ОЦЕНКА КОГНИТИВНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ АДАПТИВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕД НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ

Боковая панель статьи

PDF (English)
Опубликован: июл. 5, 2026
DOI: https://doi.org/10.66073/researchfocus.v5i6.2394
Ключевые слова:
искусственный интеллект, адаптивная образовательная среда, когнитивные возможности, высшее образование, цифровая педагогика, индивидуальное обучение, метакогниция, образовательные технологии, learning analytics, моделирование

Основное содержимое статьи

Бобуржон Собиржон угли Абдуразоков
PhD, доцент Самаркандского государственного педагогического института

Аннотация

Данное исследование посвящено изучению роли адаптивных образовательных сред, основанных на искусственном интеллекте, в оценке и развитии когнитивных возможностей студентов в системе высшего образования. В работе анализируются механизмы формирования индивидуальных образовательных траекторий с использованием технологий ИИ, оптимизация процесса усвоения знаний, а также развитие когнитивных процессов (внимание, память, мышление и метакогниция). Также разрабатывается модель оценки когнитивной эффективности адаптивных образовательных сред. Результаты исследования направлены на усиление цифровой трансформации высшего образования и повышение качества обучения.

Информация о статье

Как цитировать
Абдуразоков, Б. С. у. (2026). ОЦЕНКА КОГНИТИВНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ АДАПТИВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СРЕД НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ. Research Focus International Scientific Journal, 5(6), 127–134. https://doi.org/10.66073/researchfocus.v5i6.2394
Выпуск
Том 5 № 6 (2026): Research Focus международный научный журнал. Том 5, выпуск 6 (2026)
Раздел
13.00.00 – Педагогические науки

Библиографические ссылки

Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive- developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–911.

Greiff, S., Wüstenberg, S., & Avvisati, F. (2015). Computer-generated log-file analyses as indicators of problem-solving processes. Educational Research Review, 14, 19–31.

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.

Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education for the 21st Century. London: UCL Institute of Education Press.

Pekrun, R. (2006). The Control-Value Theory of Achievement Emotions. Educational Psychology Review, 18(4), 315–341.

Perkins, D. N., & Salomon, G. (1992). Transfer of learning. International Encyclopedia of Education, 2, 6452–6457.

Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30–40.

Shute, V. J., & Zapata-Rivera, D. (2012). Adaptive Educational Systems. In Adaptive Technologies for Training and Education (pp. 7–27).

Sternberg, R. J. (2006). The nature of creativity. Creativity Research Journal, 18(1), 87– 98.Jack C. Richards. Approaches and Methods in Language Teaching. Cambridge: Cambridge University Press, 2019.

N. Muslimov. Innovatsion ta’lim texnologiyalari. Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim nashriyoti, 2020.

UNESCO. Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-Makers. Paris, 2021.

S. Tursunov. “Virtual reallik texnologiyalarining ta’lim jarayonidagi ahamiyati.” Zamonaviy ta’lim, 2023, №2, 33–40-betlar.

A. Karimov. “Generativ sun’iy intellekt asosida adaptiv o‘qitish tizimlari.” Ta’lim va innovatsiya, 2024, №1, 27–35-betlar. Research Focus International Scientific Journal, Uzbekistan 134 https://refocus.uz/