Oʻzbekcha
AMALIY MATEMATIKA TA’LIMIDA GENERATIV SUN’IY INTELLEKT ASOSIDAGI ADAPTIV QAYTA ALOQA: IMKONIYATLAR, XAVFLAR VA O‘QITUVCHINING ROLI
Journal
Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”
Issue
Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”
Abstract
Tezisda oliy ta’limda amaliy matematika fanlarini o‘qitishda katta til modellariga asoslangan generativ sun’iy intellektdan adaptiv qayta aloqa vositasi sifatida foydalanish imkoniyatlari va xavflari tahlil qilingan. Qayta aloqaning didaktik darajalari bilan generativ sun’iy intellekt funksiyalari o‘zaro bog‘langan, undan foydalanishning metodik shartlari taklif etilgan.
Keywords
adaptiv qayta aloqa
akademik halollik.
amaliy matematika
generativ sun’iy intellekt
katta til modeli
shakllantiruvchi baholash
Русский
В тезисе анализируются возможности и риски использования генеративного искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей в качестве инструмента адаптивной обратной связи при преподавании дисциплин по прикладной математике в высшей школе. Установлены взаимосвязи между дидактическими уровнями обратной связи и функциями генеративного искусственного интеллекта, а также предложены методические условия его использования.
адаптивная обратная связь
академическая честность.
большая языковая модель
генеративный искусственный интеллект
прикладная математика
формирующее оценивание
English
This thesis analyzes the opportunities and risks of using generative artificial intelligence based on large language models as an adaptive feedback tool in teaching applied mathematics courses in higher education. It examines the relationship between the didactic levels of feedback and the functions of generative artificial intelligence and proposes methodological conditions for its effective use.
academic integrity.
adaptive feedback
applied mathematics
formative assessment
generative artificial intelligence
large language model
1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktabrdagi «Sun’iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida»gi PQ-358-son Qarori // lex.uz.
2. Hattie J., Timperley H. The power of feedback // Review of Educational Research. – 2007. – Vol. 77, No. 1. – P. 81–112.
3. Shute V.J. Focus on formative feedback // Review of Educational Research. – 2008. – Vol. 78, No. 1. – P. 153–189.
4. Frieder S., Pinchetti L., Chevalier A., Griffiths R.-R., Salvatori T., Lukasiewicz T., Petersen P., Berner J. Mathematical capabilities of ChatGPT // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2023. – Vol. 36.
5. Kasneci E., Sessler K., Küchemann S. et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. – 2023. – Vol. 103. – Article 102274.
6. Miao F., Holmes W. Guidance for generative AI in education and research. – Paris: UNESCO, 2023.
