TA’LIM JARAYONIDA DATA SCIENCENING AHAMIYATI
Keywords:
Data Science, mashinali o„qitish, sun‟iy intellekt, individuallashtirilgan ta‟lim, ma‟lumotlar vizualizatsiyasi, ta‟lim samaradorligi, raqamli ta‟lim.Abstract
Maqolada Data Science sohasining ta‟lim tizimiga qo„llanilishi, uning
o„quvchilarning muvaffaqiyatini bashoratlash, ta‟limni individuallashtirish va baholash
tizimlarini takomillashtirishdagi ro‟li ko„rsatilgan. Data Science komponentlari – mashinali
o„qitish, sun‟iy intellekt, statistik tahlil va ma‟lumotlar vizualizatsiyasi, ta‟lim jarayonini
samarali boshqarish, o„quvchilarga moslashtirilgan o„quv rejalarini ishlab chiqish va
natijalarni bashoratlash imkoniyatlarini taqdim etadi. Maqolada jahon va Respublikamiz
tajribasida Data Science qo„llanilishiga misollari keltirilgan bo„lib, ular o„quvchilarning
bilim darajasini yaxshilash, ta‟lim tizimining samaradorligini oshirishga xizmat qilmoqda.
Data Science ta‟lim tizimini raqamlashtirish va innovatsion yondashuvlarni joriy qilishga
katta imkoniyatlar yaratadi.
References
Nazirkulov J., Bahodirov D., Prospects of applying Data Science to education in the
conditions of Uzbekistan, Western European Journal of Linguistics and Education, 2024.
Du Plooy E., Casteleijn D., Franzsen D., Personalized adaptive learning in higher
education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance
and engagement, Heliyon, 2024.
Kelli Bird, Predictive Analytics in Higher Education: The Promises and Challenges of
Using Machine Learning to Improve Student Success, AIR Professional File, 2023 – oliy
ta‟limda prediktiv tahlilning samaradorligi va muammolari haqida.
Masharipov S., Qalandarova Sh., Odilov N., Ta'lim tizimida raqamlashtirish orqali
"Aqlli maktab" loyihasi misolida sifatli ta'limni ta'minlash. Research and Education,
ISSN: 2181-3191, Volume 1, ISSUE 4, 2022.
Caltech Bootcamp, What Are the Components of Data Science?, Center for Technology
& Managemant Education, September, 2024.
