Generativ sun'iy intellekt modellarining ta'lim jarayonida shaxsiylashtirilgan o'qitish samaradorligiga ta'siri

Kirish

So'nggi yillarda katta til modellarining rivojlanishi ta'lim texnologiyalarida yangi bosqichni boshlab berdi. Agar avvalgi adaptiv tizimlar oldindan tuzilgan savollar bankiga tayangan bo'lsa, generativ modellar har bir talabaning javobiga mos tushuntirish, misol va topshiriqni shu zahoti yarata oladi.

Shunga qaramay, bunday tizimlarning o'zlashtirishga real ta'siri haqidagi dalillar asosan ingliz tilida o'qitiladigan muhitlarda to'plangan. O'zbek tilida o'qitiladigan oliy ta'lim muassasalari uchun tizimli tajriba natijalari deyarli mavjud emas.

Ushbu tadqiqotning maqsadi — generativ model asosidagi shaxsiylashtirilgan o'qitish yordamchisining talabalar bilim darajasi, mustaqil ishlash vaqti va fanga munosabatiga ta'sirini aniqlashdir.

Metodologiya

Tadqiqot 2025–2026 o'quv yilining kuzgi semestrida uchta fakultetning 1 400 nafar birinchi va ikkinchi bosqich talabalari ishtirokida o'tkazildi. Talabalar akademik guruhlar bo'yicha tasodifiy ravishda tajriba (702 nafar) va nazorat (698 nafar) guruhlariga ajratildi.

Tajriba guruhi 12 hafta davomida "Dasturlash asoslari" va "Oliy matematika" fanlaridan mustaqil ishlarda generativ yordamchidan foydalandi. Nazorat guruhi xuddi shu materiallarni an'anaviy elektron darslik va test to'plamlari orqali o'zlashtirdi.

Bilim darajasi semestr boshida va oxirida bir xil tuzilishdagi, 40 topshiriqdan iborat test bilan o'lchandi. Guruhlar orasidagi farq boshlang'ich ball kovariat sifatida kiritilgan kovariatsion tahlil (ANCOVA) yordamida baholandi.

Natijalar

Semestr oxirida tajriba guruhining o'rtacha bali 71,4 ni, nazorat guruhiniki 63,8 ni tashkil etdi. Boshlang'ich darajani hisobga olgan holda farq statistik ahamiyatli bo'lib chiqdi (p < 0,001), ta'sir kattaligi o'rtacha darajada (d = 0,46).

Eng katta o'sish boshlang'ich bali past bo'lgan talabalar chorak qismida kuzatildi: ularning natijasi nazorat guruhidagi tengdoshlariga nisbatan o'rtacha 11,2 ballga yuqori bo'ldi. Boshlang'ich bali yuqori talabalarda farq 3,1 ball bilan cheklandi.

Tizim jurnallari tahlili tajriba guruhidagi talabalar haftasiga o'rtacha 3,4 soat mustaqil ishlaganini ko'rsatdi; nazorat guruhida bu ko'rsatkich 2,1 soatni tashkil etdi.

Muhokama

Natijalar generativ yordamchining foydasi teng taqsimlanmasligini ko'rsatadi: u, avvalo, o'zlashtirishda qiynalayotgan talabalarga yordam beradi. Bu xulosa individual repetitorlik ta'siri haqidagi klassik tadqiqotlar bilan mos keladi.

Shu bilan birga, tadqiqotning cheklovlari bor. Tajriba bir muassasada va ikki fan doirasida o'tkazildi, ta'sirning uzoq muddatda saqlanishi tekshirilmadi. Bundan tashqari, yordamchidan foydalanish chastotasi talabaning o'z tanloviga bog'liq bo'lgani sababli, motivatsiya omilini to'liq ajratib bo'lmaydi.

Xulosa

O'zbek tilida o'qitiladigan oliy ta'lim sharoitida generativ model asosidagi shaxsiylashtirilgan o'qitish o'zlashtirishni oshiradi, ayniqsa boshlang'ich tayyorgarligi past talabalarda. Keyingi tadqiqotlarda ta'sirning barqarorligi va gumanitar fanlardagi samaradorligi o'rganilishi lozim.

Adabiyotlar

1. Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.
2. Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
3. VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.
4. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
5. Aliyeva, N. (2025). O'zbek tili uchun til modellarini baholash mezonlari. Sayqal ilmiy jurnali, 3(2), 41–58.