Oʻzbekcha
SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA FIZIKANI O‘QITISH IMKONIYATLARI VA ISTIQBOLLARI
Дата публикации
23.06.2026
Журнал
Концептуальные основы фундаментальных, прикладных и инновационных исследований в трансформации педагогического образования и воспитания
Выпуск
Сборник материалов международной научно-практической конференции на тему: «Концептуальные основы фундаментальных, прикладных и инновационных исследований в трансформации педагогического образования и воспитания»
Аннотация
Maqolada sun’iy intellekt texnologiyalari asosida fizikani o‘qitish imkoniyatlari va istiqbollari tahlil etiladi. Tadqiqotning maqsadi — sun’iy intellektning fizika ta’limidagi asosiy qo‘llanilish yo‘nalishlarini, jumladan intellektual o‘qitish tizimlari, shaxsiylashtirilgan va adaptiv o‘qitish hamda avtomatlashtirilgan baholash imkoniyatlarini tizimlashtirishdan iborat. Ishda fizika fanini o‘qitishga mo‘ljallangan intellektual o‘qitish tizimlari tajribasi ko‘rib chiqiladi va ularning o‘quvchilar bilim sifatiga ta’siri baholanadi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, sun’iy intellekt o‘quvchiga individual yondashuvni ta’minlash, o‘z vaqtida qaytar aloqa berish va o‘qituvchining mehnatini yengillashtirish orqali fizika ta’limi samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Shu bilan birga, o‘qituvchining yetakchi roli saqlanib qoladi.
Ключевые слова
adaptiv o‘qitish
avtomatlashtirilgan baholash
fizikani o‘qitish
intellektual o‘qitish tizimlari
o‘qituvchi roli.
raqamli texnologiyalar
shaxsiylashtirilgan ta’lim
sun’iy intellekt
Русский
В статье анализируются возможности и перспективы преподавания физики на основе технологий искусственного интеллекта. Цель исследования — систематизировать основные направления применения искусственного интеллекта в физическом образовании, включая интеллектуальные обучающие системы, персонализированное и адаптивное обучение, а также автоматизированное оценивание. Показано, что искусственный интеллект повышает эффективность обучения физике за счёт индивидуального подхода и своевременной обратной связи, при этом ведущая роль преподавателя сохраняется.
автоматизированное оценивание
адаптивное обучение
интеллектуальные обучающие системы
искусственный интеллект
персонализированное обучение
преподавание физики
роль преподавателя.
цифровые технологии
English
The article analyses the possibilities and prospects of teaching physics based on artificial intelligence technologies. The aim of the study is to systematise the main areas of application of artificial intelligence in physics education, including intelligent tutoring systems, personalised and adaptive learning, and automated assessment. The paper examines the experience of intelligent tutoring systems designed for teaching physics and evaluates their impact on the quality of students’ knowledge. The results show that artificial intelligence enhances the effectiveness of physics education by providing an individual approach, timely feedback and reducing the teacher’s workload, while the leading role of the teacher is preserved.
adaptive learning
artificial intelligence
automated assessment
digital technologies
intelligent tutoring systems
personalised learning
teaching physics
the role of the teacher.
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, Article 39. DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0.
2. Chen L., Chen P., Lin Z. Artificial Intelligence in Education: A Review // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 75264–75278. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2988510.
3. Hwang G.-J., Xie H., Wah B.W., Gašević D. Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2020. – Vol. 1. – Article 100001. DOI: 10.1016/j.caeai.2020.100001.
4. VanLehn K., Lynch C., Schulze K., Shapiro J.A., Shelby R., Taylor L., Treacy D., Weinstein A., Wintersgill M. The Andes physics tutoring system: Lessons learned // International Journal of Artificial Intelligence in Education. – 2005. – Vol. 15, No. 3. – P. 147–204.
5. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 250 p.
