Oʻzbekcha
TALABALARNING MUSTAQIL TAʼLIM FAOLIYATINI MONITORING QILISHDA AI VOSITALARIDAN FOYDALANISH
Дата публикации
29.10.2026
Журнал
Республиканская научно-практическая конференция на тему «Цифровая и педагогическая трансформация и исследовательские модели современного образования»
Выпуск
Республиканская научно-практическая конференция на тему «Цифровая и педагогическая трансформация и исследовательские модели современного образования»
Аннотация
Mazkur maqolada oliy taʼlim muassasalarida talabalarning mustaqil taʼlim faoliyatini monitoring qilishda sunʼiy intellekt vositalaridan foydalanishning pedagogik, metodik va etik asoslari tadqiq etiladi. Muallif monitoringni nazorat va jazolash mexanizmi sifatida emas, balki talabaning oʻz-oʻzini boshqarish qobiliyatini qoʻllab-quvvatlovchi formativ qayta aloqa tizimi sifatida talqin qiladi. Tadqiqotda B. Zimmermanning oʻz-oʻzini boshqaruvchi taʼlim modeli, P. Blek va D. Vilyamning formativ baholash konsepsiyasi hamda taʼlim analitikasi nazariyasi metodologik tayanch sifatida qoʻllaniladi. Tahlil natijasida monitoring obyektini yakuniy mahsuldan taʼlim jarayoniga koʻchirish zarurligi asoslanadi, sunʼiy intellekt yaratgan matnni aniqlovchi vositalarning ishonchsizligi va ularning natijasini jazolovchi qarorlar uchun asos qilib olish xavfli ekanligi koʻrsatiladi. Ishning yakuniy qismida diagnostik, formativ va refleksiv darajalardan iborat uch bosqichli monitoring modeli hamda uni qoʻllashning etik-huquqiy tamoyillari taklif etiladi.
Ключевые слова
akademik halollik
erta ogohlantirish tizimi
formativ baholash
kredit-modul tizimi
monitoring
mustaqil taʼlim
oliy taʼlim.
oʻz-oʻzini boshqaruvchi taʼlim
qayta aloqa
raqamli etika
refleksiya
shaxsga doir maʼlumotlar
sunʼiy intellekt detektorlari
taʼlim analitikasi
Русский
В данной статье исследуются педагогические, методические и этические основы использования инструментов искусственного интеллекта для мониторинга самостоятельной учебной деятельности студентов в высших учебных заведениях. Автор рассматривает мониторинг не как механизм контроля и наказания, а как систему формирующей обратной связи, направленную на поддержку способности студента к саморегуляции. В качестве методологической основы исследования используются модель саморегулируемого обучения Б. Циммермана, концепция формирующего оценивания П. Блэка и Д. Уильяма, а также теория образовательной аналитики. По результатам анализа обосновывается необходимость переноса объекта мониторинга с конечного продукта на сам процесс обучения. Также показаны ненадёжность инструментов выявления текстов, созданных искусственным интеллектом, и опасность использования их результатов в качестве основания для принятия карательных решений. В заключительной части работы предлагается трёхуровневая модель мониторинга, включающая диагностический, формирующий и рефлексивный уровни, а также определяются этико-правовые принципы её применения.
академическая добросовестность
высшее образование.
детекторы искусственного интеллекта
искусственный интеллект
кредитно-модульная система
мониторинг
образовательная аналитика
обратная связь
персональные данные
рефлексия
саморегулируемое обучение
система раннего предупреждения
формирующее оценивание
цифровая этика
English
This article examines the pedagogical, methodological, and ethical foundations of using artificial intelligence tools to monitor students’ independent learning activities in higher education institutions. The author interprets monitoring not as a mechanism of control and punishment, but as a formative feedback system designed to support students’ self-regulation skills. The methodological framework of the study draws on B. Zimmerman’s model of self-regulated learning, P. Black and D. Wiliam’s concept of formative assessment, and the theory of learning analytics. The findings substantiate the need to shift the focus of monitoring from the final product to the learning process itself. The study also demonstrates the unreliability of AI-generated text detection tools and the risks of using their results as a basis for punitive decisions. In the concluding section, the article proposes a three-level monitoring model comprising diagnostic, formative, and reflective stages, along with the ethical and legal principles governing its implementation.
AI detectors
academic integrity
artificial intelligence
credit-module system
digital ethics
early warning system
feedback
formative assessment
higher education.
learning analytics
monitoring
personal data
reflection
self-regulated learning
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. Zimmerman B.J. Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview // Theory Into Practice. — 2002. — Vol. 41, № 2. — P. 64—70.
3. Siemens G., Long P. Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education // EDUCAUSE Review. — 2011. — Vol. 46, № 5. — P. 30—40.
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. Black P., Wiliam D. Assessment and Classroom Learning // Assessment in Education: Principles, Policy & Practice. — 1998. — Vol. 5, № 1. — P. 7—74.
6. 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, № 1. — Art. 39.
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. Slade S., Prinsloo P. Learning Analytics: Ethical Issues and Dilemmas // American Behavioral Scientist. — 2013. — Vol. 57, № 10. — P. 1510—1529.
9. Liang W., Yuksekgonul M., Mao Y., Wu E., Zou J. GPT Detectors Are Biased Against Non-Native English Writers // Patterns. — 2023. — Vol. 4, № 7. — Art. 100779.
10. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and Cheating: Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. — 2024. — Vol. 61, № 2. — P. 228—239.
