Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”

This conference is included in the “Plan of Scientific and Scientific-Technical Events to Be Held at the International and Republican Levels in 2026” pursuant to Order No. 11 of the Ministry of Higher Education, Science and Innovation of the Republic of Uzbekistan dated January 16, 2026, and was organized by the Department of Intellectual Disciplines and Information Technologies of Namangan State Pedagogical Institute on October 28–29, 2026.

1+ Issues
67+ Articles
85+ Participants
English

IMPROVING HIGHER EDUCATION QUALITY MANAGEMENT THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Published
29.10.2026
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”
Pages
330-334
DOI
10.5281/zenodo.23597149

Authors

Abstract

The development of artificial intelligence (AI) is creating new opportunities for improving quality management in higher education. Universities collect large amounts of information about student satisfaction, learning outcomes, educational processes, and institutional performance. However, this information is not always used to support timely and well-grounded management decisions. This article examines how AI can support quality management through data analysis, the identification of recurring problems, and the monitoring of improvement activities. Based on an analysis of international guidance and quality management principles, the article proposes a conceptual five-stage model that combines AI-assisted analysis with human validation and institutional responsibility. Particular attention is paid to data protection, reliability, transparency, and the risks of excessive reliance on automated recommendations. The article argues that AI should support decision-making rather than replace professional judgement. The proposed model can serve as a starting point for pilot initiatives in higher education quality management.

Keywords

artificial intelligence continuous improvement. data analysis decision-making higher education quality management

Other language versions

Oʻzbekcha
Sun’iy intellektning rivojlanishi oliy ta’lim sifatini boshqarishni takomillashtirish uchun yangi imkoniyatlar yaratmoqda. Universitetlarda talabalar qoniqishi, ta’lim natijalari, ta’lim jarayonlari va ta’lim tashkiloti faoliyatiga oid katta hajmdagi ma’lumotlar to‘planadi. Biroq ushbu ma’lumotlar har doim ham o‘z vaqtida va asoslangan boshqaruv qarorlarini qabul qilishda samarali foydalanilmaydi. Maqolada sun’iy intellektdan ma’lumotlarni tahlil qilish, takrorlanuvchi muammolarni aniqlash va sifatni yaxshilashga qaratilgan chora-tadbirlarni monitoring qilishda foydalanish imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Xalqaro tavsiyalar va sifat menejmenti tamoyillari tahlili asosida sun’iy intellekt yordamida tahlil qilish, natijalarni inson tomonidan tekshirish va ta’lim tashkilotining mas’uliyatini birlashtiruvchi besh bosqichli konseptual model taklif etiladi. Maqolada ma’lumotlarni himoya qilish, natijalarning ishonchliligi, shaffoflik va avtomatlashtirilgan tavsiyalarga haddan tashqari tayanish xavflariga alohida e’tibor qaratiladi. Sun’iy intellekt o‘qituvchilar va rahbarlarning kasbiy mulohazalarini almashtiruvchi vosita emas, balki qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlovchi vosita sifatida qo‘llanilishi lozimligi ta’kidlanadi. Taklif etilgan model oliy ta’lim sifatini boshqarish bo‘yicha tajriba loyihalarini ishlab chiqish va keyinchalik amaliyotda sinovdan o‘tkazish uchun asos bo‘lib xizmat qilishi mumkin.
ma’lumotlarni tahlil qilish oliy ta’lim qaror qabul qilish sifat menejmenti sun’iy intellekt uzluksiz takomillashtirish.
Русский
Развитие искусственного интеллекта создаёт новые возможности для совершенствования управления качеством высшего образования. Университеты собирают значительные объёмы информации об удовлетворённости студентов, результатах обучения, образовательных процессах и деятельности образовательной организации. Однако эти данные не всегда используются для своевременного принятия обоснованных управленческих решений. В статье рассматриваются возможности применения искусственного интеллекта для анализа данных, выявления повторяющихся проблем и мониторинга мероприятий по улучшению качества. На основе анализа международных рекомендаций и принципов управления качеством предлагается концептуальная модель из пяти этапов, объединяющая анализ с помощью ИИ, проверку результатов человеком и ответственность образовательной организации. Особое внимание уделяется защите данных, достоверности результатов, прозрачности и рискам чрезмерной зависимости от автоматизированных рекомендаций. Обосновывается необходимость рассматривать искусственный интеллект как инструмент поддержки принятия решений, а не замену профессионального суждения преподавателей и руководителей. Предложенная модель может служить основой для разработки и последующей проверки пилотных инициатив в области управления качеством высшего образования.
анализ данных высшее образование искусственный интеллект непрерывное совершенствование. принятие решений управление качеством

References

1. Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
2. International Organization for Standardization. (2025). ISO 21001:2025 — Educational organizations — Management systems for educational organizations — Requirements with guidance for use. ISO. https://committee.iso.org/ru/standard/21001
3. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). Policies Supporting Responsible and Systematic GenAI Adoption in Higher Education. OECD Education Spotlights, No. 23. https://doi.org/10.1787/c4e5621f-en
4. Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI Competency Framework for Teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
View PDF Related articles