МЕДИЦИНА, ПЕДАГОГИКА И ТЕХНОЛОГИЯ:
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
Researchbib Impact factor: 11.79/2023
SJIF 2024 = 5.444
Том 2, Выпуск 10, 31 Октябрь
312
https://universalpublishings.com
OLIY TA’LIM MUASSASALARIDA O’QUV JARAYONLARINI
SUN’IY INTELLEKT ALGORITMLARI ASOSIDA BOSHQARISH.
1
Choriyev I.K.,
2
Ramazonova O‘.R.,
3
Chorshanbiyeva Z.T.
1,2,3
Faculty of Applied Mathematics and Intellectual Texnologies,Termez State
University.Termez,Uzbekistan
Annotatsiya:
Bu maqola oliy ta’lim muassasalaridagi o’quv jarayonlarini
boshqarishning sun’iy intellekt algoritmlaridan foydalanish asosida tahlil qilish
bo’yicha qisqacha tushunchalar berilgan. Maqolada sun’iy intellekt algoritmlari va
o’qitish jarayonlarining birlashmasidan qanchalik foydalanish imkoniyatlarini
o’rganishga harakat qilindi. O’quv jarayonlarini samarador qilish, talabalar
natijalarini oshirish, talabalarning o’zlashtirish darajasini aniqlash, amalni
bajarish qobiliyatini yaxshilash va o’quv jarayonlarini nazorat qilishda sun’iy
intellekt algoritmlari keng qo’llaniladi.
Kalit soʻzlar:
sun’iy intellekt, algoritm, chegirmalar, o’zlashtirish darajasi,
tajribalar.
Kirish.
Oliy ta’lim muassasalarida sun’iy intellektning algoritmlarining
foydalanish o’quv jarayonlarini samarali va osonlashtirish, talabalarning
tushuntirishlarini yaxshilash, tanlash va konsultatsiya berish, o’quv jarayonining
optimallashtirilishi va yanada yaxshilashiga yordam beradi. [1] Bunday
yondashuvlar oliy ta’lim muassasalarining o’quv jarayonlarini yanada yaxshi
natijalar olishiga va talabalarining yuqori darajada o’qish imkoniyatlaridan
foydalanishiga yordam beradi. Quyidagi ko’rsatkichlar sun’iy intellektning oliy
ta’lim muassasalarida foydalanishining foydali natijalaridan ba’zilarini ta’minlaydi:
1.
O’quv jarayonining osonlashtirilishi: Sun’iy intellektning algoritmlari, o’quv
jarayonining boshqarishini osonlashtiradi, shuningdek, talabalarning xatolarini
aniqlab chiqish va o’quv jarayonini yanada osonlashtirish yordam beradi.
2.
Biriktirilgan ma’lumotlardan foydalanish: Sun’iy intellektning algoritmlari,
o’quv jarayonida biriktirilgan ma’lumotlardan foydalanishga imkon beradi. Bu
ma’lumotlar, o’quv jarayonining yaxshilanishi va yanada yaxshilashiga yordam
beradi.
МЕДИЦИНА, ПЕДАГОГИКА И ТЕХНОЛОГИЯ:
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
Researchbib Impact factor: 11.79/2023
SJIF 2024 = 5.444
Том 2, Выпуск 10, 31 Октябрь
313
https://universalpublishings.com
3.
O’quv jarayonining optimallashtirilishi: Sun’iy intellektning algoritmlari, o’quv
jarayonining optimallashtirilishiga yordam beradi, buning orqali o’quv jarayonining
yuqori natijalarni ko’rishga va talabalarning talabalari yuqori darajada oshirishga
imkon beradi [7].
Intellektning algoritmlari yordamida bir nechta ishlar amalga oshirilishi mumkin.
1.
Talabalarning o’zlashtirishlarini boshqarish: O’quv jarayonining muvaffaqiyatiga
erishish uchun, talabalarning o’zlashtirishlarini boshqarish katta ahamiyatga ega.
Sun’iy intellektning algoritmlari yordamida talabalar o’zlashtirishlarining o’ziga
xos o’zgarishlarini kuzatish va baholash mumkin, shunda o’qituvchilar ularning
boshqa qobiliyatlari haqida tushunishlari mumkin [9].
2.
O’quv jarayonini optimallashtirish: Sun’iy intellektning algoritmlari yordamida
o’quv jarayonini optimallashtirish mumkin. Bu, talabalar o’qish uslublariga mos
ravishda o’rganishlarini ta’minlash, talaba birligini tashkil qilish, va o’quv
jarayonining bosqichlari bo’yicha mustaqil o’qitishni o’rgan
3.
Qanday qilib o’quv jarayonini yanada yaxshilash: Sun’iy intellektning
algoritmlari yordamida o’quv jarayonini yanada yaxshilash mumkin. Bu, o’quv
jarayonining bosqichlari, kurslari va darsliklari bo’yicha o’qitish jarayonini mustaqil
ravishda baholash yordamida amalga oshirilishi mumkin. Bunday baholashlar o’quv
jarayonining yanada yaxshilashiga, talabalarining o’zlashtirishlarini ko’paytirishiga
va talaba tajribalarini yaxshilashiga qo’shimcha yordam berishi mumkin.
4.
O’quv jarayonining mustaqil ravishda baholash: Sun’iy intellektning algoritmlari
yordamida o’quv jarayonining mustaqil ravishda baholash mumkin. Bu, o’quv
jarayonining
bosqichlariga,
kurslari va darsliklari bo’yicha talabalar
o’zlashtirishlarini baholash, talaba tajribalarini baholash va o’quv jarayonining
yanada yaxshilashiga yordam beradi.
5.
Dasturlash va o’quv jarayonining boshqarishida avtomatizatsiya: Sun’iy
intellektning algoritmlari, dasturlash va o’quv jarayonining boshqarishida
avtomatizatsiya yordamida foydalanishga imkon beradi. Bunday avtomatizatsiya
yordamida, o’quv jarayonining ma’lumotlarni yig’ish va ajratish, talabalarning
natijalarini baholash, o’quv jarayonini boshqarish jarayonlarini tahlil qilish va
optimallashtirish mumkin.
6.
O’quv jarayonining monitoringi: Sun’iy intellektning algoritmlari yordamida
o’quv jarayonining monitoringi ham amalga oshirilishi mumkin. Bunday
monitoring, o’quv jarayonining natijalarini va talabalar tajribalarini baholash, yangi
МЕДИЦИНА, ПЕДАГОГИКА И ТЕХНОЛОГИЯ:
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
Researchbib Impact factor: 11.79/2023
SJIF 2024 = 5.444
Том 2, Выпуск 10, 31 Октябрь
314
https://universalpublishings.com
muammolar va talablarga javob berish yordamida o’quv jarayonini yanada
yaxshilashga yordam beradi.
Ushbu tartibda, sun’iy intellektning algoritmlari o’quv jarayonlarini boshqarishda
turli ko’nikmalar va yondashuvlar yordamida foydalanish mumkin. Bu ko’nikmalar
yordamida, oliy ta’lim muassasalarining o’quv jarayonlarini optimallashtirish,
talabalarning tushuntirishlarini oshirish, talabalarga yordam berish va o’quv
jarayonining yanada yaxshilashga erishish mumkin [8]. Bunday yondashuvlar oliy
ta’lim muassasalarining o’quv jarayonlarini yanada samarali va osonlashtirishiga
qo’shimcha yordam berishi mumkin.
Tahliliy natijalar
Maqolada, sun’iy intellekt algoritmlari qo’llanib o’quv jarayonlarini
boshqarishning bir qancha qulayliklari ko’rsatilgan. Misol uchun, sun’iy intellekt
yordamida talabalar yaxshi tahlil qilish, diqqat qaratish va amalni bajarish
qobiliyatlarini yaxshilashadi. Bundan tashqari, sun’iy intellekt, o’qituvchilarga
talabalar vaqtida yordam berishda va o’quv jarayonini boshqarishda yordam
berishda ham foydali bo’ladi. Bu esa, o’quv jarayonining samaradorligini va
samarali bo’lishini ta’minlash uchun juda muhimdir.
Sun’iy intellekt algoritmlaridan foydalanish o’quv jarayonlarini boshqarishda
bir qancha qulayliklar keltiradi [7]:
1. Barcha talabalarni birlashtirish: Sun’iy intellekt yordamida, barcha
talabalar haqida umumiy ma’lumotni olish va tahlil qilish mumkin. Bu esa, talabalar
haqida tahlil qilish va ularning o’zlashtirish darajasini aniqlashga imkon beradi.
2. O’qituvchilarga yordam berish: Sun’iy intellekt, o’qituvchilarga talabalar
yaxshi o’qishni o’rganishda va o’zlashtirish darajasini yaxshilashda yordam
berishda ham foydali bo’ladi.
Jumladan, sun’iy intellekt algoritmlari o’quv jarayonlarini boshqarishda
qo’llash imkonini yaxshilash va o’quv jarayonini samarador qilishda yordam beradi.
Oliy ta’lim muassasalarini o’quv jarayonlarini boshqarishda qo’llanadigan bir
necha Python kutubxonalarini va ularning kodini quyidagi ko’rinishda yozish
mumkin [10]:
1. TensorFlow va Keras: Oliy ta’lim muassasalarida yuqori darajali sun’iy
intellekt algoritmlarini ishlab chiqishda keng qo’llaniladi. TensorFlow kutubxonasi
modelni tuzish uchun yordam beradi, Keras esa TensorFlow asosida yaratilgan
talaba modelini tuzish uchun qulay interfeysni taqdim etadi.
МЕДИЦИНА, ПЕДАГОГИКА И ТЕХНОЛОГИЯ:
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
Researchbib Impact factor: 11.79/2023
SJIF 2024 = 5.444
Том 2, Выпуск 10, 31 Октябрь
315
https://universalpublishings.com
Misol uchun, talabalarning yozish uslublarini tushunish uchun algoritm
tuzishni hohlaysiz. TensorFlow va Keras kutubxonalaridan foydalanib, bu masalani
hal qilish mumkin:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential( [
layers.Dense(64, activation="relu", name="layer1"),
layers.Dense(64, activation="relu", name="layer2"),
layers.Dense(10, name="layer3"), ] )
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype("float32") / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255
model.compile(
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer=keras.optimizers.RMSprop(), metrics=["accuracy"], )
history
=
model.fit(x_train,
y_train,
batch_size=64,
epochs=2,
validation_split=0.2) # Modelni baholash
test_scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) print("Test loss:",
test_scores[0])
print("Test accuracy:", test_scores[1])
Quyidagicha natijaga erishamiz Epoch 1/2
750/750 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3494
- accuracy: 0.9005 - val_loss: 0.1874 - val_accuracy: 0.9473
Epoch 2/2
750/750 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 0.1585
- accuracy: 0.9525 - val_loss: 0.1582 - val_accuracy: 0.9536
313/313 - 0s - loss: 0.1524 - accuracy: 0.9519 - 219ms/epoch - 699us/step
Test loss: 0.15240250527858734 Test accuracy: 0.9519000053405762
Xulosa
Oliy ta’lim muassasalarida sun’iy intellekt algoritmlaridan foydalanish, o’quv
jarayonini samarador qilish va talaba natijalarini oshirishda yordam beradi. Sun’iy
intellekt yordamida, talabalar haqida umumiy ma’lumotlarni olish, talabalarning
o’zlashtirish darajasini aniqlash, amalni bajarish qobiliyatini yaxshilash va talaba
МЕДИЦИНА, ПЕДАГОГИКА И ТЕХНОЛОГИЯ:
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
Researchbib Impact factor: 11.79/2023
SJIF 2024 = 5.444
Том 2, Выпуск 10, 31 Октябрь
316
https://universalpublishings.com
natijalarini oshirish uchun ma’lumotlarni tahlil qilish va o’rganish mumkin. Bundan
tashqari, sun’iy intellekt algoritmlaridan foydalanish o’quv jarayonlarini nazorat
qilishni ham yaxshilashda yordam beradi. O’quv jarayonlarining nazorat qilinishi
o’qituvchilar uchun va talabalarning o’zlarini baholash uchun muhimdir.
Foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati:
1.Karen Swan, Darren Cambridge, James D. Lehman. "Artificial Intelligence and
Higher Education: Opportunities and Challenges" 2019
2.Benedict du Boulay. "Artificial Intelligence in Education: Promises and
Implications for Teaching and Learning" 2018
3.Paul LeBlanc. "Using Artificial Intelligence to Transform Higher Education"
2018
4.Toby Walsh. "Artificial Intelligence and Education" 2018
5.Konstantinos Michos, Georgios Paltoglou, Kostas Papanikolaou. "Artificial
Intelligence in Education: A Review" 2019
6.Anuja Arora, Navneet Goyal. "Applications of Artificial Intelligence in Higher
Education" 2019
7.Yusuf Leblebicioglu, Huseyin Uzunboylu. "Artificial Intelligence in
Education: A Critical Review" 2019
