TA’LIM SOHASIDA MASHINALI O’QITISHNING QO’LLANILISHI TA’LIM SAMARADORLIGINING OMILI

Аннотация

In the field of education, machine learning technologies are widely used to create educational programs tailored to the individual needs of students. These technologies help optimize the learning process by analyzing the abilities, interests, and knowledge levels of students. Online learning platforms use machine learning to recommend personalized learning materials to students and increase their success rate. In addition, machine learning technologies are important for expanding students' self-assessment capabilities, monitoring their learning process, and innovatively changing approaches to the learning process. These technologies create enormous opportunities for making the educational process more effective, individualizing the learning process of students, and increasing their success. Keywords: Machine learning, personalized learning, online learning platforms, educational effectiveness, artificial intelligence, data analytics, educational Выпуск журнала №-25 Часть–4_ Май –2025 198 MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT technologies, adaptive curricula, learning process, educational innovations, digital education Mashinali o‘qitish– bu sun’iy intellektning bir sohasi bo‘lib, u kompyuter tizimlarini tajribalardan o‘rganishga va ma’lumotlardan foydali bilimlarni olishga qaratilgan. Bugungi kunda mashinaviy o‘qitish ta'lim sohasida jadal rivojlanayotgan texnologiyalardan biri hisoblanadi. Ushbu texnologiyalar yordamida ta'lim jarayoni yanada individuallashtirilgan, interaktiv va samarali bo‘lishi mumkin. So‘nggi yillarda mashinaviy o‘qitish texnologiyalari ta'lim sohasida keng qo‘llanila boshlandi, bu esa o‘quv jarayonlarini yanada samarali qilish va o‘quvchilarning bilim olish tajribasini yaxshilashga yordam beradi. Ta'lim jarayonida mashinaviy o‘qitish texnologiyalarining qo‘llanilishi o‘quvchilarning individual ehtiyojlariga moslashtirilgan ta'lim dasturlarini ishlab chiqish, darsliklarni avtomatlashtirish va baholash jarayonlarini optimallashtirish imkoniyatlarini beradi[2]. Mashinaviy o‘qitish algoritmlari yordamida o‘quvchilarning o‘zlashtirish darajasi, qiziqishlari va bilim darajasi tahlil qilinib, ularga mos ta'lim strategiyalari ishlab chiqilishi mumkin. Ushbu texnologiyalar ta'lim jarayonining barcha bosqichlarida qo‘llanilib, o‘quvchilarning bilim olish jarayonida muvaffaqiyatga erishishiga xizmat qiladi. Materiallar va metodlar. Mazkur tadqiqotda mashinali o‘qitish texnologiyalarining ta'lim jarayonida qo‘llanilishi va ularning samaradorligi o‘rganildi. Ushbu maqsad uchun bir qator ta'lim platformalari va tizimlari tahlil qilindi, jumladan, Khan Academy, Coursera, Duolingo, EdX, va boshqa onlayn ta'lim resurslari. Ushbu platformalar mashinaviy o‘qitish algoritmlaridan qanday foydalanayotgani, ularning ta'lim jarayonidagi natijalari va imkoniyatlari o‘rganildi[1]. Mashinali o'qitish texnologiyalari o'quvchilarning ma'lumotlarini tahlil qilish orqali ularning individual ehtiyojlari va bilim darajasini aniqlashga yordam beradi. Masalan, onlayn ta'lim platformalari o'quvchilarning har bir misol yoki mashqni yechishga sarflagan vaqtini, yechishdagi xatolarini va muvaffaqiyat darajasini tahlil qilib, har bir o'quvchiga individual ta’lim rejalarini tavsiya qiladi. Выпуск журнала №-25 Часть–4_ Май –2025 199 MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT Khan Academy platformasi o'quvchilarning matematika bo'yicha bilim darajasini baholash uchun mashinaviy o'qitishdan foydalanadi. Ushbu platforma har bir o'quvchining misol yoki masalani yechishdagi qiyinchiliklarini aniqlab, ularga moslashtirilgan topshiriqlar va videodarsliklarni tavsiya etadi. Agar o'quvchi ma'lum bir mavzuni tushunmasa, tizim unga qo'shimcha darslarni va mashqlarni taklif qiladi, bu esa o'quvchining qiziqishini saqlab qolish va muvaffaqiyat darajasini oshirishga yordam beradi[4]. Matematika fanida mashinaviy o'qitish algoritmlari murakkab masalalar va tenglamalarni yechish jarayonida o'quvchilarga yaqindan ko’maklashadi. Ushbu texnologiyalar o'quvchilarga murakkab tenglamalar va hisoblashlarni yechishda o'z yordamchi vositalarini taklif qilib, ularga yangi usullarni o'rganishda yordam beradi. Photomath ilovasi mashinaviy o'qitishdan foydalanib, matematik masalalarni vizual ravishda tanib oladi va ularni yechish uchun qadam-baqadam yo'riqnomalar beradi. Ilova o'quvchilarga o'zlari qilgan xatolarni tushuntiradi va ularni to'g'rilashda yordam beradi, bu esa matematik tushunchalarni chuqurroq anglashga va o’rganishga imkon beradi. Informatika fanida mashinaviy o'qitish texnologiyalari koding va algoritmlarni o'rganishda keng qo'llaniladi. O'quvchilar kod yozish va algoritmlarni tuzishda mashinaviy o'qitish yordamida muammolarni hal qilishda qo'llaniladigan eng yaxshi usullarni o'rganishlari mumkin. CodeSignal kabi platformalar mashinaviy o'qitish algoritmlaridan foydalanib, o'quvchilarning dasturlash bo'yicha qobiliyatlarini baholaydi va ularga individual topshiriqlar beradi. O'quvchilarning dasturlashdagi kuchli va zaif tomonlarini aniqlab, tizim ularga