Oʻzbekcha
SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA EHTIMOLLAR NAZARIYASI VA MATEMATIK STATISTIKA TA’LIMINI RIVOJLANTIRISH
Journal
Priority areas for applying artificial intelligence to pedagogical education
Issue
Priority areas for applying artificial intelligence to pedagogical education
Abstract
Mazkur maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarini ehtimollar nazariyasi va matematik statistika ta’limiga integratsiya qilishning nazariy va metodik asoslari tahlil qilindi. Ushbu tadqiqotning maqsadi an’anaviy o‘qitish yondashuvlarining kamchiliklarini aniqlash hamda SI asosida o‘qitishning samarali jihatlarini ko‘rsatishdan iborat. Tadqiqot davomida SI asosidagi o‘qitish o‘quvchilarning statistik tafakkuri, tahliliy fikrlashi va muammoli vaziyatlarda qaror qabul qilish ko‘nikmalarini sezilarli darajada rivojlantirishi aniqlandi
Keywords
statistika
sun’iy intellekt
ehtimollar nazariyasi
ma’lumotlarni tahlil qilish
qaror qilish
Русский
В данной статье проанализированы теоретические и методические основы интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в обучение теории вероятностей и математической статистике. Цель данного исследования заключается в выявлении недостатков традиционных подходов к обучению, а также в демонстрации эффективных аспектов обучения на основе ИИ. В ходе исследования было установлено, что обучение с использованием ИИ способствует значительному развитию статистического мышления, аналитического мышления и навыков принятия решений в проблемных ситуациях у обучающихся.
анализ данных
искусственный интеллект
принятие решений
статистика
теория вероятностей
English
This article analyzes the theoretical and methodological foundations of integrating artificial intelligence (AI) technologies into the teaching of probability theory and mathematical statistics. The aim of this study is to identify the shortcomings of traditional teaching approaches and to demonstrate the effective aspects of AI-based instruction. The study found that AI-based teaching significantly enhances students’ statistical thinking, analytical thinking, and decision-making skills in problem situations.
artificial intelligence
data analysis
decision-making
statistics
probability theory
1. Garfield, J., Ben-Zvi, D. Developing Students’ Statistical Reasoning, Springer, 2008, 396 p.
2. Sweller, J. Cognitive Load Theory, Psychology of Learning. New York: Springer 2011, 250 p.
3. Cobb, G. The Introductory Statistics Course: A Ptolemaic Curriculum? Journal of Statistics Education, 1(1). 1992.
4. Bloom, B. Learning for Mastery, UCLA. New York: David McKay Company Inc. 1956, 250 p.
5. Fokoué, E. No Intelligence Without Statistics, Springer, 2025.
6. OECD (2021–2025). Artificial Intelligence in Education Reports.
7. Bishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer. 2006. 738 p.
8. Goodfellow, I. Deep Learning. Cambridge, MA: MIT Press. 2016, 775 p.
9. Oqnazarov , T., & Jo‘rayev, M. (2025). Sun’iy intellekt asosida matematik masalalarni yechish algoritmlari. GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT, 3(6). https://doi.org/10.5281/zenodo.15788095