Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

институциональными реформами и разработкой национальных стратегий цифрового развития образования [3]. Таким образом, проблема исследования заключается в выявлении баланса между инновационным потенциалом ИИ и рисками его внедрения в академическую практику. Перспективы внедрения искусственного интеллекта ИИ позволяет реализовать модель адаптивного обучения, при которой образовательный контент подстраивается под индивидуальные особенности студента: уровень подготовки, темп усвоения, когнитивный стиль. Систематический обзор исследований в сфере ИИ в высшем образовании показывает, что интеллектуальные обучающие системы способствуют повышению академической успеваемости и вовлечённости обучающихся [5]. Персонализация обучения особенно актуальна в условиях массовизации высшего образования, когда индивидуальная работа преподавателя со студентом затруднена. Алгоритмы анализа данных позволяют прогнозировать риски академической неуспешности и своевременно корректировать образовательную траекторию [4]. Одним из значимых направлений применения ИИ является образовательная аналитика (learning analytics). Алгоритмы машинного обучения анализируют большие массивы данных: посещаемость, результаты тестирования, активность в цифровых средах. Исследования демонстрируют, что использование ИИ в управлении образовательными процессами повышает точность прогнозирования и эффективность распределения ресурсов [4]. ОЭСР отмечает, что аналитика данных может стать инструментом стратегического планирования университетов, однако требует строгого регулирования в сфере защиты персональной информации [3]. На сегодняшний день ИИ активно применяется для автоматической проверки тестов, анализа письменных работ, генерации заданий и методических материалов. В докладе Всемирного экономического форума подчёркивается, что цифровые технологии трансформируют традиционные роли участников образовательного процесса, создавая новые формы взаимодействия преподавателя и студента [1]. Следовательно, можно сделать вывод, что автоматизация рутинных операций освобождает время преподавателя для научно-методической деятельности, однако требует повышения цифровой компетентности профессорско-преподавательского состава. Трансформация педагогической парадигмы ИИ изменяет саму философию образования. Если ранее доминировала модель накопления знаний, то сегодня акцент смещается в сторону формирования аналитического и критического мышления. ЮНЕСКО подчёркивает, что в эпоху генеративного ИИ важно развивать навыки оценки 639

достоверности информации, интерпретации данных и этического использования цифровых инструментов [2]. Переход к новой образовательной модели предполагает: 1. развитие метакогнитивных компетенций; 2. формирование цифровой грамотности; 3. переосмысление форм текущего и итогового контроля знаний. Вызовы внедрения искусственного интеллекта Распространение генеративных моделей создаёт риск подмены самостоятельной работы студента автоматической генерацией текстов. ЮНЕСКО указывает на необходимость разработки институциональных политик по регулированию использования ИИ в образовательной практике [2]. Решением может стать переход к устным формам контроля, проектной работе и кейс-методам, требующим глубокого понимания материала. Использование ИИ связано с обработкой персональных данных, что актуализирует вопросы конфиденциальности, прозрачности алгоритмов и предотвращения дискриминации. ОЭСР подчёркивает необходимость соблюдения принципов прозрачности, подотчётности и справедливости при разработке и внедрении алгоритмических систем [3]. Кроме того, сохраняется проблема алгоритмической предвзятости, когда система может воспроизводить социальные стереотипы. Различия в уровне технической инфраструктуры и цифровых компетенций усиливают образовательное неравенство. В аналитических отчётах Всемирного экономического форума подчёркивается, что цифровая трансформация должна сопровождаться инвестициями в инфраструктуру и подготовку кадров [1]. Стратегические перспективы Перспективным направлением является создание гибридной модели образования, в которой ИИ выступает вспомогательным инструментом, а ведущую роль сохраняет преподаватель. Согласно исследованию [5], наиболее эффективной является модель «человек + ИИ», при которой интеллектуальные системы усиливают аналитические возможности обучающихся, но не заменяют их когнитивную деятельность. Будущее высшего образования связано с: 1. разработкой национальных и институциональных стратегий цифровизации [3]; 2. формированием этических стандартов использования ИИ [2]; 3. интеграцией аналитики данных в управленческие процессы [4]; 4. развитием цифровой педагогики [5]. Таким образом, искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент модернизации высшего образования в условиях информационной экономики. Он способствует персонализации обучения, повышению управленческой эффективности и трансформации педагогической парадигмы [4; 5]. В то же время внедрение ИИ требует 640

соблюдения принципов академической добросовестности, нормативного регулирования и развития цифровых компетенций всех участников образовательного процесса [2; 3]. Следовательно, стратегической задачей университетов является формирование устойчивой модели интеграции искусственного интеллекта, основанной на балансе инноваций и гуманитарных ценностей. Список использованной литературы: 1. Всемирный экономический форум. Формируя будущее обучения: роль искусственного интеллекта в образовании. — Женева: Всемирный экономический форум, 2020. 2. Организация Объединённых Наций по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО). Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях. — Париж: ЮНЕСКО, 2023. 3. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). Искусственный интеллект в образовании: политика, практика и цифровая трансформация. — Париж: Издательство ОЭСР, 2021–2023. 4. Бялик М., Холмс У., Фадель Ч. Искусственный интеллект в образовании: перспективы и вызовы. — Журнал «Computers and Education: Artificial Intelligence». — 2022. 5. Завацки-Рихтер О., Марин В.И., Бонд М., Гувернёр Ф. Искусственный интеллект в высшем образовании: систематический обзор исследований. — Журнал «International Journal of Educational Technology in Higher Education». — 2019. 6. Зулунов Р., Горовик А. Внедрение технологий искусственного интеллекта, нравственные и правовые нормы. Conference on Digital Innovation: "Modern Problems and Solutions", FerPI, 26.10.2023. ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ ТРАЕКТОРИИ ОБУЧЕНИЯ РКИ НА ОСНОВЕ ИИ-АНАЛИЗА УРОВНЯ ВЛАДЕНИЯ ЯЗЫКОМ И КОГНИТИВНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ СТУДЕНТОВ Д.М. Абдулхаева, PERFECT-UNIVERSITY e-mail: abdinara127@gmail.com Аннотация. В работе представлена модель персонализированного обучения русскому языку как иностранному, основанная на анализе учебной деятельности и речи студентов. Учитываются уровни A1–C1, когнитивные параметры, используются адаптивные опоры, анализ устной речи и предиктивная аналитика, формируется индивидуальная образовательная траектория обучающегося. Ключевые слова: персонализация обучения, РКИ, адаптивные технологии, диагностика, искусственный интеллект Annotation. The work presents a model of personalized teaching of Russian as a foreign language, based on the analysis of students' learning activities and speech. A1-C1 levels, cognitive parameters are taken into account, adaptive support, oral speech analysis, and predictive analytics are used, and the learner's individual learning trajectory is formed. Keywords: personalized learning, RFL, adaptive technologies, diagnostics, artificial intelligence Annotatsiya. Ishda talabalarning o‘quv faoliyati va nutqini tahlil qilish asosida rus tilini chet tili sifatida shaxsga yo‘naltirilgan o‘qitish modeli taqdim etilgan. A1-C1 darajalari, 641

kognitiv parametrlar hisobga olinadi, adaptiv tayanchlar, og‘zaki nutq tahlili va prediktiv tahlildan foydalaniladi, ta’lim oluvchining individual ta’lim trayektoriyasi shakllantiriladi. Kalit so‘zlar: ta’limni personallashtirish, RXT, adaptiv texnologiyalar, diagnostika, sun’iy intellect Введение. Цифровая трансформация образования всё чаще связывается с использованием данных и интеллектуальных систем, способных повышать доступность и качество обучения, а также поддерживать индивидуальные образовательные траектории. В Узбекистане данное направление соотносится со стратегическими приоритетами, закреплёнными в национальных программах цифрового развития, включая инициативу “Цифровой Узбекистан – 2030” и усиление роли ИИ в социальной сфере. Особую значимость для научно практических исследований в области образовательных технологий имеет Постановление Президента Республики Узбекистан № ПП-358 от 14 октября 2024 года “Об утверждении Стратегии развития технологий искусственного интеллекта до 2030 года”, в котором обозначены целевые ориентиры развития ИИ, инфраструктуры данных и кадрового потенциала до 2030 года. Актуальность. Практика обучения РКИ демонстрирует устойчивую проблему неоднородности учебных групп: даже при формально одинаковом уровне по входному тесту студенты могут существенно различаться по сформированности грамматических навыков, лексическому запасу, произносительной базе, беглости говорения и стратегиях понимания текста. В условиях ограниченного аудиторного времени преподавателю сложно обеспечить каждому студенту необходимую долю практики и своевременную обратную связь. ИИ-технологии, работающие с данными обучения, позволяют частично решить эту проблему через постоянную диагностику микродостижений и динамическую адаптацию материалов. Цель. Описать, как ИИ-технологии позволяют создать “индивидуальный кабинет” для каждого ученика РКИ, опираясь на анализ языкового уровня и релевантных когнитивных характеристик, а также показать, каким образом такая персонализация способствует снижению психологических барьеров и повышению эффективности обучения. Персонализация и обучение в зоне ближайшего развития Идея удерживания обучаемого в зоне ближайшего развития предполагает, что оптимальные задания немного превосходят актуальные возможности студента, но становятся выполнимыми при наличии временных опор. В прикладной педагогике эта логика была развита в понятии scaffolding: поддержка в совместной деятельности (подсказки, моделирование, структурирование) должна быть контекстной и постепенно сокращаться по мере роста автономности. Таким образом, уже на уровне теории становится очевидно, что проектирование заданий должно учитывать не только уровень студента, но и характер предоставляемой поддержки. Для РКИ это означает необходимость регулирования лексико-грамматических и 642

дискурсивных опор: на начальных уровнях (A1-A2) - более явные подсказки и ограничение сложности, на уровне средней степени владения языком (B1B2) - опоры для автоматизации и связности речи, на продвинутом уровне (C1) - поддержка жанровой и стилистической вариативности. Эта логика напрямую связана с когнитивной теорией нагрузки. Когнитивная теория нагрузки подчёркивает, что эффективность обучения зависит от соотношения сложности материала и ресурсов рабочей памяти; избыточная нагрузка снижает качество усвоения и увеличивает утомление (Sweller, 2011). В цифровом РКИ это напрямую связано с длиной текстов, плотностью новой лексики, количеством одновременных требований (например, понять смысл, удержать грамматическую форму и произнести фразу). Следовательно, алгоритмы адаптации должны управлять нагрузкой: дробить материал на шаги, предлагать визуальные схемы, минимизировать “лишние” действия в интерфейсе и обеспечивать повторяемость упражнений без усиления стресса. Отсюда вытекает необходимость формирующего оценивания. Персонализация требует не разовых контрольных, а частых малых измерений прогресса, которые поддерживают обучение через обратную связь. В исследованиях по SLA (second language acquisition) подчёркивается роль фокуса на форме в контексте смысла, а также важность обратной связи и доработки высказывания в процессе взаимодействия. Именно здесь теоретические принципы адаптации и управления нагрузкой получают операционализацию через работу с эмпирическими данными о действиях обучаемого. Цифровая среда позволяет фиксировать следы обучения (attempts, time-on-task, типы ошибок) и превращать их в формативную аналитику для студента и преподавателя. Основная часть Персонализация в РКИ работает на двух уровнях. На первом уровне выбирают темы и порядок занятий. На втором -делают инструкции проще, подбирают тексты по сложности, нужные слова и упражнения. Искусственный интеллект помогает в этом, используя результаты тестов, выполнение заданий и речь студентов. На уровне A1–A2 особенно важны опоры: двуязычные подсказки, примеры-образцы, ограничение сложности синтаксиса и постепенное наращивание объёма текста. На уровнях B1–B2 акцент смещается к автоматизации грамматики и развитию дискурсивных навыков (связность, аргументация, адекватность регистра), а для C1 актуальны задания на академическую и профессиональную коммуникацию, работа с имплицитными смыслами, стилистическая вариативность. ИИ-адаптация позволяет удерживать студента в зоне ближайшего развития: задания остаются посильными, но содержат контролируемый “вызов”, предотвращая как скуку, так и перегрузку. Источники данных для ИИ-диагностики в РКИ 643

Чтобы строить адаптивный путь обучения, системе нужны разные данные. Это: продукт работы студента (ответы, тексты, аудио), процесс выполнения (время, количество попыток, порядок действий) и контекст (уровень, цели курса, язык-посредник, профессия). На практике данные собирают через микротесты, проверки понимания, задания на говорение и письмо, а также периодические контрольные точки для настройки модели. Важно учитывать, что ошибки могут быть из-за пробелов в знаниях, усталости или нагрузки на память, поэтому объединение показателей точности, времени и стабильности -помогает правильно оценивать результаты. Модель «индивидуального кабинета» строится вокруг циклического подхода, включающего четыре этапа: измерение, интерпретация, вмешательство и оценка эффекта. На первом этапе система собирает данные о студенте, фиксируя его текущий уровень знаний, возникающие трудности и потенциальные риски. Затем происходит интерпретация этих данных, что позволяет определить, какие аспекты обучения требуют особого внимания. Следующий этап включает подбор материалов и вспомогательных опор, специально адаптированных под индивидуальные потребности студента. В финале оценивается, насколько предложенные меры способствовали улучшению результатов и усвоению навыков. На втором уровне, охватывающем недели обучения, система помогает планировать последовательность тем и оптимальный объём повторений, обеспечивая структурированное и последовательное освоение материала. На первом уровне, внутри каждого задания, она управляет подсказками и уровнем сложности, подстраиваясь под динамику работы студента. Для поддержания прозрачности и доверия важно, чтобы студент видел краткое объяснение: почему именно это упражнение было выбрано и какой навык оно развивает. Такой подход соответствует принципу interpretability-bydesign, когда логика рекомендаций системы остаётся понятной пользователю. Успешность обучения определяется не только уровнем владения языком, но и тем, как студент перерабатывает информацию. Важную роль играют скорость чтения и декодирования, устойчивость внимания, объём рабочей памяти и способность переносить навыки между различными задачами. Если система замечает, что студент регулярно теряет нить в длинных предложениях, допускает типичные ошибки при переключении аспектов или «застревает» на заданиях с высокой нагрузкой на рабочую память, она может адаптировать процесс обучения. В таких случаях материал дробится на более мелкие смысловые шаги, вводятся регулярные проверки понимания, а задания подбираются так, чтобы снизить когнитивную нагрузку -например, через использование опорных схем вместо «голого» текста. Такой подход не только повышает эффективность обучения, но и снижает психологическое напряжение, делая процесс более комфортным и мотивирующим для студента. 644

Проблема психологического напряжения в изучении иностранного языка сильно влияет на эффективность обучения. Психологическое напряжение при изучении иностранного языка проявляется как страх ошибки, избегание говорения, повышенная тревожность при публичной оценке. Мягкая и ненавязчивая обратная связь позволяет студенту работать в собственном темпе и преодолевать страх ошибок. Встроенные ИИинструменты могут обеспечивать мягкую, «некарающую» обратную связь: ошибки фиксируются и объясняются без социального вынуждения, а студент получает возможность многократно повторять задания и работать в собственном темпе. Такой подход особенно ценен для развития устной речи, где традиционно не хватает времени на индивидуальную практику в классе. ИИ выступает как «безопасный партнёр», создавая комфортные условия для диалоговой практики. Роль “безопасного партнёра” означает, что система обеспечивает: 1) приватность тренировки (студент может говорить и ошибаться без аудитории); 2) мгновенную, но нейтральную обратную связь (без оценочного тона); 3) адаптацию сценариев общения (темы, темп, сложность реплик собеседника) под текущие возможности. Диалоговые тренажёры помогают постепенно расширять языковые навыки через знакомые ситуации. В диалоговых тренажёрах для РКИ это может реализовываться через симуляции типичных коммуникативных ситуаций (магазин, университет, поликлиника, собеседование), где ИИ удерживает разговор в рамках знакомой лексики и постепенно расширяет её, а также поддерживает студента перефразированием и уточняющими вопросами. Автоматизированное распознавание речи и алгоритмы оценивания произношения (например, оценка уверенности распознавания, сравнение акустических признаков) позволяют дать студенту частую обратную связь по сегментации, темпу, ударению и отдельным фонемам. В исследованиях CALL отмечается потенциал технологий речи для расширения практики и индивидуализации обратной связи, при этом подчёркивается необходимость педагогического дизайна: обратная связь должна быть конкретной, выполнимой и не перегружать ученика (Godwin-Jones, 2018). Для РКИ особенно значимы задания на редукцию гласных, твёрдость/мягкость согласных, различение шипящих, позиционное ударение и интонационные контуры; систему целесообразно настраивать под типичные интерференционные ошибки в зависимости от L1. Предиктивная аналитика: предупреждение “провалов” и планирование повторения Предиктивная аналитика в образовании использует накопленные данные для прогнозирования риска неуспеха и для рекомендаций по своевременному повторению. В контексте РКИ это может быть прогноз затруднений в темах с высокой системностью и вариативностью (вид, 645

падежное управление, глаголы движения) и рекомендации по распределённой практике: короткие повторения до контрольной точки и после неё. Важно, чтобы прогнозы использовались не для наказания, а для поддержки: ранние сигналы должны приводить к дополнительным объяснениям и тренировкам, а не к стигматизации. Ключевые функции ИИ и их применение в РКИ Scaffolding (опоры) ИИ выдаёт подсказки (перевод, перефраз, пример употребления) только для единиц, превышающих текущий уровень студента; объём опор уменьшается по мере роста точности. Снижение страха перед чтением/аудированием сложных текстов; рост самостоятельности. Speech Recognition Анализ произношения, ударения и сегментации речи в режиме, близком к реальному времени; подсветка проблемных фонем/ударных позиций и предложение минимальных пар. Быстрое исправление произносительных ошибок без постоянного участия преподавателя; рост уверенности в говорении. Predictive Analytics Прогноз трудных тем (например, глаголы движения, вид, падежное управление) на основе профиля ошибок и траектории; рекомендация дополнительных упражнений до контрольной точки. Предупреждение “провалов”; более ровное продвижение по программе. Заключение Подводя итог, следует подчеркнуть, что искусственный интеллект не заменяет преподавателя, а является инструментом, который делает обучение РКИ более гибким и ориентированным на индивидуальные потребности студентов. Интеграция ИИ в учебный процесс позволяет учащимся быстрее адаптироваться к новому языковому пространству и работать с языком без избыточного напряжения, снижая психологические барьеры и страх ошибок. Адаптивные алгоритмы трансформируют процесс изучения языка из механического запоминания в организованную коммуникативную практику. ИИ обеспечивает персонализацию образовательных траекторий: алгоритмы подстраивают содержание и темп обучения под уровень знаний, скорость освоения материала и индивидуальные предпочтения. Микродостижения - небольшие, часто достижимые цели и бейджи способствуют поддержанию интереса и мотивации к обучению. В сочетании с немедленной обратной связью это повышает эффективность усвоения материала. Системы на основе ИИ способны своевременно выявлять пробелы в знаниях и рекомендовать корректирующие действия, такие как повторение, дополнительные упражнения или изменение методики подачи материала. Кроме того, внедрение ИИ улучшает управление учебными ресурсами: автоматизация оценки, составление индивидуальных планов и аналитика успеваемости экономят время преподавателей, позволяя им сосредоточиться 646

на педагогической деятельности. В итоге использование ИИ в обучении РКИ создаёт системный, структурированный и адаптивный подход, повышающий эффективность освоения языка и качество образовательного процесса. Список литературы: 1. Brown J. Mobile Learning in Language Education. – London: Routledge, 2018. – 210 p. 2. Иванова А.А. Использование мобильных технологий в обучении иностранным языкам // Вестник педагогических наук. – 2020. – №3. – С. 110–120. 3. Lee K. Digital Tools in Language Acquisition. – New York: Springer, 2021. – 180 p. 4. Петров В.В. Гаджеты и образование: новые возможности // Современные исследования. – 2015. – №2. – С. 35–40. 5. Сидоров К.К. Цифровая среда и языковое обучение. – Москва: Наука, 2019. – 200 с. 6. Yu-Ju Lan, Grace Yue Qi, Dorothy Chun. AI-Mediated Language Education in the Metaverse Era [S. l.] : Springer Nature, 2025. –P. 240. 7. Godwin-Jones, R. Contextualized vocabulary learning // Language Learning & Technology. – 2018. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ОБУЧЕНИИ РУССКОГО ЯЗЫКА КАК ИНОСТРАННЫЙ Ибрагимова Феруза Рустамовна, УрГПИ преподаватель кафедры «Русский язык и литература» Feruza101@yandex.ru Собирова Ойгул Сардор кизи, УрГПИ, студентка 236-группа, oygulsobirova2004@gmail.com Аннотация. В статье рассматривается использование цифровых образовательных ресурсов в обучении русскому языку как иностранному (РКИ). Анализируются возможности онлайн-платформ, мультимедийных материалов, интерактивных заданий и электронных учебников в формировании языковой и коммуникативной компетенций обучающихся. Особое внимание уделяется развитию навыков аудирования, говорения, чтения и письма с применением цифровых технологий. Подчеркивается, что интеграция цифровых ресурсов способствует повышению мотивации студентов, индивидуализации обучения и эффективности образовательного процесса. Ключевые слова: русский язык как иностранный (РКИ), цифровые образовательные ресурсы, онлайн-платформы, мультимедийные материалы, интерактивные задания, коммуникативная компетенция, языковые навыки, цифровые технологии. Abstract. The article examines the use of digital educational resources in teaching Russian as a foreign language (RFL). It analyzes the potential of online platforms, multimedia materials, interactive tasks, and electronic textbooks in developing learners’ linguistic and communicative competencies. Special attention is paid to the development of listening, speaking, reading, and writing skills through the use of digital technologies. It is emphasized that the integration of digital resources enhances students’ motivation, supports individualized learning, and increases the overall effectiveness of the educational process. Keywords: Russian as a foreign language (RFL), digital educational resources, online platforms, multimedia materials, interactive tasks, communicative competence, language skills, digital technologies. 647

Annotatsiya. Maqolada rus tilini xorijiy til sifatida (RXT) o‘qitishda raqamli ta’lim resurslaridan foydalanish masalasi yoritiladi. Onlayn platformalar, multimedia materiallari, interaktiv topshiriqlar va elektron darsliklarning o‘quvchilarning lingvistik hamda kommunikativ kompetensiyalarini shakllantirishdagi imkoniyatlari tahlil qilinadi. Raqamli texnologiyalar yordamida tinglab tushunish, gapirish, o‘qish va yozish ko‘nikmalarini rivojlantirishga alohida e’tibor qaratiladi. Shuningdek, raqamli resurslarni ta’lim jarayoniga integratsiya qilish talabalar motivatsiyasini oshirishi, ta’limni individuallashtirishga xizmat qilishi va o‘quv jarayonining samaradorligini kuchaytirishi ta’kidlanadi. Kalit so‘zlar: rus tili xorijiy til sifatida (RXT), raqamli ta’lim resurslari, onlayn platformalar, multimedia materiallari, interaktiv topshiriqlar, kommunikativ kompetensiya, til ko‘nikmalari, raqamli texnologiyalar. Введение. Современное образование характеризуется быстрым внедрением информационно-коммуникационных технологий, что обусловливает необходимость пересмотра традиционных методов обучения. В частности, преподавание русского языка как иностранного (РКИ) сталкивается с задачей повышения эффективности образовательного процесса при сохранении качества подготовки обучающихся. Цифровые образовательные ресурсы (ЦОР) становятся важным инструментом для достижения этих целей, обеспечивая доступность материалов, индивидуальный подход и интерактивность обучения [1]. Актуальность исследования обусловлена глобальной цифровизацией образовательной среды и растущими требованиями к компетенциям современных специалистов. Использование ЦОР позволяет адаптировать учебные программы под потребности конкретного обучающегося, стимулировать самостоятельное изучение языка и повысить мотивацию к обучению [2]. Цифровые образовательные ресурсы включают в себя разнообразные инструменты: онлайн-платформы, электронные учебники, мультимедийные материалы, интерактивные задания, тестовые системы и мобильные приложения. Эти ресурсы обеспечивают формирование языковой, коммуникативной и социокультурной компетенций, что особенно важно при обучении иностранцев [3]. 1. Развитие языковых навыков: Аудио- и видеоматериалы позволяют развивать восприятие речи на слух и навыки говорения, обеспечивая погружение в языковую среду. Электронные тексты и интерактивные задания способствуют совершенствованию навыков чтения и письма, а также закреплению лексикограмматического материала [4]. 2. Индивидуализация обучения: Цифровые ресурсы дают возможность обучающемуся выбирать темп работы, повторять сложные темы и выполнять дополнительные упражнения. Это создает условия для более глубокого усвоения материала и развития самостоятельности [5]. Использование цифровых образовательных ресурсов в обучении русскому языку как иностранному является современным и эффективным 648

инструментом повышения качества образовательного процесса. Они способствуют развитию ключевых языковых навыков, формированию коммуникативной компетенции, повышению мотивации студентов и индивидуализации обучения. Интеграция цифровых технологий в образовательный процесс обеспечивает соответствие современным требованиям и способствует прогрессивному развитию системы преподавания РКИ. Внедрение таких ресурсов требует комплексного подхода, включающего методическую подготовку преподавателей и обеспечение технической базы, что позволяет максимально эффективно использовать потенциал цифровых технологий. Список использованной литературы: 1. Полат Е.С. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования. – Москва: Просвещение, 2010. – 256 с. 2. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Методика обучения иностранному языку с использованием новых информационно-коммуникационных технологий. – Москва: Академия, 2009. – 198 с. 3. Пассов Е.И. Коммуникативный метод обучения иноязычному говорению. – Москва: Высшая школа, 1991. – 224 с. 4. Кравцова И.В. Использование мультимедийных технологий в обучении русскому языку как иностранному. – Санкт-Петербург: Речь, 2015. – 180 с. 5. Левина Т.А. Интерактивные технологии в современном образовании. – Москва: Наука, 2012. – 212 с. 6. Иванова Н.П. Цифровые образовательные ресурсы в преподавании иностранных языков. – Москва: Просвещение, 2017. – 144 с. 7. UNESCO. ICT in Education: Policy Guidelines. – Paris: UNESCO, 2013. – 56 p. МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ РУССКОМУ ЯЗЫКУ В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ Ибрагимова Феруза Рустамовна, УрГПИ преподаватель кафедры «Русский язык и литература» Feruza101@yandex.ru Аннотация. в статье рассматриваются современные методики обучения русскому языку в условиях цифровизации образования. Анализируются основные направления трансформации методического процесса, обусловленные развитием информационно-коммуникационных технологий, а также их влияние на формирование языковой, речевой и коммуникативной компетенций учащихся. Особое внимание уделяется компетентностно-ориентированному, системно-деятельностному и субъектно-субъектному подходам, реализуемым с использованием цифровых образовательных ресурсов. Подчеркивается роль интерактивных методов и цифровых платформ в повышении учебной мотивации, индивидуализации обучения и развитии метапредметных умений. Делается вывод о целесообразности интеграции традиционных лингводидактических принципов и цифровых технологий для повышения эффективности обучения русскому языку в современной образовательной среде. 649

Ключевые слова: цифровизация образования, методика обучения русскому языку, цифровые образовательные ресурсы, компетентностный подход, системнодеятельностный подход, субъектно-субъектное взаимодействие, интерактивные методы обучения, коммуникативная компетенция. Annotatsiya. maqolada ta’limni raqamlashtirish sharoitida rus tilini o‘qitishning zamonaviy usullari ko‘rib chiqiladi. Axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining rivojlanishi bilan bog‘liq bo‘lgan metodik jarayonni o‘zgartirishning asosiy yo‘nalishlari, shuningdek, ularning o‘quvchilarning til, nutq va muloqot kompetensiyalarini shakllantirishga ta’siri tahlil qilinadi. Raqamli ta’lim resurslaridan foydalangan holda amalga oshiriladigan kompetensiyaviy, tizimli-faoliyatli va subyektli-subyektli yondashuvlarga alohida e’tibor qaratilmoqda. Interaktiv usullar va raqamli platformalarning o‘quv motivatsiyasini oshirish, ta’limni individuallashtirish va metapredmet ko‘nikmalarini rivojlantirishdagi roli ta’kidlangan. Zamonaviy ta’lim muhitida rus tilini o‘qitish samaradorligini oshirish uchun an’anaviy lingvodidaktik tamoyillar va raqamli texnologiyalarni integratsiyalash maqsadga muvofiq degan xulosaga kelingan. Kalit so‘zlar: ta’limni raqamlashtirish, rus tilini o‘qitish metodikasi, raqamli ta’lim resurslari, kompetensiyaviy yondashuv, tizimli-faoliyatli yondashuv, subyekt-subyekt o‘zaro ta’siri, interfaol o‘qitish usullari, kommunikativ kompetensiya. Abstract. The article examines modern methods of teaching Russian in the context of digitalization of education. The main directions of the transformation of the methodological process, caused by the development of information and communication technologies, as well as their influence on the formation of students' language, speech, and communicative competencies, are analyzed. Special attention is paid to competency-based, system-activity, and subject-subject approaches implemented using digital educational resources. The role of interactive methods and digital platforms in enhancing learning motivation, individualizing learning, and developing meta-subject skills is emphasized. The conclusion is made about the expediency of integrating traditional linguodidactic principles and digital technologies to increase the effectiveness of teaching Russian in the modern educational environment. Keywords: education digitalization, Russian language teaching methodology, digital educational resources, competency-based approach, system-activity approach, subject-subject interaction, interactive teaching methods, communicative competence. Введение. В условиях стремительного развития информационнокоммуникационных технологий современное образование переживает глубинные преобразования, которые затрагивают все компоненты педагогического процесса, включая методику обучения русскому языку. Цифровая эпоха предъявляет к образованию новые требования: ориентацию на компетентности XXI века (цифровую, коммуникативную, рефлексивную), индивидуализацию, интерактивность и доступ к разнообразным источникам знаний. Эти вызовы обусловили появление и активное распространение инновационных методик, ориентированных на интеграцию цифровых инструментов в традиционную образовательную практику. Одной из ключевых методических стратегий является компетентностно-ориентированный подход, который предполагает формирование языковой и речевой компетенции через целенаправленное использование цифровых образовательных ресурсов (ЦОР) [3;1]. Учащиеся выполняют задания на платформах типа Google Classroom, Quizizz, LearningApps и LMS-средах, что способствует развитию навыков 650

самостоятельной работы, критического мышления и умения применять язык в практических ситуациях [2;4]. Применение таких инструментов позволяет учитывать разные стили обучения и уровень подготовки учащихся, обеспечивая дифференциацию учебного процесса [1;3]. Особое место занимает системно-деятельностный подход, в рамках которого цифровые технологии выступают не вспомогательным средством, а активным средством организации деятельности учащихся [3]. Учебные проекты, создание мультимедийных презентаций, блогов и подкастов на русском языке побуждают школьников к исследовательской деятельности, самооценке и рефлексии [2;4]. Это создает условия для развития метапредметных умений — информационной грамотности, способности к сотрудничеству и креативному решению задач [3]. Методика субъектно-субъектного взаимодействия в цифровой среде ориентирована на равноправное сотрудничество учителя и ученика [6]. Цифровые платформы дают возможность учителю оперативно анализировать результаты работы каждого учащегося, адаптировать задания и предлагать персонализированные пути обучения [2;4]. Форумы, чаты и виртуальные классы стимулируют диалог, развитие аргументации и культуры общения на русском языке, что особенно важно для формирования коммуникативной компетенции [5;6]. Интерактивные методы, такие как игровые тренажеры, симуляции, квесты и тесты с мгновенной обратной связью, повышают мотивацию учащихся к изучению русского языка [5]. Они создают элемент соревновательности, помогают закреплять грамматические правила, лексические единицы и работу с текстом в увлекательной форме [1;5]. Важным аспектом является также обучение критическому чтению и медиаграмотности в цифровой среде, поскольку современные школьники регулярно взаимодействуют с разнообразной цифровой информацией [2;4]. Несмотря на очевидные преимущества цифровых методик, их внедрение требует от учителя не только технической грамотности, но и умения педагогически осмысленно интегрировать цифровые инструменты в учебный процесс [2;3]. Это включает выбор адекватных заданий, организация обратной связи, оценивание результатов с учетом цифровых показателей и поддержание мотивационной среды [1;5]. Следовательно, методики обучения русскому языку в цифровую эпоху представляют собой синтез традиционных лингводидактических подходов и современных цифровых инструментов, что позволяет повысить качество образования, развивать ключевые компетенции учащихся и готовить их к успешной коммуникации в цифровом обществе. Список использованной литературы: 1. Баранов, П.П. Методика обучения русскому языку: теория и практика — М.: Просвещение, 2020. 651

2. Васильева, Л.Н. Информационные технологии в обучении русскому языку — СПб.: Питер, 2021. 3. Зимняя, И.А. Компетентностный подход в педагогике — М.: Наука, 2019. 4. Кузнецова, Н.В. «Цифровые образовательные ресурсы как средство развития речевой компетенции», Вопросы лингводидактики, 2022. 5. Сергеев, А.А. Интерактивные методы обучения языку в цифровую эпоху — Екатеринбург: УрФУ, 2023. 6. Федорова, Т.В. «Субъектно-субъектные отношения в цифровой образовательной среде», Педагогическое образование, 2024. ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ И СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОДГОТОВКИ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ КАДРОВ И ОРГАНИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ДОШКОЛЬНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ИННОВАЦИОННОГО ПОДХОДА Илхомова Маърифат Сирож кизи, студент, ДжГПУ имени А.Кадыри marifatilkhomova88@gmail.com Annotatsiya. Mazkur maqolada sun’iy intellekt va innovatsion pedagogik yondashuvlar asosida maktabgacha ta’lim tashkilotlarida ta’lim-tarbiya jarayonini samarali tashkil etish hamda pedagog kadrlarni tayyorlashning lingvistik va ijtimoiy-gumanitar jihatlari keng tahlil qilinadi. Raqamli texnologiyalarni qo‘llashning nazariy asoslari, ularning bolalarning nutq rivoji, muloqot madaniyati, tafakkur faoliyati va ijtimoiy moslashuviga ta’siri yoritiladi. Shuningdek, pedagoglarning raqamli kompetensiyalarini rivojlantirish, innovatsion metodlarni amaliyotga joriy etish va ta’lim sifatini oshirish bo‘yicha ilmiy-amaliy tavsiyalar ishlab chiqiladi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, maktabgacha ta’lim, innovatsion pedagogika, raqamli texnologiyalar, nutq rivoji, pedagog kompetensiyasi. Аннотация. В статье раскрываются лингвистические и социально-гуманитарные аспекты организации образовательного процесса и подготовки педагогических кадров в дошкольных образовательных организациях на основе искусственного интеллекта и инновационных педагогических подходов. Рассматриваются теоретические основы внедрения цифровых технологий, их влияние на развитие речи, познавательной активности, коммуникативных и социальных навыков детей дошкольного возраста. Особое внимание уделяется формированию цифровой компетентности педагогов и разработке практических рекомендаций по повышению качества дошкольного образования в условиях цифровизации. Ключевые слова: искусственный интеллект, дошкольное образование, инновационная педагогика, цифровые технологии, развитие речи, профессиональная компетентность педагога. Abstract. The article explores the linguistic and socio-humanitarian aspects of organizing the educational process and training pedagogical staff in preschool educational organizations based on artificial intelligence and innovative pedagogical approaches. The theoretical foundations of implementing digital technologies and their impact on speech development, cognitive activity, communication, and social skills of preschool children are analyzed. Special attention is paid to the development of teachers’ digital competence and the formulation of practical recommendations aimed at improving the quality of preschool education in the context of digital transformation. Keywords: artificial intelligence, preschool education, innovative pedagogy, digital technologies, speech development, professional competence. 652

Введение. Качество дошкольного образования и всестороннее развитие детей напрямую зависят от квалификации педагогических кадров и их способности эффективно использовать современные технологии. В последние годы искусственный интеллект и инновационные педагогические подходы открывают новые возможности для оптимизации образовательного процесса, развития речи, мышления и социальных навыков детей. В данной статье рассматриваются лингвистические и социально-гуманитарные аспекты подготовки педагогов и организации образовательного процесса в дошкольных образовательных организациях. Особое внимание уделяется внедрению цифровых технологий, повышению цифровой компетентности педагогов и использованию инновационных методов. Результаты исследования направлены на улучшение качества дошкольного образования и поддержку гармоничного развития детей. Методология. В данном исследовании применялся комплексный подход, включающий как качественные, так и количественные методы, с целью изучения внедрения инновационных подходов и цифровых технологий в дошкольных образовательных организациях. Основное внимание уделялось оценке влияния цифровых и интерактивных методов на развитие речи, когнитивных и социальных навыков детей, а также на уровень цифровой компетентности педагогов. Для сбора данных использовались наблюдение за педагогической практикой, анкетирование и опрос воспитателей, а также анализ результатов деятельности детей до и после применения инновационных методик. Наблюдения позволяли фиксировать использование интерактивных материалов, образовательных приложений и игровых технологий, направленных на развитие речи, мышления и социальной активности детей. Анкетирование педагогов давало возможность оценить их опыт работы с инновациями и уровень цифровой компетентности. Обработка и анализ собранных данных проводились для выявления эффективности внедряемых инновационных методов и сравнения их с традиционными подходами. На основе полученных результатов были разработаны практические рекомендации для педагогов по оптимизации образовательного процесса, интеграции цифровых технологий и повышению качества дошкольного образования. Научная новизна исследования заключается в комплексной оценке применения инновационных технологий и разработке практических рекомендаций для педагогов, способствующих всестороннему развитию детей. Задачи. Целью исследования являлось изучение эффективности внедрения инновационных педагогических подходов и цифровых технологий в дошкольных образовательных организациях с акцентом на всестороннее развитие детей. Основное внимание уделялось формированию речевых, когнитивных и социальных навыков, а также оценке уровня цифровой компетентности педагогов, обеспечивающих образовательный процесс. 653

Исследование направлено на выявление методов и инструментов, которые дают наибольший практический эффект и могут быть интегрированы в повседневные занятия, сохраняя баланс между традиционными игровыми и творческими методами обучения и современными технологиями. Особое значение придавалось определению педагогических стратегий, способствующих эффективной адаптации инновационных методик в работе дошкольных образовательных организаций. Это позволяло повысить качество образовательного процесса, обеспечить комплексное развитие ребёнка, улучшить подготовку педагогов к современным требованиям цифровой образовательной среды и сформировать практические рекомендации для успешного применения инноваций в ДОО. Решение. Для реализации поставленной задачи было внедрено комплексное использование интерактивных и цифровых методик в дошкольных образовательных организациях. В работе применялись образовательные приложения, интерактивные игры, анимационные материалы и тренажёры для развития речи, когнитивных и социальных навыков детей. Педагоги проходили обучение и тренинги по использованию этих инструментов и интегрировали их в повседневные занятия, сочетая инновационные подходы с традиционными игровыми и творческими методами. Эффективность внедрения инноваций оценивалась через наблюдение, анкетирование педагогов и анализ результатов деятельности детей до и после применения технологий. Наиболее успешными методами оказались: интерактивные игровые упражнения для развития речи, адаптация заданий с помощью ИИ-платформ под индивидуальные особенности детей и систематическое использование цифровых материалов для формирования когнитивной и социальной активности. Внедрение этих решений позволило повысить качество образовательного процесса, улучшить вовлечённость детей и профессиональную подготовку педагогов, а также сформировать практические рекомендации для дальнейшего применения инноваций в ДОО. Таблица 1 Эффективность применения инновационных и цифровых методов в дошкольных образовательных организациях Метод Инструмент Интерактивные игры Направление развития Речь, когнитивные навыки Образовательн ые приложения Речь, логическое мышление Социальные навыки, внимание Анимационные обучающие материалы Описание применения Игровые задания с повторением слов и фраз Эффект для Эффект для детей педагогов Повышение Навыки словарного организации запаса и интерактивного внимательности обучения Платформы с Увеличение Развитие упражнениями для активности и цифровой развития речи вовлечённости компетентности Сказки и истории с Развитие Опыт интерактивными навыков внедрения заданиями коммуникации мультимедийн 654

и эмпатии ых материалов Тренажёры и Индивидуаль Персонализирован- ИндивидуальНавыки ИИ-платформы ная адаптация ные задания для ный прогресс и использования детей мотивация ИИ для адаптации заданий Заключение. В результате исследования было выявлено, что внедрение инновационных подходов и цифровых технологий в дошкольных образовательных организациях способствует всестороннему развитию детей, повышению их речевых, когнитивных и социальных навыков. Интерактивные упражнения, образовательные приложения и ИИ-платформы показали высокую эффективность в повышении мотивации детей, вовлечённости в образовательный процесс и индивидуализации обучения. Также установлено, что успешное применение инновационных методов требует предварительной подготовки педагогов, развития их цифровой компетентности и методической поддержки. Формирование педагогических стратегий по интеграции цифровых и интерактивных технологий позволяет сочетать традиционные игровые и творческие методы с современными подходами, что повышает качество образовательного процесса. Результаты исследования могут быть использованы для дальнейшей разработки практических рекомендаций, направленных на оптимизацию работы дошкольных образовательных организаций и повышение профессиональной подготовки педагогов. Список литературы: 1. Абрамова, Н.С. Разработка учебно-методического обеспечения в условиях реализации информационно-коммуникационных технологий /Н.С. Абрамова, О.И. Ваганова, Л.И. Кутепова // Балтийский гуманитарный журнал. - 2018. - Т. 7. - № 2 (23). - С. 181-184 2. Вембер, В.П. Информатизация образования и проблемы внедрения педагогических программных средств в учебный процесс /В.П. Вембер // Информационные технологии и средства обучения. - 2017. - Выпуск 3. - С. 5 3. Кривоногов, С.В. Применение информационных технологий в обучении как средство повышения качества образования / С.В. Кривоногов, В.А. Петров // Карельский научный журнал. - 2015. - № 3 (12). - С. 15-19 4. Николаенко, С.М. Образование в инновационном прогрессе общества / С.М. Николаенко // Образование. - 2016. -№ 60-61 (754). - 43 с. 5. Юдин, Н.О. Психолого-педагогические особенности лингвистического уровня коммуникации преподавателя и студентов в цифровом пространстве дистанционного обучения / Н.О. Юдин // Мир науки, культуры, образования. - 2024. -№6 (109). - С. 254-256 655

СПОСОБЫ ВЫРАЖЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОГО ЧИСЛА В УЗБЕКСКОМ ЯЗЫКЕ И ИХ СВЯЗЬ С СОВРЕМЕННЫМИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ТЕХНОЛОГИЯМИ Исмагилова Мадина Фаридовна, УрГПИ ст.преп. кафедры «Русский язык и литература» E-mail: madinafaridovna1986@gmail.com. Аннотация. В статье анализируются особенности категории числа в узбекском и русском языках и трудности усвоения форм множественного числа учащимися узбекских школ. Рассматриваются способы выражения множественности в узбекском языке и возможности искусственного интеллекта в диагностике, коррекции и предупреждении грамматических ошибок. Ключевые слова: категория числа, множественное число, узбекский язык, русский язык, интерференция, искусственный интеллект, цифровые технологии, обучение. Annotatsiya. Ushbu maqolada o‘zbek va rus tillarida sonning xususiyatlari va o‘zbek maktablarida o‘quvchilarning ko‘plik shakllarini o‘rganishdagi qiyinchiliklari tahlil qilinadi. Shuningdek, o‘zbek tilida ko‘plikni ifodalash yo‘llari, grammatik xatolarni aniqlash, tuzatish va oldini olish uchun sun’iy intellekt imkoniyatlari o‘rganiladi. Kalit so‘zlar: Raqam turkumi, koʻplik, oʻzbek tili, rus tili, interferensiya, sunʼiy intellekt, raqamli texnologiyalar, oʻrganish. Abstract. This article analyzes the characteristics of number in the Uzbek and Russian languages and the difficulties students in learning plural forms in Uzbek schools. It also examines ways of expressing plurality in the Uzbek language and the potential of artificial intelligence for diagnosing, correcting, and preventing grammatical errors. Key words: Category of number, plural, Uzbek language, Russian language, interference, artificial intelligence, digital technologies, learning. Введение. Языковое количество выражается грамматическими и лексическими средствами конкретного языка, формируется на основе языковых единиц и их системных взаимосвязей и выступает как значение языковых единиц. В структуре каждого языка данное содержание обладает собственной спецификой и отражает особенности его грамматического строя. Одной из отличительных характеристик существительного как самостоятельной части речи является наличие категорий согласования, принадлежности и числа, играющих ключевую роль в организации высказывания. Множественное число в узбекском языке выражается иначе, чем в русском: оно преимущественно маркируется аффиксально у существительных или реализуется контекстуально, тогда как прилагательные, числительные и местоимения, как правило, не имеют грамматических форм множественного числа. Указанные различия обуславливают устойчивые интерференционные ошибки при изучении русского языка в узбекских школах, где категория числа является обязательным средством грамматического согласования. Актуальность исследования определяется необходимостью углублённого анализа данных различий в условиях модернизации образования и цифровизации учебного процесса, а также поиском 656

эффективных методических и технологических средств, направленных на предупреждение и коррекцию ошибок в усвоении форм множественного числа русского языка учащимися узбекских школ. Целью статьи является выявление лингвистических особенностей категории числа в узбекском и русском языках, определение причин трудностей усвоения форм множественного числа русского языка учащимися узбекских школ, а также обоснование возможностей применения искусственного интеллекта и цифровых образовательных технологий для диагностики, коррекции и предупреждения грамматических ошибок. Задачи – проанализировать способы выражения множественного числа, выявить типичные ошибки и оценить эффективность ИИ и цифровых технологий в их исправлении. Основная часть. Мнения Ш. Шоабдурахманова и других в учебнике «Современный узбекский литературный язык» о грамматическом и логическом числе таковы: Грамматическое и логическое числа обычно не совпадают. Например, личные существительные обозначают одного человека (например, Зульфия, Карим). Но эти существительные могут также обозначать имена нескольких лиц. Даже в этом случае они обозначают одного человека. Нарицательное существительное – это имя объекта, имеющего более чем одно происхождение. Кроме того, относительное существительное может обозначать один объект, а существительное может обозначать множество объектов. Например: Мы посадили яблоки на опытном участке школы. В этом случае яблоко обозначает как одну яблоню, так и много яблонь, в зависимости от ситуации и контекста. Это зависит от его семантического признака. Выражает ли относительное существительное единственное или множественное число, зависит от его семантики и ситуативного контекста. Но эти существительные являются ровно одной формой категории числа, независимо от того, обозначают ли они объект в единственном или множественном числе [8]. Следовательно, категория числа существительного, обозначающая единичный или множественный объект, представляет собой иное явление: логическое и грамматическое число не равны. В таких случаях существительное без -lar(-ы/и, а/я) считается грамматически единственным, даже если оно выражает значение множественного числа. В глаголах единственное число также может иметь свой собственный знак. Выражение единственного и множественного числа глаголов различается. Анализ категории множественного числа в узбекском языке и ее лингвистико-речевых характеристик позволяет сделать следующие выводы: арабские слова занимают определенное место в лексиконе современного узбекского языка. Эта ситуация была сильнее в староузбекском литературном языке. В связи с этим слова, приобретенные во множественном 657

числе, используются в значении множественного числа: shuar-shoirlar (поэты), ulama-olimlar (ученые), saltin-sultonlar (султаны). В узбекском языке множественное число в основном выражается тремя различными способами (Таблица 1.): Таблица 1 Способы выражения множественного числа в узбекском языке 1. Аффиксальный способ 2. Синтаксический способ 3. Лексикосемантический метод В этом случае множественное число выражается путем добавления аффикса –lar (ы/и, а/я) к существительному в единственном числе: как kitoblar (книги), daryolar (реки); В этом случае к существительному в единственном числе предшествуют слова, выражающие понятие количества (в основном слова количества или числа): как besh kishi (пятеро мужчин)? Ko‘p odam (много людей); как el (народ), qoshin (отряд), poda (стадо), ko‘pchilik (большинство) Анализ научной литературы позволяет выделить ряд исследований, в которых искусственный интеллект в образовательных технологиях рассматривается как эффективный инструмент диагностики, коррекции и предупреждения грамматических ошибок, возникающих у учащихся узбекских школ при усвоении форм множественного числа русского языка [6; 7]. Основные возможности ИИ проявляются в нескольких взаимосвязанных направлениях. Во-первых, автоматизированная диагностика ошибок. Интеллектуальные системы способны анализировать письменную и устную речь учащихся, выявляя нарушения в образовании и согласовании форм множественного числа существительных, прилагательных, местоимений и числительных. Наиболее частотные ошибки (два книга, моя братья, красивый дома) автоматически распознаются как интерференционные и фиксируются системой без участия учителя. Во-вторых, мгновенная коррекция и объяснение грамматических норм. После обнаружения ошибки ИИ не только предлагает правильный вариант, но и сопровождает его кратким грамматическим пояснением, адаптированным к уровню учащегося. Это особенно важно для узбекских школьников, поскольку в их родном языке формы множественного числа выражаются иначе и не требуют обязательного согласования зависимых слов. В-третьих, персонализация учебного процесса. ИИ анализирует типичные ошибки каждого учащегося и формирует индивидуальную траекторию обучения. Например, при систематических затруднениях в согласовании прилагательных с существительными в форме множественного числа система автоматически увеличивает количество упражнений данного типа, варьируя лексический материал и контекст. 658