Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

maqsadi oliy ta’limda ingliz tili o‘qitish jarayonida AI va innovatsion yondashuvlardan foydalanishni o‘rganib, ularning ta’lim sifatiga qanday ta’sir o‘tkazishini aniqlashdir. Bu borada jahon tajribasini o‘rganish, mahalliy sharoitlarga moslashtirish va ta’lim jarayonini modernizatsiya qilish bo‘yicha tavsiyalar ishlab chiqish muhim ahamiyatga ega. Maqola ingliz tili o‘qituvchilari, pedagogika mutaxassislari va ta’lim sohasida faoliyat yurituvchi barcha shaxslar uchun foydali bo‘lishi mumkin. Ushbu tadqiqot natijalari oliy ta’lim muassasalarida ingliz tili o‘qitish jarayonini yanada samarali va zamonaviy qilishga yordam beradi. Asosiy qism. Sun’iy intellekt (AI) va innovatsion yondashuvlar oliy ta’limda ingliz tili o‘qitish jarayoniga katta ta’sir ko‘rsatmoqda. Bu texnologiyalar til o‘qitishni shaxsiylashtirish, interfaollikni oshirish va o‘quv materiallarini moslashtirish imkoniyatlarini yaratadi. Ushbu bo‘limda AI va innovatsion yondashuvlarning ingliz tili o‘qitishdagi rolini, ularning lingvistik va ijtimoiygumanitar jihatlarini batafsil tahlil qilamiz. AI Asosidagi Til O‘qitish Platformalari. AI texnologiyalari ingliz tili o‘qitishda turli platformalar va vositalardan foydalanish imkoniyatini beradi. Masalan, chatbotlar (ChatGPT, Replika) talabalarga ingliz tilida suhbatlashish va savol-javob qilish imkoniyatini beradi. Bu esa nutq ko‘nikmalarini oshirishga yordam beradi. Avtomatik nutq tahlili dasturlari (Grammarly, Otter.ai) esa talabalarning yozuvlaridagi grammatik xatolarni tuzatish va tilni mukammal ishlatishga yordam beradi. Virtual reallik muhitlari esa talabalarni ingliz tilida muloqot qilishga moslashgan muhitga olib kiradi, bu esa ularning nutq va tinglash ko‘nikmalarini rivojlantirishga yordam beradi. Lingvistik Jihatlar. AI texnologiyalari til o‘qitish jarayonida bir qator lingvistik jihatlarni hal qilishga yordam beradi. Birinchidan, AI talabalarning darajasi va qiziqishlariga mos mashqlar va vazifalarni tayyorlash imkoniyatini beradi. Bu esa ta’limni shaxsiylashtirish va har bir talabaning o‘z sur’atida o‘rganishini ta’minlaydi. Ikkinchidan, AI nutq ko‘nikmalarini rivojlantirishga yordam beradi. Masalan, chatbotlar orqali talabalar ingliz tilida suhbatlashish va nutq ko‘nikmalarini mustahkamlaydi. Uchinchidan, AI grammatik xatolarni real vaqtda tuzatish imkoniyatini beradi. Bu esa talabalarning tilni to‘g‘ri ishlatishini ta’minlaydi. To‘rtinchidan, AI talabalarni yangi so‘zlar va terminlar bilan tanishtiradi, bu esa ularning leksik boyligini oshirishga yordam beradi. Ijtimoiy-Gumanitar masalalar. AI va innovatsion yondashuvlar ta’lim jarayoniga katta ta’sir ko‘rsatgan bo‘lsa-da, ular bilan bog‘liq bir qator ijtimoiygumanitar masalalar ham yuzaga kelmoqda. Birinchidan, AI texnologiyalari ta’limda tenglikni ta’minlash masalasini ko‘tarmoqda. Har bir talaba AI vositalaridan foydalanish imkoniyatiga ega bo‘lishi kerak. Ikkinchidan, AI turli madaniyatlarni hisobga olishi kerak. Bu esa talabalarni turli madaniyatlarni hurmat qilishga o‘rgatishni ta’minlaydi. Uchinchidan, AI texnologiyalari ma’lumotlar xavfsizligini ta’minlash zarurligini ko‘tarmoqda. Talabalar va o‘qituvchilar ma’lumotlarini himoya qilish uchun samarali choralar ko‘rish kerak. To‘rtinchidan, 99

AI o‘qituvchilarning rol va vazifalarini o‘zgartirmoqda. O‘qituvchilar endi faqat bilim beruvchi emas, balki AI texnologiyalarini qo‘llash bo‘yicha ham ko‘rsatma beruvchi bo‘lishi kerak. Oliy ta’limdagi amaliy tatbiqlar. AI va innovatsion yondashuvlar oliy ta’limda ingliz tili o‘qitish jarayoniga katta ta’sir ko‘rsatmoqda. Birinchidan, AI vositalari ingliz tili darslarida keng qo‘llanilmoqda. Masalan, chatbotlar orqali talabalar ingliz tilida suhbatlashish va nutq ko‘nikmalarini oshirish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Ikkinchidan, AI o‘qituvchilarning rol va vazifalarini o‘zgartirmoqda. O‘qituvchilar endi faqat bilim beruvchi emas, balki AI texnologiyalarini qo‘llash bo‘yicha ham ko‘rsatma beruvchi bo‘lishi kerak. Uchinchidan, AI talabalarning qobiliyatlarini baholash usullarini o‘zgartirmoqda. Masalan, AI talabalarning yozuvlarini avtomatik baholash va ularning natijalarini tahlil qilish imkoniyatini beradi. To‘rtinchidan, AI ta’lim jarayonini monitoring qilish imkoniyatini beradi. Bu esa o‘qituvchilarga talabalarning rivojlanishini kuzatish va ularga yordam berish imkoniyatini beradi. Xulosa. AI va innovatsion yondashuvlar oliy ta’limda ingliz tili o‘qitish jarayoniga katta ta’sir ko‘rsatmoqda. Bu texnologiyalar til o‘qitishni shaxsiylashtirish, interfaollikni oshirish va o‘quv materiallarini moslashtirish imkoniyatlarini yaratadi. Biroq, AI va innovatsion yondashuvlardan foydalanish jarayonida bir qator lingvistik va ijtimoiy-gumanitar masalalar ham yuzaga kelmoqda. Bu masalalarni hal qilish uchun samarali choralar ko‘rish zarur. Zamonaviy ta’lim tizimida sun’iy intellekt va innovatsion yondashuvlarning ahamiyati tobora ortib bormoqda. Oliy ta’lim muassasalarida ingliz tili o‘qitish jarayonida AI texnologiyalarini qo‘llash til o‘rganish samaradorligini sezilarli darajada oshirishi mumkin. Tadqiqotlar shuni ko‘rsatdiki, AI asosidagi yechimlar: Til o‘qitishni individualizatsiya qilish imkonini beradi • Talabalarning faolligini oshiradi • O‘qituvchilarga diagnostika va monitoring jarayonlarini soddalashtiradi • Ta’lim resurslarini demokratizatsiya qiladi Biroq, bu jarayon bir qator muammolarni ham keltirib chiqaradi: Texnologik infratuzilmaning etarli emasligi • Pedagog kadrlarning yangi usullarga tayyorgarliksizligi • Ma’lumotlar xavfsizligi bilan bog‘liq muammolar • Madaniy va lingvistik jihatlarni hisobga olish zarurati Oliy ta’lim muassasalarida ingliz tili o‘qitish jarayonida AI texnologiyalaridan samarali foydalanish uchun quyidagi choralar ko‘rilishi tavsiya etiladi: Infratuzilmani rivojlantirish: Har bir oliy o‘quv yurtida AI laboratoriyalarini tashkil etish, Zamonaviy kompyuter texnikasi bilan ta’minlash, Tezkor internet tarmog‘ini joriy etish. Kadrlar tayyorlash: 100

O‘qituvchilar uchun maxsus malaka oshirish kurslarini tashkil qilish Xalqaro tajribalarni o‘rganish uchun grant dasturlarini ishlab chiqish AI muhandislari va tilshunoslar o‘rtasida hamkorlikni yo‘lga qo‘yish Dasturiy ta’minotni ishlab chiqish: Mahalliy sharoitlarga moslashtirilgan AI platformalarini yaratish, O‘zbek tilini qo‘llab-quvvatlovchi dasturiy mahsulotlar ishlab chiqish, Ochiq manbali yechimlarni qo‘llash. Metodik yondashuvlar: AI vositalarini o‘quv dasturiga integratsiyalash tirish, Aralash ta’lim modellarini ishlab chiqish, Talabalarning raqamli savodxonligini oshirishga qaratilgan dasturlarni amalga oshirish. Nazorat va baholash: AI yordamida bilimlarni obyektiv baholash tizimini joriy etish, Pekspertiza guruhlarini tashkil etish, Natijalarni muntazam ravishda monitoring qilish. Ushbu tavsiyalarni amalga oshirish ingliz tili o‘qitish sifatini sezilarli darajada oshirishga, shu bilan birga milliy ta’lim tizimini zamonaviy talablarga moslashtirishga yordam beradi. Muhimi, texnologik innovatsiyalarni pedagogik an’analar bilan uyg‘unlashtirib, insoniy kapitalni rivojlantirishga qaratilgan yondashuvni saqlab qolishdir. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yhati: 1. Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence. UCL IOE Press. 2. Warschauer, M. (2020). Voice Assistants and Language Learning. Language Learning & Technology. 3. Abdullayev, R. (2023). Sun'iy intellekt va zamonaviy ta'lim. Toshkent: Fan nashriyoti. 4. UNESCO (2022). AI in Education: Guidance for Policy-makers. Paris: UNESCO Publishing. 5. Chen, L. (2021). Digital Transformation in Language Teaching. Springer. AI-BASED INTERPRETATION OF CULTURAL REALIA IN ENGLISH– UZBEK TRANSLATION: LINGUISTIC AND EDUCATIONAL IMPLICATIONS Akhmedova Mushtariy Farkhod kizi PhD researcher, Jizzakh State Pedagogical University mushtariy.axmedova@jdpu.uz Abstract. This article examines the interpretation of cultural realia in English–Uzbek translation within artificial intelligence (AI)–based translation systems. The study focuses on linguistic, pragmatic, and linguocultural challenges arising from automated translation and highlights the role of innovative, AI-assisted approaches in training future translators. Keywords: cultural realia, artificial intelligence, translation studies, linguoculturology, innovative education 101

Annotatsiya. Mazkur maqolada ingliz va o‘zbek tillaridagi madaniy realiyalarning sun’iy intellekt asosidagi tarjima tizimlarida interpretatsiya qilinishi tahlil qilinadi. Tadqiqotda lingvokulturologik birliklarning avtomatik tarjimada berilishidagi semantik va pragmatik muammolar yoritilib, tarjimon kadrlar tayyorlashda innovatsion yondashuvlarning ahamiyati asoslanadi. Kalit so‘zlar: madaniy realiyalar, sun’iy intellekt, tarjima, lingvokulturologiya, innovatsion ta’lim. Аннотация. В статье анализируется интерпретация культурных реалий английского и узбекского языков в системах перевода на основе искусственного интеллекта. Рассматриваются лингвокультурологические проблемы автоматического перевода и обосновывается значение инновационных подходов в подготовке переводческих кадров. Ключевые слова: культурные реалии, искусственный интеллект, перевод, лингвокультурология, инновационное обучение. Introduction. The rapid development of artificial intelligence (AI) technologies has significantly transformed translation, language education, and professional training. Neural network-based machine translation systems, including AI-assisted tools like Google Translate, DeepL, and specialized neural engines, are increasingly applied in academic, professional, and educational contexts. While these technologies demonstrate high efficiency in processing large volumes of text, they still face considerable challenges when handling culturally marked linguistic units, particularly cultural realia (Bowker & Buitrago Ciro, 2019). Cultural realia are words or expressions that encode the social, historical, or material culture of a particular society. They reflect a nation’s historical experience, traditions, values, and social norms. Translating them requires not only linguistic competence but also deep cultural awareness. In English–Uzbek translation, cultural distance and differences in worldview often complicate accurate interpretation. For instance, translating the English term Thanksgiving into Uzbek is not straightforward because there is no direct cultural equivalent in Uzbekistan. AI-based translations may render it literally as “Minnatdorchilik bayrami”, which conveys a general meaning but loses the historical and cultural specificity associated with the American holiday. The relevance of this study lies in the growing need to prepare linguistically and culturally competent translators who can use AI technologies effectively while critically evaluating their limitations. This article aims to: 1. Analyze how cultural realia are interpreted in AI-based translation systems. 2. Identify common errors and limitations in automated translation. 3. Discuss innovative approaches to translator training that integrate AI tools while emphasizing human critical evaluation. Theoretical Background: Cultural Realia and AI Translation In translation studies, cultural realia are defined as lexical units that denote objects, phenomena, or concepts specific to a particular culture and often lacking direct equivalents in another language (Newmark, 2019). Examples include: • Social institutions: Parliament, Guild, Oliy Majlis 102

• National traditions and festivals: Thanksgiving, Navruz • Cuisine: Pumpkin pie, palov • Clothing: Kimono, chopon • Historical or literary references: Sherlock Holmes, Alisher Navoiy From a linguoculturological perspective, cultural realia serve as carriers of cultural meaning and national identity (Baker, 2020). Their interpretation in translation requires contextual analysis, pragmatic awareness, and knowledge of both source and target cultures. Traditional translation strategies for realia include: 1. Transcription – reproducing the term in the target language (Navro‘z → Navruz). 2. Calque – literal translation (Guild → Güild or “Ustalar jamiyati”). 3. Descriptive translation – explaining the concept in the target language (Thanksgiving → Amerikadagi minnatdorchilik bayrami). 4. Cultural substitution – replacing with a culturally equivalent concept (Halloween → O‘zbekiston bolalar bayrami). 5. Adaptation – adjusting the term to the target culture while keeping the core meaning. AI-based translation systems rely on large parallel corpora and statistical or neural models. While they excel at high-frequency lexical and syntactic patterns, they often neutralize culturally marked expressions or select the most statistically probable equivalent, which may not preserve cultural meaning (O‘Neill, 2021). For example, in an AI translation of the sentence: “During Thanksgiving, families gather to share a meal.” the system may output: “Minnatdorchilik paytida oilalar ovqatni baham ko‘radi” While grammatically correct, this translation fails to convey the American historical and ritual context, which is crucial for a full understanding of the term. Similarly, Uzbek proverbs or culturally loaded idioms, such as “Oqni qoradan ajratolmas” (literally: “cannot distinguish white from black”), may be rendered by AI as “cannot distinguish black from white”, which is semantically understandable but loses pragmatic nuance and cultural connotation. Main part This research employs a qualitative comparative approach to analyze examples of cultural realia in English and Uzbek literary and socio-cultural texts translated using AI-based tools. Sources include literary works (Great Expectations, Mehrobdan Chayon), news articles, and online content. Procedure: 1. Select culturally marked lexical units in English and Uzbek texts. 2. Translate the source texts using AI tools (Google Translate, DeepL). 3. Evaluate the translations in terms of: o Semantic accuracy – preservation of lexical meaning. o Pragmatic adequacy – retention of contextual and functional meaning. o Cultural representation – preservation of cultural specificity. 103

4. Identify recurring patterns of distortion or loss of cultural meaning. 5. Discuss pedagogical implications for translator training. Analysis of AI-Based Interpretation of Cultural Realia 1. Literal Translation and Semantic Reduction AI translation systems frequently render realia literally, which can lead to semantic flattening. For instance: • English → Uzbek: Pumpkin pie is traditional at Thanksgiving → “Qovoq pirogi Minnatdorchilik bayramida an’anaviy hisoblanadi”. • English → Uzbek: Sherlock Holmes solved the mystery → “Sherlock Xolms sirni ochdi”. These translations are technically correct but fail to convey cultural connotations: the iconic status of Sherlock Holmes in British literary culture or the specific culinary symbolism of pumpkin pie. 2. Neutralization of Cultural Meaning Culturally loaded expressions are often neutralized by AI: • Uzbek → English: “Navro‘z bayramida xonadonlar birga ovqatlanadi” → “During the holiday, households eat together”. This translation removes the cultural marker “Nowruz”, reducing a nationally and historically significant celebration to a generic holiday. 3. Contextual Misalignment AI systems often fail when cultural realia rely on historical or institutional knowledge. Example: • English → Uzbek: “The Queen addressed the nation” → “Qirolichi mamlakatga murojaat qildi”. While grammatically correct, this translation omits the constitutional and symbolic context of the British monarchy, potentially misleading Uzbek readers. 4. Educational Utility Despite these limitations, AI technologies provide valuable pedagogical support. Students can: • Compare multiple AI-generated variants. • Detect errors in cultural interpretation. • Develop strategies for adaptation, substitution, or annotation. By analyzing AI output critically, learners enhance both technological competence and linguocultural awareness, bridging theory and practice. Implications for Translator Training and Education Integrating AI technologies into translator training requires a blended pedagogical approach: 1. Critical AI Literacy – teaching students to evaluate AI translations, detect errors, and understand statistical biases in neural models. 2. Contextual Analysis – encouraging research into cultural, historical, and pragmatic dimensions of realia. 3. Corpus-Based Learning – exposing students to large multilingual corpora to understand conventional translations. 104

4. Interactive AI Tools – enabling iterative translation, annotation, and peer review. While AI can accelerate routine tasks, human interpretative skills remain essential for preserving communicative intent and cultural meaning. Conclusion and Practical Recommendations AI-based translation systems hold significant potential for efficiency and exposure to multiple linguistic variants. However, they remain limited in accurately interpreting cultural realia due to: • Semantic reduction and literal translation. • Neutralization of culturally marked units. • Contextual misalignment and pragmatic loss. Recommendations for translation education: • Incorporate AI literacy in curricula. • Teach critical evaluation of automated translations. • Emphasize intercultural competence and contextual knowledge. • Use AI tools as supportive resources, not replacements for human judgment. Such approaches ensure the preparation of translators who can navigate both linguistic complexity and technological challenges, producing translations that respect the source culture while effectively communicating to the target audience. References: 1. Baker, M. (2020). In Other Words: A Coursebook on Translation (3rd ed.). Routledge. 2. Bowker, L., & Buitrago Ciro, J. (2019). Machine Translation and Global Research. Emerald Publishing. 3. Cronin, M. (2022). Translation and Technology. Routledge. 4. Newmark, P. (2019). A Textbook of Translation. Prentice Hall. 5. O‘Neill, E. M. (2021). Neural machine translation and cultural loss. Journal of Translation Studies, 14(2), 45–60. 6. Usmanova, D. S., & Karimova, M.M. (2022). Linguocultural challenges in Uzbek– English translation. Journal of Modern Philology, 6(1), 77–89. O‘QUVCHILARGA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINI O‘RGATISHDA RAQAMLI TA’LIM PLATFORMALARIDAN FOYDALANISH METODIKASI Axrorova Nilufar Imamnazarovna, SamDCHTI akademik litseyi bosh o‘qituvchisi axrorovanilufar0501@gmail.com Annotatsiya. Mazkur maqolada o‘quvchilarga sun’iy intellekt texnologiyalarini o‘rgatishda raqamli ta’lim platformalaridan foydalanishning pedagogik va metodik jihatlari tahlil qilingan. Sun’iy intellekt asoslarini o‘qitishda interaktiv platformalarning didaktik imkoniyatlari, o‘quvchilarning mustaqil ta’lim olish jarayonini tashkil etish masalalari hamda o‘qituvchining metodik faoliyati yoritilgan. Tadqiqot natijalari sun’iy intellektga asoslangan ta’lim platformalaridan foydalanish o‘quvchilarning bilim sifati va motivatsiyasini oshirishini ko‘rsatadi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, raqamli ta’lim platformalari, ta’lim metodikasi, o‘quvchi, innovatsion ta’lim, axborot texnologiyalari. 105

Аннотация. В данной статье анализируются педагогические и методические аспекты использования цифровых образовательных платформ при обучении учащихся технологиям искусственного интеллекта. Освещены дидактические возможности интерактивных платформ в обучении основам искусственного интеллекта, вопросы организации процесса самостоятельного обучения учащихся и методическая деятельность учителя. Результаты исследования показывают, что использование образовательных платформ на основе искусственного интеллекта повышает качество знаний и мотивацию учащихся. Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровые образовательные платформы, методика обучения, ученик, инновационное образование, информационные технологии. Annotation. This article analyzes the pedagogical and methodological aspects of using digital educational platforms in teaching artificial intelligence technologies to students. The didactic capabilities of interactive platforms, the organization of independent learning, and the methodological role of the teacher are discussed. The results show that AI-based educational platforms increase students’ motivation and learning outcomes. Keywords: artificial intelligence, digital learning platforms, teaching methodology, student, innovative education. Kirish. Bugungi globallashuv va raqamlashtirish sharoitida sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari jamiyat taraqqiyotining muhim omillaridan biriga aylanmoqda. Ta’lim tizimida sun’iy intellektni o‘rganish o‘quvchilarning zamonaviy bilim va ko‘nikmalarga ega bo‘lishini ta’minlaydi. Shu sababli o‘quvchilarga sun’iy intellekt texnologiyalarini o‘rgatuvchi ta’lim platformalaridan samarali foydalanish masalasi dolzarb ahamiyat kasb etmoqda. Asosiy qism Sun’iy intellektni o‘qitishning pedagogik ahamiyati Sun’iy intellekt texnologiyalarini o‘rganish o‘quvchilarda mantiqiy fikrlash, tahlil qilish, muammoni yechish va ijodkorlik kompetensiyalarini rivojlantiradi. SI asoslari orqali o‘quvchilar algoritmlar, ma’lumotlar bilan ishlash va avtomatlashtirilgan tizimlarning ishlash prinsiplari bilan tanishadilar. Bu esa ularning kelajak kasbiy faoliyatiga tayyorgarligini oshiradi. Ta’lim platformalarining imkoniyatlari Sun’iy intellektni o‘rgatuvchi platformalar o‘quv jarayonini individuallashtirish imkonini beradi. Bunday platformalarda: • nazariy bilimlar va amaliy mashg‘ulotlar uyg‘unlashadi; • o‘quvchilarning bilim darajasiga mos topshiriqlar taqdim etiladi; • mustaqil o‘rganish va o‘z-o‘zini nazorat qilish mexanizmlari mavjud bo‘ladi. Interaktiv topshiriqlar va real misollar orqali o‘quvchilarning mavzuga bo‘lgan qiziqishi oshadi hamda bilimlarni mustahkamlash imkoniyati yaratiladi. O‘qituvchining metodik faoliyati Sun’iy intellekt platformalaridan foydalanishda o‘qituvchi muhim metodik rolni bajaradi. O‘qituvchi: • o‘quvchilarni platforma bilan tanishtiradi; • mavzularni bosqichma-bosqich tushuntiradi; • amaliy topshiriqlarni bajarishda yo‘naltiruvchi sifatida ishtirok etadi. 106

Shuningdek, jamoaviy loyihalar va muammoli vazifalar orqali o‘quvchilarning hamkorlikda ishlash ko‘nikmalarini rivojlantirish mumkin. 1-jadval Sun’iy intellekt texnologiyalariga oid platformalar jadvali № Platforma nomi Yo‘nalishi Ta’lim darajasi Asosiy vazifasi 1 Google Teachable Mashinali Boshlang‘ich / Kodsiz AI modellarini yaratish (rasm, ovoz, Machine o‘rganish o‘rta harakat) 2 Machine Learning AI ta’lim Maktab Sun’iy intellekt asoslarini sodda loyihalar for Kids o‘quvchilari orqali o‘rgatish 3 Kaggle Learn Data Science, O‘rta / yuqori Ma’lumotlar tahlili va mashinali o‘rganishni ML bepul kurslar orqali o‘rganish 4 Google Colab Dasturlash, AI O‘rta / oliy Python orqali AI modellarini onlayn yaratish va sinash 5 Jupyter Notebook Data Science Oliy Mashinali o‘rganish va tahliliy hisoblashlarni bajarish 6 TensorFlow Mashinali Oliy / professional Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlar yaratish o‘rganish 7 PyTorch Deep Learning Oliy / professional Chuqur o‘rganish modellarini ishlab chiqish 8 OpenAI (ChatGPT) Generativ AI Barcha darajalar Matn, kod, tahlil va ta’limiy yordam 9 Microsoft Azure AI Bulutli AI Oliy / professional Katta hajmdagi AI loyihalarni amalga oshirish 10 IBM Watson Analitik AI Oliy / professional Ma’lumotlar tahlili va aqlli tizimlar 11 Canva AI Dizayn va Barcha darajalar AI yordamida taqdimot va vizual materiallar ta’lim yaratish 12 Khan Academy AI tutor Maktab / kollej Shaxsiylashtirilgan o‘quv jarayonini tashkil (Khanmigo) etish Natijalar va muhokama. Tajriba shuni ko‘rsatadiki, sun’iy intellektni o‘rgatuvchi platformalardan foydalanish o‘quvchilarning bilim sifati va darsga bo‘lgan motivatsiyasini sezilarli darajada oshiradi. O‘quvchilar nazariy bilimlarni amaliyot bilan bog‘lab o‘rganadi hamda mustaqil izlanishga intiladi. Xulosa. Xulosa qilib aytganda, o‘quvchilarga sun’iy intellekt texnologiyalarini o‘rgatishda zamonaviy ta’lim platformalaridan foydalanish ta’lim jarayonining samaradorligini oshiradi. Bunday yondashuv o‘quvchilarning raqamli kompetensiyalarini rivojlantirib, ularni kelajak kasblariga tayyorlashda muhim ahamiyat kasb etadi. Sun’iy intellekt asoslarini ta’lim jarayoniga joriy etish pedagogik innovatsiyalarning muhim yo‘nalishlaridan biri hisoblanadi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – Pearson, 2021. 2. UNESCO. Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. – Paris, 2019. 3. Salomov A., Qodirov B. Raqamli ta’lim texnologiyalari va ularning pedagogik imkoniyatlari // Ta’lim va innovatsiya, 2022. 4. Karimov A. Axborot texnologiyalarini ta’lim jarayoniga joriy etish metodikasi. – Toshkent, 2020. 107

RAQAMLI TA’LIM VA INNOVATSIYA: O‘QITISH JARAYONINING PSIXOLINGVISTIK VA SOTSIAL-PSIXOLOGIK ASPEKTLARI Azamat Rajabov Sharifovich, BuxIU dotsenti, psi.f.f.d, PhD Annotatsiya. Ushbu tezisda zamonaviy raqamli ta’lim muhitida kadrlar tayyorlashning dolzarb masalalari ko‘rib chiqilgan. Xususan, sun’iy intellekt va innovatsion texnologiyalarning ta’lim jarayoniga integratsiyalashuvi natijasida yuzaga kelayotgan psixolingvistik o‘zgarishlar (tilni o‘zlashtirish, matnni anglash) va sotsial-psixologik omillar (muloqot defitsiti, raqamli sotsializatsiya) tahlil qilingan. Tadqiqot natijasida pedagogik jarayon samaradorligini oshirish bo‘yicha ilmiy-amaliy tavsiyalar ishlab chiqilgan. Kalit so‘zlar: Raqamli ta’lim, sun’iy intellekt (SI), psixolingvistika, sotsial psixologiya, kognitiv yuklama, raqamli sotsializatsiya. Аннотация. В данном тезисе рассмотрены актуальные вопросы подготовки кадров в современной цифровой образовательной среде. В частности, проанализированы психолингвистические изменения (освоение языка, понимание текста) и социальнопсихологические факторы (дефицит общения, цифровая социализация), возникающие в результате интеграции искусственного интеллекта и инновационных технологий в образовательный процесс. В результате исследования разработаны научно-практические рекомендации по повышению эффективности педагогического процесса. Ключевые слова: Цифровое образование, искусственный интеллект (ИИ), психолингвистика, социальная психология, когнитивная нагрузка, цифровая социализация. Abstract. This thesis examines current issues in personnel training within the modern digital educational environment. In particular, psycholinguistic changes (language acquisition, text comprehension) and socio-psychological factors (communication deficit, digital socialization) arising from the integration of artificial intelligence and innovative technologies into the educational process are analyzed. As a result of the research, scientific and practical recommendations have been developed to increase the efficiency of the pedagogical process. Keywords: Digital education, artificial intelligence (AI), psycholinguistics, social psychology, cognitive load, digital socialization. Kirish. XXI asrning uchinchi o‘n yilligida ta’lim tizimi misli ko‘rilmagan transformatsiyani boshdan kechirmoqda. “Sanoat 4.0” inqilobi va Sun’iy Intellekt (SI) texnologiyalarining jadal rivojlanishi nafaqat ishlab chiqarishni, balki inson kapitalini shakllantirish usullarini ham tubdan o‘zgartirdi. Bugungi kunda an’anaviy “ustoz-shogird” tizimi o‘rnini “inson-texnologiya-inson” yoki hatto “inson-sun’iy intellect” modellari egallamoqda. Biroq, texnologik innovatsiyalarni joriy etishda ko‘pincha texnik va dasturiy ta’minotga e’tibor qaratilib, jarayonning inson omili — ta’lim oluvchining ruhiy holati, lingvistik tafakkuri va ijtimoiy moslashuvi e’tibordan chetda qolmoqda. Raqamli muhitda axborotni qabul qilish va qayta ishlashning psixolingvistik mexanizmlari o‘zgaryapti. Shu bilan birga, jonli muloqotning kamayishi talabalar va bo‘lajak kadrlarning sotsial-psixologik portretiga jiddiy ta’sir ko‘rsatmoqda. Ushbu tezisning maqsadi — raqamli ta’limning aynan shu "ko‘rinmas" psixologik va lingvistik qirralarini yoritish hamda muammolarni bartaraf etish yo‘llarini taklif qilishdir. Zamonaviy raqamli ta’lim muhiti axborotni uzatish va qabul qilish tizimini tubdan o‘zgartirib, o‘quvchi psixofiziologiyasiga murakkab ta’sir ko‘rsatmoqda. Bu jarayonning eng ko‘zga ko‘ringan jihati “klip tafakkur” fenomenidir. 108

An’anaviy chiziqli mutolaadan farqli ravishda, ekran orqali o‘qish "skanerlash" xarakteriga ega bo‘lib, bu chuqur tahlil va murakkab sintaktik tuzilmalarni idrok etish qobiliyatining pasayishiga olib kelmoqda. Shu bilan birga, sun’iy intellekt bilan muloqot qilish uchun zarur bo‘lgan “Prompt Engineering” ko‘nikmasi tabiiy til va algoritmik mantiq o‘rtasida gibrid muloqot shaklini vujudga keltirmoqda. Bu esa nutqiy faoliyatning soddalashishi yoki haddan tashqari texnikalashuviga sabab bo‘lishi mumkin. Raqamli muhitdagi kognitiv yuklama masalasi ham dolzarb bo‘lib, multimedia vositalarining bir vaqtda qo‘llanilishi miyaning axborotni qayta ishlash va xotirada saqlash jarayonlarini sekinlashtirishi ilmiy jihatdan kuzatilmoqda. Ta’limning ijtimoiy-psixologik qatlamida esa yanada murakkab o‘zgarishlar mavjud: “jonli” muloqotning kamayishi “raqamli autizm” va empatiyaning susayishiga, virtual va real “Men” o‘rtasidagi tafovut esa shaxsda kognitiv dissonansga olib kelmoqda. Shuningdek, tashqi nazoratning yo‘qligi talabalardan yuksak darajadagi o‘z-o‘zini boshqarishni talab qiladi, bu esa aksariyat hollarda prokrastinatsiya va akademik stressning ortishi bilan yakunlanadi. Mazkur muammolarni bartaraf etish uchun ta’limni texnologiyadan xoli qilish emas, balki texnologiyani insoniylashtirish zarur. Bu borada ikki asosiy innovatsion yo‘nalish muhim ahamiyatga ega: Adaptiv tizimlar. Sun’iy intellekt yordamida o‘quvchining ruhiy holati va o‘zlashtirish sur’atiga moslashuvchi, zerikish yoki tushkunlikni aniqlaydigan individual ta’lim trayektoriyalarini yaratish. Geymifikatsiya. O‘yin elementlari orqali ijtimoiy raqobat va jamoaviy hamkorlikni virtual muhitda qayta tiklash, bu esa motivatsiyani oshirish barobarida talabalar o‘rtasidagi ijtimoiy aloqalarni mustahkamlaydi. Raqamli transformatsiya davrida muvaffaqiyatli ta’lim modelini yaratish uchun texnik imkoniyatlar bilan birga o‘quvchining psixolingvistik ehtiyojlarini ham muvozanatda saqlash talab etiladi. Raqamli transformatsiya va sun’iy intellektning ta’lim tizimiga integratsiyalashuvi shunchaki texnik yangilanish emas, balki ortga qaytmas fundamental jarayondir. O‘tkazilgan tahlillar shuni tasdiqlaydiki, o‘qitish samaradorligi faqat texnologik imkoniyatlarning kengligi bilan emas, balki ushbu innovatsiyalarning inson psixologiyasi va lingvistik tabiatiga qanchalik uyg‘unlashgani bilan belgilanadi. Bugungi kunda raqamli muhit insonning matnni qabul qilish va axborotni tahlil qilish strategiyalarini tubdan o‘zgartirib bo‘ldi. Bu jarayonda ijtimoiypsixologik yakkalanish raqamli ta’limning eng asosiy xavfi sifatida namoyon bo‘lmoqda. Texnologiyalar rivojlangani sari, insoniy muloqotning tanqisligi va “ekran ortidagi yolg‘izlik” ta’lim sifatiga salbiy ta’sir ko‘rsatuvchi asosiy omillarga aylanmoqda. Shu sababli, kelajak kadrlarini tayyorlashda faqatgina texnik ko‘nikmalarga e’tibor qaratish yetarli emas. Kelajak ta’lim strategiyasining markazida psixologik barqarorlik, yuqori darajadagi kommunikativ ko‘nikmalar va raqamli axborot 109

oqimida o‘zligini yo‘qotmaslik qobiliyati turishi shart. Zero, eng mukammal algoritm ham ta’limning asosiy mazmuni bo‘lgan jonli ijtimoiy munosabatlar va emotsional intellekt o‘rnini bosa olmaydi. Innovatsiyalarning haqiqiy kuchi ularning inson salohiyatini cheklashda emas, balki uni yangi bosqichga olib chiqishda namoyon bo‘lishi lozim. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati 1. Akramova G.N. Raqamli ta’lim muhitida psixolingvistik muammolar: Monografiya. – T.: Fan va texnologiya, 2022. – 140 b. 2. Ismoilov A.A. Sun’iy intellekt va ta’lim transformatsiyasi. // O‘zbekistonda oliy ta’lim jurnali. – 2023. – № 4. – B. 12-18. 3. Vygotskiy L.S. Tafakkur va nutq. (Tarjima). – T.: Akademnashr, 2018. – 320 b. 4. Prensky M. Digital Natives, Digital Immigrants. // On the Horizon. – 2001. – Vol. 9. – № 5. – P. 1-6. 5. Castells M. Axborot davri: iqtisodiyot, jamiyat va madaniyat. (O‘quv qo‘llanma). – T.: Yangi asr avlodi, 2019. – 250 b. SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA TA’LIM JARAYONINI TASHKIL ETISHNING INNOVATSION YONDASHUVLARI: LINGVISTIK VA IJTIMOIY-GUMANITAR ASPEKTLAR Azimov Sarvarbek Ravshanbek o‘g‘li, assitent, TATU, princeasia013@gmail.com Annotatsiya. Maqolada sun’iy intellekt asosida ta’lim jarayonini tashkil etishning innovatsion yondashuvlari, lingvistik va ijtimoiy-gumanitar aspektlari ko‘rib chiqiladi. Innovatsion modellar samaradorligi tahlil etiladi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, ta’lim texnologiyalari, innovatsion yondashuv, lingvistik tahlil, adaptiv ta’lim, raqamli ta’lim. Аннотация. В статье рассматриваются инновационные подходы к организации учебного процесса на основе искусственного интеллекта, лингвистические и социальногуманитарные аспекты. Анализируется эффективность инновационных моделей. Ключевые слова: искусственный интеллект, образовательные технологии, инновационный подход, лингвистический анализ, адаптивное обучение, цифровое образование. Abstract. The article examines innovative approaches to organizing the educational process based on artificial intelligence, linguistic and socio-humanitarian aspects. The effectiveness of innovative models is analyzed. Key words: artificial intelligence, educational technologies, innovative approach, linguistic analysis, adaptive learning, digital education. Kirish. Zamonaviy jamiyatning raqamlashuvi ta’lim tizimiga ham katta ta’sir ko‘rsatmoqda. Bugungi kunda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari insoniyat hayotining barcha sohalariga, jumladan ta’lim sohasiga ham tobora chuqur kirib bormoqda. Ta’limdagi raqamli inqilob nafaqat darsliklar va o‘quv qurollarini, balki ta’lim jarayonining o‘zini, o‘qituvchi va o‘quvchi o‘rtasidagi o‘zaro munosabatlarni ham tubdan o‘zgartirib yubormoqda. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktyabrdagi PF-6079son Farmonida tasdiqlangan “Raqamli O‘zbekiston-2030” strategiyasi 110

mamlakatimizda raqamli texnologiyalarni rivojlantirishning asosiy yo‘nalishlarini belgilab berdi. Mazkur strategiyada ta’lim sohasini raqamlashtirish, elektron ta’lim resurslarini joriy etish va IT mutaxassislarini tayyorlash alohida ustuvor vazifa sifatida ko‘rsatilgan [1]. Shuningdek, 2024-yil 14-oktyabrdagi PQ-358-son Qaror bilan tasdiqlangan Sun’iy intellekt texnologiyalarini rivojlantirish strategiyasi esa SI ni iqtisodiyot va ijtimoiy hayotning barcha tarmoqlariga, shu jumladan ta’limga joriy etishning aniq mexanizmlarini belgilaydi [2]. Mazkur strategik hujjatlar ta’lim sohasida SI dan foydalanishni davlat siyosatining ustuvor yo‘nalishlaridan biriga aylantirdi. Biroq SI ni ta’lim jarayoniga tatbiq etish ko‘p qirrali murakkab muammoni o‘z ichiga oladi. Bu muammo faqat texnik jihatdan emas, balki lingvistik, pedagogik va ijtimoiygumanitar nuqtai nazardan ham chuqur tahlilni talab qiladi. Ayniqsa, o‘zbek tilida ta’lim beruvchi muassasalar uchun SI vositalarini lingvistik jihatdan moslashtirish dolzarb masalaga aylanmoqda. Ushbu ishning maqsadi: ta’lim tizimida sun’iy intellektdan foydalanishning innovatsion yondashuvlarini tahlil qilish, lingvistik va ijtimoiy-gumanitar muammolarni aniqlash, hamda O‘zbekiston ta’lim tizimi uchun amaliy tavsiyalar ishlab chiqish. Maqolaning vazifalari quyidagilardan iborat: (1) ta’limda SI qo‘llashning asosiy yo‘nalishlari va modellarini tasniflashtirish; (2) adaptiv o‘quv tizimlarining pedagogik samaradorligini tahlil qilish; (3) o‘zbek tilida SI asosida ta’lim berishning lingvistik muammolarini aniqlash; (4) ta’limda SI joriy etishning ijtimoiy va gumanitar oqibatlarini baholash; (5) O‘zbekiston oliy ta’lim muassasalari uchun amaliy tavsiyalar ishlab chiqish. Asosiy qism 1. Ta’limda sun’iy intellektning asosiy yo‘nalishlari va modellari. Ta’limda sun’iy intellektdan foydalanish juda keng qamrovli sohani o‘z ichiga oladi. Ilmiy adabiyotlar tahlili asosida quyidagi asosiy yo‘nalishlarni ajratib ko‘rsatish mumkin [3]: Birinchi yo‘nalish ‒ adaptiv o‘quv tizimlari (Adaptive Learning Systems, ALS). Bu tizimlar har bir o‘quvchining individual xususiyatlarini: bilim darajasi, o‘rganish sur’ati, qiziqishlari va o‘rganish uslubini real vaqt rejimida tahlil qilib, shaxsiylashtirilgan ta’lim yo‘lini shakllantiradi. Khan Academy, Duolingo, Coursera kabi mashhur platformalar aynan shu tamoyil asosida ishlaydi. Ilmiy tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, adaptiv tizimlar qo‘llanilganda o‘quvchilarning o‘zlashtirish ko‘rsatkichlari an’anaviy ta’lim bilan taqqoslaganda 20–30 %ga oshadi [4]. Ikkinchi yo‘nalish ‒ tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing, NLP) asosidagi o‘quv vositalari. Bu texnologiyalar matnni avtomatik tahlil qilish, tarjima qilish, xulosa chiqarish, shuningdek o‘quvchilarning yozma va og‘zaki nutqini baholash imkonini beradi. ChatGPT, Grammarly, Turnitin kabi vositalar ta’lim sohasida keng qo‘llanilmoqda. Uchinchi yo‘nalish ‒ intellektual o‘quv tizimlari (Intelligent Tutoring Systems, ITS). Bu tizimlar insoniy o‘qituvchining funksiyasini qisman bajaradi: 111

tushuntirishlar beradi, savollar qo‘yadi, xatolarni aniqlaydi va tuzatadi. Carnegie Learning, ALEKS kabi platformalar maktab va oliy ta’limda muvaffaqiyatli qo‘llanilmoqda. To‘rtinchi yo‘nalish ‒ masofaviy ta’limni qo‘llab-quvvatlovchi AI tizimlari. Zoom, Microsoft Teams, Google Meet kabi masofaviy ta’lim platformalari SI ni integratsiyalash orqali: avtomatik transkriptsiya, real vaqtda tarjima, darsda ishtirok darajasini tahlil qilish, diqqatni nazorat qilish kabi funksiyalarni bajarmoqda. Beshinchi yo‘nalish ‒ avtomatik baholash va fikr-mulohaza tizimlari. SI yordamida test va imtihon natijalarini avtomatik tekshirish, shu jumladan ochiq savollarga yozilgan javoblarni ham baholash mumkin bo‘ldi. Bu o‘qituvchilarning vaqt sarfini sezilarli kamaytiradi va baholashda subyektivlikni kamaytiradi. 2. Adaptiv o‘quv tizimlarining pedagogik samaradorligi. Adaptiv o‘quv tizimlarining pedagogik samaradorligini baholash uchun so‘nggi yillarda ko‘plab meta-tahlillar o‘tkazildi. Zawacki-Richter va boshqalar (2021) tomonidan 146 ta ilmiy maqola asosida o‘tkazilgan meta-tahlil shuni ko‘rsatdiki, SI asosidagi ta’lim tizimlari an’anaviy ta’lim shakllariga nisbatan quyidagi ustunliklarga ega [5]: Shaxsiylashtirilgan ta’lim yo‘li. An’anaviy sinfda o‘qituvchi bir vaqtda 20– 30 nafar o‘quvchi bilan ishlaydi va har birining ehtiyojini alohida hisobga ola olmaydi. SI tizimi esa har bir o‘quvchining javoblarini real vaqtda tahlil qilib, darhol unga moslasha oladi. Bu ayniqsa bir sinfda turli bilim darajasidagi o‘quvchilar bo‘lganda muhimdir. Doimiy monitoring va fikr-mulohaza. An’anaviy ta’limda o‘quvchi o‘zining xato va kamchiliklarini faqat test yoki imtihon natijalarida bilib oladi. SI tizimlari esa har bir topshiriq, har bir savol bo‘yicha darhol fikr-mulohaza beradi. Bu o‘quvchiga xatolarini tezroq tuzatish imkonini beradi. Vaqt va makondan qat’i nazar o‘rganish. Adaptiv tizimlar 24/7 rejimida ishlaydi. O‘quvchi qulay vaqtda, o‘ziga qulay joyda o‘rganishi mumkin. Bu ayniqsa ish bilan band bo‘lgan kattalar uchun, yoki chegara hududlarda yashovchi talabalar uchun muhimdir. Biroq adaptiv o‘quv tizimlarining ham ayrim cheklovlari mavjud. Birinchidan, bu tizimlar asosan bilim va ko‘nikmalarni o‘lchashga mo‘ljallangan bo‘lib, ijodkorlik, tanqidiy fikrlash va muloqot ko‘nikmalarini rivojlantirish uchun yetarli emas. Ikkinchidan, o‘quvchilarning o‘z-o‘zini boshqarish (self-regulation) ko‘nikmasi past bo‘lsa, ular adaptiv tizimlardan to‘liq foydalana olmaydi. Uchinchidan, ba’zi o‘quvchilar va o‘qituvchilar uchun texnologik to‘siqlar (digital divide) hali ham muammo bo‘lib qolmoqda. 3. O‘zbek tilida SI asosida ta’lim berishning lingvistik muammolari. Sun’iy intellekt texnologiyalarini o‘zbek tilidagi ta’lim jarayoniga joriy etishda lingvistik jihatdan bir qator muhim muammolar yuzaga keladi. Ushbu muammolarni tushunish uchun avvalo o‘zbek tilining tipologik xususiyatlarini ko‘rib chiqish zarur. 112

O‘zbek tili turkiy tillar oilasiga mansub bo‘lib, agglyutinativ (qo‘shimchali) tillar turkumiga kiradi. Bu degani, so‘zning grammatik ma’nolari asosan so‘z negiziga qo‘shimchalar qo‘shish orqali ifodalanadi. Masalan, “o‘qituvchi” so‘zidan “o‘qituvchilarimiznikidan” shakli hosil bo‘ladi — bu bitta so‘zda bir necha grammatik kategoriyani ifodalovchi 5 ta morfema bor. Bunday murakkab morfologik tuzilish NLP tizimlariga jiddiy qiyinchiliklar tug‘diradi [6]. Bunga qo‘shimcha, o‘zbek tilida imlo muammolari ham mavjud. Hozirda O‘zbekistonda ikkita yozuv tizimi parallel ravishda qo‘llanilmoqda: lotin alifbosi (rasmiy), kirill alifbosi (keng tarqalgan). NLP modeli bu ikki yozuvning barchasini qayta ishlay olishi kerak, bu esa tizimning murakkabligini oshiradi. O‘zbek tilidagi mavjud NLP resurslarining cheklanganligi ham jiddiy muammodir. Ingliz tili uchun milliardlab so‘zdan iborat annotatsiyalangan korpuslar, WordNet, FrameNet kabi leksik ma’lumotlar bazalari mavjud. O‘zbek tili uchun esa bunday resurslar hali to‘liq shakllanmagan. So‘nggi yillarda O‘zbekistonda UzBERT, UzT5 kabi dastlabki til modellari yaratildi, ammo ular hali ingliz yoki rus tilidagi modellar darajasiga yeta olmagan [7]. Yana bir muhim lingvistik muammo ‒ bu kodni almashtirish (codeswitching) hodisasi. O‘zbekistonda, ayniqsa shahar aholisi orasida, o‘zbek va rus tillarini aralashtirib gaplashish keng tarqalgan. Ta’lim muhitida ham bu hodisa teztez kuzatiladi. SI tizimlari ko‘pincha bunday aralash til foydalanishini to‘g‘ri qayta ishlay olmaydi. Dialektal farqlar ham hisobga olinishi kerak. O‘zbek tilining Toshkent, Samarqand, Farg‘ona, Xorazm kabi hududiy shevalar va lahjalar mavjud bo‘lib, ular leksik, fonetik va ba’zan grammatik jihatdan sezilarli farq qiladi. Foydalanuvchi amalda shevada gaplashsa yoki yozsa, standart o‘zbek tiliga mo‘ljallangan NLP modeli xatolar qilishi mumkin. 4. Ta’limda SI joriy etishning ijtimoiy va gumanitar aspektlari. Sun’iy intellektning ta’lim tizimiga kirib kelishi faqat texnik yoki pedagogik muammo emas ‒ bu ijtimoiy-gumanitar, falsafiy va etik muammolarni ham ko‘ndalang qo‘yadi. Ushbu masalalarni chuqur o‘rganmasdan turib, SI ni ta’limga muvaffaqiyatli joriy etish mumkin emas. O‘qituvchi rolining o‘zgarishi. SI texnologiyalari taraqqiy etishi bilan, ayrim mutaxassislar o‘qituvchilar kasbi yo‘qolib ketishi mumkin, degan xavotirni bildirmoqda. Biroq tadqiqotlar boshqacha xulosaga kelmoqda: SI o‘qituvchining o‘rnini bosmaydi, balki uning rolini o‘zgartiradi. O‘qituvchi faktik bilimlarni uzatuvchidan ko‘ra, o‘quvchini yo‘naltiruvchi, ilhomlantiruvchi va tanqidiy fikrlashni rivojlantiruvchi murabbiyga aylanadi. Bu o‘qituvchilik kasbiga yangi talablar qo‘yadi: o‘qituvchi endi AI savodxonligi, raqamli pedagogika va ma’lumotlar tahlili bo‘yicha ham bilimga ega bo‘lishi zarur [8]. Raqamli tengsizlik muammosi. SI asosidagi ta’lim vositalaridan foydalanish uchun tezkor internetga ulanish imkoniyati, zamonaviy qurilmalar va texnik bilimlar zarur. Dunyoda va O‘zbekistonda ham shahar va qishloq aholisi o‘rtasida raqamli tengsizlik hali ham katta. Agar bu muammo hal etilmasa, SI ni ta’limga 113

joriy etish haqiqiy bilim tengsizligiga olib kelishi mumkin: moddiy imkoniyati kengroq va texnologiyalarga moslashuvchan bo‘lgan o‘quvchilar yanada oldinga o‘tib ketadi, qolganlari esa ortda qoladi. Maxfiylik va ma’lumotlar xavfsizligi. Adaptiv o‘quv tizimlari o‘quvchilar haqida juda ko‘p ma’lumot to‘playdi: o‘rganish uslubi, xatolari, diqqatni qaratish vaqti, hattoki emotsional holati ham. Bu ma’lumotlarning kim tomonidan, qanday maqsadlarda ishlatilishi va qanday himoyalanishi jiddiy etik muammodir. Ta’lim ma’lumotlarini yo‘qotish yoki noto‘g‘ri foydalanish o‘quvchilarga katta zarar yetkazishi mumkin. Akademik halollik muammosi. ChatGPT va boshqa generativ AI vositalari ta’limda keng tarqalishi bilan birga, o‘quvchilarning uy vazifalarini va hatto kurs ishlarini AI yordamida yozdirish hollari ko‘payib ketdi. Bu holat akademik halollik masalasini keskin dolzarblashtirib yubordi. Ta’lim muassasalari bu muammoga turli javob berishmoqda: ba’zilari AI dan foydalanishni to‘liq taqiqlayapti, ba’zilari esa AI dan mas’uliyatli foydalanishni o‘rgatayapti. Ikkinchi yondashuv ko‘proq istiqbolli ko‘rinadi. Insoniy muloqot va emotsional rivojlanish. Ta’lim faqat bilim uzatish emas — u bir vaqtning o‘zida ijtimoiylashuv jarayoni. O‘quvchi maktab va universitetda nafaqat fanlarni o‘rganadi, balki jamiyatda yashashni, muloqot qilishni, hamkorlik va raqobatni o‘rganadi. SI tizimlari bu ijtimoiy va emotsional rivojlanish funksiyasini bajara olmaydi. Shuning uchun SI vositalarini keng joriy etish bilan birga, inson o‘qituvchilariga va sinf jamoasiga bo‘lgan ehtiyojni saqlab qolish muhim. Xulosa va amaliy tavsiyalar. Yuqoridagilardan quyidagi xulosalar va amaliy tavsiyalar kelib chiqadi. Birinchi xulosa: Sun’iy intellekt ta’lim tizimini tubdan yangilash salohiyatiga ega. Adaptiv o‘quv tizimlari, NLP asosidagi vositalar va intellektual o‘quv tizimlari o‘rganish samaradorligini sezilarli oshirishi isbotlangan. Biroq bu texnologiyalar insoniy o‘qituvchini almashtira olmaydi va almashtirmasligi ham kerak. Ikkinchi xulosa: O‘zbek tilidagi ta’lim uchun SI vositalarini moslashtirish strategik vazifadir. O‘zbek tilining agglyutinativ tabiati, ko‘p yozuv tizimi va dialektal xilma-xillik tufayli standart NLP modellari etarli samaradorlik ko‘rsatmaydi. Maxsus o‘zbek tili korpuslari va modellarini rivojlantirish davlat va akademik tashkilotlarning birgalikdagi sa’y-harakatlarini talab qiladi. Uchinchi xulosa: Ta’limda SI joriy etish ijtimoiy jihatdan tahlil qilingan bo‘lishi kerak. Raqamli tengsizlik, maxfiylik, akademik halollik va emotsional rivojlanish kabi masalalar texnik muammolar bilan bir qatorda ko‘rib chiqilmasa, ta’limda SI ga investitsiya qilish jamiyatda mavjud tengsizliklarni yanada kuchaytirishi mumkin. Amaliy tavsiya 1: O‘zbekiston oliy ta’lim muassasalari uchun SI vositalarini joriy etishning ko‘p bosqichli yo‘l xaritasini ishlab chiqish tavsiya etiladi. Bu yo‘l xarita: IT infratuzilmani tayyorlash, o‘qituvchilarni qayta tayyorlash, o‘zbek 114

tilidagi o‘quv resurslarini raqamlashtirish va tajriba natijalarini monitoring qilish bosqichlarini o‘z ichiga olishi kerak. Amaliy tavsiya 2: O‘zbek tili uchun ta’lim NLP modellari yaratish bo‘yicha milliy konsorsium tuzish kerak. Bu konsorsiumga universitetlar, IT kompaniyalari, ta’lim vazirligi va xalqaro hamkorlar jalb etilishi maqsadga muvofiq. Xususan, o‘zbek tilidagi ta’lim matnlari asosida annotatsiyalangan korpus yaratish va uni ochiq foydalanish uchun taqdim etish ustuvor vazifa bo‘lishi kerak. Amaliy tavsiya 3: Ta’lim muassasalarida AI savodxonligi dasturlarini joriy etish zarur. Bu dasturlar nafaqat talabalar, balki barcha o‘qituvchi va ma’muriyat xodimlari uchun mo‘ljallangan bo‘lib, SI texnologiyalaridan mas’uliyatli va samarali foydalanish ko‘nikmalarini shakllantirishga qaratilgan bo‘lishi kerak. Amaliy tavsiya 4: Raqamli tengsizlikni kamaytirish uchun davlat va xususiy sektor hamkorligi mexanizmlarini shakllantirish zarur. Qishloq va chegara hududlaridagi o‘quv yurtlarini zamonaviy qurilmalar va tezkor internet bilan ta’minlash, past daromadli oilalar uchun subsidiyalangan raqamli resurslar taqdim etish muhim ahamiyat kasb etadi. Amaliy tavsiya 5: An’anaviy yuzma-yuz ta’lim va SI vositalari uyg‘unligidan iborat gibrid modelni standart sifatida joriy etish tavsiya etiladi. Bu model eng yuqori pedagogik natija berayotganligini tajriba ko‘rsatmoqda. Bundan tashqari, gibrid model o‘quvchilarda raqamli va ijtimoiy-kommunikativ ko‘nikmalarni bir vaqtda rivojlantirishga imkon beradi. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati 1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktyabrdagi PF-6079-son Farmoni “Raqamli O‘zbekiston-2030” strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish chora-tadbirlari to‘g‘risida. - Toshkent, 2020. 2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktyabrdagi PQ-358-son Qarori “Sun’iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilgacha rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida”. - Toshkent, 2024. 3. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2023). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign. 4. VanLehn, K. (2021). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221. https://doi.org/10.1080/00461520.2011.611369 5. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2021). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education — where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 6. Moshkina, I., & Yusupova, N. (2022). Morphological analysis challenges for agglutinative languages in NLP: The case of Uzbek. Computational Linguistics and Intelligent Technologies, 21(2), 104–118. 7. Mansurov, B., & Mansurov, B. (2021). UzBERT: A pre-trained language model for Uzbek. Proceedings of the ACL-IJCNLP 2021 Student Research Workshop, 99–105. https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-srw.12 8. Luckin, R., & Cukurova, M. (2022). Designing educational technologies in the age of AI: A learning sciences‐driven approach. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2824–2838. 115

TRAINING PERSONNEL BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INNOVATIVE APPROACHES AND LINGUISTIC AND SOCIO HUMANITARIAN ISSUES IN TEACHING Azimova Sayyora Xusanboyevna, FSU, associate professor, s.azimova@fdu.uz Abstract. This article explores the role of artificial intelligence in higher education and personnel training. It highlights linguistic and socio-humanitarian issues, including academic integrity and digital literacy. The study concludes that AI tools improve personalized learning but require ethical and pedagogical regulation. Keywords: artificial intelligence, innovative education, personnel training, linguistic competence, digital literacy. Аннотация. В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в системе высшего образования и подготовке кадров. Особое внимание уделяется лингвистическим и социально-гуманитарным аспектам, включая академическую честность и цифровую грамотность. Делается вывод о том, что ИИ способствует персонализации обучения, однако требует этического и педагогического регулирования. Ключевые слова: искусственный интеллект, инновационное образование, подготовка кадров, лингвистическая компетенция, цифровая грамотность. Annotatsiya. Maqolada oliy ta’lim tizimida kadrlar tayyorlash jarayonida sun’iy intellektning o‘rni tahlil qilinadi. Unda lingvistik va ijtimoiy-gumanitar jihatlar, jumladan akademik halollik va raqamli savodxonlik masalalari yoritiladi. Xulosa qilib aytganda, sun’iy intellekt ta’limni individuallashtirishga xizmat qiladi, biroq u axloqiy va pedagogik jihatdan tartibga solishni talab etadi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, innovatsion ta’lim, kadrlar tayyorlash, lingvistik kompetensiya, raqamli savodxonlik. Introduction. The rapid development of artificial intelligence has significantly transformed modern education systems. AI technologies are increasingly integrated into higher education institutions to enhance the efficiency of personnel training and modernize teaching methodologies. Beyond technical disciplines, AI is actively applied in linguistic and socio-humanitarian fields, influencing both content delivery and competency formation. [1] The integration of AI raises important linguistic and socio-cultural questions, including academic integrity, cultural representation, ethical standards, and the preservation of critical thinking skills. This study aims to analyze the linguistic and socio-humanitarian aspects of organizing education based on artificial intelligence and innovative approaches. Methods. The research employs: comparative analysis of traditional and AIsupported teaching models; analytical review of scientific literature on digital pedagogy and AI integration; case study examination of AI tools used in language education and socio-humanitarian disciplines; conceptual analysis of ethical and linguistic challenges associated with AI. [3] Results The findings demonstrate several positive outcomes: 1. Personalized Learning: AI enables adaptive educational trajectories based on students’ individual progress. 116

2. Improved Linguistic Competence: AI-based language models support academic writing, vocabulary development, and pronunciation practice. 3. Enhanced Accessibility: Digital platforms expand access to educational resources. [2,5] However, several challenges were identified: risks to academic integrity due to automated text generation; overreliance on AI reducing independent analytical skills; linguocultural inaccuracies in automated translation; ethical concerns related to data privacy and algorithmic bias. Discussion The integration of AI into higher education requires balanced regulation and methodological innovation. While AI improves efficiency and personalization, educators must ensure that it supports rather than replaces cognitive engagement. In socio-humanitarian education, AI should function as an analytical assistant rather than an authoritative source.[4,6] From a linguistic perspective, AI tools must account for cultural semantics, pragmatic context, and national linguistic identity. Failure to do so may result in semantic distortions and loss of cultural nuance. Therefore, effective personnel training should combine: digital literacy development; ethical AI use guidelines; critical thinking reinforcement; preservation of cultural and linguistic diversity. Conclusion. Artificial intelligence represents a transformative force in modern education and personnel training. Its integration into linguistic and sociohumanitarian disciplines enhances adaptability and learning efficiency. Nevertheless, AI implementation must be accompanied by ethical regulation, pedagogical innovation, and cultural sensitivity to ensure sustainable and responsible educational development. References: 1. Baker, R.S., & Smith, L. (2019). Educ-AI-tion rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. Nesta Report. 2. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. 3. Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL Institute of Education Press. 4. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. 5. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press. 6. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39), 1–27. “JINOYAT” VA “ADOLAT” KONSEPTLARINING FREYMSTRUKTURASI: DISKURSIV REPREZENTATSIYA MEXANIZMLARI Azizov Solijon Uchmas o‘g‘li, O‘zDJTU Pedagogika fanlari bo‘yicha falsafa doktori, (PhD), 117

katta o‘qituvchisi, E-mail: solijonazizov1@gmail.com Annotatsiya. Mazkur tezisda “jinoyat” va “adolat” konseptlarining freym-strukturasi, diskursiv reprezentatsiya mexanizmlari, aksiologik parametr, metaforik modellashtirish hamda ularning kognitiv-pragmatik xususiyatlari nazariy asosda tahlil qilinadi. Shuningdek, ushbu konseptlarning huquqiy, badiiy va media diskurslarida aktualizatsiya xususiyatlari qiyosiy jihatdan yoritiladi. Kalit so‘zlar: “jinoyat” konsepti, “adolat” konsepti, freym-struktura, diskursiv reprezentatsiya, kognitiv-pragmatik tahlil. Аннотация. В данной работе на теоретической основе анализируются фреймструктура концептов «преступление» и «справедливость», механизмы их дискурсивной репрезентации, аксиологический параметр, метафорическое моделирование и когнитивно-прагматические особенности. Также в сопоставительном аспекте освещаются особенности актуализации данных концептов в юридическом, художественном и медийном дискурсах. Ключевые слова: концепт «преступление», концепт «справедливость», фреймструктура, дискурсивная репрезентация, когнитивно-прагматический анализ. Abstract. This paper theoretically analyzes the frame structure of the concepts of ‘crime’ and ‘justice’, their mechanisms of discursive representation, axiological parameters, metaphorical modeling, and cognitive-pragmatic features. It also comparatively examines the actualization patterns of these concepts in legal, literary, and media discourses. Key words: concept of ‘crime’, concept of ‘justice’, frame structure, discursive representation, cognitive-pragmatic analysis. Kirish. Zamonaviy lingvistika inson tafakkuri va ijtimoiy tajriba o‘rtasidagi munosabatni konseptual strukturalar orqali izohlaydi. Ijtimoiy tartib va normativ tizimning asosiy kategoriyalari bo‘lgan “jinoyat” va “adolat” tushunchalari nafaqat huquqiy, balki aksiologik, madaniy va diskursiv birlik sifatida faoliyat ko‘rsatadi. Global kommunikativ makonda huquqiy ong, ommaviy axborot vositalari, siyosiy nutq va badiiy matnlarda jinoyat va adolatning turlicha talqin qilinishi ushbu konseptlarning ko‘pqatlamli semantik tuzilishga ega ekanini ko‘rsatadi. Freym nazariyasini ishlab chiqqan Ch.J. Fillmor leksik ma’no tipik vaziyat modeli orqali tushunilishini ta’kidlaydi [1]. Uning yondashuvi “jinoyat” va “adolat” kabi murakkab ijtimoiy tushunchalarni ssenariyli struktura sifatida modellashtirish imkonini beradi. Kognitiv psixologiyada M.Minski freymni bilimni saqlash va qayta faollashtirish mexanizmi sifatida izohlab, inson tafakkuri oldindan mavjud strukturaviy modellar asosida ishlashini asoslaydi [6]. Bu nazariy asos “jinoyat” va “adolat” konseptlarining diskurs jarayonida qanday aktualizatsiya qilinishini tahlil qilish uchun metodologik zamin yaratadi. Y.Stepanov konseptni madaniyatning “asosiy hujayrasi” sifatida talqin qilib, unda tarixiy va aksiologik qatlam mavjudligini ko‘rsatadi [10]. Shu jihatdan “jinoyat” va “adolat” tushunchalari har bir jamiyatda milliy mentalitet, huquqiy tafakkur va axloqiy me’yorlar bilan bevosita bog‘liq holda shakllanadi. Mazkur omillar konseptlarning diskursiv reprezentatsiyasini tizimli o‘rganish zaruratini yuzaga keltiradi. Mavzuning dolzarbligi shundaki, “jinoyat” va “adolat” konseptlari zamonaviy ijtimoiy kommunikatsiyada normativ baholash, legitimlik va ijtimoiy 118