ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ: СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМ
Keywords:
Kalit so'zlar: Big Data, sun'iy intellekt, matematik ta'lim, taqsimlangan tizimlar, Hadoop, Apache Spark, shaxsiylashtirish, o'quv analitikasi, intellektual repetitorlik tizimlari, ma'lumotlar maxfiyligi., Ключевые слова: большие данные, искусственный интеллект, математическое образование, распределённые системы, Hadoop, Apache Spark, персонализация, учебная аналитика, интеллектуальные обучающие системы, конфиденциальность данных., Keywords: big data, artificial intelligence, mathematics education, distributed systems, Hadoop, Apache Spark, personalization, learning analytics, intelligent tutoring systems, data privacy.Abstract
Annotatsiya. Ushbu maqolada Big Data, sun'iy intellekt (SI) va taqsimlangan hisoblash tizimlarining (Hadoop, Apache Spark) o'zaro integratsiyasi ta'lim, xususan matematika o'qitish metodikasi kontekstida tahlil qilinadi. To'rt yo'nalish — katta ma'lumotlar vositalari orqali talabalar bilimini baholash, SI algoritmlari yordamida avtomatlashtirilgan qaror qabul qilish, taqsimlangan platformalarning texnik infratuzilmasi hamda intellektual repetitorlik tizimlari (Intelligent Tutoring Systems) — yagona nazariy-amaliy modelga birlashtiriladi. Xalqaro bibliometrik tadqiqotlar va amaliy tajribalar asosida real vaqtda tahlil, shaxsiylashtirilgan o'qitish, masshtablanuvchan ma'lumotlarni qayta ishlash hamda ma'lumotlar maxfiyligini himoya qilish masalalari yoritiladi.
Аннотация. В данной статье анализируется взаимная интеграция технологий больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (ИИ) и распределённых вычислительных систем (Hadoop, Apache Spark) в контексте образования, в частности методики преподавания математики. Четыре направления — оценка знаний обучающихся с использованием инструментов больших данных, автоматизированное принятие решений на основе алгоритмов ИИ, техническая инфраструктура распределённых платформ, а также интеллектуальные обучающие системы (Intelligent Tutoring Systems) — объединяются в единую теоретико-прикладную модель. На основе международных библиометрических исследований и прикладного опыта рассматриваются вопросы анализа в реальном времени, персонализированного обучения, масштабируемой обработки данных и защиты конфиденциальности информации.
Annotation. This article analyzes the mutual integration of Big Data technologies, artificial intelligence (AI), and distributed computing systems (Hadoop, Apache Spark) within the context of education, specifically mathematics teaching methodology. Four directions — student knowledge assessment using big data tools, automated decision-making based on AI algorithms, the technical infrastructure of distributed platforms, and Intelligent Tutoring Systems (ITS) — are combined into a unified theoretical and applied model. Drawing on international bibliometric research and applied experience, the article addresses real-time analysis, personalized learning, scalable data processing, and data privacy protection.
