SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA TALABALARNING BILIMINI BAHOLASHDA ANIQLIK VA ADOLATLILIK MUAMMOLARI

Authors

  • Mamajanov Raxmatilla Denov tadbirkorlik va pedagogika instituti Axborot texnologiyalari kafedrasi mudiri., t.f.n., dots. Author

DOI:

https://doi.org/10.65164/qa1nbv33

Keywords:

sun’iy intellekt, bilimni baholash, aniqlik, adolatlilik, algoritmik bias, ta’lim texnologiyalari, raqamli ta’lim, avtomatlashtirilgan baholash, ma’lumotlar sifati, tushuntiriladigan sun’iy intellekt (Explainable AI), learning analytics, ta’lim sifati monitoring.

Abstract

Mazkur ilmiy maqolada sun’iy intellekt (SI) asosida talabalar bilimini baholash jarayonida yuzaga keladigan aniqlik va adolatlilik muammolari tahlil qilinadi. Zamonaviy raqamli ta’lim muhitida SI texnologiyalari baholash jarayonini avtomatlashtirish, tezkorlikni oshirish va inson omilidan kelib chiqadigan xatoliklarni kamaytirish imkonini bermoqda. Shu bilan birga, algoritmik qarorlarning ishonchliligi, ma’lumotlar sifati va modelga kiritilgan xatoliklar baholash natijalarining aniqligiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi. Maqolada ayniqsa ma’lumotlar to‘plamidagi noxolislik (bias), turli ijtimoiy guruhlarga nisbatan adolatsiz baholash xavfi va tushuntirilmaydigan (“black-box”) modellar muammolari alohida ko‘rib chiqiladi. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, SI asosidagi baholash tizimlarining samaradorligini oshirish uchun sifatli va muvozanatlangan ma’lumotlar bazasini shakllantirish, shaffof algoritmlardan foydalanish hamda inson nazoratini saqlab qolish muhim ahamiyat kasb etadi. Shuningdek, baholash mezonlarini standartlashtirish va tizimlarni muntazam audit qilish orqali adolatlilik darajasini oshirish mumkin. Maqolada taklif etilgan yondashuvlar SI asosidagi baholash tizimlarini takomillashtirishga va ta’lim sifatini oshirishga xizmat qiladi. 

References

[1] Smith, J. (2023). Digital Transformation in Education: Trends and Challenges. Journal of

Educational Technology.

[2] Zhang, L., & Johnson, P. (2022). Artificial Intelligence and Learning Analytics. International

Journal of Learning Analytics.

[3] Saxena, A., et al. (2021). Fairness and Bias in AI for Education: A Survey.

[4] Zhou, M., et al. (2020). Artificial Intelligence in Education: Applications and Evaluation.

Downloads

Published

2026-04-14