TA’LIM ANALITIKASI VA MASHINAVIY O‘QITISH ASOSIDA TALABALAR AKADEMIK NATIJALARINI PROGNOZLASH HAMDA O‘ZLASHTIRISH XAVFINI ERTA ANIQLASH MODELI
Keywords:
ta’lim analitikasi, mashinaviy o‘qitish, akademik natijalar, o‘zlashtirish xavfi, erta ogohlantirish, prognozlash modeli, oliy ta’lim.Abstract
Ushbu maqolada ta’lim analitikasi va mashinaviy o‘qitish usullaridan foydalanib, talabalarning akademik natijalarini prognozlash hamda o‘zlashtirish bilan bog‘liq xavflarni erta aniqlashga mo‘ljallangan konseptual model taklif etiladi. Tadqiqotning dolzarbligi oliy ta’limda talabalar bilimini faqat yakuniy baholar orqali emas, balki o‘quv jarayoni davomida shakllanadigan ko‘rsatkichlar asosida ham tahlil qilish zarurati bilan belgilanadi. Taklif etilayotgan modelda joriy va oraliq nazorat natijalari, topshiriqlarni bajarish holati, darslarda ishtirok etish hamda ta’lim platformasidagi faollik kabi ma’lumotlardan foydalanish nazarda tutiladi. Ushbu ko‘rsatkichlar asosida akademik natijalarni prognozlash va qo‘shimcha pedagogik yordamga ehtiyoji bo‘lishi mumkin bo‘lgan talabalarni aniqlash mexanizmi bayon etiladi. Maqola konseptual tadqiqot xarakteriga ega bo‘lib, unda amaliy tajriba natijalari keltirilmagan. Modelning samaradorligini keyingi bosqichda real ta’lim ma’lumotlari asosida tekshirish va tegishli statistik mezonlar yordamida baholash rejalashtiriladi. Taklif etilgan yondashuv ta’lim jarayonida ma’lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishni qo‘llab-quvvatlashga qaratilgan.
References
Cortez P., Silva A. Using Data Mining to Predict Secondary School Student Performance. Proceedings of the 5th Future Business Technology Conference. Porto, Portugal, 2008.
Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO, 2023.
Namoun A., Alshanqiti A. Predicting Student Performance Using Data Mining and Learning Analytics Techniques: A Systematic Literature Review. Applied Sciences. 2021. Vol. 11, No. 1. Article 237.
Roslan S., Chen C. A Review of Student Performance Prediction Using Machine Learning Algorithms. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2022. Vol. 17, No. 5. P. 147–179.
Zhang Y., Yun Y., An R., Cui J., Dai H., Shang X. Educational Data Mining Techniques for Student Performance Prediction: Method Review and Comparison Analysis. Frontiers in Psychology. 2021. Vol. 12. Article 698490.
