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.