Sun'iy intellektga asoslangan adaptiv ta'lim boshqaruv tizimi: Smart-LMS platformasini arxitekturalash, loyihalash va joriy etish

Qabul qilingan: 2026-05-29

Nashr etilgan: 2026-09-16

Annotatsiya

Ushbu maqolada zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalari (AKT) va sun'iy intellekt (SI) asosida qurilgan adaptiv ta'lim boshqaruv tizimi — Smart-LMS platformasining to'liq arxitekturasi, funksional modullari va amaliy joriy etish natijalari taqdim etilgan. Tizim to'qqizta asosiy modulni o'z ichiga oladi: NLP (Natural Language Processing) asosidagi avtomatik baholash; adaptiv o'quv yo'llari va bilim grafini boshqarish; bashoratli tahliliy dashboardlar; gamifikatsiya (UniCoin tizimi); AI proktoring va accessibility; intellektual kontent boshqaruvi (Intelligent CMS); davomat va raqamli ishtirok monitoringi; ish beruvchilar bilan integratsiya va mobil portfolio generatori. Mikroservislar arxitekturasiga qurilgan platforma Python/FastAPI (backend), React.js (veb), Flutter (mobil) va Gemma 4 / Llama (AI dvigatel) texnologiyalariga tayanadi. Platformaning Raqamli texnologiyalar va Sunʼiy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot institutida muvaffaqiyatli sinovdan o‘tkazilganligi va uning o‘qituvchi yuklamasini 65% ga kamaytirib, o‘zlashtirish samaradorligini 9.4% ga oshirganligi tizimning yuqori konseptual barqarorligidan dalolat beradi. Mazkur institut infratuzilmasida olingan ijobiy empirik natijalar kelajakda ushbu platformani respublikaning ko‘p tarmoqli oliy ta’lim muassasalari miqyosida unifikatsiya qilish va keng joriy etish uchun fundamental asos bo‘lib xizmat qiladiDemo platforma boshqa yetakchi LMS tizimlaridan (Moodle, Canvas, Blackboard, Google Classroom) farqli ravishda O'zbekiston ta'lim kontekstiga moslashtirilgan o'zbek tili qo'llab-quvvatlash va mahalliy standartlarga integratsiya imkoniyatlari bilan ajralib turadi.

Adabiyotlar ro'yxati

  1. Dabbagh, N., & Kitsantas, A. (2012). Personal learning environments, social media, and self-regulated learning. Internet and Higher Education, 15(1), 3–8.

  2. Pew Research Center. (2022). Online Learning Engagement Report. Washington D.C.

  3. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 6-noyabrdagi PF-6079-son Farmoni «Raqamli O'zbekiston — 2030». Toshkent.

  4. Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. IJAIED, 26(2), 582–599.

  5. Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem. Educational Researcher, 13(6), 4–16.

  6. VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, ITS, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.

  7. Knewton. (2021). Adaptive Learning White Paper: Personalization at Scale. New York.

  8. Ramesh, A., et al. (2013). Automated essay scoring in presence of biased ratings. NAACL-HLT 2013, 290–300.

  9. Singhal, A., & Bhattacharyya, P. (2020). Short answer grading using BERT-based NLP models. EMNLP 2020 Workshop.

  10. Feng, Z., et al. (2020). CodeBERT: A pre-trained model for programming and natural languages. EMNLP Findings 2020.

  11. Jayaprakash, S. M., et al. (2014). Early alert of academically at-risk students. Journal of Learning Analytics, 1(1), 6–47.

  12. Okubo, F., et al. (2017). A neural network approach for students' performance prediction. LAK'17, 598–599.

  13. Hamari, J., et al. (2014). Does gamification work? 47th HICSS, 3025–3034.

  14. Deterding, S., et al. (2011). From game design elements to gamefulness. MindTrek'11, 9–15.

  15. Cohney, S., et al. (2021). Watching the watchers: Bias and vulnerability in remote proctoring software. arXiv:2109.06243.

  16. Hevner, A. R., et al. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75–105.

  17. Ismoilov, A., & Xasanov, B. (2023). O'zbekiston oliy ta'limida raqamlashtirish to'siqlari va yechimlar. O'zbek pedagogika jurnali, 4(2), 45–58.

  18. Rahimov, S. (2024). O'zbek tilidagi raqamli kontent va onlayn ta'lim: holat tahlili. Axborot texnologiyalari va ta'lim, 3(1), 12–24.

  19. Musaev, A., & Tursunov, F. (2023). UzBERT: O'zbek tili uchun transformer modeli. O'zbekiston Milliy universiteti ilmiy axborotnomasi, 2(4), 88–97.

  20. Ergashev, J., & Nazarov, D. (2024). Bashoratli tahlil yordamida talabalar akademik xavfini aniqlash. TATU ilmiy jurnali, 1(3), 67–79.

  21. Qodirov, N., & Xoliqov, M. (2023). Gamifikatsiyaning oliy ta'limda motivatsiyaga ta'siri: empirik tadqiqot. SamDU ilmiy to'plami, 5, 112–125.

  22. Karimov, R., & Yusupov, T. (2022). O'zbekistonda onlayn imtihon o'tkazish tajribasi: muammolar va yechimlar. Raqamli ta'lim, 2(1), 34–46.

Mualliflar haqida

Nafisa Tolibova
Raqamli texnologiyalar va Sunʼiy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti
Fozila Sulaymonova
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU
Gulnoz Haqberdiyeva

Litsenziya

Qanday iqtibos keltirish kerak

Sun’iy intellektga asoslangan adaptiv ta’lim boshqaruv tizimi: Smart-LMS platformasini arxitekturalash, loyihalash va joriy etish. (2026). MMIT Proceedings. https://doi.org/10.61587/

O'xshash maqolalar

Siz ham ushbu maqola uchun {$ advancedSearchLink} olishingiz mumkin.