Distance education has scaled faster than its quality systems can observe it, and nowhere is this clearer than in student persistence: credit-bearing online programmes routinely report attrition several times higher than comparable on-campus cohorts, while open online courses complete at a fraction of their enrolment. Yet most institutions still discover that a student is in trouble only when end-of-term grades arrive, far too late to intervene. This paper proposes a keyperformance- indicator framework for predictive quality monitoring in distance education and situates it within Uzbekistan's digital-economy agenda. Drawing on the learning-analytics and earlywarning- system literature, we define a compact set of leading indicators, organise them into a monitoring dashboard, and specify a predictive early-warning pipeline that turns learningmanagement- system behavioural data into timely, actionable risk signals. We analyse how predictive performance improves as behavioural data accumulates over a term, map programme health against target bands, and link each indicator to a specific intervention. We argue that predictive, KPI-based quality monitoring is the natural next layer above an interoperable data foundation, and that it offers emerging economies a practical route to credible, data-driven distance education aligned with international quality expectations.
| Mualliflar | Yakhshiboyev , Rustam |
|---|---|
| Jurnal | Innovations in Science and Technologies |
| Nashr sanasi | 2026-06-10 |
| Jild | 3 |
| Son | 6 |
| Betlar | 27-33 |
| Til | Ingliz |
learning analytics, predictive quality monitoring, early-warning systems, key performance indicators, student retention, distance education, digital economy, Uzbekistan
В статье рассматриваются теоретические и практические аспекты использования технологий Big Data и искусственного интеллекта в управлении экономическим потенциалом текстильных предприятий. В условиях цифровой…
Zamonaviy boshqaruv tizimlarida qaror qabul qilish jarayonlari tobora murakkablashib, noaniqlik va ko'p mezonlilik sharoitida optimallikni ta'minlash zaruriyati kuchaymoqda. Ushbu maqolada boshqaruv qarorlarini qabul…
В статье рассматриваются концептуальные основы формирования новой парадигмы управления экономическим потенциалом текстильной промышленности Узбекистана в условиях цифровой трансформации экономики. Обоснована…
Universities in emerging digital economies have spent the last decade buying learning technology faster than they have learned to connect it. The result is a familiar paradox: institutions own a learning-management…
Мазкур мақолада Ўзбекистон қишлоқ хўжалиги маҳсулотлари экспорти динамикаси ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) модели асосида таҳлил қилинган. Тадқиқотнинг асосий мақсади — қишлоқ хўжалиги маҳсулотлари…
В статье рассматриваются современные механизмы управления профессиональными образовательными учреждениями на основе информационно- коммуникационных технологий. В условиях цифровой трансформации системы образования…
Мазкур мақолада Ўзбекистон қишлоқ хўжалиги маҳсулотлари экспорти жараёнларига таъсир этувчи омиллар XGBoost (Extreme Gradient Boosting) модели асосида таҳлил қилинган. Тадқиқотнинг мақсади — экспорт ҳажмига таъсир…
Загрязнение воздуха в последние годы рассматривается не только как экологическая и медико-демографическая проблема, но и как значимый фактор снижения производительности труда и эффективности производства. Цель статьи…
Mazkur maqolada raqamli marketing va insurtech texnologiyalarining sug‘urta xizmatlari samaradorligiga ta’siri tahlil qilinadi. So‘nggi yillarda sug‘urta bozori an’anaviy faoliyatdan raqamli muhitga o‘tib, xizmat…
Zamonaviy oliy ta’lim muassasalari (OTM) HEMIS, o‘qitishni boshqarish tizimlari (LMS), elektron hujjat aylanish platformalari hamda video- va audio-xizmatlar tarkibida bir-biridan format, tuzilish va semantik jihatdan…