SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARI VA ULARNING PEDAGOGIKAGA INTEGRATSIYASI

Abstract

Ushbu maqolada pedagogika sohasida mashinaviy o‘rganish (Machine Learning) metodlarini qo‘llash orqali talabalar bilimini tahlil qilish va baholash imkoniyatlari o‘rganiladi. An’anaviy baholash usullari ko‘pincha subyektiv bo‘lib, talabalar bilim darajasini to‘liq aks ettira olmaydi. Shu sababli, zamonaviy texnologiyalar, jumladan, neyron tarmoqlari, regressiya tahlili va klasterlash kabi mashinaviy o‘rganish algoritmlaridan foydalanish ta’lim jarayonida samaradorlikni oshirishga xizmat qiladi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatdiki, mashinaviy o‘rganish modellaridan foydalangan holda talabalar o‘zlashtirish darajasini yanada aniq baholash va prognoz qilish mumkin. Ayniqsa, neyron tarmoqlari va Random Forest algoritmlari yuqori aniqlikka ega ekanligi aniqlandi. Biroq, ushbu texnologiyalarni ta’lim tizimiga keng joriy qilishda ma’lumotlar sifati, maxfiylik va modelning haddan tashqari moslashishi (overfitting) kabi muammolar e’tiborga olinishi kerak. Kelajakda mashinaviy o‘rganish metodlarini ta’lim jarayoniga integratsiya qilish orqali o‘quv jarayonining shaxsiylashtirilishi va samaradorligi yanada oshirilishi mumkin.