AI-PEDTECH: SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA SHAXSGA YO'NALTIRILGAN TA'LIMNI TASHKIL ETISHNING INNOVATSION MODELI

265 AI-PEDTECH: SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA SHAXSGA YO‘NALTIRILGAN TA’LIMNI TASHKIL ETISHNING INNOVATSION MODELI Jo‘rayev Inomjon Xalqaro innovatsion unversiteti, “Iqtisod” fakulteti dekani, E-mail: [email protected] DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17665664 Annotatsiya. Mazkur maqolada oliy ta’limda sun’iy intellekt texnologiyalari asosida shaxsga yo‘naltirilgan ta’limni tashkil etishning innovatsion yondashuvlari bag‘ishlangan bo‘lib, bunda talabalarning individual o‘quv ehtiyojlari va kognitiv xususiyatlariga moslashgan ta’limni ta’minlovchi kompleks gibrid AI-PedTech modeli taklif etilgan. Model pedagogik-modulli, texnologik-integratsion va psixodidaktik-adaptiv komponentlarni birlashtirgan bo‘lib, u sun’iy intellektning mashinali o‘qitish, Learning Analytics va adaptiv ta’lim platformalari bilan integratsiyalashgan holda ishlashga asoslanganligidir. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, AI-PedTech, shaxsga yo‘naltirilgan ta’lim, adaptiv ta’lim, raqamli pedagogika, mashinali o‘qitish, oliy ta’lim, EdTech, learning analytics, innovatsion ta’lim modeli. Jahonda raqamli transformatsiya jarayonlari ta’lim tizimining mazmuni, shakli va boshqaruv mexanizmlarini tubdan o‘zgartirmoqda. Ayniqsa, sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining ta’lim jarayoniga kirib kelishi ta’limni individuallashtirish, adaptivlashtirish, nazorat va baholash tizimlarini avtomatlashtirish kabi yo‘nalishlarida yangi imkoniyatlar yaratmoqda [3]. Oliy ta’lim muassasalarida SI texnologiyalarini qo‘llanilishi natijasida talabalarning individual ehtiyoj va imkoniyatlariga moslashtirilgan ta’lim yo‘llarini yaratish, shuningdek, o‘qituvchilarning pedagogik faoliyat samaradorligini oshirish imkoniyati kengayib bormoqda [4]. Raqamli ta’lim muhitida talaba markaziga yo‘naltirilgan o‘quv jarayonini tashkil etish zaruriyati ortib, bunda SI asosidagi ta’lim analitikasi va adaptiv o‘quv tizimlarining roli tobora ortib bormoqda [5]. Zamonaviy ilmiy manbalarda SI ta’lim jarayoniga ikki asosiy yo‘nalishda ta’sir ko‘rsatayotgani e’tirof etiladi: birinchisi - o‘qituvchining pedagogik faoliyatini qo‘llab-quvvatlash, ikkinchisi - talabaning o‘quv jarayonini individuallashtirish orqali o‘qitish samaradorligini oshirish [6]. Bu jarayonning markazida SI texnologiyalari orqali shaxsga yo‘naltirilgan o‘qitish modelini shakllantirish g‘oyasi turadi. [7] adabiyotda keltirilishicha oliy ta’limda SI qo‘llanilishining asosiy tadqiqot yo‘nalishlari adaptiv o‘qitish, o‘quv jarayonini avtomatlashtirish, o‘quv natijalarini bashoratlash va ta’lim analitikasi hisoblanadi. Shu boisdan, SI vositalarini ta’lim 266 jarayoniga integratsiya qilish nafaqat texnologik yangilik, balki zamonaviy pedagogik konsepsiyaning tarkibiy qismiga aylanmoqda [1]. Yuqoridagilarni inobatga olgan holda, ushbu tadqiqotda oliy ta’lim tizimida shaxsga yo‘naltirilgan ta’limni samarali tashkil etish uchun SI texnologiyalarini pedagogik va psixodidaktik yondashuvlar bilan uyg‘unlashtiruvchi kompleks gibrid AI-PedTech modeli taklif etilgan. Ushbu model pedagogik-modulli, texnologikintegratsion va psixodidaktik-adaptiv komponentlar asosida shakllanib, ta’limning barcha bosqichlariga integratsiyalashgan holda ta’lim sifatini oshirishni maqsad qiladi. Tadqiqotning ilmiy yangiligi shundaki, u mavjud yondashuvlarga nisbatan SI texnologiyalari yordamida ta’lim jarayonini nafaqat individuallashtiradi, balki psixologik-pedagogik moslashtirishni ham ta’minlaydi. 2. Nazariy asoslar 2.1. Oliy ta’limda shaxsga yo‘naltirilgan ta’lim konsepsiyasi Shaxsga yo‘naltirilgan ta’lim paradigmasi o‘qitish jarayonida talabaning shaxsiy xususiyatlarini e’tiborga olish, uning bilimga bo‘lgan ehtiyojini, qiziqishini, o‘quv motivatsiyasini va kognitiv rivojlanish darajasini hisobga olishga asoslanadi [3]. Mazkur yondashuv ta’lim jarayonini standart guruhli ta’limdan farqli ravishda individual o‘quv trayektoriyalari orqali tashkil etishni talab etadi. Sun’iy intellektdan foydalanish ushbu jarayonni sifat jihatidan yangi bosqichga ko‘tarib, talabalarning o‘quv faoliyatini real vaqt rejimida baholash, diagnostika qilish va individual yo‘nalishlarni belgilash imkonini beradi [5]. Oliy ta’limda shaxsga yo‘naltirilgan yondashuvning ustuvorligi ko‘plab ilmiy tadqiqotlarda asoslab berilgan bo‘lib, bunda SI texnologiyalarining qo‘llanilishi ushbu konsepsiyani samarali amalga oshirishda muhim vosita sifatida qaralmoqda [7]. Xususan, o‘quv jarayonini moslashtirish, differensiallashtirish va individuallashtirishda SI asosidagi adaptiv ta’lim platformalari, intellektual tutorlar, tahliliy panellar va ta’lim analitikasi vositalari muhim ahamiyat kasb etadi [1]. Natijada, talabaning o‘quv faoliyati maqsadga yo‘naltirilgan, boshqariladigan va doimiy teskari aloqa asosida takomillashib boradigan jarayonga aylanadi. 2.2. Raqamli pedagogika va EdTech transformatsiyasi Raqamli pedagogika ta’lim jarayonida raqamli texnologiyalarni qo‘llash orqali metodik, tashkiliy va nazorat jarayonlarini yangilashni nazarda tutadi [4]. Bu yo‘nalish zamonaviy EdTech vositalari, SI, Learning Analytics va adaptiv o‘quv texnologiyalari integratsiyasining kuchayishi bilan izohlanadi. Popenici va Kerrning ta’kidlashicha, SI ta’limning mazmuni va metodikasiga ta’sir etibgina qolmay, balki o‘qituvchining roli va pedagogik funksiyalarini ham qayta talqin etmoqda [5]. 267 Raqamli transformatsiya sharoitida ta’lim jarayonini boshqarish analitikaga asoslangan qarorlar qabul qilishni, o‘quvchilarni qo‘llab-quvvatlashning avtomatlashtirilgan tizimlarini yaratishni talab etadi [6]. 2.3. Sun’iy intellekt asosida ta’limni shaxsiylashtirishning ilmiy asoslari Sun’iy intellekt ta’lim jarayonida shaxsga yo‘naltirilgan yondashuvni amalga oshirishning eng samarali vositalaridan biri sifatida qaraladi [2]. Zawacki-Richter va hammualliflarining meta-tahliliga ko‘ra, oliy ta’limda SI qo‘llanilishi asosan to‘rtta yo‘nalishda rivojlanmoqda: adaptiv o‘qitish, o‘quv ma’lumotlarini tahlil qilish, baholash va tartibga solish hamda ta’lim jarayonini avtomatlashtirish [7]. SI asosidagi ta’limni individuallashtirish jarayonida o‘quv kontenti, topshiriqlar murakkabligi, ta’lim sur’ati va baholash tizimi talaba profili va ehtiyojlariga mos ravishda moslashtiriladi [3]. 3. Kompleks gibrid AI-PedTech modeli Taklif etilayotgan AI-PedTech modeli oliy ta’limda shaxsga yo‘naltirilgan ta’limni samarali tashkil etish uchun sun’iy intellekt texnologiyalarini pedagogik va psixodidaktik yondashuvlar bilan integratsiya qiluvchi kompleks yondashuv hisoblanadi. Mazkur modelning zarurligi so‘nggi yillarda ta’lim jarayonida SI tatbiqi, adaptiv o‘qitish, o‘quv ma’lumotlarini tahlil qilish va ta’limni avtomatlashtirish bo‘yicha olib borilgan ilmiy tadqiqotlar natijalari bilan asoslanadi [2; 5; 7]. Model uch asosiy komponentdan tarkib topgan bo‘lib, ularning o‘zaro uzviy bog‘liqligi ta’lim jarayonining samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. 3.1. Modelning konseptual tuzilishi Model quyidagi uch asosiy blokdan iborat: • Pedagogik-modulli blok; • Texnologik-integratsion blok; • Psixodidaktik-adaptiv blok. Har bir blokning o‘zaro uyg‘unlashuvi natijasida ta’lim jarayoni maqsadga yo‘naltirilgan, boshqariladigan, data-driven va shaxsga moslashtirilgan xususiyat kasb etadi [1; 3]. 3.2. Pedagogik-modulli blok Pedagogik-modulli blok ta’lim jarayonini kompetensiyaga yo‘naltirilgan holda rejalashtirishni nazarda tutadi. Bu blokda o‘quv maqsadlari, kutilayotgan natijalar, modul mazmuni, baholash mezonlari va refleksiya mexanizmlari ishlab chiqiladi [1]. Natijada ta’lim jarayoni tizimli, maqsadli va monitoringga ega bo‘ladi. Blok vazifalari: • o‘quv modulini loyihalash; 268 • o‘quv natijalarini belgilash; • baholash mezonlarini ishlab chiqish; • o‘quv jarayonida pedagogik monitoringni amalga oshirish. 3.3. Texnologik-integratsion blok Texnologik-integratsion blok modelning “raqamli yadrosi” bo‘lib, SI, Learning Analytics, LMS va EdTech vositalarining yagona ekotizimda ishlashini ta’minlaydi. Bu blok SI asosida ta’lim jarayonini avtomatlashtirish, o‘quv ma’lumotlarini tahlil qilish, prognozlash, tavsiyalar berish va adaptiv o‘qitishni amalga oshirish imkonini beradi [2; 6]. Ushbu blok quyidagi texnologiyalarni o‘z ichiga oladi: • Machine Learning va Deep Learning algoritmlari; • Learning Analytics; • LMS + Big Data integratsiyasi; • AI tutorlar va avtomatlashtirilgan baholash tizimlari. 3.4. Psixodidaktik-adaptiv blok Mazkur blok modelning innovatsion komponenti bo‘lib, talabaning psixologik va kognitiv xususiyatlari asosida ta’lim jarayonini moslashtirishni nazarda tutadi. Psixodidaktik-adaptiv blok quyidagi vazifalarni bajaradi: • talabaning kognitiv uslubi, o‘quv motivatsiyasi va psixotipini aniqlash; • individual ta’lim trayektoriyasini ishlab chiqish; • adaptiv kontent, topshiriqlar va baholashni shakllantirish; • shaxsga mos o‘quv sur’ati va yuklama taqsimotini belgilash [3]. 3.5. Modelning ishlash mexanizmi AI-PedTech modeli 6 bosqichli sikl asosida ishlaydi: Bosqich Jarayon mazmuni Texnologiya 1 Diagnostika Learning Analytics 2 Psixokognitiv tahlil AI-profiling 3 Individual yo‘nalish tanlash Recommender AI 4 Adaptiv o‘qitish Adaptive Learning 5 Baholash va teskari aloqa AI-assessment 6 Takroriy moslashtirish Reinforcement Learning Mazkur siklning uzluksiz amalga oshib borishi natijasida ta’lim jarayoni “jonli” va talabaning o‘zgaruvchan ehtiyojlariga mos tarzda yangilanadi [2; 6]. 4. AI–PedTech modelini joriy etish strategiyasi AI–PedTech modelining oliy ta’lim jarayoniga samarali integratsiyasi bosqichma-bosqich amalga oshirilishi lozim. Bunda texnologik infratuzilma, pedagogik tayyorgarlik, o‘qituvchilar kompetensiyasi, ta’lim analitikasi hamda psixodidaktik yondashuvning uyg‘unlashuvi muhim omillar sifatida qaraladi [3]. 269 Quyida modelni joriy etishning taklif etilayotgan besh bosqichli strategiyasi keltiriladi. 4.1. Diagnostika va tayyorgarlik bosqichi Dastlabki bosqichda ta’lim muassasasining mavjud raqamli infratuzilmasi, professor-o‘qituvchilar hamda talabalar raqamli kompetensiyalari, raqamli madaniyati, SI vositalari bilan ishlash darajasi tahlil qilinadi [6]. Learning Analytics va diagnostika vositalari yordamida mavjud ta’lim jarayoni, o‘qitish samaradorligi va talabalar ehtiyojlari aniqlanadi. Ushbu bosqich o‘quv jarayonida qaysi komponentlar SI orqali samarali qo‘llanishi mumkinligini belgilab beradi. 4.2. Pedagogik va metodik loyihalash Ikkinchi bosqichda o‘quv dasturlari, fan modullari va baholash jarayonlari AI– PedTech modeliga moslashtiriladi. Pedagogik-modulli blok asosida o‘quv maqsadlari, kutilayotgan natijalar, baholash mezonlari qayta ko‘rib chiqiladi va kompetensiyaviy yondashuvga mos ravishda takomillashtiriladi [1]. O‘qitish jarayoniga qo‘llaniladigan raqamli resurslar, AI tutorlar, adaptiv o‘quv kontentlari va teskari aloqa mexanizmlari belgilab chiqiladi. 4.3. Texnologik integratsiya va AI xizmatlarini ishga tushirish Uchinchi bosqichda LMS, Learning Analytics, AI-profiling, avtomatlashtirilgan baholash tizimlari, adaptiv platformalar va SI xizmatlari ta’lim jarayoniga integratsiya qilinadi [2]. Bu jarayon o‘quv ma’lumotlarini to‘plash, tahlil qilish va boshqaruv qarorlarini qabul qilish jarayonini raqamlashtirishga imkon beradi. Talabalar faoliyatiga asoslangan SI tavsiyalari, individual ta’lim trayektoriyalari hamda real vaqt rejimidagi akademik yordam xizmatlari yo‘lga qo‘yiladi [7]. 4.4. O‘qituvchilar uchun professional rivojlanish va mentorlash To‘rtinchi bosqichda o‘qituvchilarning SI asosida ta’lim berish ko‘nikmalarini rivojlantirish, raqamli pedagogika, ta’lim analitikasi va psixodidaktik yondashuvlar bo‘yicha malaka oshirish jarayoni yo‘lga qo‘yiladi [5]. O‘qituvchilar uchun treninglar, seminarlar, onlayn kurslar, mentorlik dasturlari tashkil etiladi. Ularning SI vositalaridan pedagogik maqsadlarda to‘g‘ri foydalanish kompetensiyasi shakllantiriladi. 4.5. Monitoring, baholash va uzluksiz takomillashtirish So‘nggi bosqichda AI–PedTech modelining samaradorligi Learning Analytics asosida doimiy ravishda baholanadi. O‘quv jarayonining natijalari, talabalar qoniqish darajasi, akademik ko‘rsatkichlar, o‘qitish sifati va o‘quv jarayonining psixodidaktik 270 samaradorligi monitoring qilinadi [4]. Olingan natijalar asosida model uzluksiz takomillashtiriladi va o‘quv jarayoniga dinamik moslashtirish amaliyoti joriy etiladi. Xulosa qilib aytganda, raqamli transformatsiya sharoitida oliy ta’lim tizimida sun’iy intellektga asoslangan ta’lim jarayonini joriy etish ta’limning sifat ko‘rsatkichlarini sezilarli oshirishga xizmat qiladi. Mazkur tadqiqotda taklif etilgan AI–PedTech modeli ta’lim jarayoniga kompleks yondashuvni nazarda tutadi. Unda pedagogik-modulli, texnologik-integratsion va psixodidaktik-adaptiv komponentlar uyg‘unlashgan bo‘lib, SI vositalari yordamida shaxsga yo‘naltirilgan ta’limni samarali tashkil etish imkonini beradi. Shuningdek, modelning joriy etilishi ta’lim jarayonida individuallashtirilgan o‘qitish, avtomatlashtirilgan baholash, real vaqt tahlili, o‘qituvchi faoliyatini qo‘llab-quvvatlash hamda talabaning o‘quv motivatsiyasini oshirishga xizmat qiladi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Anderson T., Dron J. Three generations of distance education pedagogy // International Review of Research in Open and Distance Learning. – 2011. – Vol. 12, No. 3. – P. 80–97. 2. Baker R. S. J. d., Siemens G. Educational data mining and learning analytics // Cambridge Handbook of the Learning Sciences. – 2nd ed. – Cambridge: Cambridge University Press, 2014. – P. 253–272. DOI: 10.1017/CBO9781139519526.016. 3. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 112 p. 4. Luckin R., Holmes W., Griffiths M., Forcier L. B. Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. – London: Pearson, 2016. – 60 p. 5. Popenici S. A. D., Kerr S. Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education // Research and Practice in Technology Enhanced Learning. – 2017. – Vol. 12, Article 22. – P. 1–13. DOI: 10.1186/s41039-017-0062-8. 6. Siemens G., Long P. Penetrating the fog: Analytics in learning and education // Journal of Learning Analytics. – 2016. – Vol. 3, No. 2. – P. 5–20. DOI: 10.17471/2499-4324/195. 7. Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education // Computers & Education. – 2019. – Vol. 141. – Article 103–105. DOI: 10.1016/j.compedu.2019.103705.