TALABA FAOLLIGINI PROGNOZLASHDA INTELLEKTUAL TIZIMLARDAN FOYDALANISHNING XORIJIY TAJRIBASI VA TAHLILI

O'RINBOYEV, XURSAND

Таълимда истиқболли изланишлар · 2026-yil

Annotatsiya

Kirish. XXI asrda raqamlashtirish jarayonining jadal rivojlanishi ta’lim tizimiga, xususan, masofaviy ta’lim formatlarining kengayishiga sezilarli ta’sir ko‘rsatmoqda. Masofaviy ta’limda talabalar sonining ortishi va o‘quv dasturlarining murakkablashuvi natijasida an’anaviy monitoring usullari o‘z samaradorligini yo‘qotib bormoqda. Bugungi kunda masofaviy ta’limning asosiy muammolaridan biri – talabalar faolligining pasayishi natijasida o‘quv jarayonidan chiqib ketish, past akademik natijalar va motivatsiyaning yo‘qolishidir. Xalqaro tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, masofaviy ta’limda talabalarning 30-40 foizi akademik xavf-hatarlarga duch keladi. Shu sababli, sun’iy intellekt (SI) va ta’lim analitikasi (Learning Analytics) vositalari yordamida talabalar faolligini oldindan prognozlash va o‘z vaqtida pedagogik aralashuvlarni amalga oshirish zaruriyatga aylandi. Ushbu tadqiqotning maqsadi – xorijiy tajriba asosida talabalar faolligini prognozlashda qo'llaniladigan intellektual tizimlarning samaradorligini tahlil qilish va ularni O'zbekiston oliy ta’lim muassasalari sharoitiga moslashtirish imkoniyatlarini o‘rganishdan iborat. Adabiyotlar sharhi. Ta’lim analitikasi va sun’iy intellektning ta’limdagi o‘rni bo‘yicha xorijiy olimlar tomonidan keng ko‘lamli tadqiqotlar olib borilgan: • Romero va Ventura (2010): Ta’lim ma’lumotlarini qazib olish (Educational Data Mining) sohasining asosiy yo‘nalishlarini tavsiflab, qaror daraxti va neyron tarmoqlar usullarining samaradorligini o‘rganganlar. • Hussain va boshqalar (2019): Mashinali o‘qitish algoritmlari yordamida talabalar akademik qiyinchiliklarini 85% aniqlik bilan prognozlashgan. • Fonseca va boshqalar (2022): Uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) neyron tarmoqlari yordamida vaqt qatorlarini tahlil qilish orqali o‘quv faoliyatini real …

Maqola ma’lumotlari
MualliflarO'RINBOYEV, XURSAND
JurnalТаълимда истиқболли изланишлар
Nashr sanasi2026-07-25
Son6
Betlar26-29
TilO‘zbek
DOI10.67547/fanistiqbollari.2026.110

Kalit so‘zlar

distance learning, artificial intelligence, student activity, predictive models, learning analytics, LMS platforms, LSTM, Random Forest, дистанционное обучение, искусственный интеллект, активность студентов, прогностические модели, образовательная аналитика, платформы LMS, LSTM, Random Forest

Ilmiy soha

Таълимда истиқболли изланишлар jurnalidan boshqa maqolalar

Таълимда истиқболли изланишлар — barcha maqolalar