SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINI QO‘LLASH ORQALI MUHANDISLIK TA’LIMI SAMARADORLIGINI OSHIRISH
DOI:
https://doi.org/10.67227/q6ts1a72Kalit so‘zlar:
sun’iy intellekt, muhandislik ta’limi, adaptiv o‘rganish, mashinali o‘rganish, intellektual ta’lim tizimi, pedagogik texnologiyalar, kompetentsiyaviy yondashuv, raqamli transformatsiya.Abstrak
Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarini muhandislik ta’lim jarayoniga
integratsiya qilishning nazariy asoslari, metodologik yondashuvlari hamda amaliy natijalari kompleks
tarzda tahlil qilinadi. Tadqiqotda mashinali o‘rganish (Machine Learning, ML), tabiiy tilni qayta ishlash
(Natural Language Processing, NLP) va adaptiv o‘quv tizimlari (Adaptive Learning Systems, ALS) asosida
ishlab chiqilgan intellektual platformalarning muhandislik fanlarini o‘qitishdagi samaradorligi baholanadi.
Xususan, ushbu texnologiyalar yordamida o‘quv jarayonini individuallashtirish, o‘quv materiallarini
moslashtirish va real vaqt rejimida teskari aloqa (feedback)ni ta’minlash imkoniyatlari ko‘rib chiqilgan.
Metodologik jihatdan tadqiqotda tahliliy, taqqoslash va eksperimental yondashuvlardan foydalanilgan
bo‘lib, SI asosidagi o‘quv muhitlarining an’anaviy ta’lim usullari bilan solishtirma samaradorligi
aniqlangan. Olingan natijalar shuni ko‘rsatadiki, SI asosidagi pedagogik vositalar talabalarning bilimlarni
o‘zlashtirish darajasini sezilarli oshiradi, kognitiv yuklamani kamaytiradi hamda mustaqil va tanqidiy
fikrlash ko‘nikmalarini rivojlantiradi. Shu bilan birga, adaptiv tizimlar orqali individual o‘quv
trayektoriyalarini shakllantirish ta’lim sifatini oshirishda muhim omil ekanligi isbotlangan.
Yuklashlar
Havolalar
1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. – Geneva: World Economic Forum, 2016. – 192 p.
2. Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining “Raqamli Oʻzbekiston – 2030” strategiyasi toʻgʻrisidagi
Farmoni. – Toshkent, 2020. – Qonun hujjatlari milliy bazasi.
3. Baker R.S., Siemens G. Educational Data Mining and Learning Analytics // The Cambridge Handbook
of the Learning Sciences. – Cambridge: Cambridge University Press, 2014. – P. 253–272.
4. Churches A. Bloom’s Digital Taxonomy // Educational Origami. – 2009. – Elektron resurs. –
Educational Origami – Bloom’s Digital Taxonomy
5. Siemens G. A Learning Theory for the Digital Age // International Journal of Instructional Technology
and Distance Learning. – 2005. – Vol. 2. – № 1. – P. 3–10.
6. Koedinger K.R., Anderson J.R., Hadley W.H., Mark M.A. Intelligent Tutoring Goes to School in the
Big City // International Journal of Artificial Intelligence in Education. – 1997. – Vol. 8. – P. 30–43.
7. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for
Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 238 p.
