OʻQUVCHILAR DAVOMATI BOSHQARUVIDA MAʼLUMOTLARGA ASOSLANGAN BOSHQARUV TEXNOLOGIYALARI

Shaxobiddinov Ravshanbek Shamsitdin oʻgʻli

doi:10.5281/zenodo.23663042

30.11.2026

Oʻzbekcha

OʻQUVCHILAR DAVOMATI BOSHQARUVIDA MAʼLUMOTLARGA ASOSLANGAN BOSHQARUV TEXNOLOGIYALARI

Published

30.11.2026

Journal

“Yosh tadqiqotchilar va talabalar ilmiy faoliyatida innovatsiya, integratsiya va zamonaviy ta’lim muammolari” mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani materiallari to‘plami.

Issue

Yosh tadqiqotchilar va talabalar ilmiy faoliyatida innovatsiya, integratsiya va zamonaviy ta’lim muammolari” respublika ilmiy-amaliy anjumani. 2026-yil, 3-son

Pages

28-34

DOI

10.5281/zenodo.23663042

Authors

Shaxobiddinov Ravshanbek Shamsitdin oʻgʻli

Abstract

Maqolada oʻquvchilar davomatini boshqarishda maʼlumotlarga asoslangan boshqaruv texnologiyalarining nazariy asoslari va amaliy qoʻllanilishi tahlil qilinadi. Tadqiqotning asosiy tezisi shundan iboratki, maʼlumotning oʻzi boshqaruv sifatini oshirmaydi: belgilovchi omil maʼlumotdan harakatga olib boruvchi toʻrt boʻgʻinli zanjir boʻlib, amaliyotdagi uzilishlarning koʻpchiligi maʼlumot toʻplash bosqichida emas, uni talqin qilish bosqichida sodir boʻladi. Ishda davomat maʼlumotining belgi sifatidagi tabiati asoslanib, uni sabab deb qabul qilishdan kelib chiqadigan kategorial xato ochib beriladi hamda D.Kempbell qonuni asosida koʻrsatkichning maqsadga aylanishi natijasida yuzaga keladigan buzilish mexanizmi tahlil qilinadi. Erta ogohlantirish tizimlarining imkoniyatlari va chegaralari koʻrsatilib, Oʻzbekiston sharoitida maktab maʼmuriyati va pedagoglarda maʼlumotlar madaniyatini shakllantirish yoʻllari asoslanadi.

Keywords

Kempbell qonuni belgi koʻrsatkichi davomat monitoringi erta ogohlantirish tizimi koʻrsatkichning buzilishi maktab boshqaruvi maʼlumotlar madaniyati maʼlumotlarga asoslangan boshqaruv maʼlumotlarni talqin qilish oʻquvchilar davomati pedagogik intervensiya qaror qabul qilish raqamli taʼlim muhiti taʼlim sifati xavf guruhi

Other language versions

Русский

В статье анализируются теоретические основы и практическое применение технологий управления на основе данных в сфере контроля посещаемости учащихся. Основной тезис исследования заключается в том, что сами по себе данные не повышают качество управления: определяющим фактором является четырёхзвенная цепочка преобразования данных в управленческие действия, причём большинство сбоев на практике происходит не на этапе сбора данных, а на этапе их интерпретации. В работе обосновывается сигнальная природа данных о посещаемости, раскрывается категориальная ошибка, возникающая при восприятии показателя как причины, а также анализируется механизм искажения, обусловленный превращением показателя в цель, на основе закона Д. Кэмпбелла. Рассматриваются возможности и ограничения систем раннего предупреждения, а также обосновываются пути формирования культуры работы с данными у школьных администраций и педагогов в условиях Узбекистана.

группа риска закон Кэмпбелла интерпретация данных искажение показателей культура работы с данными мониторинг посещаемости педагогическое вмешательство посещаемость учащихся принятие решений сигнальный показатель система раннего предупреждения управление на основе данных управление школой цифровая образовательная среда

English

This article analyzes the theoretical foundations and practical applications of data-driven management technologies in student attendance management. The central thesis is that data alone do not improve management quality; the decisive factor is a four-link chain that transforms data into action. In practice, most breakdowns occur not during data collection but during data interpretation. The study establishes the nature of attendance data as an indicator, reveals the category error that arises when an indicator is treated as a cause, and examines the mechanism of distortion that occurs when a measure becomes a target, drawing on D. Campbell’s law. The capabilities and limitations of early warning systems are outlined, and approaches to fostering data literacy among school administrators and teachers in Uzbekistan are substantiated.

Campbell’s law at-risk group attendance monitoring data interpretation data literacy data-driven management decision-making digital learning environment. early warning system educational quality indicator indicator distortion pedagogical intervention school management student attendance

References

1. Ergashbaev S. Oʻzbekiston sharoitida uzluksiz taʼlim tizimi orqali yoshlarning maʼnaviy dunyoqarashini rivojlantirish // Объединяя студентов: межвузовский научный диалог. — 2025. — Т. 1, № 1. — С. 314—316.

2. Marsh J.A., Pane J.F., Hamilton L.S. Making Sense of Data-Driven Decision Making in Education. — Santa Monica: RAND Corporation, 2006. — 16 p.

3. Mandinach E.B. A perfect time for data use: using data-driven decision making to inform practice // Educational Psychologist. — 2012. — Vol. 47, № 2. — P. 71—85.

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. Balfanz R., Byrnes V. The importance of being in school: a report on absenteeism in the nationʼs public schools // The Education Digest. — 2012. — Vol. 78, № 2. — P. 4—9.

6. Kearney C.A. School absenteeism and school refusal behavior in youth: a contemporary review // Clinical Psychology Review. — 2008. — Vol. 28, № 3. — P. 451—471.

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. Campbell D.T. Assessing the impact of planned social change // Evaluation and Program Planning. — 1979. — Vol. 2, № 1. — P. 67—90.

9. Bowers A.J., Sprott R., Taff S.A. Do we know who will drop out? A review of the predictors of dropping out of high school // The High School Journal. — 2013. — Vol. 96, № 2. — P. 77—100.

10. Muller J.Z. The Tyranny of Metrics. — Princeton: Princeton University Press, 2018. — 240 p.

View PDF