Raqamli ta‘lim platformalarida matematika o‘qitishda sun‘iy intellekt yordamida baholash tizimini takomillashtirish
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20132404Ключевые слова:
sun’iy intellekt, raqamli ta’lim, matematika o‘qitish, adaptiv baholash, mashinaviy o‘rganish, shaxsiylashtirilgan ta’lim, e-learningАннотация
Ushbu maqolada raqamli ta’lim platformalarida matematika o‘qitish jarayonida sun’iy intellekt (SI) texnologiyalaridan
foydalangan holda baholash tizimini takomillashtirish masalalari ko‘rib chiqilgan. Maqolada adaptiv baholash,
avtomatik tekshiruv, shaxsiylashtirilgan o‘quv yo‘llari hamda real vaqt rejimida qayta aloqa tizimlarining nazariy
asoslari va amaliy tatbiqi tahlil etilgan. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, SI asosidagi baholash tizimlari o‘quvchilarning
matematikadan o‘zlashtirish darajasini 34-42% ga oshirish imkonini beradi va o‘qituvchining baholashga sarflaydigan
vaqtini sezilarli darajada qisqartiradi. Olingan natijalar O‘zbekiston ta’lim tizimiga sun’iy intellektni joriy etishning samarali
yo‘llarini belgilashda muhim ahamiyat kasb etadi
Библиографические ссылки
1. UNESCO. (2023). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. – Paris: UNESCO Publishing.
2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktyabrdagi PF-6108-son Farmoni “O‘zbekiston Respublikasini
yanada rivojlantirish bo‘yicha Harakatlar strategiyasi to‘g‘risida”.
3. Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). “Educational Data Mining and Learning Analytics” // Learning Analytics. – B.
61-75.
4. Kenneth VanLehn. (2011). “The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other
Tutoring Systems” // Educational Psychologist. – 46(4). – B. 197-221.
5. Roschelle, J., Feng, M., Murphy, R. F., & Mason, C. A. (2019). “Online Mathematics Homework Increases Student
Achievement” // AERA Open. – 2(4). – B. 1-12.
6. Xoliqov, A. A. (2022). O‘zbekiston umumta’lim maktablarida raqamli baholash vositalarini joriy etish muammolari: Pedagogika
fanlari bo‘yicha doktorlik dissertatsiyasi. – Toshkent.
7. Corbett, A. T., & Anderson, J. R. (1994). “Knowledge Tracing: Modeling the Acquisition of Procedural Knowledge” //
User Modeling and User-Adapted Interaction. – 4(4). – B. 253-278.
8. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education.
– London: Pearson Education.
9. Holmes, W., Anastopoulou, S., Schaumburg, H., & Mavrikis, M. (2018). Technology-Enhanced Personalised Learning:
Untangling the Evidence. – Stuttgart: Robert Bosch Stiftung.
10. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). “Systematic Review of Research on Artificial
Intelligence Applications in Higher Education – Where Are the Educators?” // International Journal of Educational
Technology in Higher Education. – 16(1). – B. 39.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
