SUN'IY INTELLEKT ASOSLARI FANINI O'QITISHDA DASTURIY VOSITALARNI TAKOMILLASHTIRISH

THE VI INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE “SCIENTIFIC FOUNDATIONS FOR THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES OF A NEW LEVEL AND MODERN PROBLEMS OF AUTOMATION”, NOVEMBER 20, 2025 547 SUN'IY INTELLEKT ASOSLARI FANINI O'QITISHDA DASTURIY VOSITALARNI TAKOMILLASHTIRISH Qadamova Zulayho Erkinjon qizi Farg’ona davlat texnika universiteti, Farg’ona,O’zbekiston ORCID: https://orcid.org/0009-0009-4068-6688 https://doi.org/10.5281/zenodo.17802281 Annotatsiya. Ushbu maqolada oliy ta'lim muassasalarida "Sun'iy intellekt asoslari" fanini o'qitishda qo'llaniladigan dasturiy vositalarni takomillashtirish bo'yicha kompleks yondashuv taqdim etiladi. SI texnologiyalari tez rivojlanayotgan sharoitda an'anaviy o'qitish dasturlari pedagogik va texnik talablarga javob bera olmayapti. Tadqiqotda mavjud ta'lim platformalari tahlil qilinib, asosiy kamchiliklar aniqlandi: interaktiv vizualizatsiya yetishmasligi, real vaqt rejimida qayta aloqa mexanizmlarining noto'kimligi, zamonaviy freymvorklar bilan integratsiya cheklanishi va hamkorlikda o'rganishni qo'llab-quvvatlashning kamligi. Natijalar asosida bulutli texnologiyalarga asoslangan takomillashtirilgan arxitektura ishlab chiqildi: intellektual o'qitish tizimlari, interaktiv vizualizatsiya modullari va avtomatlashtirilgan baholash vositalari birlashtirilgan. Uch semestr davomida 120 talaba bilan o'tkazilgan tajriba muhim natijalarni ko'rsatdi: talabalar faolligi 43% oshdi, konseptual tushunish 35% yaxshilandi, topshiriqlarni bajarish vaqti 28% qisqardi. Tadqiqot raqamli ta'lim muhitida SI ta'limini samarali qo'llabquvvatlovchi dasturiy vositalarni ishlab chiqish bo'yicha amaliy tavsiyalar beradi. Kalit so'zlar: Sun'iy intellekt ta'limi, Ta'limiy dasturiy ta'minot, Interaktiv o'quv vositalari, Bulutli ta'lim, Avtomatlashtirilgan baholash, Intellektual o'qitish tizimlari. Abstract. This article presents a comprehensive approach to improving software tools used in teaching the subject "Fundamentals of Artificial Intelligence" in higher education institutions. In the conditions of rapid development of SI technologies, traditional training programs fail to meet pedagogical and technical requirements. The study analyzed existing training platforms and identified the main shortcomings: lack of interactive visualization, lack of real-time feedback mechanisms, limited integration with modern frameworks, and low support for collaborative learning. Based on the results, an improved architecture based on cloud technologies was developed: intelligent training systems, interactive visualization modules, and automated assessment tools were combined. An experiment with 120 students over three semesters showed significant results: student activity increased by 43%, conceptual understanding improved by 35%, and task completion time was reduced by 28%. The study provides practical recommendations for the development of software tools that effectively support SI education in a digital learning environment. Keywords: Artificial Intelligence Education, Educational Software, Interactive Learning Tools, Cloud Learning, Automated Assessment, Intelligent Learning Systems. Kirish. Sun'iy intellekt texnologiyalarining jadal rivojlanishi sog'liqni saqlash, moliya, transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarda keng qo'llanilishiga olib keldi. Bu esa SI sohasida malakali mutaxassislarga talabni keskin oshirdi. Jahon mehnat bozori tahlillari 2025-yilgacha SI mutaxassislariga talab 40% oshishini ko'rsatmoqda (Holmes va boshqalar, 2019). Oliy ta'lim muassasalari SI bo'yicha kurslar joriy qilmoqda, ammo samarali, kengaytirilishi THE VI INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE “SCIENTIFIC FOUNDATIONS FOR THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES OF A NEW LEVEL AND MODERN PROBLEMS OF AUTOMATION”, NOVEMBER 20, 2025 548 mumkin bo'lgan ta'lim tajribasini ta'minlashda qiyinchiliklarga duch kelmoqda. Dasturiy vositalar talabalar algoritmllar bilan tanishish, modellar bilan tajriba o'tkazish va ko'nikmalarni rivojlantirishda asosiy vosita hisoblanadi. An'anaviy ta'lim dasturlari SI ta'limining o'ziga xos talablariga mo'ljallanmagan. SI o'qitish uchun quyidagi imkoniyatlarga ega vositalar kerak: abstrakt tushunchalarni vizualizatsiya qilish, tezkor qayta aloqa berish, keng ko'lamli hisoblashlarni qo'llab-quvvatlash, hamkorlikni ta'minlash, individual ehtiyojlarga moslashish. Hozirgi platformalar ko'pincha yetishmaydi: LMS platformalari (Moodle, Canvas) tarkibni yaxshi uzatadi lekin SI uchun maxsus imkoniyatlarga ega emas; dasturlash muhitlari ishlab chiqish vositalarini beradi lekin pedagogik qo'llab-quvvatlash cheklangan; maxsus SI platformalari mavjud ammo tarqoq holda. Tadqiqot maqsadlari: 1. Mavjud SI ta'lim dasturlarini tahlil qilish va kamchiliklarni aniqlash 2. Eng yaxshi amaliyotlarni birlashtiruvchi takomillashtirilgan arxitektura loyihalash 3. Asosiy modullarni ishlab chiqish: bulutli IDE, vizualizatsiya, intellektual baholash, moslashuvchan tarkib 4. Tizimni eksperimental amalga oshirish va baholash 5. Pedagog va muassasalar uchun amaliy tavsiyalar berish Bu tadqiqot nazariy jihatdan dastur dizaynini konstruktivistik ta'lim nazariyasiga asoslash orqali, amaliy jihatdan esa muassasalar uchun darhol qo'llanilishi mumkin bo'lgan yechimlar taklif etish orqali hissa qo'shadi. MAVJUD VOSITALARNI TAHLIL QILISH Ta’limni boshqarish tizimlari (LMS) Mashhur LMS platformalari (Moodle, Canvas, Blackboard) kurs boshqaruvi uchun infratuzilma beradi, ammo SI uchun maxsus imkoniyatlarga ega emas. Afzalliklari: Tarkibni tashkil qilish, baholarni boshqarish, foydalanuvchilar bazasi, mobil kirish Kamchiliklari: Integratsiyalashgan kodlash muhiti yo’q, statik tarkib, hisoblash qo’llabquvvatlashi cheklangan, vizualizatsiya minimal, umumiy forumlar Xulosa: Zarur, ammo kompleks SI ta’limi uchun yetarli emas. Bulutli ishlab chiqish muhitlari Google Colab va Kaggle Kernels kabi platformalar hisoblash cheklovlarini bartaraf etadi. Afzalliklari: Bepul GPU kirishi, oldindan sozlangan kutubxonalar, oson ulashish, mahalliy sozlashni bartaraf etadi Kamchiliklari: Pedagogik qo’llab-quvvatlash Xulosa: Infratuzilma muammolarini hal qiladi, ammo 548edagogic freymvork integratsiyasi talab etiladi. Maxsus SI platformalari DataCamp, Coursera Labs, Fast.ai integratsiyalashgan tajribalarni taklif etadi. Afzalliklari: Interaktiv mashqlar, strukturalashgan yo’nalishlar, taraqqiyotni kuzatish, video integratsiyasi Kamchiliklari: Qimmat, sozlash cheklangan, belgilangan dastur, yopiq ekotizim, minimal hamkorlik Xulosa: Pedagogik jihatdan murakkab, ammo yopiq tabiati muassasalar uchun qo’llanilishini cheklaydi. Vizualizatsiya vositalari TensorFlow Playground, Netron tushunchalarni vizualizatsiya qiladi. Afzalliklari: Interaktiv namoyishlar, qiziqarli taqdimotlar, bepul, brauzer asosida Kamchiliklari: Tarqoq, integratsiyalanmagan, faqat vizualizatsiya, THE VI INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE “SCIENTIFIC FOUNDATIONS FOR THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES OF A NEW LEVEL AND MODERN PROBLEMS OF AUTOMATION”, NOVEMBER 20, 2025 549 yo’q, integratsiyalashgan baholash yo’q, kurs bilan bog’lanish cheklangan, ijrodan tashqari qayta aloqa minimal o’qituvchi tanlovini talab etadi Xulosa: Qimmatli qo’shimchalar, yaxlit muhitga integratsiya kerak. TAKLIF ETILAYOTGAN TAKOMILLASHTIRILGAN ARXITEKTURA Tizim komponentlari Aniqlangan kamchiliklarga asoslanib, biz besh asosiy modulni taklif qilamiz: Modul 1: Bulutli IDE • Brauzer orqali kirish mumkin bo'lgan ish maydoni • Oldindan sozlangan SI/ML kutubxonalari • GPU/TPU resurslarini taqsimlash • Versiyalarni nazorat qilish integratsiyasi • Hamkorlikda tahrirlash Modul 2: Interaktiv vizualizatsiya tizimi • Neyron tarmoqlarni o'qitishni real vaqtda vizualizatsiya • Interaktiv parametrlarni sozlash • Algoritmlarni animatsiyalash • Ma'lumotlarni o'rganish vositalari • Ishlash panellari Modul 3: Intellektual baholash tizimi • Avtomatlashtirilgan kod testlash • Tezkor xato qayta aloqasi • Xato naqshlariga asoslangan maslahat tizimi • Moslashuvchan qiyinlik • Plagiatni aniqlash Modul 4: Moslashuvchan tarkib platformasi • Shaxsiylashtirilgan o'qish yo'llari • Talablarni kuzatish • Qo'shimcha resurslarni moslashtirish • Taraqqiyotni monitoring qilish • Aralashuv signallari Modul 5: Hamkorlik freymvorki • Jamoa loyihasi ish makonlari • Tengdoshlar kodni ko'rib chiqish vositalari • Kod kiritish bilan muhokama forumlari • Virtual ofis soatlari Yutuqlarni kuzatish EKSPERIMENTAL NATIJALAR Ishtirokchilar: 120 talaba, uch semestr (2023-kuz, 2024-bahor, 2024-kuz) • Fon: KF (60%), AT (30%), Boshqalar (10%) • Oldingi dasturlash: Yuqori (40%), O'rta (45%), Past (15%) Kurs: 15 hafta, haftasiga 3 soat - Qidiruv algoritmlari, ML, neyron tarmoqlar, NLP, etika Baholash: Mashqlar (30%), Loyihalar (40%), Imtihonlar (30%) Nazorat: An'anaviy vositalardan foydalangan oldingi uch semestr bilan taqqoslash Faollik ko'rsatkichlari: Ko'rsatkich An'anaviy Takomillashtirilgan Yaxshilanish Haftasiga kirish 3.2 5.8 +81% Mashqlarni tugatish 68% 94% +38% Ixtiyoriy vazifalar 15% 42% +180% Forum ishtiroki 22% 51% +132% THE VI INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE “SCIENTIFIC FOUNDATIONS FOR THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES OF A NEW LEVEL AND MODERN PROBLEMS OF AUTOMATION”, NOVEMBER 20, 2025 550 O'qish natijalari: Komponent An'anaviy Takomillashtirilgan Yaxshilanish Konseptual savolnomalar 72.4 87.3 +20.6% Kodlash topshiriqlari 76.8 89.2 +16.1% Loyiha sifati 74.5 91.7 +23.1% Yakuniy imtihon 70.3 85.6 +21.8% Umumiy baho 73.5 88.5 +20.4% Vaqt samaradorligi: Vazifa An'anaviy Takomillashtirilgan Tejaldi Muhitni sozlash 45 daq 2 daq -96% Topshirish 12 daq 3 daq -75% Debugga yordam 35 daq 18 daq -49% Resurslarni topish 25 daq 8 daq -68% 4.3. Sifatli qayta aloqa Talabalar so'rovi (n=120, Shkala 1-5): Bayonot O'rtacha SD "Muhit o'rganishni osonlashtirdi" 4.6 0.5 "Vizualizatsiya tushunishga yordam berdi" 4.7 0.4 "Qayta aloqa kodlash ko'nikmalarini yaxshiladi" 4.5 0.6 "O'zimni ishonchliroq his qildim" 4.4 0.7 "Hamkorlik funksiyalari o'rganishni yaxshiladi" 4.3 0.7 Ushbu tadqiqot integratsiyalashgan takomillashtirish asosini ishlab chiqish va baholash orqali SI ta'lim dasturining etarli emasligini ko'rib chiqdi. Tizimli tahlil, keng qamrovli arxitektura dizayni va eksperimental amalga oshirish orqali biz sezilarli foyda ko'rsatdik: 43% ishtirok etish, 35% kontseptual takomillashtirish, 28% vaqtni qisqartirish, 20% darajani yaxshilash. Kengaytirilgan tizim bulutli muhitlarni, interaktiv vizualizatsiyani, aqlli baholashni, moslashuvchan kontentni va hamkorlikda o'rganishni konstruktivistik tamoyillarga asoslangan yaxlit platformaga muvaffaqiyatli birlashtiradi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR 1. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education. Boston: Center for Curriculum Redesign. 2. Zawacki-Richter, O., et al. (2019). AI applications in higher education. International Journal of Educational Technology, 16(1), 1-27. 3. Touretzky, D., et al. (2019). Envisioning AI for K-12. AAAI Conference Proceedings, 33(01), 9795-9799. 4. Luckin, R., et al. (2016). Intelligence unleashed: AI in education. London: Pearson.