есеп шығару дағдыларын дамытуға бағытталған инновациялық технологиялар белсенді енгізілуде. Осындай бағыттардың бірі жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын жаратылыстану-ғылыми пәндерді, атап айтқанда физиканы оқытуға интеграциялау болып табылады. Осы зерттеу оқытушылардың педагогикалық шеберлігін және студенттердің материалды игеру сапасын арттыру мақсатында «Физикалық есептерді шығару практикумы» курсына нейрондық желіні оқытуды енгізуге арналған. Машиналық оқыту технологиясы үдерісті жеделдетіп қана қоймайды, сонымен қатар мұғалімдерге әрбір студенттің жеке қажеттіліктері мен дайындық деңгейін жақсы түсінуге көмектеседі бұл курстың мазмұны мен оқыту әдістемесін әрбір оқу тобының ерекшеліктеріне икемді бейімдеуге мүмкіндік береді. Оқу үдерісінде жиналған үлкен деректерді талдау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану маңызды бағыт болып табылады, бұл оқытудағы негізгі мәселелерді анықтауға және олардың негізінде тиімді білім беру стратегияларын жасауға мүмкіндік береді. Жұмыста осы технологияны оқыту үдерісінде қолданудың әртүрлі тәсілдері, соның ішінде машиналық оқытуға негізделген жүйелер, адаптивті оқытуға арналған алгоритмдер және физикалық үдерістерді модельдеуге арналған құралдар қарастырылады. Оқытушылардың біліктілігін арттыру, олардың әдістемелік шеберліктерін кеңейту, сондай-ақ оқушылармен өзара әрекеттесуді жақсарту сияқты нейрондық желіні біріктірудің педагогикалық дағдыларына ерекше назар аударылады. Технологияны енгізу күрделі жаратылыстану-ғылыми пәндерді оқытуды жеңілдетіп қана қоймайды, сонымен қатар студенттердің оларды қабылдауын жақсартады, оқу үдерісін тиімді өткізуге септігін тигізеді. Жасанды интеллект технологияларын болашақ физика мұғалімдерін даярлау бағдарламасына, атап айтқанда, есептерді шығаруға арналған практикумға мақсатты енгізу дәстүрлі оқытуды алмастырмайды, керісінше оның дидактикалық әлеуетін кеңейтеді. Бұл инновациялық білім беру ортасында жұмыс істеуге кәсіби бейімделуді қамтамасыз етеді.
GeoGebra – математикалық және физикалық ұғымдарды визуализациялауға мүмкіндік беретін, динамикалық модельдер мен интерактивті симуляциялар құруға арналған заманауи цифрлық білім беру платформасы. Осы мақалада аталған бағдарламалық құралды жоғары оқу орындарында болашақ физика мұғалімдеріне геометриялық оптика бөлімін оқытуда қолданудың тиімділігі жан-жақты зерттеледі. Осыған байланысты геометриялық оптикада жарықтың түзу сызықты таралуы, шағылу және сыну заңдары, сондай-ақ жазық және сфералық айналар мен жұқа линзалардағы кескіннің түзілуі сияқты күрделі ұғымдар қарастырылады. Аталған ұғымдарды меңгеру барысында білім алушылардың кеңістіктік ойлауында, логикалық пайымдауында және бейнелі елестетуінде белгілі бір қиындықтар туындайтыны анықталды. Осы қиындықтарды анықтау және еңсеру мақсатында зерттеу бір топты қамтитын квазиэксперименттік дизайн негізінде ұйымдастырылып, оқыту алдындағы (претест) және оқыту соңындағы (посттест) нәтижелер салыстырылды. Зерттеуге Қорқыт Ата атындағы Қызылорда университетінің физика білім беру бағдарламасының 2–4 курс студенттері қатысты. Оқу үдерісінде дәстүрлі оқыту әдістері GeoGebra бағдарламасы негізінде құрылған интерактивті модельдермен, динамикалық симуляциялармен және визуализация құралдарымен толықтырылды. Зерттеу нәтижелерін бағалау үшін жиналған деректер IBM SPSS Statistics бағдарламасының 29.0.2.0 (20) нұсқасы арқылы өңделіп, Уилкоксонның таңбалы рангтер критерийі арқылы статистикалық талдау жүргізілді. Нәтижелер GeoGebra бағдарламасын қолдану студенттердің геометриялық оптика бойынша оқу жетістіктерінің айтарлықтай артқанын және оң динамика қалыптасқанын көрсетті. Алынған нәтижелер негізінде зерттеудің ғылыми жаңалығы GeoGebra бағдарламасын жүйелі қолданудың тиімділігінің эмпирикалық тұрғыда дәлелденуімен сипатталады. Бұл нәтижелер жоғары оқу орындарында болашақ физика мұғалімдерін даярлау үдерісін жетілдіруде маңызды практикалық мәнге ие.
