CHIZIQLI ALGEBRANI O‘QITISHDA SUN'IY INTELLEKT VA MASHINAVIY O‘QITISH TIZIMLARINING METODOLOGIK ROLI
DOI:
https://doi.org/10.65164/63jr0w87Ключевые слова:
sun'iy intellekt, mashinaviy o‘qitish, chiziqli algebra, pedagogik integratsiya, adaptiv ta’lim, matritsalar, vektor fazolar, bashoratli tahlil, individuallashtirilgan ta’lim, ma’lumotlarga asoslangan qaror qabul qilish, PCA (asosiy komponentlar tahlili), SVD (singulyar yoyilma), raqamli ta’lim.Аннотация
Ushbu ilmiy maqolada chiziqli algebra fanini o‘qitish jarayonida sun'iy intellekt (SI) va mashinaviy o‘qitish (MO) tizimlarining metodologik roli hamda ularning pedagogik integratsiyasi keng qamrovli tahlil qilinadi. Zamonaviy oliy ta’limda chiziqli algebra muhandislik, kompyuter fanlari, iqtisodiyot, fizika va sun'iy intellekt tizimlarining asosiy matematik asosi sifatida muhim ahamiyat kasb etadi. Biroq an’anaviy chiziqli algebra o‘qitish metodikasi ko‘pincha abstrakt tushunchalarni (vektorlar, matritsalar, fazolar, chiziqli almashtirishlar) talabalarga yetkazishda qiyinchiliklar tug‘diradi, amaliyot bilan bog‘lashda muammolar yuzaga keladi. Maqolada SI va MO tizimlarining asosiy matematik apparati — chiziqli algebra asosida qurilganligi va ushbu fanni o‘qitishda SI va MO vositalaridan qanday foydalanish mumkinligi tahlil qilinadi. Xususan, adaptiv ta’lim tizimlari, avtomatlashtirilgan masala yechish tizimlari, bashoratli tahlil, talabalar bilimini individuallashtirilgan baholash, vektor va matritsalarni vizualizatsiya qilish, chiziqli almashtirishlarni interaktiv modellashtirish kabi yo‘nalishlar batafsil yoritiladi. Mashinaviy o‘qitish algoritmlari (klassifikatsiya, klasterlash, regressiya) orqali talabalarning chiziqli algebra tushunchalarini o‘zlashtirish darajasini aniqlash, xatoliklarni bashorat qilish, individual rivojlanish traektoriyalarini shakllantirish masalalari ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, chiziqli algebrani o‘qitishda SI va MO tizimlarini joriy qilishning metodologik asoslari, qo‘llaniladigan matematik apparat (matritsalar, xos vektorlar, xos qiymatlar, singulyar yoyilma, PCA va boshqalar) va ularning pedagogik interpretatsiyasi batafsil tahlil qilinadi.
Библиографические ссылки
1.O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining “Raqamli O‘zbekiston — 2030” strategiyasi to‘g‘risidagi Farmoni. (2020).
2.Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
3.Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
4.Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
5.Murphy, K. P. (2022). Probabilistic Machine Learning: An Introduction. MIT Press.
6.Molnar, C. (2022). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable. Independently Published.
7.Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
8.Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
9.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), 1-27.
