Informatika ta’limida sun’iy intellekt texnologiyalarining metodologik asoslari

Authors

  • Z.K Ilyasova

    Nukus State Pedagogical Institute named after Ajiniyaz image/svg+xml

Keywords: artificial intelligence (AI), computer science education, methodological foundations, adaptive learning systems, artificial neural networks, target recommendation system, feedback and self-assessment, analytical thinking, data analysis, individualized learning process

Abstract

This article systematically analyzes the methodological foundations of artificial intelligence (AI) technologies in computer science education. The study examines the impact of AI integration on the individualization, adaptability, and pedagogical effectiveness of the educational process. This article examines how students’ analytical thinking and logical problem-solving skills can be developed using artificial neural networks (ANNs), targeted recommender systems (Recommender Systems), feedback and self-assessment mechanisms, and learning process monitoring capabilities using data analysis.

References

1. Богустов А.А. Искусственный интеллект как субъект права: аргументы к дискуссии. // Хозяйство и право.

2. Гифт Н. Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии: науч. изд./ Н.Гифт; пер. с англ. И.Пальти. – Санкт-Петербург: «Питер», 2019.

3. Резаев А. В. ChatGPT и искусственный интеллект в университетах: какое будущее нам ожидать? = ChatGPT and AI in the Universities: An Introduction to the Near Future /А. В. Резаев, Н. Д. Трегубова. // Высшее образование в

4. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности. // Высшее образование в России. 2023. № 10. – С. 9-33.

5. Wing J. M. Computational Thinking. // Communications of the ACM, 49(3), 2006. – P. 33-35.

6. Luckin R., Holmes, W., Griffiths M., Forcier L.B. Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. 2016. – P. 89-90.

7. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach* (3rd ed.). Pearson. 2016. – P.114-116.

8. Mitchell T.M. Machine Learning. – New York: «McGraw-Hill», 1997.

9. Zhdanova L.V., Karimov O. AI-based Adaptive Learning Systems in Central Asia. // International Journal of Educational Technology, 12(4), 2021. – P. 56-72.