KATTA MA’LUMOTLAR ASOSIDA ADAPTIV TA’LIM MODELLARI VA ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH - Sattarov Jamshidbek Abdug’affor o’g’li; Satimova Manzura Xatamovna (Ta’lim innovatsiyasi va integratsiyasi, 2026)
Annotatsiya: Ushbu maqolada katta ma’lumotlar (Big Data) texnologiyalaridan foydalangan holda adaptiv ta’lim tizimlarini yaratish uchun yangi matematik modellar va algoritmlar taqdim etiladi. Biz o’quvchilarning xatti-harakatlari, o’quv natijalari va kognitiv xususiyatlarini real vaqtda tahlil qilish asosida shaxsga moslashtirilgan o’quv yo’llarini avtomatik tarzda shakllantiruvchi gipergrafikli klasterlash algoritmi (HCA — Hypergraph Clustering Algorithm) va Bayes adaptiv modeli (BAM — Bayesian Adaptive Model) ni birgalikda qo’llaymiz. 50,000 dan ortiq o’quvchi ma’lumotlari ustida o’tkazilgan eksperimental sinovlar ko’rsatdiki, taklif etilgan yondashuv o’quv samaradorligini 34.7% ga oshiradi va bilim saqlanish darajasini 41.2% ga yaxshilaydi. Matematik asoslanmalar, algoritmik murakkablik tahlili va qiyosiy natijalar batafsil keltirilgan.