TARBIYA FANINI O‘QITISHDA SUN’IY INTELLEKT VA MASHINAVIY O‘QITISH TIZIMLARINING METODOLOGIK ROLI VA PEDAGOGIK INTEGRATSIYASI
DOI:
https://doi.org/10.65164/m2sagr50Ключевые слова:
sun’iy intellekt, mashinaviy o‘qitish, tarbiya fani, pedagogik integratsiya, xulqatvor modellashtirish, ta’limda SI, bashoratli tahlil, individuallashtirilgan tarbiya, ma’lumotlarga asoslangan qaror qabul qilish, adaptiv ta’lim tizimlari.Аннотация
Ushbu ilmiy maqolada tarbiya fanini o‘qitish jarayonida sun’iy intellekt (SI) va mashinaviy o‘qitish (MO) tizimlarining metodologik roli hamda ularning pedagogik integratsiyasi tahlil qilinadi. Zamonaviy ta’lim transformatsiyasi sharoitida tarbiya jarayonlarini individuallashtirish, bashorat qilish va samaradorligini oshirishda SI va MO texnologiyalarining imkoniyatlari o‘rganiladi. Maqolada SI tizimlarining asosiy komponentlari — bilim ifodalash, mantiqiy xulosa chiqarish, tabiiy tilni qayta ishlash va ma’lumotlar tahlili — tarbiya fanidagi qo‘llanilish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Mashinaviy o‘qitish algoritmlari (klassifikatsiya, klasterlash, bashorat qilish) orqali o‘quvchilarning xulq-atvor modellarini aniqlash, tarbiyaviy ta’sirchanlikni baholash va pedagogik strategiyalarni optimallashtirish masalalari ko‘rib chiqiladi. Xulosa qilinadiki, SI va MO tizimlarini tarbiya faniga integratsiyalash an’anaviy pedagogik yondashuvlarni ilmiy asoslangan, ma’lumotlarga tayangan va shaxsiylashtirilgan tarbiya modeliga aylantirish imkonini beradi. Bu esa mutaxassislarga empirik kuzatuvlardan tortib, prognozli va adaptiv tarbiya tizimlarini loyihalashga o‘tish imkoniyatini yaratadi.
Библиографические ссылки
[1] Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
[2] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
[3] Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
[4] Murphy, K. P. (2022). Probabilistic Machine Learning: An Introduction. MIT Press.
[5] Molnar, C. (2022). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models1133
Explainable. Independently Published.
[6] Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and
Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
[7] Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An
Argument for AI in Education. Pearson.
[8] 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
