Oʻzbekcha
SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA MATEMATIKA TA’LIMIDA MUAMMOLI O‘QITISH VA MODELLASHTIRISH ORQALI TALABALARNING ANALITIK KOMPETENSIYALARINI RIVOJLANTIRISH
Jurnal
Sun'iy intellektni pedagogik ta'limga tadbiq etishning ustivor yo'nalishlari
Nashr
Sun'iy intellektni pedagogik ta'limga tadbiq etishning ustivor yo'nalishlari
Annotatsiya
Ushbu maqolada matematika ta’limida sun’iy intellekt (SI) vositalariga asoslangan muammoli o‘qitish va matematik modellashtirish orqali talabalarning analitik kompetensiyalarini rivojlantirish metodikasi yoritiladi. Muammoli o‘qitishning “muammoli vaziyat - matematik model - SI tahlili - xulosa” bosqichlari SI vositalari (Grok, GPT-4o, Wolfram Alpha) bilan uyg‘unlashtirilgan. Talabalar real matematik muammolarni modellashtirish, parametrlarni tahlil qilish va asoslangan xulosalar chiqarish ko‘nikmalarini egallaydi. Maqolada amaliy topshiriqlar namunalari va analitik kompetensiyalarni baholash mezonlari keltirilgan
Kalit so‘zlar
matematik modellashtirish
matematika ta’limi
muammoli o‘qitish
sun’iy intellekt
analitik kompetensiyalar
GPT-4o
Grok
Wolfram Alpha
Русский
В данной статье освещается методика развития аналитических компетенций студентов через проблемное обучение и математическое моделирование в преподавании математики с использованием инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Этапы проблемного обучения «проблемная ситуация - математическая модель - анализ с помощью ИИ - вывод» интегрированы с инструментами ИИ (Grok, GPT-4o, Wolfram Alpha). Студенты приобретают навыки моделирования реальных математических проблем, анализа параметров и обоснованного вывода заключений. В статье представлены примеры практических заданий и критерии оценки аналитических компетенций.
искусственный интеллект
математическое моделирование
обучение математике
проблемное обучение
аналитические компетенции
GPT-4o
Grok
Wolfram Alpha.
English
This article presents a methodology for developing students’ analytical competencies through problem-based learning and mathematical modeling in mathematics education using artificial intelligence (AI) tools. The stages of problem-based learning - “problem situation - mathematical model - AI analysis - conclusion” - are integrated with AI tools (Grok, GPT-4o, Wolfram Alpha). Students acquire skills in modeling real mathematical problems, analyzing parameters, and drawing justified conclusions. The article provides examples of practical tasks and criteria for assessing analytical competencies.
artificial intelligence
mathematical modeling
mathematics education
problem-based learning
analytical competencies
GPT-4o
Grok
Wolfram Alpha
Polya G. How to Solve It: A New Aspect of Mathematical Method. - Princeton: Princeton University Press, 1945. - 280 p. [1. B.56]
2. Dewey J. How We Think. - Boston: D.C. Heath & Co, 1910. - 224 p. [2. B.34]
3. O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti. Oliy ta’lim tizimini 2030-yilgacha rivojlantirish konsepsiyasini tasdiqlash to‘g‘risida: PF-5847-son Farmon. - Toshkent, 2019. [3. B.6]
4. Blum W., Niss M. Applied Mathematical Problem Solving, Modelling, Applications, and Links to Other Subjects: State, Trends and Issues in Mathematics Instruction // Educational Studies in Mathematics. - 1991. - Vol. 22, No. 1. - P. 37-68. [4. B.45]
5. OECD. Artificial Intelligence and the Future of Skills: Volume 1, Capabilities and Assessments. - Paris: OECD Publishing, 2021. - 180 p. [5. B.78]
6. Wolfram S. An Elementary Introduction to the Wolfram Language. - Champaign: Wolfram Media, 2017. - 324 p. [6. B.23]
7. OpenAI. GPT-4 Technical Report // arXiv preprint. - 2023. - arXiv:2303.08774. [7. B.12]