Oʻzbekcha
GEOAXBOROT TIZIMLARINI LOYIHALASHNI O‘QITISH JARAYONIDA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARI ASOSIDA INDIVIDUAL TA’LIM TRAYEKTORIYALARINI SHAKLLANTIRISH
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
Mazkur maqolada sun’iy intellekt, individual o‘quv trayektoriyasi va akademik nazorat masalasi ilmiy-metodik jihatdan tahlil qilinadi. Tadqiqotning maqsadi bo‘lajak mutaxassislarga geoaxborot tizimlarini loyihalashni o‘qitish uchun tekshiriladigan pedagogik yechimni asoslashdan iborat. Adabiyotlarni qiyosiy o‘rganish, o‘quv vazifalarini modellashtirish va mezonli tahlil usullaridan foydalanildi. Asosiy xulosa shuki, sun’iy intellekt talabaga mos mashq tanlashga ko‘maklashishi mumkin, biroq baho, ma’lumot va geofazoviy qaror inson tomonidan tekshirilishi zarur. Taklif etilgan yondashuvda texnik operatsiya, mustaqil fikrlash va o‘quv natijasi o‘zaro bog‘liq holda ko‘riladi. Mazkur maqola tajriba-sinovda olingan sonli natijalarni emas, amaliyotda tekshirilishi mumkin bo‘lgan metodik modelni taqdim etadi.
Keywords
fazoviy tafakkur
geoaxborot tizimlari
individual trayektoriya
kasbiy kompetensiya
loyihalash metodikasi
moslashtirilgan o‘qitish.
oliy ta’lim
raqamli texnologiyalar
sun’iy intellekt
Русский
ФОРМИРОВАНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ПРИ ОБУЧЕНИИ ПРОЕКТИРОВАНИЮ ГИС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В статье рассматриваются искусственный интеллект, индивидуальная траектория и академический контроль в контексте подготовки будущих специалистов к проектированию геоинформационных систем. Цель исследования заключается в обосновании педагогического решения, которое можно проверить в практике высшего образования. Применены сравнительный анализ литературы, моделирование учебных задач и разработка критериев оценки. Показано, что искусственный интеллект может помогать подбирать задания, но оценка, исходные данные и пространственные решения должны проверяться человеком. Предлагаемый подход связывает технические операции, самостоятельное профессиональное рассуждение и доказательства достижения учебных результатов. Материал носит методологический характер: представлена модель для последующей апробации, а не статистические результаты проведённого эксперимента.
адаптивное обучение.
высшее образование
геоинформационные системы
индивидуальная траектория
искусственный интеллект
методика проектирования
пространственное мышление
профессиональная компетенция
цифровые технологии
English
DEVELOPING INDIVIDUAL LEARNING PATHWAYS IN GIS DESIGN EDUCATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
This article examines artificial intelligence, individual learning pathways, and academic oversight in the context of preparing future specialists for geographic information system design. Its purpose is to establish a pedagogically defensible approach that can be tested in higher education. The study uses comparative literature analysis, learning-task modelling, and criterion-based assessment design. The central argument is that AI can support personalised practice selection, but assessment, source data, and geospatial decisions must remain under human review. The proposed framework links technical operations, independent professional reasoning, and observable evidence of learning. The framework requires future empirical validation.
GIS design
adaptive learning.
artificial intelligence
digital technologies
geographic information systems
higher education
individual learning pathway
professional competency
spatial thinking
1. Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education — where are the educators? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. — 2019. — Vol. 16. — Art. 39. — DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0.
2. Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. — Paris: UNESCO, 2023. — ISBN 978-92-3-100612-8. — DOI: 10.54675/EWZM9535.
3. UNESCO. UNESCO ICT Competency Framework for Teachers. Version 3. — Paris: UNESCO, 2018. — 68 p. — ISBN 978-92-3-100285-4.
4. QGIS Development Team. QGIS Training Manual. Version 3.44 [Electronic resource]. — 2026. — URL: https://docs.qgis.org/3.44/en/docs/training_manual/index.html (accessed: 16.10.2026).
5. Longley P. A., Goodchild M. F., Maguire D. J., Rhind D. W. Geographic Information Science and Systems. 4th ed. — Chichester: Wiley, 2015. — 496 p. — ISBN 978-1-118-67695-0.
6. Favier T. T., van der Schee J. A. The effects of geography lessons with geospatial technologies on the development of high school students’ relational thinking // Computers & Education. — 2014. — Vol. 76. — P. 225–236. — DOI: 10.1016/j.compedu.2014.04.004.
7. Chen C.-H., Yang Y.-C. Revisiting the effects of project-based learning on students’ academic achievement: A meta-analysis investigating moderators // Educational Research Review. — 2019. — Vol. 26. — P. 71–81.
8. Radianti J., Majchrzak T. A., Fromm J., Wohlgenannt I. A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education: Design elements, lessons learned, and research agenda // Computers & Education. — 2020. — Vol. 147. — Art. 103778. — DOI: 10.1016/j.compedu.2019.103778.
9. Open Geospatial Consortium. OGC API — Features — Part 1: Core. OGC Implementation Standard 17-069r3. — Wayland, MA: OGC, 2019. — URL: https://docs.ogc.org/is/17-069r3/17-069r3.html (accessed: 16.10.2026).
10. Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sensing of Environment. — 2017. — Vol. 202. — P. 18–27. — DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031.
