KURS ISHI

KIRISH Jahon miqyosida raqamli ta'lim texnologiyalari bozori 2023-yilda taxminan 290 milliard AQSh dollarini tashkil etgan bo‘lib, 2030-yilga borib bu ko‘rsatkich 1 trillion AQSh dollaridan oshishi prognoz qilinmoqda, bunda avtomatlashtirilgan baholash tizimlari ushbu bozorning muhim qismini tashkil etadi [1]. O'zbekistonda esa, ta'lim sohasini raqamlashtirishga qaratilgan investitsiyalar izchil oshib bormoqda, shu jumladan 2022-2023 o‘quv yilida raqamli ta'lim platformalaridan foydalanish ko‘rsatkichi avvalgi yilga nisbatan 35% ga o'sganligi kuzatildi [2]. Ta'lim jarayonida o‘quvchilar bilimini ob'ektiv, tezkor va shaffof baholash masalasi dolzarb bo‘lib qolmoqda, an'anaviy usullar esa vaqt talab qilishi, inson omili sabab xatolarga yo‘l qo‘yilishi va natijalarning sub'ektiv bo‘lishiga olib kelishi mumkin. Shu nuqtai nazardan, test tuzish va avtomatik baholovchi dasturiy ta'minotlarni yaratish zamonaviy ta'lim tizimining samaradorligini oshirishda hal qiluvchi rol o'ynaydi. Hozirgi kunda ta'lim sifatini oshirish, o‘quv jarayonini optimallashtirish va o‘qituvchilarning ish yukini kamaytirish dolzarb vazifalardan hisoblanadi. An’anaviy usuldagi testlarni tuzish va ularni qo'lda baholash jarayoni katta vaqt va resurs talab etadi, bu esa ta’lim muassasalarining samaradorligiga salbiy ta’sir ko‘rsatadi. Bundan tashqari, turli fanlar bo‘yicha test savollarining dolzarbligi, murakkablik darajasi va ularning formatini bir xil standartga keltirish masalasi ham yetarlicha yechimini topmagan. Ayniqsa, talabalar soni yuqori bo'lgan oliy ta'lim muassasalarida baholash jarayonlarini avtomatlashtirishga bo'lgan ehtiyoj yuqori, chunki bu tizim xatolarni minimallashtirish va natijalarni tezkor yetkazish imkonini beradi [3]. Ushbu omillar test tuzish va avtomatik baholovchi dasturiy ta'minotni yaratish zaruratini yanada kuchaytiradi, bu esa ta'limda adolatli va ob'ektiv baholash mexanizmlarini joriy etishga xizmat qiladi. Mavzuning o'rganilganlik darajasi xalqaro miqyosda ancha yuqori bo'lib, ko'plab olimlar bu yo'nalishda salmoqli tadqiqotlar olib borgan. Masalan, D.J. Weiss (1982) "Item Response Theory" (IRT) asoslarini ishlab chiqib, test savollarining qiyinligi va diskriminatsiyasini o'lchash uchun statistik modellarni taklif qildi, bu esa adaptiv test tizimlarining rivojlanishiga zamin yaratdi [4]. Uning ishlari test savollarini individual talabaning bilim darajasiga ...