Oʻzbekcha
KOMPARATIVISTIK PEDAGOGIKA FANIDA SUNʼIY INTELLEKT ASOSIDA MUSTAQIL TAʼLIM TOPSHIRIQLARINI ISHLAB CHIQISH METODIKASI
Journal
“Yosh tadqiqotchilar va talabalar ilmiy faoliyatida innovatsiya, integratsiya va zamonaviy ta’lim muammolari” mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani materiallari to‘plami.
Issue
Republican Scientific and Practical Conference on “Innovation, Integration, and Contemporary Educational Challenges in the Research Activities of Young Researchers and Students”
Abstract
Mazkur maqolada komparativistik pedagogika fanida sunʼiy intellekt texnologiyalari asosida mustaqil taʼlim topshiriqlarini ishlab chiqishning metodik asoslari tadqiq etiladi. Muallif generativ sunʼiy intellektning paydo boʻlishi anʼanaviy tavsifiy topshiriqlarni pedagogik jihatdan samarasiz qilib qoʻyganini asoslab, topshiriqlar mazmunini axborot toʻplashdan uni tekshirish, kontekstlashtirish va qiyosiy talqin qilishga koʻchirish zarurligini koʻrsatadi. Tadqiqotda J. Beredining qiyosiy tadqiqot bosqichlari — tavsif, talqin, yonma-yon qoʻyish va qiyoslash — metodologik tayanch sifatida olinib, har bir bosqichda sunʼiy intellektning imkoniyat va cheklovlari aniqlanadi. Shuningdek, tekshirish, kontekstlashtirish, transfer va soʻrov dizayni topshiriqlaridan iborat toʻrt turdagi topshiriqlar tipologiyasi ishlab chiqiladi. Ishning yakuniy qismida topshiriqni loyihalash algoritmi hamda yakuniy natijani emas, fikrlash jarayonini baholashga yoʻnaltirilgan mezonlar tizimi taklif etiladi.
Keywords
akademik halollik
generativ modellar
komparativistik pedagogika
kredit-modul tizimi
metodik model
mustaqil taʼlim
oliy pedagogik taʼlim.
qiyosiy pedagogika
qiyosiy tadqiqot bosqichlari
raqamli kompetensiya
soʻrov dizayni
tanqidiy baholash
taʼlim siyosatini koʻchirish
topshiriq dizayni
Русский
В данной статье исследуются методические основы разработки заданий для самостоятельной работы на основе технологий искусственного интеллекта в области сравнительной педагогики. Автор обосновывает, что появление генеративного искусственного интеллекта снизило педагогическую эффективность традиционных описательных заданий, и показывает необходимость переноса акцента в содержании заданий со сбора информации на её проверку, контекстуализацию и сравнительную интерпретацию. В качестве методологической основы исследования используются этапы сравнительного исследования по Дж. Берэдею: описание, интерпретация, сопоставление и сравнение. Для каждого этапа определяются возможности и ограничения искусственного интеллекта. Кроме того, разрабатывается типология заданий, включающая четыре вида: задания на проверку информации, контекстуализацию, перенос знаний и проектирование исследовательских вопросов. В заключительной части работы предлагаются алгоритм проектирования заданий и система критериев оценивания, ориентированная
академическая добросовестность
высшее педагогическое образование.
генеративные модели
дизайн заданий
искусственный интеллект
компаративная педагогика
кредитно-модульная система
критическая оценка
методическая модель
перенос образовательной политики
проектирование исследовательских вопросов
сравнительная педагогика
цифровая компетентность
этапы сравнительного исследования
English
This article examines the methodological foundations for developing independent learning assignments using artificial intelligence technologies in comparative education. The author argues that the emergence of generative artificial intelligence has reduced the pedagogical effectiveness of traditional descriptive assignments and highlights the need to shift the focus of such assignments from information gathering to information verification, contextualization, and comparative interpretation. J. Bereday’s stages of comparative research—description, interpretation, juxtaposition, and comparison—serve as the methodological foundation of the study. The capabilities and limitations of artificial intelligence are identified at each stage. Furthermore, the article develops a typology of four types of assignments: information verification, contextualization, knowledge transfer, and inquiry design. The concluding section proposes an assignment-design algorithm and a set of assessment criteria focused on evaluating the thinking process rather than solely the final outcome.
academic integrity
artificial intelligence
assignment design
comparative education
comparative pedagogy
credit-module system
critical evaluation
digital competence
educational policy transfer
generative models
higher teacher education.
inquiry design
methodological model
stages of comparative research
1. Ergashbaev S. Oʻzbekiston sharoitida uzluksiz taʼlim tizimi orqali yoshlarning maʼnaviy dunyoqarashini rivojlantirish // Объединяя студентов: международные исследования и сотрудничество между дисциплинами. — 2025. — Т. 1, № 1. — С. 314—316.
2. Bereday G.Z.F. Comparative Method in Education. — New York: Holt, Rinehart and Winston, 1964. — 302 p.
3. Bray M., Adamson B., Mason M. (eds.) Comparative Education Research: Approaches and Methods. — 2nd ed. — Hong Kong: Comparative Education Research Centre, The University of Hong Kong, 2014. — 453 p.
4. Ergashbayev S. Uzluksiz taʼlim tashkil etish orqali yoshlarning maʼnaviy-falsafiy dunyoqarashini yuksaltirish // Bulletin of Contemporary Researches: Multidisciplinary. — 2025. — Vol. 1, № 1. — P. 10—13.
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. — Art. 102274.
6. Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. — Paris: UNESCO, 2023. — 44 p.
7. Mirzaolimjon ogʻli M.M., Shohbozbek E. Yangi Oʻzbekistonning taʼlim siyosati va universitetlarning yangi modellari // Pedagogik islohotlar va ularning yechimlari. — 2025. — Vol. 16, № 01. — B. 325—328.
8. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. — Boston, MA: Center for Curriculum Redesign, 2019. — 228 p.
9. Anderson L.W., Krathwohl D.R. (eds.) A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom's Taxonomy of Educational Objectives. — New York: Longman, 2001. — 352 p.
10. Knowles M.S. Self-Directed Learning: A Guide for Learners and Teachers. — New York: Association Press, 1975. — 135 p.
