MASSIV MA’LUMOTLARDAN (BIG DATA) FOYDALANISH ORQALI TA’LIM JARAYONLARINI OPTIMALLASHTIRISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: Massiv ma’lumotlar (Big Data), ta’lim tahlili (Learning Analytics), LMS, individual ta’lim trayektoriyasi, o‘zlashtirishni bashorat qilish, ta’lim menejmenti, raqamli iz.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada oliy ta’lim tizimida massiv ma’lumotlar (Big
Data) texnologiyalaridan foydalanish orqali o‘quv jarayonlarini optimallashtirish
masalalari tahlil qilinadi. Ta’lim platformalarida (LMS) yig‘ilgan raqamli izlarni
(digital footprints) tahlil qilish orqali talabalarning o‘zlashtirish ko‘rsatkichlarini
bashorat qilish va individual ta’lim trayektoriyalarini yaratish imkoniyatlari amaliy
jihatdan o‘rganilgan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, ta’lim tahlili (Learning Analytics)
usullarini joriy etish ta’lim sifatini oshirish va talabalarning o‘qishdan chetlashish
xavfini barvaqt aniqlash imkonini beradi.
References
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and
education. EDUCAUSE review, 46(5), 30-32.
2. G‘ulomov, S. S., & Ayupov, R. X. (2020). Raqamli iqtisodiyot va axborot
texnologiyalari. O‘quv qo‘llanma. Toshkent: "Iqtisodiyot".
3. Daniel, B. (2015). Big Data and analytics in higher education: Opportunities
and challenges. British journal of educational technology, 46(5), 904-920.
4. Xoliqov, A. A. (2022). Oliy ta’limda raqamli texnologiyalar va sun’iy
intellektdan foydalanish istiqbollari. Ta’lim va innovatsion tadqiqotlar, (3), 115-121.
5. Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning
analytics: An updated survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and
Knowledge Discovery, 10(3), e1355.
6. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmoni. "Raqamli O‘zbekiston –
2030" strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish chora-tadbirlari
to‘g‘risida. PF-6079-son, 05.10.2020.
