KURS ISHI

KIRISH O‘zbekiston Respublikasida raqamli taʼlim platformalari va texnologiyalarining joriy etilishi natijasida texnologiya vositasida baholash (TVA) tizimlari bozorining yillik o‘sish surʼati 2023-yilda 20% dan ortiqni tashkil etdi, bu esa 2022-yildagi 15% ko‘rsatkichidan sezilarli o‘sishni ko‘rsatadi [1]. Xususan, 2022-2023 o‘quv yilida oliy taʼlim muassasalarida masofaviy taʼlim shakliga o‘tgan talabalar soni 150 mingdan oshib, ularni baholash jarayonida raqamli vositalardan foydalanish hajmi 30% ga oshdi [2]. Global miqyosda esa, texnologiya vositasida baholash bozori hajmi 2025-yilga borib 50 milliard AQSH dollariga yetishi kutilmoqda, bu esa 2020-yildagi 18 milliard dollarlik ko‘rsatkichdan 177% ga oshishni anglatadi [3]. Ushbu o‘sish tendensiyasi pandemiya davrida tezlashgan bo‘lib, hozirda ham taʼlim tizimlarining raqamli transformatsiyasi doirasida ustuvor yo‘nalishlardan biri bo‘lib qolmoqda [4]. Hozirgi globallashuv va raqamlashtirish davrida taʼlim jarayonlarini modernizatsiya qilish, xususan, o‘quvchilarning bilim, ko‘nikma va malakalarini baholash tizimini takomillashtirish dolzarb ahamiyat kasb etmoqda. Anʼanaviy baholash usullari ko‘pincha subyektivlik, vaqt va resurslarning samarasiz sarflanishi kabi muammolarni keltirib chiqarmoqda. Texnologiya vositasida baholash (TVA) esa bu kamchiliklarni bartaraf etish, baholashning shaffofligi, obyektivligi va tezkorligini taʼminlash imkonini beradi. Biroq, O‘zbekiston kontekstida TVA tizimlarini joriy etishda texnik infratuzilma, o‘qituvchilarning raqamli savodxonligi, maʼlumotlar xavfsizligi va adaptiv baholash tizimlarini ishlab chiqish kabi hal etilmagan qator muammolar mavjud. Shu bois, ushbu tadqiqot ushbu muammolarga yechim topish va tillarni o‘qitish metodikasida TVA imkoniyatlarini optimallashtirishga qaratilgan amaliy takliflarni ishlab chiqish zaruratini taqozo etadi. Texnologiya vositasida baholash (TVA) sohasida xalqaro miqyosda ko‘plab fundamental tadqiqotlar olib borilgan. Masalan, D.J. Wiliam (2011) formativ baholashning o‘quv jarayoniga taʼsirini o‘rganib, uning o‘quvchilar motivatsiyasini 20% ga oshirishini va o‘zlashtirishni 10% ga yaxshilashini isbotladi [5]. K. Van der Maas (2014) adaptiv baholash (CAT) tizimlarining ishonchliligini tahlil qilib, ularning anʼanaviy testlarga nisbatan baholash vaqtini 30% gacha qisqartirishini va aniqligini 15% ga oshirishini ko‘rsatdi [6]. J. K. ...