(untitled) (Universal xalqaro ilmiy jurnal, 2026)
. Mazkur tadqiqot ta’limiy ma’lumotlar asosida mashinaviy o‘rganish usullaridan foydalanib talabalarning bilim darajasini bashoratlash modelini ishlab chiqishga qaratilgan. Raqamli ta’lim muhitida shakllanayotgan katta hajmdagi o‘quv ma’lumotlaridan samarali foydalanish ta’lim jarayonini individuallashtirish va akademik natijalarni yaxshilash imkonini beradi, biroq ushbu imkoniyatlar amaliyotda yetarli darajada qo‘llanilmayapti. Shu sababli, talaba o‘zlashtirishini oldindan aniqlashga qodir intellektual modellarni yaratish dolzarb hisoblanadi. Tadqiqot metodologiyasi doirasida oliy ta’lim muassasasi talabalarining o‘quv faoliyatiga oid ma’lumotlar to‘plami shakllantirildi va dastlabki qayta ishlashdan o‘tkazildi. Bashorat modellarini qurishda chiziqli regressiya, qarorlar daraxti, tasodifiy o‘rmon va sun’iy neyron tarmoqlari algoritmlaridan foydalanildi. Modellarning samaradorligi aniqlik va xatolik ko‘rsatkichlari asosida baholandi hamda natijalar o‘zaro taqqoslandi. Olingan natijalar ansambl yondashuviga asoslangan modellar talaba bilim darajasini bashoratlashda yuqori aniqlikni ta’minlashini ko‘rsatdi. Ishlab chiqilgan model xavf ostidagi talabalarni erta aniqlash, moslashtirilgan ta’lim strategiyalarini ishlab chiqish va ta’lim sifatini oshirishda samarali qo‘llanishi mumkin. Tadqiqot natijalari sun’iy intellekt texnologiyalarini ta’lim tizimiga integratsiya qilish va ma’lumotlarga asoslangan pedagogik qarorlar qabul qilish uchun ilmiy- amaliy asos bo‘lib xizmat qiladi.