ilmsarchashmalari@umail.uz +998 91-915-45-55 220100, Urganch shahri, Hamid Olimjon koʻchasi, 14-uy.
O'zbekcha Русский English
Arxiv / №10 · 2026 / Maqola
13.00.00 – PEDAGOGIKA FANLARI

TA’LIM JARAYONLARINI QAT’IYMAS MANTIQ ASOSIDA MODELLASHTIRISH: NAZARIY ASOSLAR

Annotatsiya
O'ZBEKCHA

Mazkur maqolada ta’lim jarayonlarini qat’iymas mantiq asosida modellashtirishning nazariy asoslari yoritilgan. Ta’lim jarayonida bilim, ko‘nikma, faollik va o‘zlashtirish darajasini aniq che-garalar bilan ifodalashdagi noaniqliklarni hisobga olish imkoniyatlari tahlil qilingan. Qat’iymas to‘plam-lar, lingvistik o‘zgaruvchilar, tegishlilik funksiyalari va fuzzy inferensiya mexanizmlarining ta’lim jarayon-larini modellashtirishdagi o‘rni asoslangan. Shuningdek, o‘quvchilarning individual xususiyatlarini hisob-ga oluvchi adaptiv baholash va pedagogik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlari ko‘rsatib berilgan.

Kalit so'zlar: qat’iymas mantiq, ta’lim jarayoni, modellashtirish, qat’iymas to‘plam, tegishlilik funk-siyasi, lingvistik o‘zgaruvchi, fuzzy inferensiya, adaptiv ta’lim, elektron baholash
РУССКИЙ

В статье рассматриваются теоретические основы моделирования образова-тельных процессов на основе нечеткой логики. Анализируются возможности учета неопределен-ности при оценивании знаний, умений, активности и уровня усвоения обучающихся, которые труд-но представить в виде четко определенных границ. Обоснована роль нечетких множеств, лингвис-тических переменных, функций принадлежности и механизма нечеткого вывода в моделировании образовательных процессов. Также раскрываются возможности адаптивного оценивания и под-держки педагогических решений с учетом индивидуальных особенностей обучающихся.

Ключевые слова: нечеткая логика, образовательный процесс, моделирование, нечеткое мно-жество, функция принадлежности, лингвистическая переменная, нечеткий вывод, адаптивное обучение, электронное оценивание.
ENGLISH

This article examines the theoretical foundations of modeling educational processes based on fuzzy logic. The possibilities of accounting for uncertainty in assessing learners’ knowledge, skills, activity, and level of achievement, which are difficult to represent through clearly defined boundaries, are analyzed. The role of fuzzy sets, linguistic variables, membership functions, and fuzzy inference mechanisms in modeling educational processes is substantiated. The study also highlights the potential of adaptive assessment and pedagogical decision support based on learners’ individual characteristics.

Keywords: fuzzy logic, educational process, modeling, fuzzy set, membership function, linguistic variable, fuzzy inference, adaptive learning, electronic assessment.
Maqola · PDF
PDF yuklab olish Yangi oynada ochish

Foydalanilgan adabiyotlar

  1. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965, vol. 8, № 3, p. 338–353.
  2. Zadeh L.A. Fuzzy Logic // Computer. 1988, vol. 21, № 4, p. 83–93.
  3. Mamdani E.H., Assilian S. An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller International Journal of Man-Machine Studies. 1975, vol. 7, № 1, p. 1–13.
  4. Ross T.J. Fuzzy Logic with Engineering Applications. 3rd ed. Chichester: Wiley, 2010
  5. Klir G.J., Yuan B. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1995.
  6. Romero C., Ventura S. Educational Data Mining and Learning Analytics: An Updated Survey // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2020, vol. 10, № 3, p. 1355.
  7. Siemens G., Long P. Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education // EDUCAUSE Review. – 2011, vol. 46, № 5, p. 30–40.
← Songa qaytish