OLIY TA’LIM MUASSASALARIDA TALABALARNING O‘ZLASHTIRISHINI MONITORING QILISHDA SUN’IY INTELLEKT TIZIMLARINING O‘RNI VA MATEMATIK MODELLARI
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21626918Abstract
Ushbu tadqiqot ishida oliy ta’lim muassasalarida (OTM) talabalarning akademik o‘zlashtirish
ko‘rsatkichlarini real vaqt rejimida monitoring qilish va semestr yakunidagi natijalarni oldindan bashorat qilishda
sun’iy intellekt (SI) tizimlarining o‘rni tahlil qilinadi. Tadqiqot obyekti sifatida OTMlardagi ta’lim jarayonini
boshqarish axborot tizimlaridan (LMS/HEMIS) olingan Big Data (katta hajmli ma’lumotlar) to‘plami olingan.
Talabalarning raqamli faolligi, davomati va joriy baholari asosida “akademik xavf ostidagi” (at-risk) talabalarni
erta aniqlash bo‘yicha logistik regressiya, Tasodifiy o‘rmon (Random Forest) va XGBoost algoritmlariga
asoslangan modellar qurildi. Eksperiment natijalari shuni ko‘rsatdiki, XGBoost modeli 91,4 % aniqlik (Accuracy)
bilan talabalarning akademik muvaffaqiyatsizligini semestrning dastlabki to‘rtinchi haftasidayoq bashorat qilish
imkonini beradi. Olingan natijalar asosida proaktiv pedagogik monitoring tizimini shakllantirish bo‘yicha ilmiy va
amaliy tavsiyalar ishlab chiqilgan
Keywords
Sun’iy intellekt, mashinali o‘qitish, ta’limiy ma’lumotlar tahlili (EDM), Random Forest, XGBoost, proaktiv monitoring, HEMIS, akademik xavf, raqamli izlarReferences
1. Baker R. S., Yacef K. The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions //
Journal of Educational Data Mining. – 2009. – Vol. 1, No. 1. – P. 3–17.
2. Romero C., Ventura S. Educational Data Mining: A Review of the State of the Art // IEEE Transactions
on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews). – 2010. – Vol. 40, No. 6. – P.
601–618. – DOI: 10.1109/TSMCC.2010.2053532.
3. Kotsiantis S. B. Use of Machine Learning Techniques for Educational Data Mining: A Review // Educational
Quarterly Reviews. – 2012. – Vol. 65, No. 1. – P. 13–25.
4. Hussain M., Zhu W., Zhang W., Abidi S. M. R. Student Engagement Predictions in an E-Learning System
Using Innovative Machine Learning Algorithms // Computers & Electrical Engineering. – 2019. – Vol. 74. –
P. 526–538. – DOI: 10.1016/j.compeleceng.2019.01.006.
5. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmoni. “O‘zbekiston Respublikasi oliy ta’lim tizimini
2030-yilgacha rivojlantirish konsepsiyasini tasdiqlash to‘g‘risida”: PF–5847-son, 2019-yil 8-oktabr //
Qonunchilik ma’lumotlari milliy bazasi. – Toshkent, 2019. – URL: https://lex.uz/docs/-4545884 (murojaat
qilingan sana: 26.07.2026).
6. Alimov R. H., Karimov S. S. Oliy ta’lim muassasalarini boshqarishda HEMIS axborot tizimining roli va
uning tahlili // O‘zbekistonda raqamli texnologiyalar jurnali. – 2023. – T. 3, №2. – B. 45–52.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
