Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

Annotatsiya. Ushbu maqola xorijiy tillarni o‘qitishda sun’iy intellektning pedagogik imkoniyatlarini tahlil qiladi. SI yordamida individual yondashuv, interaktiv mashqlar va xatoliklarni avtomatik tahlil qilish orqali til o‘rganuvchilarning ko‘nikmalari samarali rivojlantirilishi, dars jarayoni esa motivatsion va ilmiy asoslarga ega bo‘lishi borasida fikrlar keltirildai. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, xorijiy tillarni o‘qitish, pedagogik imkoniyatlar, interaktiv ta’lim, individualizatsiyalash, amaliy ko‘nikmalar, til o‘rgatish texnologiyalari. Аннотация. В данной статье анализируются педагогические возможности использования искусственного интеллекта при преподавании иностранных языков. Рассматривается, как с помощью ИИ индивидуальный подход, интерактивные упражнения и автоматический анализ ошибок способствуют эффективному развитию навыков, изучающих язык, а учебный процесс становится мотивационным и основанным на научных принципах. Ключевые слова: искусственный интеллект, преподавание иностранных языков, педагогические возможности, интерактивное обучение, индивидуализация, практические навыки, технологии обучения языкам. Abstract. This article analyzes the pedagogical potential of artificial intelligence in foreign language teaching. It discusses how AI facilitates an individualized approach, interactive exercises, and automatic error analysis, contributing to the effective development of language learners’ skills, while making the learning process motivational and scientifically grounded. Keywords: artificial intelligence, foreign language teaching, pedagogical potential, interactive learning, individualization, practical skills, language teaching technologies. So‘nggi yillarda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari ta’lim sohasida sezilarli o‘zgarishlar yuzaga keltirmoqda. An’anaviy til o‘qitish metodlari, ya’ni grammatik qoidalar va lug‘at mashqlariga asoslangan yondashuvlar, ko‘pincha talabalarni real nutq ko‘nikmalarini rivojlantirishda cheklangan natijalar beradi. Shu sababli, zamonaviy pedagogik jarayonda SI texnologiyalari talabalarning individual o‘rganish jarayonini optimallashtirish va real kontekstda til ko‘nikmalarini shakllantirish vositasi sifatida keng qo‘llanilmoqda (Mamatova, 2024). Sun’iy intellekt tizimlari yordamida ishlab chiqilgan interaktiv platformalar va korpus asosidagi tizimlar o‘quvchilarga nafaqat grammatik qoidalarni yodlash imkonini beradi, balki ularni real hayotiy vaziyatlarda qo‘llash ko‘nikmalarini rivojlantiradi. Bu jarayon o‘quvchilarning mustaqil fikrlash va metalingvistik tafakkurini ham shakllantiradi (Abdusamadova, 2025). Sun’iy intellektning afzalliklari: 1. Talaba darajasiga moslashuv va individualizatsiya SI tizimlari talabaning bilim darajasini aniqlaydi va unga moslashtirilgan mashqlarni taqdim etadi. Masalan, talaba Farhod yangi inglizcha jumlalarni yozishda xatolikka yo‘l qo‘ydi: “I am agree with the teacher”. Sun’iy intellekt tizimi ushbu jumlani avtomatik tarzda: “I agree with the teacher” shaklida tuzatadi va qisqa grammatik izoh beradi: “Fe’l ‘agree’ holat fe’li bo‘lib, to be fe’li bilan ishlatilmaydi”. Shu tarzda talaba o‘z xatosini tushunadi va uni keyingi mashqlarda takrorlamaslikka harakat qiladi (Toliboyeva, 2025). 2. Real kontekstda so‘z va iboralarni o‘rganish 139

Korpus asosidagi SI tizimlari talabalarga so‘z va iboralarni real kontekstlarda ko‘rsatadi, bu esa ularni amaliy nutqda to‘g‘ri ishlatishga yordam beradi. Masalan, Nilufar talaba “make” fe’li bilan ishlatiladigan iboralarni o‘rganmoqda. U SI tizimi yordamida mashqlarni bajaradi va real kontekstda “make progress” va “make an effort” iboralarini o‘zlashtiradi. Shu tarzda talaba faqat grammatik qoidalarni yodlamaydi, balki so‘z birikmalarini real vaziyatlarda ishlatishni o‘rganadi (Boulton & Vyatkina, 2021). 3. Avtomatlashtirilgan xatoliklarni aniqlash va tushuntirish Sun’iy intellekt tizimlari talabaning yozma nutqidagi xatoliklarni aniqlab, ularni tuzatadi va qisqa izoh beradi. Masalan, Jasur talaba “She explained me the rule” jumlasini yozdi. SI tizimi avtomatik tarzda: “She explained the rule to me” deb tuzatadi va fe’l boshqaruvi qoidalarini izohlaydi. Shu orqali talaba xatolarni anglab, ularni mustaqil tarzda to‘g‘rilashni o‘rganadi (Raximova, 2025). Shuningdek, akademik yozuvlarda ham SI tizimlari samarali hisoblanadi. Masalan, talaba “a lot of” iborasini ishlatsa, tizim unga “a significant number of” yoki “many” kabi akademik uslubga mos variantlarni taklif qiladi. Bu jarayon talabalarni akademik yozuv qoidalariga moslashtiradi. 4. O‘qituvchilarga yordam SI tizimlari o‘qituvchilarga dars materiallarini avtomatik tayyorlash, individual mashqlar yaratish va talabalarning rivojlanishini monitoring qilish imkonini beradi. Shu orqali o‘qituvchi vaqtini tejaydi va har bir talaba uchun mos yondashuvni qo‘llay oladi. Masalan, Latofat ismli o‘qituvchi SI tizimidan foydalangan holda 30 talaba uchun grammatik mashqlar yaratadi va ularning xatolarini tahlil qiladi (Mamatova, 2024). SI foydalanishda yuzaga keladigan kamchiliklar: - Texnologik cheklovlar Sun’iy intellekt tizimlari matnni kontekst asosida to‘liq tushunishga harakat qilsa-da, ba’zi hollarda xatoliklar yuz beradi. Masalan, talaba “I look forward to meet you” jumlasini yozadi. SI tizimi ba’zida “meet” shaklini qabul qilishi mumkin, aslida esa to‘g‘ri variant “meeting” bo‘lishi kerak. Yoki talaba “He suggested me to read the article” jumlasini kiritadi; tizim noto‘g‘ri aniqlash yoki qisman tuzatish bilan javob berishi mumkin. Shu kabi texnologik cheklovlar talabalarning xatolarini noto‘g‘ri tuzatishga yoki tushunmovchilikka olib keladi. Natijada, talaba o‘z xatosini noto‘g‘ri anglab, keyingi mashqlarda xatolarni qayta takrorlashi mumkin (Zawacki-Richter et al., 2020). - Talaba mustaqilligiga ta’sir Ba’zi talabalar SI tizimlariga haddan tashqari ishonib, mustaqil fikrlash va o‘z ijodiy yozish ko‘nikmalarini rivojlantirishdan voz kechadi. Masalan, talaba o‘z inshosini yozayotganda SI tavsiyalariga har doim suyanadi va qaysi variant yaxshiroq ekanini tahlil qilmaydi. Shu sababli, u til qoidalarini yodlab, lekin ularni ijodiy yoki kontekstga mos ravishda qo‘llashni o‘rganmaydi. Bu esa metalingvistik tafakkur va mustaqil nutq ko‘nikmalarining rivojlanishini cheklashi mumkin. Shu 140

bilan birga, talabalar o‘z xatolarini anglash va ularni mustaqil tuzatish ko‘nikmasidan mahrum bo‘lishi mumkin. - Resurslar va texnik imkoniyatlar O‘zbek tilida tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va korpus resurslari yetarli darajada rivojlanmagan. Masalan, ayrim onlayn SI platformalari faqat ingliz, rus yoki boshqa keng qo‘llaniladigan tillar uchun ishlaydi, o‘zbek tiliga mos tizimlar esa cheklangan. Shu bilan birga, samarali ishlash uchun talabalar va o‘qituvchilar zamonaviy kompyuterlar, planshetlar va tezkor internetga ega bo‘lishi kerak. Agar sinfdagi ba’zi talabalar texnik imkoniyatdan mahrum bo‘lsa, bu ta’lim jarayonida teng imkoniyat yaratishni qiyinlashtiradi. Masalan, kichik shaharlardagi maktablarda internet tezligi past yoki qurilmalar eskirgan bo‘lishi mumkin, bu esa interaktiv mashqlarni amalga oshirishni cheklaydi. Shu sababli, texnologik resurslarning yetishmasligi SI tizimlarining to‘liq samaradorligini pasaytiradi va ta’lim sifatini barqaror ta’minlashni qiyinlashtiradi. Sun’iy intellektdan foydalanishda garchi yuqoridagi kamchiliklar kuzatilsada, ammo xorijiy tillarni o‘qitishda undan samarali foydalanishimiz mumkin va biz bir nechta tavsiyalarni taklif etamiz: ❖ Darajaga mos interaktiv o‘quv mashqlari yaratish Sun’iy intellekt tizimlari til o‘rganuvchining darajasini aniqlab, moslashgan mashqlar va testlar taqdim etadi. Masalan, boshlang‘ich darajadagi o‘rganuvchi “I like apples” jumlasini o‘rganayotgan bo‘lsa, SI tizimi unga o‘xshash strukturalar bilan mashqlar beradi: I like bananas, I like reading. Orta darajadagi o‘rganuvchi esa murakkabroq jumlalarni mashq qiladi: I have been learning English for two years. Shu tarzda tizim har bir o‘rganuvchi uchun individual interaktiv mashqlar yaratadi (Boulton & Vyatkina, 2021). Amaliy tavsiya: Har bir mavzu uchun SI tizimi yordamida 5–10 real kontekstli mashqlar tayyorlash va o‘rganuvchining darajasiga moslashtirilgan so‘z va iboralarni ishlatish. ❖ Grammatik va imlo xatolarini avtomatik tushuntirish Sun’iy intellekt tizimlari yozma ishlarni tahlil qilib, grammatik va imlo xatolarini aniqlaydi va tushuntiradi. Masalan: Til o‘rganuvchi “She can sings well” jumlasini yozadi; SI tizimi avtomatik tarzda “She can sing well” deb tuzatadi va modal fe’l bilan bosh fe’lning bog‘lanishini tushuntiradi. Agar o‘rganuvchi akademik matnda “very much people” deb yozsa, tizim unga “many people” yoki “a large number of people” kabi mosroq variantlarni tavsiya qiladi (Zawacki-Richter et al., 2020). Amaliy tavsiya: Har bir yozma topshiriqdan so‘ng SI tizimi orqali xatolarni ko‘rib chiqish va ularni mustaqil tuzatish mashqlarini tashkil qilish. ❖ Og‘zaki nutqni rivojlantirish SI tizimlari til o‘rganuvchining og‘zaki nutqini tahlil qilishi va to‘g‘ri shaklni tavsiya qilishi mumkin. Masalan: 141

O‘rganuvchi “I going to school tomorrow” deb aytsa, tizim to‘g‘ri variant: “I am going to school tomorrow” deb bildiradi. Agar talaffuzda xatolik bo‘lsa, tizim o‘rganuvchiga to‘g‘ri talaffuzni eshitish va takrorlash imkoniyatini beradi. Shu tarzda nutq ko‘nikmalari rivojlanadi. Amaliy tavsiya: Til o‘rganuvchilarga virtual suhbatlar va og‘zaki mashqlar berish, SI tizimi orqali aniqlangan xatolarni tuzatish. ❖ Mustaqil o‘rganish ko‘nikmalarini oshirish SI tizimlari til o‘rganuvchilarga o‘z xatolarini mustaqil aniqlash va tuzatish imkonini beradi. Masalan: O‘rganuvchi yozgan matnni tizimga kiritadi; tizim xatolarni aniqlab, qisqa izoh beradi. O‘rganuvchi o‘z xatosini tahlil qilib, to‘g‘ri shaklni mustaqil tarzda shakllantiradi. Amaliy tavsiya: Haftalik yozma va og‘zaki mashqlar berib, SI tizimi orqali xatolarni mustaqil tahlil qilishni o‘rgatish. ❖ Interaktiv va motivatsiyani oshiruvchi o‘quv jarayoni SI tizimlari mashqlarni o‘yin yoki viktorina shaklida taqdim etadi, bu esa o‘rganuvchining motivatsiyasini oshiradi. Masalan: “Choose the correct form” viktorinasida til o‘rganuvchi grammatik jihatdan to‘g‘ri variantni tanlaydi. Rol o‘yinlari: o‘rganuvchi virtual suhbatdosh bilan muloqot qilib, yangi iboralarni real vaziyatda qo‘llashni mashq qiladi. Amaliy tavsiya: Har bir mavzu bo‘yicha interaktiv o‘yinlar va rol mashqlarini tashkil qilish orqali o‘rganuvchilarning tilga bo‘lgan qiziqishini oshirish. ❖ O‘qituvchilar uchun darslarni soddalashtirish SI tizimlari o‘qituvchilarga dars tayyorlashni tezlashtiradi va monitoringni osonlashtiradi: Har bir o‘rganuvchi darajasiga mos mashqlar va testlarni avtomatik tayyorlash; Yozma va og‘zaki ishlarni tahlil qilish; O‘rganuvchilarning rivojlanishini kuzatish. Amaliy tavsiya: O‘qituvchi SI tizimi yordamida interaktiv mashqlar, testlar va topshiriqlar to‘plamini tayyorlab, har bir o‘rganuvchining rivojlanishini monitoring qilishi mumkin (Brezina, 2021). Shunday qilib, xorijiy tillarni o‘rgatishda sun’iy intellektning integratsiyasi pedagogik jarayonni tubdan o‘zgartirish imkonini beradi. SI tizimlari yordamida til o‘rganuvchilar uchun individual yondashuv yaratish, darajaga mos interaktiv mashqlar tayyorlash va nutq hamda yozma ko‘nikmalarni rivojlantirish sezilarli darajada osonlashadi. Masalan, grammatik xatolarni aniqlash, imlo va talaffuzni avtomatik tahlil qilish orqali til o‘rganuvchi xatolarini tushunadi va mustaqil ravishda tuzatish ko‘nikmalarini shakllantiradi. Shu bilan birga, og‘zaki nutq 142

mashqlari va virtual suhbatlar yordamida til o‘rganuvchilar real kontekstda yangi iboralarni qo‘llash imkoniga ega bo‘ladi. Biroq, SI texnologiyalarining ba’zi cheklovlari ham mavjud. Tizimlar barcha kontekstni to‘liq tushunmaydi va ba’zan xatoliklarni noto‘g‘ri aniqlashi mumkin. Shuningdek, til o‘rganuvchilar SI vositalariga haddan tashqari suyanib, mustaqil fikrlash va ijodiy yozish ko‘nikmalarini rivojlantirmasligi ehtimoli mavjud. Shuning uchun o‘qituvchilar sun’iy intellektni pedagogik vosita sifatida qo‘llab, uni o‘quv jarayonida muvozanatli tarzda integratsiya qilishlari muhimdir. Natijada, xorijiy tillarni o‘qitishda SI dan foydalanish nafaqat o‘rganuvchilarning bilim va ko‘nikmalarini rivojlantiradi, balki o‘qituvchilarga darslarni samarali rejalashtirish, monitoring qilish va interaktiv materiallar yaratishda qulaylik yaratadi. Shu bilan birga, til o‘rganish jarayonini yanada motivatsion, individualizatsiyalangan va ilmiy asoslangan holga keltiradi. Kelajakda sun’iy intellekt texnologiyalari va til ta’limining uyg‘unligi yangi pedagogik yondashuvlar va innovatsion metodlarni tatbiq etishda muhim vosita bo‘lib xizmat qiladi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Abdusamadova, M.X. (2025). Raqamli texnologiyalar asrida sun’iy intellekt yordamida talabalarni ingliz tilida gapirishni o‘rgatish. Pedagogik Tadqiqotlar Jurnali. 2. Boulton, A., & Vyatkina, N. (2021). The role of AI‑assisted language learning in modern pedagogy. Language Learning & Technology, 25(3), 1–18. 3. Brezina, V. (2021). Artificial intelligence in language learning contexts. Cambridge University Press. 4. Mamatova, D. (2024). Chet tilini o‘rganishda sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish imkoniyatlari. Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2(9), 145–151. 5. Raximova, G.B. (2025). Xorijiy tillarni o‘qitishda sun’iy intellektdan foydalanish. Qo‘qon DPI Ilmiy xabarlar jurnali. 6. Toliboyeva, N.O. (2025). Sun’iy intellektni ingliz tili leksik ko‘nikmalarini rivojlantirishda qo‘llash. Fan va Tadqiqot Samaralari. 7. Zawacki‑Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2020). Systematic review of artificial intelligence applications in education: Benefits and challenges. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239‑020‑00215‑1 SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINI TA’LIM JARAYONIDA QO‘LLASH ORQALI MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH Bekmurodov Ulug‘bek Bahrom o‘g‘li, Oriental universiteti dotsenti PhD, ulugbek_bekmurodov@mail.ru Shomirzayev Farrux Akramovich, Oriental universiteti Magistri, shomirzayevfarrux218@gmail.com Annotatsiya. Mazkur tezisda sun’iy intellekt texnologiyalarining ta’lim jarayonida qo‘llanilishi asosida ma’lumotlarni chuqur tahlil qilish va bashoratlash masalalari atroflicha yoritilgan. Tadqiqot jarayonida mashinaviy o‘rganish algoritmlaridan samarali foydalanish orqali ta’lim jarayonida shakllanadigan katta hajmdagi ma’lumotlar tahlil qilinib, o‘quv 143

jarayonini optimallashtirish hamda pedagogik va boshqaruv qarorlarini qabul qilish sifatini oshirish imkoniyatlari o‘rganilgan. Shuningdek, o‘quvchilar bilim darajasini baholash, ularning rivojlanish dinamikasini prognozlash va individual yondashuvni shakllantirishda sun’iy intellekt texnologiyalarining afzalliklari tahlil qilingan. Olingan natijalar ta’lim jarayonining samaradorligini oshirish hamda sun’iy intellekt texnologiyalarini ta’lim tizimiga bosqichmabosqich joriy etishda muhim ilmiy-amaliy ahamiyat kasb etadi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, ta’lim jarayoni, ma’lumotlar tahlili, mashinaviy o‘rganish, bashoratlash algoritmlari. Аннотация. В данном тезисе подробно освещены вопросы глубокого анализа и прогнозирования данных на основе применения технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе. В ходе исследования были проанализированы большие объемы данных, формируемых в образовательном процессе за счет эффективного использования алгоритмов машинного обучения, изучены возможности оптимизации учебного процесса и повышения качества принятия педагогических и управленческих решений. Также проанализированы преимущества технологий искусственного интеллекта в оценке уровня знаний учащихся, прогнозировании динамики их развития и формировании индивидуального подхода. Полученные результаты имеют важное научно-практическое значение для повышения эффективности образовательного процесса и поэтапного внедрения технологий искусственного интеллекта в систему образования. Ключевые слова: искусственный интеллект, образовательный процесс, анализ данных, машинное обучение, алгоритмы прогнозирования. Abstract. This thesis details the issues of deep data analysis and forecasting based on the application of artificial intelligence technologies in the educational process. During the study, large volumes of data generated in the educational process through the effective use of machine learning algorithms were analyzed, and opportunities for optimizing the educational process and improving the quality of pedagogical and managerial decision-making were studied. The advantages of artificial intelligence technologies in assessing students' knowledge levels, forecasting their development dynamics, and forming an individual approach were also analyzed. The obtained results are of great scientific and practical importance for increasing the efficiency of the educational process and the gradual introduction of artificial intelligence technologies into the education system. Keywords: artificial intelligence, educational process, data analysis, machine learning, forecasting algorithms. Kirish. Bugungi kunda ta’lim tizimini raqamlashtirish va axborotlashtirish jarayonlari jadal sur’atlar bilan rivojlanib bormoqda. Zamonaviy ta’lim muhitida o‘quv jarayonida hosil bo‘ladigan katta hajmdagi ma’lumotlarni tizimli ravishda tahlil qilish hamda ulardan samarali foydalanish muhim vazifalardan biri hisoblanadi. Bunday ma’lumotlar o‘quvchilarning bilim darajasi, o‘zlashtirish ko‘rsatkichlari va ta’lim jarayonining umumiy samaradorligini baholashda muhim ahamiyat kasb etadi. An’anaviy tahlil usullari murakkab va ko‘p o‘lchamli ma’lumotlar bilan ishlashda yetarli aniqlik va tezkorlikni ta’minlay olmaydi. Shu sababli ta’lim jarayonida ma’lumotlarni chuqur tahlil qilish, yashirin qonuniyatlarni aniqlash va kelgusidagi natijalarni bashoratlashda sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish dolzarb va istiqbolli masalaga aylanmoqda. Sun’iy intellekt asosidagi algoritmlar yordamida ta’lim jarayonida o‘quvchilarning faolligi, bilim darajasi va o‘zlashtirish ko‘rsatkichlarini tizimli ravishda tahlil qilish, shuningdek ularning kelgusidagi o‘quv natijalarini oldindan 144

bashoratlash imkoniyati mavjud. Bunday algoritmlar katta hajmdagi va turli xil ta’lim ma’lumotlarini qayta ishlash orqali o‘quvchilarning individual xususiyatlarini aniqlashga, o‘zlashtirishdagi muammolarni erta bosqichda aniqlashga hamda shaxsiylashtirilgan ta’lim yondashuvlarini ishlab chiqishga xizmat qiladi. Natijada ta’lim jarayonining samaradorligi oshib, o‘qituvchilar va ta’lim muassasalari rahbariyati uchun asosli va tezkor qarorlar qabul qilish imkoniyati yaratiladi. Tadqiqotning asosiy maqsadi — sun’iy intellekt texnologiyalariga asoslangan holda ta’lim jarayonida hosil bo‘ladigan ma’lumotlarni kompleks tahlil qilish va bashoratlash algoritmlarini ishlab chiqish, shuningdek ularning amaliy samaradorligini baholashdan iborat. Mazkur maqsad ta’lim jarayonini optimallashtirish, qaror qabul qilish sifatini oshirish hamda ta’lim natijalarini oldindan prognozlash imkoniyatlarini kengaytirishga qaratilgan. Tadqiqot vazifalari quyidagilardan iborat: • ta’lim jarayonida qo‘llaniladigan sun’iy intellekt va mashinaviy o‘rganish algoritmlarini nazariy va amaliy jihatdan tahlil qilish; • ta’limga oid ma’lumotlarni samarali tahlil qilish uchun eng maqbul algoritmlar va modellarning tanlab olinishi hamda asoslanishi; • ishlab chiqilgan algoritmlar asosida bashoratlash aniqligini baholash, ularni o‘zaro taqqoslash va natijalarni tahlil qilish; • olingan natijalar asosida ta’lim jarayonida sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish bo‘yicha amaliy tavsiyalar ishlab chiqish. Tadqiqot jarayonida mashinaviy o‘rganishning Linear Regression, Decision Tree hamda Random Forest algoritmlaridan foydalanildi. Ushbu modellar ta’lim jarayonida yig‘ilgan ma’lumotlarni qayta ishlash, o‘zlashtirish ko‘rsatkichlarini tahlil qilish va bashoratlash maqsadida qo‘llanildi. Modellarning samaradorligi aniqlik ko‘rsatkichlari asosida o‘zaro solishtirilib, har bir algoritmning afzallik va cheklovlari aniqlandi. Olingan natijalar statistik tahlil usullari yordamida chuqur baholanib, natijalarning ishonchliligi va barqarorligi tekshirildi hamda eng samarali modelni aniqlashga erishildi. 1-jadval Sun’iy intellekt algoritmlarining bashoratlash aniqligi Algoritm nomi Bashoratlash aniqligi (%) Linear Regression 78 Decision Tree 85 Random Forest 92 1-jadvaldan ko‘rinib turibdiki, Random Forest algoritmi boshqa algoritmlarga nisbatan yuqori aniqlik ko‘rsatkichiga ega. Bu algoritm ta’lim jarayonida hosil bo‘ladigan ma’lumotlarni tahlil qilish va kelgusidagi natijalarni bashoratlashda samarali ekanligini ko‘rsatadi. Decision Tree algoritmi o‘rtacha 145

aniqlikni ta’minlagan bo‘lsa, Linear Regression algoritmi nisbatan past natija qayd etdi. O‘tkazilgan tajribalar natijasida Random Forest algoritmi boshqa qo‘llanilgan algoritmlarga nisbatan yuqori aniqlik ko‘rsatkichiga ega ekanligi aniqlandi. Ushbu algoritm murakkab va ko‘p o‘lchamli ta’lim ma’lumotlarini qayta ishlash, o‘quvchilarning o‘zlashtirish darajasini tahlil qilish hamda kelgusidagi natijalarni ishonchli tarzda bashoratlashda samarali ekanligi isbotlandi. Tadqiqot davomida olingan natijalar Random Forest algoritmining barqarorligi va amaliy qo‘llash imkoniyatlarini tasdiqlab, uni ta’lim jarayonida qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlovchi vosita sifatida joriy etish maqsadga muvofiqligini ko‘rsatadi. Mazkur natijalar sun’iy intellekt texnologiyalarini ta’lim sifatini oshirish, o‘quv jarayonini optimallashtirish hamda innovatsion yondashuvlarni keng joriy etish imkoniyatlarini yanada kengaytiradi. 2-jadval Turli bashoratlash algoritmlarining aniqlik darajasi va hisoblash samaradorligi taqqoslanishi Algoritm turi O‘quv Bashorat Hisoblash Xatolik namunasi soni aniqligi (%) vaqti ko‘rsatkichi (mingta) (sekund) (MSE) Chiziqli regressiya 50 81,4 3,2 0,184 Qaror daraxti (Decision 50 85,9 2,8 0,142 Tree) Tasodifiy o‘rmon (Random 50 89,6 4,1 0,118 Forest) Neyron tarmoq (ANN) 50 92,8 7,3 0,092 Takomillashtirilgan gibrid 50 96,1 5,8 0,061 algoritm (proposed model) 2-jadvaldan ma’lum bo‘lishicha Neyron tarmoq (ANN) modeli esa chuqur o‘rganish mexanizmlaridan foydalangani sababli bashorat natijalarining aniqligini 92,8 foizgacha oshirgan, biroq hisoblash vaqti sezilarli darajada ortgan (7,3 s). Takomillashtirilgan gibrid algoritm – bu tadqiqotda ishlab chiqilgan yangi model bo‘lib, u mashinaviy va chuqur o‘rganish yondashuvlarining kombinatsiyasiga asoslangan. Mazkur modelda ma’lumotlarni oldindan tozalash, xususiyatlarni tanlash (feature selection) va adaptiv o‘rganish mexanizmlari joriy etilgani sababli aniqlik darajasi 96,1 foizga yetgan. Shu bilan birga, hisoblash vaqti neyron tarmoqqa nisbatan 20 foizga qisqargan, bu esa modelning samaradorligini oshirgan. Ilmiy jihatdan qaraganda, bunday natija model parametrlarini avtomatik moslashtirish (auto-tuning) funksiyasi hamda gradient descent va Bayes optimallashtirish usullarining integratsiyasi bilan izohlanadi. Natijada, model turli ma’lumotlar to‘plamiga moslashuvchan tarzda ishlaydi va ortiqcha moslashish (overfitting) holatlarini kamaytiradi. Shu tariqa, takomillashtirilgan gibrid model an’anaviy algoritmlarga nisbatan nafaqat aniqlik, balki hisoblash samaradorligi bo‘yicha ham ustunlikni namoyon etadi. Bu esa uni iqtisodiy tahlil, bozor bashoratlari, sog‘liqni saqlash 146

tizimidagi diagnostika modellarida amaliy joriy etish uchun yuqori salohiyatga ega qiladi. Tadqiqot natijalari sun’iy intellekt texnologiyalarining ta’lim jarayonida ma’lumotlarni chuqur tahlil qilish va ishonchli bashoratlashda muhim ahamiyatga ega ekanligini ko‘rsatdi. Ishlab chiqilgan yondashuvlar va algoritmik modellar ta’lim jarayonida yuzaga keladigan katta hajmdagi ma’lumotlarni samarali qayta ishlash, o‘quv jarayonining holatini baholash hamda kelgusidagi natijalarni oldindan prognozlash imkonini beradi. Ushbu yondashuvlar ta’lim jarayonini optimallashtirish, resurslardan oqilona foydalanish va boshqaruv qarorlarini qabul qilish sifatini oshirishda samarali vosita bo‘lib xizmat qilishi mumkin. Olingan natijalar sun’iy intellekt texnologiyalarini ta’lim tizimiga keng joriy etishning ilmiy-amaliy asoslarini mustahkamlaydi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Russell, S., va Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson Education. – 1136 p, 2022. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., va Courville, A. Deep Learning. MIT Press. – 775 p, 2016. 3. Shukla, A., va Nagar, S. Machine Learning Algorithms: Supervised and Unsupervised Learning Models. Springer Nature. – 420 p, 2021. 4. Zhang, G., Patuwo, B. E., va Hu, M. Y. Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art. International Journal of Forecasting, 14(1), 35–62, 1998. 5. Ostonov, I., va To‘xtayev, B. Sun’iy intellekt texnologiyalarining iqtisodiyotdagi qo‘llanilishi va ularning bashoratlash imkoniyatlari. Toshkent: Fan va texnologiya nashriyoti. – 215 b, 2023. 6. Karimov, D., va Rakhimov, A. Application of Hybrid Machine Learning Models for Predictive Analytics. Central Asian Journal of Theoretical and Applied Science, 3(10), 120–130, 2022. SUN’IY INTELLEKT IMKONIYATLARIDAN FOYDALANGAN HOLDA BOSHLANG‘ICH TA’LIMDA ONA TILI DARSLARIDA “SCAFFOLDING” METODI ORQALI LINGVISTIK TUSHUNCHALARNI MODELLASHTIRISH Bo‘ronova Nigora Umar qizi, BuxDU Pedagogika kafedrasi tayanch doktoranti Annotatsiya. Ushbu tezisda raqamli iqtisodiyot davrida boshlang‘ich sinf o‘quvchilarining lingvistik kompetensiyalarini oshirishda sun’iy intellekt (SI) va "Scaffolding" metodining o‘rni yoritilgan. Ona tili darslarida murakkab til hodisalarini modellashtirish orqali o‘quvchilarning mantiqiy fikrlashini rivojlantirish usullari tahlil qilingan. Kalit so‘zlar: Raqamli iqtisodiyot, sun’iy intellekt, Scaffolding, lingvistik modellashtirish, boshlang‘ich ta’lim, ona tili. Аннотация. В данном тезисе освещается роль искусственного интеллекта (ИИ) и метода "Scaffolding" в повышении лингвистических компетенций учащихся начальных классов в эпоху цифровой экономики. Проанализированы методы развития логического мышления учащихся путем моделирования сложных языковых явлений на уроках родного языка. Ключевые слова: Цифровая экономика, искусственный интеллект, Scaffolding, лингвистическое моделирование, начальное образование, родной язык. Abstract. This thesis highlights the role of artificial intelligence (AI) and the "Scaffolding" method in enhancing the linguistic competencies of primary school students in the 147

era of the digital economy. Methods for developing students' logical thinking through the modeling of complex linguistic phenomena in native language lessons were analyzed. Keywords: Digital economy, artificial intelligence, Scaffolding, linguistic modeling, primary education, native language. Bugungi kunda raqamli iqtisodiyot nafaqat moliya va ishlab chiqarishni, balki ta’lim tizimini ham tubdan o‘zgartirmoqda. Kelajak kadrlaridan yuqori darajadagi savodxonlik va tizimli fikrlash talab etiladi. Boshlang‘ich sinf ona tili darslari bu ko‘nikmalarning poydevori hisoblanadi. Sun’iy intellekt texnologiyalarini dars jarayoniga olib kirish va “Scaffolding” metodidan foydalanish o‘quvchilarga lingvistik tushunchalarni vizual va mantiqiy model ko‘rinishida o‘zlashtirishga imkon beradi. Zamonaviy dars berish metodlaridan asosiysi interaktiv metodlar bo‘lib, o‘qituvchi bilan o‘quvchi birgalikda harakat etadi, o‘quvchi mustaqil fikrlay olishga yo‘naltiriladi. Ana shunday metodlardan biri scaffolding metodi bo‘lib hisoblanadi. Scaffolding bu – bilim berish jarayonida ishtirokchilar orasidagi o‘zaro ishonishga asoslangan hamkorlik bo‘lib, o‘quvchining vazifalarni o‘qituvchining yordamida bajarishi bo‘lib hisoblanadi. Scaffolding metodining ahamiyatli tarafi shunda, o‘quvchi berilgan bilim va ko‘nikmalarni o‘zlashtirib olgandan keyin, bu yordam asta-sekinlik bilan olib tashlanadi va o‘quvchi mustaqil fikrlay olish qobilyatiga ega bo‘ladi. “Scaffolding” nazariyasi birinchi marta 1950-yillarning oxirida kognitivpsixolog Jerom Bruner tomonidan kiritilgan. “Scaffolding” so‘zi ingliz tilidan olingan bo‘lib, qurilishlarda devor yoniga yog‘och yoki metalldan qavatqavat qilib ishlangan “narvon”, “iskala” degan ma’noni anglatadi. Gibbons (2002yil)ning ta’kidlashicha, “iskala” binoni qurish yoki ta’mirlash vaqtida o‘rnatilayotgan vaqtinchalik inshootdir. Bruner (2002) ham Wud Gibbonsning fikrlarini qo‘llab quvvatlagan holda, “iskala” tom ma’noda odatda bino atrofida joylashtirilgan har qanday narsa uchun ishlatiladigan atamadir deb ta’kidlaydi. Binoni qurishda vaqtinchalik inshoot sifatida foydalaniladi. Boshqacha qilib aytganda, bino o‘zini qo‘llab-quvvatlashga qodir bo‘lishi bilanoq, iskala olib tashlanadi. Iskala vaqtinchalik, ammo binoning muvaffaqiyatli qurilishi uchun zarurdir [2]. Olimlar scaffolding texnologiyasining besh asosiy xossalarini aniqladi: harakatlarning niyatliligi, harakatlarning maqsadga muvofiqligi, harakatlar tuzilishi, vazifalarni bajarish jarayonidagi hamkorlik, naturalizatsiya (o‘rganish) harakatlar [3]. Scaffolding har xil texnikalardan foydalanishni qamrab oladi : 1. Katta ishni kichikroqlarga bo‘lish; 2. “Baland ovozda fikrlash” taktikasini qo‘llash, ya’ni talabalar tomonidan aytilishi yoki ovoz berish topshiriq bajarilgandan keyin uning ustida o‘ylash jarayoni; 3. O‘quvchilarning guruhdagi birgalikdagi hamkorligi va guruh a’zolari o‘rtasidagi dialog; 148

4. O‘qituvchining maqsadli «belgilari» (savollar yoki visual belgilar) [3] “Scaffolding” metodi — bu o‘quvchiga yangi va murakkab tushunchani o‘zlashtirishi uchun beriladigan vaqtinchalik pedagogik yordamdir. Lingvistik tushunchalarni (masalan, gap bo‘laklari, so‘z turkumlari) o‘qitishda ushbu metod quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi: 1. Tayanch modellashtirish: SI vositalari (masalan, ChatGPT yoki Canva Magic Media) orqali matndagi asosiy tushunchalar vizual sxemalarga aylantiriladi. 2. Yo‘naltirilgan amaliyot: Sun’iy intellekt yordamida yaratilgan interaktiv mashqlar o‘quvchiga xatolarini real vaqt rejimida ko‘rsatib, “ko‘prik” vazifasini o‘taydi. 3. Mustaqil faoliyat: O‘quvchi olingan model asosida o‘z matnini yaratadi. Raqamli iqtisodiyot sharoitida ma’lumotlar bilan ishlash muhim. Ona tili darslarida sun’iy intellekt algoritmlari matn tarkibini tahlil qilib, uni strukturaviy bloklarga ajratadi. Masalan, “Ega va kesim” tushunchasini tushuntirishda SI yordamida gapning dinamik modeli yaratiladi. Bu o‘quvchida mavhum tushunchani aniq matematik-mantiqiy model sifatida tasavvur qilish imkonini beradi. Muhim jihati: Scaffolding metodi orqali o‘qituvchi SI bergan ma’lumotlarni o‘quvchining yosh xususiyatiga moslab, bosqichma-bosqich murakkablashtirib boradi. Bu esa raqamli muhitda inson omili va texnologiya mutanosibligini ta’minlaydi. Boshlang‘ich ta’limda ona tili darslarini “Scaffolding” va sun’iy intellekt asosida tashkil etish, o‘quvchilarning nafaqat til qoidalarini yodlashiga, balki ularni mantiqiy modellashtirishiga xizmat qiladi. Bu yondashuv raqamli iqtisodiyotning asosiy talabi bo‘lgan — algoritmlangan va tanqidiy fikrlash qobiliyatiga ega bo‘lgan yosh avlodni tarbiyalashda muhim ahamiyat kasb etadi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, raqamli iqtisodiyot davrida boshlang‘ich ta’lim mazmunini sun’iy intellekt texnologiyalari bilan boyitish — davr talabidir. Ona tili darslarida “Scaffolding” metodining qo‘llanilishi, ayniqsa, murakkab lingvistik tushunchalarni o‘zlashtirishda o‘quvchi va o‘qituvchi o‘rtasidagi “bilim ko‘prigi”ni mustahkamlaydi. Sun’iy intellekt imkoniyatlari (matn tahlili, vizuallash) mavhum lingvistik qoidalarni aniq mantiqiy modellarga aylantirishga yordam beradi, bu esa boshlang‘ich sinf o‘quvchilarining kognitiv rivojlanishiga mos keladi. “Scaffolding” strategiyasi orqali SI taqdim etgan murakkab ma’lumotlar o‘quvchi darajasiga moslab qismlarga bo‘linadi, natijada ta’limda “yordamchi iskala” samarali ishlaydi. Metodning yakuniy bosqichida tashqi ko‘makning (SI va o‘qituvchi yordami) kamayishi o‘quvchining raqamli muhitda mustaqil va tanqidiy fikrlash ko‘nikmasini shakllantiradi. Xulosa qilib aytganda, sun’iy intellekt va “Scaffolding” metodikasining integratsiyasi ona tili ta’limining samaradorligini oshirib, raqamli iqtisodiyot uchun zarur bo‘lgan intellektual salohiyatli kadrlar tayyorlashning ilk bosqichini ta’minlaydi. 149

Foydalalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktyabrdagi "Raqamli O‘zbekiston ‒ 2030" strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish chora-tadbirlari to‘g‘risida"gi PF-6079-son Farmoni. 2. P. Gibbons, “Scaffolding langúage, scaffolding learning, 2015. 3. Hammond, J., Gibbons, P., 2005 Putting scaffolding to work: The contribution of scaffolding in articulating ESL education. Prospect Vol. 20, No. 1 April 2005, 6-30. 4. Matlab Tilavova, Nigora Safarova, Mavluda Alimova and Nigora Boʻronova “Ecotourism as a sustainable development strategy: exploring the role of natural resource management” 5. Ishmuhamedov R., Abduqodirov A., Pardaev A. Ta’limda innovatsion texnologiyalar (ta’lim muassasalari pedagog-o‘qituvchilari uchun amaliy tavsiyalar). – T.: Iste’dod, 2008. – 180 b. 6. Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education in the 21st Century. UCL Institute of Education Press. (Sun'iy intellekt va ta'lim bog‘liqligi uchun). O‘QUVCHILARDA MATEMATIK FIKRLASHNI RIVOJLANTIRISHNING PSIXOLOGIK MEXANIZMLARI Bobojonov Mahkamboy, Abu Rayhon Beruniy nomidagi UrDU mustaqil izlanuvchisi Annotatsiya. Ushbu tezis o‘quvchilarda matematik fikrlashni rivojlantirishga xizmat qiluvchi psixologik mexanizmlarni aniqlash va ularni ta’lim jarayonida qo‘llash shartlarini asoslashga bag‘ishlanadi. Tadqiqot konseptual tahlil va psixologik-pedagogik manbalarni integrativ talqin qilish metodiga tayangan. Ilmiy yangilik matematik fikrlashning operatsional, metakognitiv va motivatsion mexanizmlarini yagona modelda izohlashdadir. Kalit so‘zlar: matematik fikrlash, psixologik mexanizm, metakognitsiya, refleksiya, abstraksiyalash, umumlashtirish, o‘quv motivatsiyasi. Аннотация. Данный тезис посвящен выявлению психологических механизмов, служащих развитию математического мышления у учащихся, и обоснованию условий их применения в образовательном процессе. Исследование основано на методе концептуального анализа и интегративной интерпретации психолого-педагогических источников. Научная новизна заключается в объяснении операциональных, метакогнитивных и мотивационных механизмов математического мышления в единой модели. Ключевые слова: математическое мышление, психологический механизм, метакогниция, рефлексия, абстрагирование, обобщение, учебная мотивация. Abstract. This thesis is devoted to identifying psychological mechanisms that serve the development of mathematical thinking in students and substantiating the conditions for their application in the educational process. The research is based on the method of conceptual analysis and integrative interpretation of psychological and pedagogical sources. Scientific novelty lies in the interpretation of the operational, metacognitive, and motivational mechanisms of mathematical thinking in a single model. Keywords: mathematical thinking, psychological mechanism, metacognition, reflection, abstraction, generalization, learning motivation. Kirish. Matematik fikrlash o‘quv faoliyatining alohida turi bo‘lib, u nafaqat hisob-kitob yoki formulalarni eslab qolish bilan, balki muammoni ko‘rish, shartni tahlil qilish, model qurish, asoslash va natijani tekshirish kabi intellektual 150

harakatlar tizimi bilan belgilanadi. Psixologik nuqtai nazardan matematik fikrlashni rivojlantirish masalasi shaxsning bilish jarayonlari, intellekt tuzilmasi, o‘quv faoliyati motivlari hamda o‘z fikrlashini boshqarish qobiliyatlari birligida ko‘riladi. Shuning uchun u faqat didaktik texnika emas, balki o‘quvchining kognitiv resurslarini safarbar etadigan, xatoni mazmunli tahlilga aylantiradigan va tushunishning ichki mezonlarini shakllantiradigan psixologik mexanizmlar majmuasidir. Zamonaviy tadqiqotlarda matematik kompetensiya tarkibida mantiqiy fikrlash, muammoli vaziyatni strukturalash, dalillash madaniyati va metakognitiv nazorat asosiy o‘rin tutishi ta’kidlanadi [1]. Shu ma’noda matematik fikrlashni rivojlantirish mexanizmlarini aniqlash o‘quv jarayonida qaysi psixologik omillarni faollashtirish zarurligini ko‘rsatadi. Matematik fikrlashning birinchi tayanch mexanizmi abstraksiyalash va umumlashtirish jarayonlaridir. O‘quvchi konkret misollar qatoridan invariant munosabatni ajratib olganida, u shart va natija o‘rtasidagi bog‘lanishni predmetli tasvirdan ajratadi, so‘ng uni belgi-ramzlar tizimida ifodalashga o‘tadi. Bu o‘tish jarayonida sezgi-idrok darajasidagi tasvirlar bilan mantiqiy tushunchalar o‘rtasida vositachi bo‘ladigan ichki rejalashtirish paydo bo‘ladi. Aynan shu ichki reja matematik fikrlashning psixologik “maydoni” bo‘lib, unda o‘quvchi ehtimoliy yechimlarni sinab ko‘radi, qadamlar ketma-ketligini oldindan ko‘ra oladi va ortiqcha harakatlarni qisqartiradi. Vygotskiy ta’kidlaganidek, tushuncha shakllanishi ijtimoiy vositachilik va belgilar orqali boshqariladigan ichki jarayon sifatida namoyon bo‘ladi [2]. Matematikada belgi tizimi ayniqsa kuchli vosita bo‘lgani uchun, abstraksiyalash mexanizmi o‘quvchining ramziy tilni “mazmun bilan to‘ldirish” qobiliyatiga bevosita bog‘liq: belgi faqat nom emas, balki amal, munosabat va cheklovlarni birlashtirgan semantik tugundir. Shuning uchun dars jarayonida bir formulani ko‘p takrorlashdan ko‘ra, uning kelib chiqishi, qo‘llanish chegarasi va alternativ ifodalarini tahlil qilish o‘quvchi ongida umumlashtirishning psixologik asosini mustahkamlaydi. Ikkinchi mexanizm muammoni yechishdagi analitik-sintetik faoliyatdir. Analiz shartdagi berilganlar va izlanayotganlar orasidagi munosabatlarni ajratish, ortiqcha axborotni chetga surish hamda muhim cheklovlarni aniqlashni anglatadi. Sintez esa ajratilgan elementlarni yagona reja asosida birlashtirib, yechim strategiyasini qurishga imkon beradi. Pólya muammoni yechish bosqichlarini tushunish, reja tuzish, rejani bajarish va orqaga qaytib tekshirish sifatida ta’riflar ekan, bu jarayonlarning barchasi o‘quvchining kognitiv nazoratiga tayanishini ko‘rsatadi [3]. Psixologik jihatdan bu nazorat “maqsad–vosita” munosabatini ushlab turish, xatoni aniqlash va strategiyani almashtirishga tayyor turish demakdir. O‘quvchi ko‘pincha birinchi topilgan yo‘lga yopishib oladi; bu holat funksional fiksatsiya va ishchi xotira cheklovlari bilan izohlanadi. Demak, analitiksintetik mexanizmni rivojlantirish uchun o‘quvchiga bir muammo uchun bir nechta yechim yo‘li borligini ko‘rsatish, yechimni taqqoslash va “nima uchun aynan shu yo‘l samaraliroq” degan savolni muhokama qilish zarur. Bu muhokama 151

o‘quvchining fikrlash egiluvchanligini oshiradi va algoritmik ijroni mazmunli strategiyaga aylantiradi. Uchinchi mexanizm metakognitsiya va refleksiyadir. Metakognitsiya o‘quvchining o‘z bilish jarayonlarini anglash, rejalashtirish, kuzatish va baholash qobiliyatini bildiradi; refleksiya esa bajarilgan harakatlar asoslarini izohlash, xatodan saboq chiqarish va keyingi faoliyat uchun umumiy qoida hosil qilishga xizmat qiladi. Flavell metakognitiv bilim va metakognitiv regulyatsiya farqini ko‘rsatib, o‘quvchi nafaqat “nimani bilaman”, balki “qanday o‘qiyman va qanday tekshiraman” degan savollarga ham javob topishi kerakligini asoslaydi [4]. Matematikada metakognitiv mexanizm ayniqsa muhim, chunki ko‘p xatolar hisoblashdagi emas, balki shartni noto‘g‘ri talqin qilish, noto‘g‘ri strategiyani tanlash yoki tekshiruvni tashlab ketish natijasida yuzaga keladi. Refleksiyani rivojlantirish uchun o‘qituvchi o‘quvchi yechimini faqat to‘g‘ri-noto‘g‘ri mezonida emas, balki dalillash darajasi, tekshiruv sifati va yechimning izchilligi mezonida ham baholashi lozim. Bunda “xato” jazolash obyekti emas, balki tushunishga olib boradigan diagnostik signal sifatida talqin qilinadi. Xatoni tahlil qilish jarayonida o‘quvchi o‘zining odatiy kognitiv xatolarini taniydi: shoshma-shosharlik, shartni oxirigacha o‘qimaslik, umumiy qoidani noto‘g‘ri ko‘chirish, analogiya bilan asossiz xulosa chiqarish. Shu tariqa refleksiya mexanizmi matematik fikrlashning barqarorligi va ishonchliligini oshiradi. To‘rtinchi mexanizm motivatsion-regulyativ omillar bilan bog‘liq. Matematik fikrlash ko‘pincha intellektual noqulaylikni yengishni talab qiladi: muammo darhol “ochilmaydi”, bir necha urinishlar muvaffaqiyatsiz bo‘lishi mumkin, tekshiruv vaqt oladi. Bu jarayonda irodaviy boshqaruv, maqsadga yo‘naltirilganlik va o‘z-o‘zini qo‘llab-quvvatlash usullari muhim rol o‘ynaydi. O‘quvchining “men matematikani eplay olmayman” kabi barqaror ishonchi paydo bo‘lsa, u kognitiv resurslardan foydalanishni ham cheklaydi; aksincha, o‘sish fikrlashi, ya’ni qobiliyat mehnat va strategiya orqali rivojlanadi degan ishonch, murakkab masalalarga kirishish ehtimolini oshiradi. Ushbu jihatlarni ta’lim amaliyotida hisobga olish, baholashning rag‘batlantiruvchi modelini tanlash, muvaffaqiyatni faqat natija bilan emas, jarayon sifati bilan ham bog‘lashni anglatadi. O‘zbekiston ta’lim muhitida matematik savodxonlikni oshirish bo‘yicha metodik yondashuvlarda ham muammoli ta’lim, faol fikrlashni qo‘llab-quvvatlash va o‘quvchining o‘z faoliyatini anglashiga sharoit yaratish ustuvor yo‘nalish sifatida ko‘rsatiladi [1]. Motivatsiya mexanizmi kuchli bo‘lganda metakognitiv nazorat ham faollashadi, chunki o‘quvchi tekshiruvni “majburiyat” emas, “ishonch mezoni” sifatida qabul qiladi. Beshinchi mexanizm ijtimoiy-kognitiv vositachilik va kommunikativ asoslashdir. Matematik fikrlash ko‘pincha individual jarayon deb tasavvur qilinsada, sinfdagi muloqot, hamkorlikdagi tahlil va dalillar almashinuvi o‘quvchining tushuncha tuzilishini sezilarli o‘zgartiradi. O‘quvchi o‘z yechimini boshqalarga tushuntirganida, u ichki rejasini tashqi nutqqa ko‘chiradi, bu esa mantiqiy bo‘shliqlarni ko‘rinadigan qiladi. Vygotskiyning yaqin rivojlanish zonasi 152

konsepsiyasiga ko‘ra, kattalar yoki tengdoshlar ko‘magida bajarilgan intellektual harakatlar keyinchalik ichki mulkka aylanadi [2]. Demak, matematik fikrlashni rivojlantirishda “tushuntirib ber” va “asoslab ber” talablari shunchaki nazorat emas, balki psixologik mexanizmni ishga tushiradigan vositadir. Kommunikativ asoslash jarayonida o‘quvchi mantiqiy bog‘lanishlarni aniq aytishga majbur bo‘ladi, shart va natija orasidagi o‘tishlarni formalizatsiya qiladi, natijada fikrlashning aniqligi hamda dalillash madaniyati shakllanadi. Mazkur mexanizmlarni yagona tizim sifatida tasavvur qilish mumkin: abstraksiyalash va umumlashtirish matematik mazmunni quradi, analitik-sintetik faoliyat yechim strategiyasini tashkil qiladi, metakognitsiya va refleksiya jarayonni boshqaradi, motivatsion-regulyativ omillar barqarorlikni ta’minlaydi, ijtimoiykognitiv vositachilik esa mazmunni ichkilashtirishni tezlashtiradi. Ularning har biri alohida rivojlantirilsa-da, amaliyotda ular o‘zaro bog‘liq holda namoyon bo‘ladi. Masalan, o‘quvchi abstrakt tushunchani “quruq formula” sifatida qabul qilsa, motivatsiya pasayadi; motivatsiya pasaysa, metakognitiv tekshiruv qisqaradi; tekshiruv qisqarsa, xatolar ko‘payadi va o‘ziga ishonch kamayadi. Aksincha, o‘quvchi muammoni turli usulda yechishni o‘rgansa, analitik egiluvchanlik ortadi, bu refleksiyani kuchaytiradi va muvaffaqiyat tajribasi motivatsiyani mustahkamlaydi. Shuning uchun ta’lim jarayonida mexanizmlarni alohida “mavzu” sifatida emas, didaktik vazifalarning ichki psixologik mazmuni sifatida ko‘rish maqsadga muvofiq. Xulosa sifatida aytish mumkinki, o‘quvchilarda matematik fikrlashni rivojlantirish psixologik mexanizmlar tizimini uyg‘un faollashtirishni talab qiladi: abstraksiyalash va umumlashtirish tushunchaviy tayanchni yaratadi, analitiksintetik faoliyat muammoni strukturalash va strategiya tanlashni ta’minlaydi, metakognitsiya hamda refleksiya nazorat va o‘z-o‘zini tuzatishni kuchaytiradi, motivatsion-regulyativ omillar intellektual qiyinchilikni yengish resurslarini safarbar qiladi, kommunikativ asoslash esa fikrni aniqlashtirib, ichkilashtirishni tezlashtiradi. Shu integrativ yondashuv asosida tashkil etilgan o‘quv muhiti o‘quvchini tayyor algoritmlarni ijro etishdan mazmunli dalillash, tekshirish va umumiy qoida hosil qilish darajasiga olib chiqadi, natijada matematik fikrlash barqaror, ongli va transferga layoqatli kompetensiya sifatida shakllanadi. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati 1. G‘aniyev B.S. Matematik ta’lim metodikasi: nazariya va amaliyot. Toshkent, O‘qituvchi, 2019. 240 b. 2. Выготский Л.С. Мышление и речь. Москва, АСТ, 2020. 640 с. 3. Polya G. How to Solve It: A New Aspect of Mathematical Method. Princeton, Princeton University Press, 2004. 288 p. 4. Flavell J.H. Cognitive Development. Englewood Cliffs, Prentice-Hall, 1985. 320 p. 5. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. Москва, Политиздат, 1977. 304 с. 6. Богоявленская Д.Б. Психология творческих способностей. Москва, Академия, 2002. 320 с. 153

REFLEKSIV YONDASHUV ASOSIDA PEDAGOGLARNING KONFLIKTLI VAZIYATLARNI HAL ETISH KOMPETENTLIGINI RIVOJLANTIRISH Bobojonova Adiba Sohibjon qizi, Turon universiteti Andijon filiali magistranti Annotatsiya. Maqolada refleksiv yondashuv asosida pedagoglarning konfliktli vaziyatlarni hal etish kompetentligini rivojlantirish masalasi tahlil qilinadi. Ta’lim muassasalarida yuzaga keladigan nizoli holatlarning psixologik-pedagogik xususiyatlari yoritilib, refleksiya mexanizmlari orqali ularni konstruktiv bartaraf etish usullari asoslab beriladi. Shuningdek, maqolada konfliktologik kompetensiyaning tarkibiy komponentlari va uni rivojlantirishning usullari yoritilgan. Kalit so‘zlar: refleksiv yondashuv, konfliktologik kompetentlik, pedagogik refleksiya, nizoli vaziyat, kommunikativ kompetensiya, kasbiy rivojlanish. Аннотация. В статье анализируется вопрос развития компетенции учителей по разрешению конфликтных ситуаций на основе рефлексивного подхода. Выделены психолого-педагогические характеристики конфликтных ситуаций, возникающих в образовательных учреждениях, и обоснованы методы их конструктивного разрешения посредством механизмов рефлексии. В статье также рассматриваются структурные компоненты конфликтологической компетентности и методы ее развития. Ключевые слова: рефлексивный подход, конфликтологическая компетенция, педагогическая рефлексия, конфликтная ситуация, коммуникативная компетенция, профессиональное развитие. Abstract. The article analyzes the issue of developing the competence of teachers to resolve conflict situations based on a reflexive approach. The psychological and pedagogical characteristics of conflict situations that arise in educational institutions are highlighted, and methods for their constructive resolution through reflection mechanisms are substantiated. T The article also discusses the structural components of conflictological competence and methods for its development. Keywords: reflexive approach, conflictological competence, pedagogical reflection, conflict situation, communicative competence, professional development. Kirish. Zamonaviy ta’lim tizimida pedagog faoliyati murakkab ijtimoiypsixologik jarayonlar bilan chambarchas bog‘liq. O‘quvchilar, ota-onalar va hamkasblar bilan muloqot jarayonida turli konfliktli vaziyatlar yuzaga kelishi tabiiy holatdir. Bunday vaziyatlarni samarali boshqarish pedagogning kasbiy mahorati va psixologik tayyorgarligiga bog‘liq. Pedagogik konfliktlar shaxslararo munosabatlar, kommunikativ to‘siqlar, noto‘g‘ri baholash yoki boshqaruvdagi kamchiliklar natijasida yuzaga keladi. Ularni konstruktiv hal etish uchun o‘qituvchida refleksiv tafakkur va o‘z faoliyatini tahlil qilish qobiliyati shakllangan bo‘lishi zarur. Refleksiv yondashuv pedagogga vaziyatni har tomonlama ko‘rib chiqish, hissiy reaksiyalarni boshqarish va muammoni ijobiy yo‘l bilan hal qilish imkonini beradi. Refleksiv yondashuv pedagogik faoliyatni doimiy o‘z-o‘zini tahlil qilish va takomillashtirish jarayoni sifatida talqin etadi. Pedagog har bir darsdan so‘ng o‘z faoliyatini baholaydi, muvaffaqiyatlar va kamchiliklarni aniqlaydi hamda kelajakdagi ishini rejalashtiradi. Shu orqali pedagog o‘z metodik uslublarini 154

optimallashtiradi, o‘quvchilarning individual xususiyatlariga moslashadi va ta’lim jarayonini samaraliroq tashkil etadi. Refleksiv tafakkur pedagogning kasbiy o‘sishiga asos bo‘lib, uning mustaqil qaror qabul qilish qobiliyatini oshiradi. Refleksiv yondashuv asosida pedagoglarning konfliktli vaziyatlarni hal etish kompetentligini rivojlantirish bugungi ta’lim tizimining dolzarb masalalaridan biridir. Zamonaviy ta’lim muassasalarida pedagog faoliyati murakkab ijtimoiypsixologik jarayonlar bilan uzviy bog‘liq bo‘lib, o‘quvchilar, ota-onalar hamda hamkasblar bilan o‘zaro munosabatlarda turli nizoli vaziyatlar yuzaga kelishi tabiiy hol hisoblanadi. Bunday vaziyatlarni samarali va konstruktiv hal etish pedagogning kasbiy mahorati, kommunikativ madaniyati hamda refleksiv tafakkuriga bevosita bog‘liqdir. Shu bois konfliktologik kompetentlikni shakllantirish va rivojlantirish pedagogik tayyorgarlikning muhim tarkibiy qismi sifatida qaraladi. Kompetentlik – bu shaxsning ma’lum faoliyat turida samarali va muvaffaqiyatli harakat qilish qobiliyati bo‘lib, u bilim, ko‘nikma, malaka va shaxsiy xususiyatlarning integratsiyasini o‘z ichiga oladi. Pedagogik faoliyat kontekstida kompetentlik nafaqat nazariy bilimlarni bilish, balki ularni amaliyotda qo‘llash, vaziyatni tahlil qilish va mustaqil qaror qabul qilish qobiliyatini ham bildiradi. Kompetentlik shaxsning kasbiy va ijtimoiy jihatdan samarali ishlashini ta’minlovchi muhim ko‘rsatkich hisoblanadi. Kompetentlik ko‘plab tarkibiy komponentlardan iborat bo‘lib, ular o‘zaro uzviy bog‘liqdir. Kognitiv komponent bilim va tushunchalarni anglashni, amaliy komponent mahorat va ko‘nikmalarni qo‘llashni, emotsional-kommunikativ komponent esa hissiy barqarorlik, empatiya va samarali muloqotni ta’minlaydi. Refleksiv komponent pedagogga o‘z faoliyatini tahlil qilish, xatolarini aniqlash va o‘zini takomillashtirish imkonini beradi. Shu bilan kompetentlik shaxsning kasbiy muvaffaqiyatini, ijtimoiy moslashuvchanligini va innovatsion yondashuvini belgilaydi. Pedagogning konfliktli vaziyatlarni hal etish kompetentligi – bu nizoning sabablarini aniqlash, uning rivojlanish mexanizmlarini tushunish, vaziyatni tahlil qilish hamda konstruktiv yechim topish qobiliyatidir. Mazkur kompetentlik kognitiv, emotsional, kommunikativ va refleksiv komponentlardan tashkil topadi. Kognitiv komponent konflikt nazariyasi va uning psixologik asoslarini bilishni nazarda tutsa, emotsional komponent hissiy barqarorlik, o‘zini boshqarish va empatiya ko‘nikmalarini qamrab oladi. Kommunikativ komponent samarali muloqot yuritish, faol tinglash va murosaga kelish strategiyalarini qo‘llashni anglatadi. Refleksiv komponent esa pedagogning o‘z xatti-harakatlarini, qarorlarini va ularning oqibatlarini tahlil qilish hamda zarur hollarda o‘z pozitsiyasini qayta ko‘rib chiqish qobiliyatida namoyon bo‘ladi. Refleksiv yondashuv pedagogik faoliyatni doimiy o‘z-o‘zini tahlil qilish va takomillashtirish jarayoni sifatida talqin etadi. Konfliktli vaziyat yuzaga kelganda pedagog avvalo uning sabablarini aniqlashi, vaziyatga o‘z munosabatini anglab yetishi va hissiy reaksiyalarini boshqara olishi zarur. Shundan so‘ng muammoni hal etishning muqobil variantlari ishlab chiqiladi va eng maqbul strategiya tanlanadi. Jarayon yakunida esa qabul qilingan qarorning natijalari tahlil qilinib, 155

kelgusida shunga o‘xshash vaziyatlarda samarali harakat qilish uchun xulosalar chiqariladi. Bunday refleksiv mexanizm pedagogning kasbiy tajribasini boyitadi va nizolarning destruktiv tus olishining oldini oladi. Pedagoglarning konfliktologik kompetentligini rivojlantirishda trening mashg‘ulotlari, muammoli vaziyatlarni modellashtirish, rol o‘yinlari, keys-stadi metodlari hamda refleksiv kundalik yuritish samarali natija beradi. Ushbu metodlar orqali pedagoglar real hayotga yaqin sharoitda nizoli vaziyatlarni tahlil qilish, muloqot strategiyalarini sinab ko‘rish va o‘z xatti-harakatlarini baholash imkoniyatiga ega bo‘ladilar. Guruhiy muhokamalar va tajriba almashish jarayonlari esa o‘zaro o‘rganish muhitini yaratadi hamda ijobiy pedagogik tajribalarni ommalashtirishga xizmat qiladi. Umuman olganda, refleksiv yondashuv pedagoglarning konfliktli vaziyatlarni hal etish kompetentligini rivojlantirishda samarali ilmiy-uslubiy asos bo‘lib xizmat qiladi. Refleksiya jarayoni orqali pedagog o‘z faoliyatini ongli ravishda boshqaradi, hissiy barqarorlikni saqlaydi va konstruktiv muloqotga erishadi. Natijada ta’lim jarayonida sog‘lom psixologik muhit shakllanadi, o‘quvchilarning shaxsiy rivojlanishi qo‘llab-quvvatlanadi hamda ta’lim sifati oshadi. Refleksiv tafakkurga ega pedagog zamonaviy ta’lim tizimida samarali faoliyat yurita oladigan, nizoli vaziyatlarni ijobiy hal eta oladigan yetuk mutaxassis sifatida namoyon bo‘ladi. Refleksiv yondashuv pedagogning kasbiy kompetensiyalarini yanada rivojlantirishga xizmat qiladi. Keys-stadi, guruhiy muhokama, rol o‘yinlari va refleksiv kundalik yuritish orqali pedagog o‘z tajribasini boyitadi va yangi metodik yondashuvlarni amalda sinab ko‘radi. Shu yo‘l bilan u innovatsion pedagogik yechimlar ishlab chiqadi, ta’lim jarayonini optimallashtiradi va o‘quvchilar bilan samarali aloqani ta’minlaydi. Refleksiv tafakkur pedagogni doimiy o‘sishga, yangi bilimlarni o‘zlashtirishga va murakkab vaziyatlarni muvaffaqiyatli boshqarishga undaydi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Goleman, D. Emotional Intelligence: Why It Can Matter More Than IQ. New York: Bantam Books, 1995. – 352 p. 2. Karimova D. Pedagoglarning konfliktologik kompetentligini rivojlantirish metodikasi. – T.: Ilm, 2019. – 200 b. 3. Qo‘chqarova F. Pedagoglarda refleksiv yondashuv orqali konfliktni hal etish kompetentligini shakllantirish //Pedagogika va Innovatsiyalar. – 2021. – №5(3). – B. 45– 56. 4. Thomas, K.W., & Kilmann, R.H. Thomas-Kilmann Conflict Mode Instrument. Mountain View, CA: CPP, Inc., 1974. – 40 p. 5. Shomurodov A. Pedagogik refleksiya va innovatsion yondashuvlar. – T.: O‘zbekiston, 2020. – 180 b. 156

INGLIZCHA WORDNET TEZAURUS LUG‘ATNING MUKAMMAL NAMUNASI SIFATIDA Bobozaripova Malohat Ergash qizi, NavDU tayanch doktoranti e-mail: malohatbobozaripova9@gmail.com Annotatsiya. Mazkur maqolada ingliz tilidagi WordNet leksik ma’lumotlar bazasi mukammal tezaurus namunasi sifatida tahlil qilinadi. Unda WordNet’ning yaratilish tarixi, tuzilishi, asosiy birliklari – synsetlar, shuningdek sinonimiya, polisemiya, giperonimiya, giponimiya, meronimiya va antonimiya kabi semantik munosabatlar yoritiladi. Leksik iyerarxiya va tarmoqlanish tamoyillari asosida so‘zlarning konseptual tizimda tashkil etilishi ko‘rsatib beriladi. Shuningdek, turkumlararo morfosemantik bog‘lanishlar, troponimik munosabatlar hamda RuWordNet modeli misolida ko‘p tilli leksik bazalar masalasi tahlil qilinadi. Maqolada semantik maydon yondashuvi asosida “ishla” leksemasining ko‘p qatlamli strukturasi ochib berilib, uning leksik, grammatik va sintaktik xususiyatlari yoritiladi. Kalit so‘zlar: WordNet, tezaurus, synset, semantik munosabatlar, giperonimiya, giponimiya, meronimiya, antonimiya, semantik maydon, kompyuter lingvistikasi. Abstract. This article analyzes WordNet as a comprehensive thesaurus model in English lexical studies. It discusses the history of WordNet’s development, its structural organization, and its core unit – the synset. Special attention is given to semantic relations such as synonymy, polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and antonymy. The study highlights the hierarchical and network-based structure of lexical organization and examines cross-part-ofspeech morphological-semantic relations and troponymy. The RuWordNet model is also considered as an example of multilingual lexical database development. Furthermore, the semantic field approach is applied to the analysis of the verb “ishla,” demonstrating its multilayered lexical, grammatical, and syntactic structure. Keywords: WordNet, thesaurus, synset, semantic relations, hypernymy, hyponymy, meronymy, antonymy, semantic field, computational linguistics. Аннотация. В данной статье WordNet рассматривается как образец совершенного тезауруса английского языка. Анализируются история создания базы данных, ее структура и основная единица — синсет. Особое внимание уделяется семантическим отношениям: синонимии, полисемии, гиперонимии, гипонимии, меронимии и антонимии. Раскрывается иерархический и сетевой принцип организации лексики. Также рассматриваются межчастеречные морфосемантические связи и тропонимия. В качестве примера многоязычной лексической базы анализируется модель RuWordNet. С использованием подхода семантического поля исследуется структура глагола «ishla», демонстрирующая его лексические, грамматические и синтаксические особенности. Ключевые слова: WordNet, тезаурус, синсет, семантические отношения, гиперонимия, гипонимия, меронимия, антонимия, семантическое поле, компьютерная лингвистика. Kirish (mavzuning dolzarbligi, maqsad va vazifalar). WordNet – 1985yilda Princetin Universitetida ishlab chiqilgan. WordNet so‘zlar o‘rtasidagi semantik va leksik munosabatlarni o‘z ichiga olgan ma’lumotlar bazasidan iborat [1]. Bular psixolingvistik bilimlarga muvofiq ishlab chiqilgan, chunki WordNet dastlab kompyuter uchun tabiiy matnni tushunarli qilish uchun ishlatilgan. Dasturiy ta’minot bilan burgalikda erkin qidiriladigan ve bepul mavjud bo‘lgan ma’lumotlar bazasi ham boshqa maqsadlarda foydalaniladi. 157

WordNet so‘zlar o‘rtasidagi semantik va leksik munosabatlarni o‘z ichiga olgan ma’lumotlar bazasidan iborat. Lug‘at nutqning asosiy muhim qismlari uchun to‘rtta tarmoqdan iborat: ot, fe’llar, sifatlar va qo‘shimchalar. WordNet-dagi asosiy lug‘at birligi bitta so‘z emas, balki o‘xshash ma’noga ega tarmoq so‘zlarni semantik tarmoq tuguniga birlashtiradigan “senset” deb nomlanagan sinonimik qatordir. Muhim jihatlaridan biri sinonimiya va polisemiya tarjimada bir qator murakkabliklarni yuzaga keltiradi. Masalan, bir so‘zning bir nechta ma’nolari va ularning sinonimlari bo‘lishi mumkin. Unda “sinonimiyada so‘z shakllar o‘rtasidagi leksik munosabatlar hisoblanib, sinonimiyada so‘zlarning o‘rtasidagi asosiy farqi uchun {} belgisi, boshqa qo‘shimcha leksik aloqalar uchun [] belgilari bilan belgilangan. Asosiy qism. WordNet tizimida ingliz tilidagi barcha so‘z turkumlarining semantik ma’nolari ifodalangan va u semantik aloqalar orqali tashkillashtiradi. Ot so‘z turkumi misolida ushbu lug‘atning xususiyatlari tahlilga tortilar ekan, uning hajmi 80000 dan ziyod ot so‘z turkumiga to‘g‘ri kelishi va bu ko‘rsatgich muayyan leksemani nutqiy birlik sifatida voqealanishida so‘z birikmasi holatida qo‘llanish imkoniyati qamrab olingan. WordNet kompyuter leksikografiyasida erishilgan innovatsion yutuqlardan biridir. Chunki unga ilova etilgan so‘zlar mashina o‘qishi uchun mumkin bo‘lgan holatga moslashtirilgan. Odatiy lug‘atlarda kiritilgan so‘zliklarning talaffuzi, grammatik shakllanishi, yasalishi, etimologiyasi, izoh hamda sinonim, antonim kabi yana bir qator lingvistik xususiyatlari singdirilgan bo‘ladi. Bunday belgilar mashina o‘qishi mumkin bo‘lgan imkoniyati mavjud bo‘lmaganligi bois aksariyat jihatlari tushurib qoldiriladi, xususan, WordNet yuqorida qayd etilgan talaffuz, etimologiyasi tavsif va shunga o‘xshash ma’lumotlarni o‘z ichiga qamrab olmaydi. Ushbu lug‘atda o‘rin olgan maqolalarning qo‘llanishida ifoda ma’nolarining semantik xususiyatlari ochib berish bilan bog‘liq afzalliklarni yaratish, qolaversa, to‘g‘ri tarjimaga erishishda so‘z maydolarini mantiqiy loyihalash birlamchi mezon bo‘lib hisoblanadi. Shu jihatdan WordNet so‘zlarning semantik aloqalarini chuqur o‘rganish sinonimiya hodisasi muhim deb qaraladi. WordNetda sinonimlar muayyan bloklarga ajratilib, semantik jihatdan tasniflangan. Sparck Jones (1964-1986) o‘zining semantik tasnif nazariyasida asos solgan tadqiqotchidir. U o‘zining bu boradagi izlanishlarida matndan olingan muayyan so‘z shakllari bilan birga bo‘lishi mumkin bo‘lgan barcha sinonimlar tizimi yaratadi [2]. Masalan, u ingliz tilidagi qurol-yarog‘ bilan bog‘liq tushuncha pellet hamda injection (inyeksiya) so‘zlarining kontekstdagi ma’nodoshi shot leksemasi bilan bog‘laydi, bu esa shartli ravishda muayyan holat uchun sinonimik qatorni hosil qiladi. Sinonimlar tizimi (synset) o‘zaro semantik bog‘lansa-da har ikki tizimning strukturasi har xil tipga tegishli bo‘ladi: {shot, pellet} va {shot, injection}. Bu ikki to‘plam o‘zaro hech qanday ma’no jihatdan aloqaga kirishmaydi, ya’ni ularni faqat “shot” leksemasigina bog‘lab turadi. Aksariyat synsetda oddiy lug‘atlardagi izohlardan foydalaniladi. Polisemantik so‘zlarda bir necha ko‘chma ma’nolar ifodalangan 158