Oʻzbekcha
KREDIT-MODUL TIZIMI SHAROITIDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA INDIVIDUAL TA’LIM TRAYEKTORIYALARINI TASHKIL ETISHNING ILMIY-NAZARIY VA METODOLOGIK ASOSLARI
Journal
"Boshlang‘ich ta’lim tizimida zamonaviy kompetensiyalarni rivojlantirish: integrativ yondashuvlar va amaliy yechimlar" mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani
Issue
"Boshlang‘ich ta’lim tizimida zamonaviy kompetensiyalarni rivojlantirish: integrativ yondashuvlar va amaliy yechimlar" mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani
Abstract
Maqolada kredit-modul tizimi sharoitida sun’iy intellekt asosida individual ta’lim trayektoriyalarini tashkil etishning ilmiy-nazariy va metodologik asoslari tahlil qilinadi. Individual ehtiyojlarni ta’lim natijalari va kredit yuklamasi bilan muvofiqlashtirish, pedagogik diagnostika, adaptiv tavsiyalar, mustaqil ta’lim va refleksiv tuzatishning o‘zaro bog‘liqligi asoslanadi. Sun’iy intellektdan foydalanish talabaning mustaqilligi, o‘quv yuklamasining mutanosibligi va baholashning ishonchliligini ta’minlovchi pedagogik nazorat bilan uyg‘unlashishi lozimligi ko‘rsatildi
Keywords
adaptiv ta’lim
individual ta’lim trayektoriyasi
kredit-modul tizimi
pedagogik diagnostika
refleksiya
shakllantiruvchi baholash
sun’iy intellekt
konstruktiv muvofiqlashtirish
o‘quv analitikasi
mustaqil ta’lim
Русский
В статье анализируются научно-теоретические и методологические основы организации индивидуальных образовательных траекторий на основе искусственного интеллекта в условиях кредитно-модульной системы. Обосновывается взаимосвязь диагностики, адаптивных рекомендаций, самостоятельного обучения и рефлексивной коррекции. Показано, что применение искусственного интеллекта должно сочетаться с педагогическим контролем, обеспечивающим автономию студента, сбалансированность учебной нагрузки и надежность оценивания
адаптивное обучение
индивидуальная образовательная траектория
искусственный интеллект
кредитно-модульная система
педагогическая диагностика
рефлексия
учебная аналитика
формирующее оценивание
самостоятельное обучение
English
The article analyzes the scientific, theoretical and methodological foundations for organizing individual learning pathways through artificial intelligence within a credit-based modular system. It substantiates the interconnection of diagnostics, adaptive recommendations, independent learning and reflective adjustment. The use of artificial intelligence should be combined with pedagogical oversight that supports student autonomy, balanced workload and reliable assessment
adaptive learning
artificial intelligence
formative assessment
learning analytics
pedagogical diagnostics
reflection
credit-based modular system
individual learning pathway
independent learning
1. European Commission. ECTS Users’ Guide 2015. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2015.
2. Biggs J. Enhancing teaching through constructive alignment. Higher Education. 1996. Vol. 32. P. 347–364. DOI: 10.1007/BF00138871.
3. Zimmerman B. J. Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview. Theory Into Practice. 2002. Vol. 41, No. 2. P. 64–70. DOI: 10.1207/s15430421tip4102_2.
4. 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. Article 39. DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0.
5. VanLehn K. The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist. 2011. Vol. 46, No. 4. P. 197–221. DOI: 10.1080/00461520.2011.611369.
6. UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO, 2023. DOI: 10.54675/EWZM9535.
