TA’LIMDA RAQAMLI TRANSFORMATSIYA VA INNOVATSION TEXNOLOGIYALAR: INTELLEKTUAL TAHLIL VA ADAPTIV O‘QITISH TIZIMI

Behro‘z Qurg‘onov; Sherbek Yuldoshev; Ixtiyorjon Axmadjonov

doi:10.5281/zenodo.20227778

Авторы

Qurg‘onov Behro‘z Telefon raqam: +9989772075377E-mail:qurgonovbehroz@gmail.com
Yuldoshev Sherbek Farg‘ona davlat texnika universiteti
Axmadjonov Ixtiyorjon ATT fakulteti talabalariKompyuter muhandisligi va sun’iy intellekt kafedrasi assistenti

Аннотация

Ushbu maqolada zamonaviy raqamli ta'lim platformalarida talabalar o'quv faoliyatini real vaqt rejimida kuzatish va intellektual tahlil qilish tizimi taqdim etiladi. Tizim platformadagi faollik vaqti, topshiriqlar bajarilishi va test natijalari kabi o'quv faoliyati ma'lumotlarini qayta ishlash uchun konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), uzoq muddatli qisqa xotira tarmoqlari (LSTM) va asosiy komponentlar tahlili (PCA) usullarini qo'llaydi. Bundan tashqari, individual o'qitish metodikasi va adaptiv o'quv rejalarini optimallashtirish maqsadida mustahkamlash o'rganishi (Reinforcement Learning) algoritmidan foydalaniladi. Turli o'quv yuklamasi darajalarida o'tkazilgan eksperimental natijalar tizimning akademik natijalarni bashorat qilish aniqligini 94,7% ga yetkazishini ko'rsatdi. Taklif etilayotgan yondashuv ta'lim jarayoni samaradorligini va talabalar o'zlashtirishini sezilarli darajada oshirish imkonini beradi.

Ключевые слова:

raqamli ta’lim platformasi CNN LSTM PCA mustahkamlash o‘rganishi adaptiv o‘qitish akademik anomaliya talabalar o‘zlashtirishi.

Библиографические ссылки

Baker, R. S., & Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Data Mining, 1(1), 3–17.

Romero, C., & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 40(6), 601–618.

Piech, C., Spencer, J., Huang, J., et al. (2015). Deep knowledge tracing. Advances in Neural Information Processing Systems, 28.

Corbett, A. T., & Anderson, J. R. (1994). Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge. User Modeling and User-Adapted Interaction, 4(4), 253–278.

Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.

Huang, X., et al. (2019). Exploring adaptive learning in digital education with reinforcement learning. Computers & Education, 140, 103–119.

Yu, J., et al. (2022). Anomaly detection in e-learning platforms using deep autoencoders. Expert Systems with Applications, 195, 116567.

Alimboyeva, Z., Musurmonqulova, S., & Axmadjonov, I. (2023). Digital transformation in higher education: Opportunities and challenges. Farg'ona davlat texnika universiteti ilmiy axboroti, 5(2), 112–124.

TA’LIMDA RAQAMLI TRANSFORMATSIYA VA INNOVATSION TEXNOLOGIYALAR: INTELLEKTUAL TAHLIL VA ADAPTIV O‘QITISH TIZIMI

Авторы

Аннотация

Ключевые слова:

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

Выпуск

Раздел

Лицензия

Как цитировать

Издатель

Контакты

Ссылки