www.e-itt.uz
I SON. 2025
398
SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA BOSHQARUV KADRLARI KOMPETENSIYALARINI
RIVOJLANTIRISH
dots.
Mamatov Alisher
Oʻzbekiston Respublikasi Taʼlimni rivojlantirish respublika ilmiy
-metodik markazi,
Oʻzbekiston Respublikasi Prezidenti huzuridagi Davlat boshqaruvi akademiyasi
ORCID: 0000-0001-8233-5063
Annotatsiya.
Innovatsion texnologiyalarning jadallik bilan rivojlanib borishi kadrlarni tayyorlash,
qayta tayyorlash va ularni malakasini oshirish jarayonini yangicha yondashuvlar bilan tashkil etish
imkonini bermoqda. To’rtinchi sanoat inqilobining eng samarali texnologiyalaridan biri sifatida
qaralayotgan sun’iy
intellekt (SI), ta’lim jarayonlarini boshqarishni tubdan o‘zgartirib yubormoqda.
Ayniqsa bunday texnologiyalar yordamida ta’limni har bir shaxsga moslashtirish va ularning ehtiyojlarini
individual qondirish imkonini taqdim etmoqda. Ushbu maqolada moslashuvchan, masofaviy va elektron
ta’lim, shu jumladan, SI texnologiyalari yordamida boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini uzluksiz
rivojlantirib borish bo‘yicha ilg‘or xorijiy davlatlar tajribasi tahlil qilinadi. Tadqiqot natijasida, O’zbekiston
Respublikasida davlat fuqarolik xizmatida faoliyat yuritayotgan boshqaruv kadrlarining
kompetensiyalarini rivojlantirish jarayonini raqamli transformatsiya qilish, unda SI vositalaridan
foydalanish, mazkur tizimni raqamli boshqarish hamda uning iqtisodiy samaradorlikl
ari keltirib o‘tiladi.
Kalit so‘zlar:
sun’iy intellekt, davlat xizmatchilari, boshqaruv kadrlari, kompetensiyalarni
rivojlantirish, raqamli ta’lim, raqamli boshqaruv.
РАЗВИТИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА С ПОМОЩЬЮ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
доц
.
Маматов Алишер
Республиканский научно
-
методический центр
развития образования
Республики Узбекистан
,
Академия государственного управления
при Президенте Республики Узбекистан
Аннотация
.
Стремительное развитие инновационных технологий открывает
возможности для организации процессов подготовки, переподготовки и повышения
квалификации кадров с использованием новых подходов. Искусственный интеллект (ИИ),
являющийся одной из наиболее эффективных технологий Четвертой промышленной революции,
кардинально изменяет практику управления образованием. В частности, такие технологии
позволяют реализовать персонализированное обучение с учетом индивидуальных потребностей,
предлагая решения, соответствующие требованиям обучающихся на индивидуальной основе. В
статье анализируется передовой опыт зарубежных стран в области непрерывного развития
управленческих компетенций посредством адаптивных, массовых и электронных систем
образования, включая использование технологий ИИ. Результаты исследования подчеркивают
необходимость цифровой трансформации процесса развития компетенций управленческих
кадров, работающих на государственной службе Республики Узбекистан. Рассматриваются
вопросы интеграции инструментов искусственного интеллекта в данную систему, потенциал
цифрового управления и его экономическая эффективность.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, государственные служащие, управленческий
персонал, развитие компетенций, цифровая трансформация, цифровое управление.
UOʻK:
005.95/.96:004.8
398-409
www.e-itt.uz
I SON. 2025
399
DEVELOPMENT OF MANAGERIAL PERSONNEL COMPETENCIES THROUGH
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
assoc. prof.
Mamatov Alisher
Republican scientific and methodological center
for the development of education of the Republic of Uzbekistan,
Academy of Public Administration
under the President of the Republic of Uzbekistan
Abstract.
The rapid advancement of innovative technologies is providing opportunities to
organize the processes of training, retraining, and upskilling personnel with novel approaches.
Artificial intelligence (AI), considered one of the most effective technologies of the Fourth
Industrial Revolution, is fundamentally transforming educational management practices.
Particularly, such technologies enable personalized learning tailored to individual needs, offering
solutions that meet learners
’
requirements on an individual basis. This article analyzes the
advanced experiences of foreign countries in continuously developing managerial competencies
through adaptive, mass, and electronic education systems, including the use of AI technologies.
The research findings highlight the need for digital transformation in the process of developing
competencies of managerial personnel working in public service in the Republic of Uzbekistan. It
discusses the integration of AI tools into this system, the potential for digital governance, and its
economic efficiencies.
Keywords:
artificial intelligence, civil servants, management personnel, development of
competencies, digital traning, digital management.
Kirish.
Bugungi kunda raqamli texnologiyalar barcha sohalarda innovatsiyalarni tatbiq etish,
ularda yangicha yondashuv bilan ish jarayonlarini tashkil etish va boshqarish imkonini taqdim
etmoqda. Bunday zamonaviy texnologiyalar davrida davlat fuqarolik xizmatchilaridan nafaqat
kasbiy kompetensiyalarga ega bo‘lishlari, balki raqamli ko‘nikmalarni ham o‘zlashtirishlari
lozimligini taqozo etmoqda. So‘ngi 3 yillikda SI texnologiyalarini barcha sohalarda tub
o‘zgarishlarni olib kirayotganligini ko‘rishimiz mumkin. Bunga albatta 2022 yil noyabr oyida
OpenAI kompaniyasi tomonidan GPT modelini ishlab chiqilishi desak mubolag‘a bo‘lmaydi.
Chunki, ushbu model asosida SIning qanday imkoniyatlarga ega ekanligi ko‘plab tadqiqotc
hi va
olimlar tomonidan ilmiy asoslanib kelmoqda.
Davlat fuqarolik xizmatchilarini tayyorlash, qayta tayyorlash va ularning uzluksiz
salohiyatini shakllantirib borish jarayonlarini raqamli transformatsiya qilishning ilk
namunalari sifatida XIX asrining oxi
rlarida rivojlana boshlagan elektron ta’lim platformalarini
keltirishimiz mumkin. Shu va ta’limni boshqarish tizimlarining (LMS) ta’lim jarayoniga keng
tatbiq etilishi boshqaruv kadrlariga ham ishdan ajralmagan holda o‘z bilim hamda
ko‘nikmalarini uzluksiz
rivojlantirib borish imkonini yaratib bermoqda. Shuningdek, masofaviy
ta’lim platformalari yildan
-yilga rivojlanib yangi imkoniyatlarni taqdim etishi natijasida har bir
foydalanuvchining individual ta’lim ehtiyojlarini to‘ldirishga ko‘maklashmoqda.
Shu o‘rinda, davlat fuqarolik xizmatida hayot davomida o‘rganish (lifelong learning)
tamoyili asosida doimiy kasbiy kompetensiyalarni rivojlantirish zamon talabiga aylanib
ulgurdi. Davlat idoralari xodimlarini doimiy ham an’anaviy malaka oshirish kurslari yoki x
orijiy
stajirovkalarga yuborish imkonini taqdim eta olmasligi mumkin. Shularni inobatga olgan xolda
bugun raqamli texnologiyalar masofa va vaqt cheklovlarini bartaraf etgan holda har bir
kadrlarga ishdan ajralmagan holda kompetensiyalarini rivojlantirish uchun onlayn kurslarni
taqdim etmoqda. Bular yana bir misol sifatida ommaviy ochiq onlayn kurslarni (MOOC) keltirib
o‘tishimiz mumkin. Bunday onlayn ochiq kurslarni taklif etadigan Edx, Coursera, FutureLearn,
Udacity, Udemy va shu kabi 1000 lab platformalar bugun jahon bozorida top universitet hamda
tashkilotlarning professional mutaxassislari tomonidan tayyorlangan kurslarni taklif etmoqda.
www.e-itt.uz
I SON. 2025
400
Lekin, ushbu ilmiy maqolaning asosiy maqsadi O‘zbekiston Respublikasida amalga
oshirilayotgan ma’muriy islohotlar nati
jasida boshqaruv kadrlari qanday kompetensiyalarni
o‘zlashtirishi lozim, davlat fuqarolik xizmatida muvaffaqiyatga erishish uchun qaysi bilim va
ko‘nikmalarda kamchiliklar mavjud, ularni to‘ldirish uchun nimalarga e’tibor qaratish lozimligi
kabi savollarga raqamli yechim topishdan iboratdir. Shuning uchun ham, ushbu jarayonga SI
texnologiyalarini tatbiq etish orqali katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish, har bir
boshqaruv kadrlarining ehtiyojlaridan kelib chiqib kompetensiyalarini shakllantiradigan
onlayn muhitni yaratish, ushbu jarayonlarni raqamli boshqarish va monitoring qilishga ehtiyoj
sezilmoqda.
Adabiyotlar sharhi.
Davlat idoralarida faoliyat yuritadigan xodimlar va boshqaruv kadrlarining kasbiy
kompetensiyalarini uzluksiz rivojlantirish doimiy dolzarb muammolardan biri hisoblanadi.
Chunki, tashkilot rahbarlarining aksariyati o‘z xodimlarini shaxsiy rivojlanishlari, o‘zlari ustida
ishlari uchun yetarli darajada sharoit yaratib bera olmasliklari mumkin. Shularni inobatga
olgan holda ushbu muammolarga eng samarali yechimlardan biri sifatida ishdan ajralmagan
holda o‘zini
-
o‘zi rivojlantirish mexanizmlarini tatbiq etish hisoblanadi. Bu esa o‘z navbatida
sohaga raqamli texnologiyalarga asoslangan, zamonaviy platformalarni tatbiq etish, ularni har
bir xodimning kasbiy salohiyatidan kelib chiqib moslashadigan kontentlarni taklif etishni
taqozo etadi. Ushbu jarayonlarni tashkil etishda tadqiqotchilar tomonidan intellektual
moslashuvchan elektron ta’lim tizimlarining (AES) roli, ularni
ng arxitekturasi, ishlash
mexanizmlari, asosiy komponentlari va ularni joriy etish texnologiyalari keltirib o‘tilgan.
Tadqiqotchilar AES texnologiyasining asosi sifatida SI, o‘rganish uslublarini tavsiflovchi VARK
va Felder-Silverman modellari, shuningdek,
to‘plangan ma’lumotlarni qayta ishlash va o‘quv
jarayonini shaxsiylashtirish uchun ishlatiladigan foydalanuvchi modellarni keltirib o‘tishdi.
Natijalar shuni ko‘rsatadiki, AES texnologiyalari ta’limni shaxsiylashtirish va uni ta’lim
oluvchilarning o‘zlash
tirish natijalaridan kelib chiqib, moslashuvchi individual yondashuvni
amalga oshirishda sezilarli ijobiy ta’siri isbotlanadi (Aljuboori, Al
-Lawati, 2023).
Shuningdek, adaptiv e-
ta’lim tizimlarining umumiy paradigmalarini o‘rganish va ularni
modellashtiris
h bo‘yicha yangi yondashuvlarni ishlab chiqishga bag‘ishlangan ilmiy tadqiqot
ishida, Petri tarmoqlari (Petri Nets) texnologiyasi asosida o‘quvchilarning o‘quv jarayonida o‘z
xatti-
harakatlarini model qilish uchun yangi yondashuv taklif etiladi. Ya’ni, o‘q
uvchilarning
bilim darajasi, o‘quv uslubi va o‘quv faoliyati asosida moslashtirilgan ta’lim yo‘nalishlarini
yaratish uchun Petri tarmoqlaridan foydalanish texnologik yechimlardan biri ekanligi ta’kidlab
o‘tiladi (Kamceva, Mitrevski, 2012). Ushbu yo‘nalishd
agi yana bir ilmiy maqolada, VARK modeli
asosida moslashtirilgan shaxsiy o‘quv jarayonini tashkil etish bo‘yicha tadqiqotlar olib borilgan.
Tadqiqotda asosan, VARK modeli asosida ta’limni shaxsiylashtirish, ta’lim materiallarini
shaxsga moslashtirish, ta’lim oluvchilarni avtomatik baholash va innovatsion ta’lim
yondashuvlari tahlil qilinadi. Shaxsiylashtirilgan o‘quv yo‘nalishlaridan foydalanish ta’lim
oluvchilarning 46% dan ortig‘ini o‘zlashtirish natijalari yaxshilanganligini ko‘rsatadi. Shu bilan
birga,
VARK modeli asosida o‘quvchilar ta’lim jarayonidan mamnun bo‘lishgani va o‘zlarining
o‘quv jarayoniga bo‘lgan ishtiyoqi ortgani qayd etilgan (Vanegas, Puerta
& other, 2024).
Sun’iy intellekt texnologiyalari asosida ta’lim jarayonlarini tashkil etish bo‘y
icha ham bir
qancha olimlar ilmiy izlanish olib borgan bo‘lib, ular orqasida SI asosida moslashuvchan va
ilg‘or e
-
ta’lim tizimini ishlab chiqish, bu orqali o‘quvchilarning individual qobiliyatlari va bilim
darajasiga mos keladigan moslashtirilgan o‘quv muhitini ta’minlash imkoniyati yaratilishi
keltirib o‘tiladi. Bunda tadqiqotchilar, JARVIS (Just A Really Very Intelligent System) nomli SI
tizimi orqali o‘quvchilarning bilimi, ko‘nikmalari va psixologik xususiyatlarini aniqlash uchun
yangi usullarni taklif
etishgan. Intellektual tizim o‘quvchilarni ularning qobiliyatiga qarab
to‘rtta sinfga bo‘ladi: boshlang‘ich, o‘rta, rivojlangan va ekspert. Bu tasniflash jarayonida
o‘quvchilarning test baholari, testdan o‘tish vaqti va o‘quv materiallarini o‘qish vaqti hi
sobga
www.e-itt.uz
I SON. 2025
401
olinadi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, SI asosida yaratilgan intellektual tizim dastlab
o‘quvchilarni bilim va ko‘nikmalarini diagnostik baholash orqali ularga o‘zlashtirishi lozim
bo‘lgan kurslarni taklif etadi, bu esa o‘quvchilarning o‘zl
ashtirish jarayonini sezilarli darajada
yaxshilashga yordam berishi ilmiy jihatdan isbotlanadi (Kande, & other, 2016). Shunga
o‘xshash yana bir ilmiy maqolada, Generativ SIni moslashuvchan va shaxsiylashtirilgan ta’limga
integratsiya qilishning ta’siri o‘r
ganiladi. Maqolada asosan yaratuvchi SI (Generativ AI) va
moslashuvchan ta’limning o‘zaro integratsiyasi, Bu orqali ta’lim oluvchilarning faolligini
oshirish hamda Ta’lim 4.0 dan 5.0 ga o‘tish jarayonlari tahlil qilinadi. Natijada, Generativ AI
asosida avt
omatik yaratilgan o‘quv materiallari va topshiriqlar o‘quvchilarning faolligini
oshirish orqali, ularning o‘zlashtirish darajasini 20
-30% ga oshirishga yordam bergani
ta’kidlanadi (Guettala,
& other, 2024).
Shu bilan birga, SI asosida intellektual adaptiv
elektron ta’lim modelini ishlab chiqishga
qaratilgan maqolada, Intellektual adaptiv e-
ta’lim modeli, o‘quvchilarni tasniflash bo‘yicha KNN
algoritmi hamda agent texnologiyalari keltirib o‘tiladi. Tadqiqot natijasida intellektual
moslashuvchan elektron ta’lim modeli va KNN algoritmi yordamida 20 nafar ta’lim oluvchining
natijalarini 85% gacha yaxshilanganligi ko‘rsatiladi. Uning afzalligi, o‘quvchilarning o‘quv
uslublarini va o‘zlashtirish darajasini hisobga olib, o‘quv materiallarini shaxsiylashtirib berish
i
ekanligi keltirib o‘tilgan (Bhaskaran, Swaminathan, 2014). Shaxsiylashtirilgan o‘quv
yo‘nalishlarini yaratishda mashinaviy o‘qitish (Machine Learning) algoritmlarini qo‘llash
bo‘yicha yondashuvni o‘rganish maqsadida olib borilgan tadqiqotda esa, qaror da
raxtlari
(Decision Trees), neyron tarmoqlar (Neural Networks) va tavsiya tizimlari (Recommender
Systems) kabi SI vositalarini ta’lim jarayoniga tatbiqi tahlil qilingan. Bunda mashinali o‘qitish
orqali o‘quv jarayonini optimallashtirish, moslashuvchan o‘quv
jarayoni yaratish hamda har bir
ta’lim oluvchiga individual yondashuv asosida shaxsiy rivojlanish mexanizmlarni joriy etish
ilgari suriladi. Bunday innovatsion yondashuv natijasida o‘quvchilarning o‘zlashtirishi 25%
gacha oshgani, ularni mustaqil ta’lim j
arayoniga jalb qilish darajasi ijobiy tomonga siljigani
hamda shaxsiylashtirilgan tavsiyalar ta’lim jarayonini boshqarish uchun muhim vosita ekanligi
keltiriladi (Manoharan, Manoharan, 2024).
OpenAI tashkilotining ChatGPT virtual yordamchisi asosida shaxsi
ylashtirilgan o‘quv
jarayonini rivojlantirish bo‘yicha ham tadqiqotlar olib borilgan. Mazkur ilmiy maqolada
ChatGPTning ta’lim olishda o‘qituvchi va o‘quvchilarga ta’siri, o‘qitish usullari va o‘quv
materiallarini ta’lim oluvchining ehtiyojlaridan kelib ch
iqib moslashtirishdagi roli tahlil
qilinadi. Tadqiqot natijasida, ChatGPT ta’lim oluvchilar uchun moslashtirilgan ta’lim
materiallarini taklif etishi hamda adaptiv o‘quv yo‘nalishlarini yaratish imkoniyati o‘quv
jarayonini yanada samaraliroq qilishi aniqla
nadi. Shu bilan birga ChatGPT orqali ta’lim
oluvchilarni ta’lim olishga jalb qiladigan va individual yondashuv asosida tayyorlangan
materiallar, ularning
o‘zlashtirish darajasini 30% ga oshiradi (Asy’ari, Sharov, 2024).
Shuningdek, yana bir tadqiqotda, Fi
nkning “Muhim o‘qitish tajribalari taksonomiyasi” (TSL)
asosida SI orqali uzluksiz malaka oshirish va ta’lim berish bo‘yicha yangicha yondashuv ilgari
suriladi. Maqolada asosan tashkilotda faoliyat yuritayotgan xodimlarni Finkning taksonomiya
modeli asosid
a uzluksiz kognitiv o‘qitishni rivojlantirish, ushbu jarayonga SI texnologiyalarini
integratsiya qilish bo‘yicha takliflar ilgari suriladi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, TSL
asosida SIdan foydalangan holda xodimlarni o‘qitish va rivojlantirish us
ullari ularning faol
ishtirokini yanada oshiradi hamda ta’limni shaxsiylashtirishga yordam beradi (Billiot, 2023).
Bundan tashqari, generativ SI texnologiyalarining ta’lim jarayonlariga integratsiya
qilinishi ta’lim oluvchilarning baholashda innovatsion yo
ndashuvlardan biri ekanligi (Mao,
Chen, Liu, 2024), har bir ta’lim oluvchini shaxsiy ta’lim olish yo‘llarini aniqlashda SIning
imkoniyatlari (Tapalova, Zhiyenbayeva, 2022), SIning shaxsiylashtirilgan ta’lim, virtual o‘quv
muhiti, real vaqt rejimida fikr-mu
lohaza, ma’lumotlarni tahlil qilish va qaror qabul qilish kabi
imkoniyatlari xodimlarni o‘qitish hamda rivojlantirishda muhim rol tutishi (Na, 2023),
xodimlarning ko‘nikmalarini oshirish (upskilling) va qayta o‘qitish (reskilling) jarayonida SI
www.e-itt.uz
I SON. 2025
402
texnologiya
larini qo‘llash (Ramachandran,
& other, 2024), SI texnologiyalarining xodimlarning
professional rivojlanishi va ularning orasida iste’dodlarni boshqarish jarayonlariga ta’siri
(Tusquellas, Palau, Santiago, 2024), davlat boshqaruvi tizimida masofaviy ta’lim
(e-learning)
imkoniyatlari va uning samaradorliklari (Casagranda, Colazzo, Molinari, Tomasini, 2010),
Shaxsiy o‘rganish muhiti (Personal Learning Environment) yondoshuvi asosida doimiy raqamli
shaklda ta’lim olishni tatbiq etish (Yen, Tu
& other,
2019), adaptiv elektron ta’lim tizimlarining
xodimlarni uzluksiz rivojlanishida va ushbu jarayonlarni raqamli boshqarishdagi ahamiyati
(Dhupia, Alameen, 2019), xodimlarning ish samaradorligini oshirish va ularga individual
yondashuv asosida kasbiy rivojlanib borishi uchun SI texnologiyalaridan foydalanish hamda SI
asosida ta’lim oluvchilarning qobiliyatlari va ehtiyojlariga mos materiallar hamda
topshiriqlarni avtomatik ravishda moslashtiradigan platformaning afzalliklari (M.Elazab,
2023), SI yordamida xod
imlarni yangi ko‘nikmalarni o‘zlashtirish va mavjudlarini yaxshilash
uchun moslashtirilgan trening dasturlarini ishlab chiqish va amaliyotga joriy etish
(Ramachandran, Srivastava va boshqalar, 2024), SIga asoslangan shaxsiylashtirilgan o‘quv
platformalarin
ing ta’lim va uzluksiz o‘qitishda qanday inqilobiy ta’sir ko‘rsatishini tahlili
(Varshney, Kulkarni, Syed, 2023) va shu kabi ko‘plab innovatsion yondashuvlar asosida
uzluksiz ta’lim olish hamda kasbiy rivojlanish bo‘yicha ilmiy izlanishlar olib borilmoqda.
Yuqoridagi adabiyotlar tahlilidan shuni ko‘rishimiz mumkinki, ko‘p tadqiqotchilar asosan
ta’lim tashkilotlarida tahsil olayotgan talabalarning o‘quv jarayonlariga SI texnologiyalarini
integratsiya qilish, xodimlarni rivojlantirish uchun moslashuvchan elek
tron ta’lim
platformalarini tatbiq etish va ta’limni boshqa jarayonlarini raqamli transformatsiya qilish
bo‘yicha tadqiqotlar olib borishgan. Lekin, aynan boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini
rivojlantirish jarayoniga SI texnologiyalarini integratsiya qilish, ular orqali har bir boshqaruv
kadriga o‘zlashtirishi lozim bo‘lgan kompetensiyalarni taklif etadigan modelni amaliyotga
tatbiq etish kabi yo‘nalishda ilmiy izlanishlar yetarli darajada olib borilmaganligini ta’kidlab
o‘tishimiz lozim. Shuningdek, O‘
zbekiston respublikasida davlat xizmati uchun kadrlarni
tayyorlash, qayta tayyorlash hamda ularning kasbiy kompetensiyalarini uzluksiz rivojlantirish
jarayoniga innovatsion texnologiyalarni tatbiq etish orqali takomillashtirish, bugungi kunning
eng dolzarb masalalaridan biri hisoblanadi.
Tadqiqot metodologiyasi.
Mazkur tadqiqot doirasida davlat xizmatchilari, jumladan, boshqaruv kadrlarining
kompetensiyalarini rivojlantirish jarayoniga SI texnologiyalarini tatbiq etish orqali yanada
takomillashtirish mexan
izmlari tahlil qilingan. Ma’lumotlarni tahlil qilishda asosan Python
dasturining Pandas, NumPy kutubxonalaridan, grafik shaklda tahlil qilish uchun esa Matplotlib
va Seaborn kutubxonalaridan foydalanilgan. Shuningdek, SI texnologiyalari asosida har bir
bos
hqaruv kadri o‘zlashtirishi lozim bo‘lgan kompetensiyalarni individual taklif etadigan
modelning SWOT tahlili keltirilgan.
Tahlil va natijalar muhokamasi.
Mamlakatlarda amalga oshirilayotgan keng ko‘lamli islohotlar, kadrlar tayyorlash, qayta
tayyorlash va ularni uzluksiz rivojlantirib borish mexanizmlarini takomillashtirishni talab
etmoqda. Ko‘plab adabiyotlarda boshqaruv kadrlarining kompetensiyalari deyilganda asosan
ularning kasbiy faoliyati bilan bog‘liq kompetensiyalar ekanligi keltirib o‘tiladi. Alb
atta har bir
mamlakatning davlat xizmatchilarini uzluksiz kasbiy rivojlantirish bo‘yicha tizimlar joriy
etilgan. Shu o‘rinda, O‘zbekiston Respublikasida ham davlat idoralarida faoliyat yuritayotgan
kadrlar har 3 yilda kamida bir marotaba malaka oshirish kurslarida ishtirok etishi belgilab
qo‘yilgan. Bundan tashqari, 2022
-
yilda qabul qilingan “Davlat fuqarolik xizmati to‘g‘risida”gi
qonunning 42-moddasida davlat fuqarolik xizmatchisining kasbiy kompetensiyasini uzluksiz
ravishda oshirish tizimini joriy etish hamda shu asosda har bir boshqaruv kadrlarini muntazam
kasbiy rivojlanib borishi uchun innovatsion texnologiyalardan foydalanish ta’kidlab o‘tilgan.
www.e-itt.uz
I SON. 2025
403
Jahon tajribasiga e’tibor qaratadigan bo‘lsak, kadrlarni tayyorlashda va ularni kasbiy
rivojlantirishda kompetensiyaviy modellarni tatbiq etish XIX asrning ikkinchi yarimidan
boshlangan. Bunda asosan kadrlarning bilimlarini (Hard skills) oshirish bilan bir qatorda
malaka va ko‘nikmalarini (Soft skills) ham rivojlantirishga alohida e’tibor qaratila boshlanadi.
Boshqaruv kadrlaridan esa tashkilotni strategik rivojlantirish, liderlik, tizimli tahlil, boshqaruv
qarorlarini qabul qilish va boshqa shu kabi kompetensiyalarni doimiy rivojlantirib borishga
alohida e’tibor qaratilishi ilgari surilmoqda. Masofaviy ta’lim
orqali trening va
kompetensiyalarni rivojlantirish kurslarini amaliyotga tatbiq etilishi XX asrning boshlariga
to‘g‘ri kelishini ko‘rishimiz mumkin.
Bugungi kunda O’zbekistonda davlat fuqarolik xizmatida faoliyat yuritayotgan boshqaruv
kadrlarini kompetensiyalarini rivojlantirish asosan Davlat boshqaruvi akademiyasi tomonidan,
Davlat xizmatini rivojlantirish agentligining buyurtmasiga ko‘ra tashkil etilib kelinmoqda.
Binobarin, Davlat boshqaruvi akademiyasida tashkil etilgan qisqa muddatli malaka oshirish
k
urslari tinglovchilari soni ham so‘ngi yillarda ortib bormoqda. So‘ngi uch yillikni tahlil
qiladigan bo‘lsak, 2022/2023 o‘quv yilida 6823 nafar, 2023/2024 o‘quv yilida 11498 nafar yoki
avvalgi yilga nisbatan 168%, 2024/2025 o‘quv yilida rejalashtirilgani b
ilan birga 11750 nafar
yoki 102% ni tashkil etmoqda.
Akademiyaning hududiy filiallarida esa 2022/2023 o‘quv yilida 2257 nafar tinglovchilar
kontingenti o‘qitildi, 2023/2024 o‘quv yilida 3782 nafar yoki avvalgi yilga nisbatan 167%,
2024/2025 o‘quv yilida re
jalashtirilgani bilan birga 3824 nafar yoki 101%. Bundan tashqari,
Akademiyada siyosiy tadbirlar doirasida katta miqdordagi kontingentni o‘qitish uchun kaskad
usulidan foydalanilib, 2022/2023 o‘quv yilida o‘tkazilgan saylovlarda uchastka saylov
komissiyalari faoliyatini xalqaro tashkilotlar tavsiyalari asosida sifatli tashkil etish etish
bo‘yicha 124096 nafar, 2024/2025 o‘quv yilida 154650 nafar mas’ullar uchun maxsus o‘quv
-
amaliy kurslar tashkil etildi.
Shuningdek, Davlat xizmatini rivojlantirish agentligi tomonidan davlat xizmatchilarini
istalgan joy va vaqtda masofaviy malakasini oshirish imkonini beradigan ilm.argos.uz va
malakaviy ta’lim portali (edu.argos.uz) ishga tushirilgan. Ushbu elektron platformalar orqali
boshqaruv kadrlari o‘zlarining bilim va ko‘nikmalarini uzluksiz oshirib borishlari mumkin. Shu
bilan birga, Davlat boshqaruvi akademiyasida ham “Raqamli Akademiya (da.dba.uz)” loyihasi
doirasida ko‘plab jarayonlar avtomatlashtirilib, boshqaruv kadrlari uchun malaka oshirish
materiallarini elektron shaklda foydalanish va bilimlarini baholab borish imkoniyati yaratilgan.
Akademiya grant loyihasi doirasida ishlab chiqilgan “Davlat fuqarolik xizmatchilarining o‘zini
o‘zi rivojlantirish platformasi (lifelearning.uz)” yuqorida keltirilgan platformalar
ga nisbatan
takomillashtirilgan talqinda ishga tushirilgan. Ya’ni, platforma dastlab boshqaruv kadrining
belgilangan kompetensiyalar bo‘yicha bilimlarini diagnostik baholaydi (onlayn test), so‘ng
ushbu baholash natijalaridan kelib chiqib o‘zlashtirishi zarur bo‘lgan kompetensiyalarga mos
elektron kurslarni taklif etadi.
www.e-itt.uz
I SON. 2025
404
1-
rasm. Boshqaruv kadrlarining o‘zlashtirish natijalarini o‘quv kurslari va hududlar
kesimida Python kutubxonalari orqali tahlil qilinishi
* Ushbu maqolada keltirilgan barcha tahliliy materiallar Davlat fuqarolik xizmatchilarining
o‘zini o‘zi rivojlantirish platformasidan foydalanayotgan 1010 nafar boshqaruv kadrlarining
dastlabki diagnostik kompetensiyalarini baholash ma’lumotlari asosida sh
akllantirilgan. Bu
yerda,
HIIR
–
Hududlarni ijtimoiy iqtisodiy rivojlantirish,
DFXKS
–
Davlat fuqarolik xizmati va
kadrlar siyosati,
JBISO
–
Jamoani boshqarish va ishlash samaradorligini oshirish,
BRT
–
Boshqaruvda raqamli texnologiyalar,
DBKQR
–
Davlat boshqaruvida korrupsiyaga qarshi kurash,
BTHQQQ
–
Boshqaruvda tizimli tahlil va qaror qabul qilish,
DBKPI
–
Davlat boshqaruvida KPI
tizimidan samarali foydalanish,
DBKFL
–
Davlat fuqarolik xizmatida kreativ fikrlash va liderlik,
BNB
–
Boshqaruvda nizolarni boshqarish hamda
DPE
–
Diplomatik protokol va etiket kabi
kompetensiyalarni rivojlantirishga ko‘maklashadigan onlayn kurslar.
1-
rasmda keltirilgan tahlil natijalaridan shuni ko‘rishimiz mumkinki, davlat fuqarolik
xizmatchilari o‘rtasida Davlat boshqaruvida korrupsiyaga qarshi kurash bo‘yicha bilim va
ko‘nikmalarni boshqalariga nisbatan yaxshiroq, aksincha, Boshqaruvda raqamli texnologiyalar
bo‘yicha boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini rivojlantirishga ehtiyoj borligini umumiy
prognoz qilishimiz mumkin. Shuningdek, hududlar (viloyatlar) kesimida Samarqand viloyatini
o‘rtacha o‘zlashtirish ko‘rsatkichlari yuqori ekanligini, Qashqadaryo viloyatini esa boshqa
hududlarga nisbatan pastroq ekanligini ko‘rishimiz mumkin.
2-rasm. Boshqaruv
kadrlarining o‘zlashtirish natijalarini yoshi va ish staji kesimida
Python kutubxonalari orqali tahlil qilinishi
Platformaning dastlabki diagnostik natijalari asosida 20-
25 yoshgacha bo‘lgan davlat
fuqarolik xizmatchilarini o‘rtacha ko‘rsatkichlari (65,59
ball) boshqa yosh kategoriyalariga
nisbatan yaxshiroq ekanligi, 41-
45 yosh oralig‘idagi kadrlarniki esa pastroq (63,75 ball)
ekanligi tahlilda keltirilgan. Ish staji bo‘yicha tahlil qiladigan bo‘lsak, 6
-10 yil mehnat faoliyatini
olib borgan boshqaruv kadr
lari ko‘rsatkichlari (65,45 ball) boshqalaridan yaxshiroq ekanligi,
21+ yildan ko‘p ish stajiga ega bo‘lgan kadrlarni ko‘rsatkichlari esa nisbatan pastroq (64,06
ball) chiqqanligini ko‘rishimiz mumkin.
www.e-itt.uz
I SON. 2025
405
3-
rasm. Boshqaruv kadrlarining o‘zlashtirish natijalarini yoshi va ish
staji ta’sirini regressiya tahlili (Python kutubxonalari orqali)
Yuqoridagi 3-
rasmda keltirilgan ko‘p o‘zgaruvchili regressiya natijalariga ko‘ra,
boshqaruv kadrlarining ish staji va
yoshning umumiy diagnostik ko‘rsatkichlariga ta’siri
sezilarli darajada emasligini ko‘rishimiz mumkin. Unga ko‘ra, R² qiymati 0.004 bo‘lib, model
umumiy ballardagi farqning atigi 0.4% ini ifodalamoqda. P-qiymatlar esa (yosh uchun 0.258 va
ish staji uchun 0
.188) 0.05 dan katta bo‘lganligi uchun, bu o‘zgaruvchilar statistik jihatdan
ahamiyatli emas deb qarasak bo‘ladi. Regressiya koeffitsiyentlari ham ish staji va yoshning
umumiy ko‘rsatkichida deyarli ta’siri yo‘qligini ko‘rsatib turibdi. Bundan shuni xulosa
qilishimiz mumkinki, boshqaruv kadrlarining kompetensiyalarini baholash bo‘yicha dastlabki
diagnostika natijalari ularning yoshi va ish stajiga deyarli bog‘liq emas ekanligini ta’kidlasak
bo‘ladi.
Albatta, biz ushbu tahlil natijalarini faqat bitta usul, y
a’ni onlayn test orqali amalga
oshirdik. Holbuki, boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini baholash uchun 360-darajali
baholash, suhbat, so‘rovnoma, amali keys, simulyatsiya, kuzatuv va ekspert baholash, baholash
www.e-itt.uz
I SON. 2025
406
markazlari (Assessment Center), psixrometrlik testlar, loyihalar asosida baholash va shu kabi
ko‘plab usullardan foydalanish mumkin.
Ushbu tahlil natijalaridan kelib chiqib, boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini
rivojlantirish jarayoniga sun’iy intellekt texnologiyalarini tatbiq etilishning quyida
gi usullarini
keltirib o‘tamiz:
Istalgan joy va vaqtda moslashuvchan platformalar orqali o‘zini
-
o‘zi rivojlantirish.
SI texnologiyalarini ta’lim platformalariga integratsiya qilish orqali har bir boshqaruv
kadrining shaxsiy ehtiyojlariga mos kurslarni taqdim etish;
Kompetensiyalarni baholash.
SI vositalari yordamida nafaqat Hard skills balki Soft
skillslarni ham baholash imkoniyati;
24\7 rejimida javob qaytaruvchi virtual yordamchilar.
GPT modellariga asoslangan
virtual yordamchilarni intellektual platformalarga integratsiya qilish natijasida, boshqaruv
kadrlarining kompetensiyalarini rivojlantirish bo‘yicha takliflar ha
mda savollariga istalgan
vaqtda javoblar berishi;
Vaqt va resurslardan samarali foydalanish.
SI texnologiyalari boshqaruv kadrlarini
vaqtini samarali taqsimlash, o‘zini
-
o‘zi rivojlantirish, resurslardan to‘g‘ri foydalanish hamda
boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun taklif va tavsiyalar berib borishi;
Shaxsiylashtirilgan va moslashuvchan rivojlanish.
Intellektual kompetensiyalarni
rivojlantirish platformalari dastlab boshqaruv kadrlari bilim va ko‘nikmalarini diagnostik
baholashi hamda ularning o‘zlashtirishi zarur bo‘lgan kompetensiyalarga oid kurslarni
avtomatik taklif etishi;
Natijalarini kuzatish va tahlil qilish.
SI texnologiyalari kadrlarni uzluksiz
kompetensiyalarini rivojlantirish tizimidagi kamchiliklarni tahlil qilishi, kelajakda ularni
bartaraf
etish bo‘yicha taklif va tavsiyalar berishi;
Interfaol kontentlarni yaratish.
Virtual reallik (VR) va to‘ldirilgan reallik (AR)
texnologiyalari yordamida amaliy keyslarni simulyatsiya qilish, muammoli vaziyatlarni tahlil
qilishga ko‘maklashadigan interfao
l resurslarni yaratish imkonini beradi. Shuningdek, har bir
boshqaruv kadrining ehtiyojlaridan kelib chiqib shaxsiylashtirilgan kontentlarni yaratishi;
Feedback va fikr-mulohazalar.
SI asosidagi ta’lim tizimlari boshqaruv kadrlarining
javoblarini darhol tahlil qilib, ularga fikr-mulohazalar beradi. Shu bilan birga individual shaklda
hayot davomida o‘rganish (lifelong learning) tamoyillarini yaratishni qo‘llab
-quvvatlaydi.
Bundan tashqari, SI texnologiyalari kompetensiya modeli asosida boshqaruv kadrlarini
tayyorlash bo‘yicha katta hajmdagi ma’lumotlarini (Big Data) tahlil qilish orqali qarorlar qabul
qilish, har bir sohadagi muammolardan kelib chiqib karlar uchun individual kurslarni yaratish
bo‘yicha tavsiyalar berish, jarayonlarni raqamli boshq
arish kabi imkoniyatlarni ham taklif
etishi mumkin.
Shu o‘rinda, SI kabi texnologiyalarni ta’lim jarayoniga integratsiya qilish, jumladan,
boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini rivojlantirish jarayoniga tatbiq etish bo‘yicha
tadqiqotchilar ilmiy asarlar
ida, dastlab SI vositalaridan foydalanish bo‘yicha me’yoriy
-huquqiy
bazani mustahkamlash, ulardan foydalanish bo‘yicha etika qoidalarini ishlab chiqish hamda
kiberxavfsizlikni ta’minlash masalalariga alohida e’tibor qaratish lozimligini ta’kidlab o‘tishadi
.
Bundan tashqari, davlatlarning xalqaro SIga tayyorgarlik reytingida ham sohalardagi mavjud
materiallarni elektron shaklda nashr etib borilishi, mashinaviy o‘qitish va chuqur o‘rganish
texnologiyalari uchun sifatli ma’lumotlar bazasini shakllantirish kabi
masalalarga yechim
topilishi lozimligi keltiriladi.
1-jadval
Boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini rivojlantirish jarayoniga sun’iy
intellekt texnologiyalarini tatbiq etishning SWOT tahlili
Kuchli tomonlar (Strengths)
Zaif tomonlar (Weaknesses)
www.e-itt.uz
I SON. 2025
407
-
Katta hajmdagi ma’lumotlarni tezkorlik bilan tahlil
qilish va boshqaruv qarorlarini qabul qilishga
ko‘maklashish;
-
Kompetensiyalarni inson ishtirokisiz baholash va
innovatsion metodlardan foydalanish;
-
Har bir boshqaruv kadri uchun o‘zlashtirishi va
rivojlantirishi lozim bo‘lgan kompetensiyalarni
avtomatik shaklda individual taklif etish;
-
24/7 rejimda virtual yordamchi (Chatbot)
tomonidan savollarga javob berish va texnik
qo‘llab
-quvvatlash.
-
Sohada ishonchli va sifatli katta hajmdagi
ma’lumotlarni (Big Data) yetarli darajada
emasligi;
-
Malakali mutaxassislarning yetishmasligi va
bunday texnologiyalarni amaliyotga tatbiq etish
bilan bog‘liq xarajatlarning yuqoriligi;
-
Texnologik nosozliklar va internet tar
mog‘idagi
uzilishlar natijasida tizimning ishlamay qolishi;
-
SI yordamida yaratilgan resurslarning ishonchsiz
bo‘lishi va ular tomonidan ishlab chiqilgan resurs
manbalarining doimiy yangilanib turishi zarurligi.
Imkoniyatlar (Opportunities)
Xavf-xatarlar (Threats)
-
Istalgan joy va vaqtda interfaol resurslar orqali
kompetensiyalarni
rivojlantirish
bo‘yicha
individual tavsiyalar berish;
-
Yaratuvchi SI (Generative AI) orqali har bir
boshqaruv kadrining shaxsiy ehtiyojlariga mos
o‘quv dasturlari va
resurslarni yaratish;
-
O‘zini o‘zi baholash va hayot davomida o‘rganish
(Lifelong Learning) uchun virtual muhit hosil
qilish;
-
Analitik tahlil orqali strategik qarorlar qabul qilish
hamda boshqaruv kadrlarini kompetensiya
modelini takomillashtirib borish.
-
Sh
axsga doir ma’lumotlarni xavfsizligi va qaror
qabul qilishda etika qoidalarini buzilishi;
-
Kompetensiyalarni baholash yoki ularni tavsiya
etish jarayonida noto‘g‘ri qarorlar qabul qilishi
ehtimoli;
-
Haddan tashqari mashinaga bog‘lanib qolish
natijasida texnologik qaramlikni yuzaga keltirishi;
-
Kompetensiyalarni
rivojlantirish
bo‘yicha
an’anaviy o‘quv kurslarining kamayishi, ishsizlik
darajasini oshishi va ilmiy-tadqiqotlarning
cheklanishi.
1-jadvalda keltirilgan SWOT tahlili asosida SI texnologiyalarini boshqaruv kadrlarini
kompetensiyalarini rivojlantirish jarayoniga tatbiq etishning o‘zi xos jihatlarini ko‘rishimiz
mumkin. Lekin, O‘zbekiston Respublikasida boshqaruv kadrlarining kompetensiyalarini
rivojlantirish jarayoniga tatbiq etilgan platformalarni takomillashtirish, ularni hukumatning
boshqa axborot tizimlari bilan integratsiya qilish, doimiy yangi materiallar bilan boyitib borish
mexanizmini yo‘lga qo‘yish ham muhim sanaladi. Buning natijasida, yuqorida keltirib o‘tilgan
SWOT tahlilning zaif tomonlari bartaraf etilib, boshqaruv kadrlarini tayyorlash tizimini yangi
bosqichga olib chiqish imkoniyati yaratiladi.
Xulosa va takliflar.
Tadqiqot natijalaridan shuni xulosa qilishimiz mumkinki, boshqaruv kadrlarini
kompetensiyalarini rivojlantirish bo‘yicha dastlab “Kompetensiya modeli”ni ishlab chiqish,
ushbu model asosida kadrlarni tayyorlash, qayta tayyorlash va malakasini oshirish
mexanizmlarini takomillashtirish maqsadga muvofiq bo‘lar edi. Shu bilan birga, ushb
u tizimga
joriy etilgan platformalarni (ilm.argos.uz, edu.argos.uz, lifelearning.uz va boshqalar) yangi
bosqichga olib chiqish, ulardagi raqamli resurslarni doimiy yangilab borish, masofadan turib
malaka oshirgan davlat xizmatchilariga elektron sertifikatlarni taqdim etish, ushbu elektron
sertifikatlarni an’anaviy malaka oshirish sertifikatlari bilan tenglashtirish kabi tashkiliy
masalalarni hal qilinishi, sohani yanada rivojlanishiga hamda boshqaruv kadrlarini istalgan joy
va vaqtda o‘zlarini individual rivojlantirib borishlari uchun qulayliklar yaratilgan bo‘lar edi.
Shu bilan birga, boshqaruv kadrlarining kompetensiyalarini rivojlantirish jarayoniga
sun’iy intellekt texnologiyalarini tatbiq etish orqali yanada takomillashtirish bo‘yicha
quyidagilar taklif etiladi:
boshqaruv kadrlarini kompetensiyalarini baholash bo‘yicha SI texnologiyalariga
asoslangan innovatsion metodlardan foydalanish. Unda, dastlab elektron so‘rovnoma, amaliy
keys (simulyatsiya), onlayn test kabi metodlar yordamida kompetensiyalarni diagnostik
baholovchi modelni yaratish;
www.e-itt.uz
I SON. 2025
408
mashinaviy o‘qitishning algoritmlaridan (Random Forest) foydalangan holda
kompetensiyalarni klassifikatsiya qilish, ya’ni, boshqaruv kadrlari uchun A, B va C darajada
o‘zlashtirishi lozim bo‘lgan kompetensiya sinflarin
i yaratish;
SI yordamida kompetensiyalarni diagnostik baholash natijalaridan kelib chiqib,
rivojlantirishi lozim bo‘lgan kompetensiya sinfini, jumladan, unga mos o‘quv dasturi va
kurslarni tavsiya etadigan “Kompetensiyalarni rivojlantirish” intellektual pl
atformasini
amaliyotga joriy etish;
boshqaruv
kadrlarini
kompetensiyalarini
uzluksiz
rivojlantirish
tizimini
takomillashtirish maqsadida sohada katta ma’lumotlar (Big Data) asosida strategik qarorlar
qabul qilish mexanizmini yo‘lga qo‘yish.
Umuman olganda, SI kabi innovatsion texnologiyalarni barcha sohalar qatori boshqaruv
kadrlarining kompetensiyalarini rivojlantirish jarayoniga ham tatbiq etish, nafaqat kadrlarni
malaka oshirish tizimini yangi bosqichga olib chiqish, balki, vaqt va resurslardan samarali
foydalanish orqali yuqori iqtisodiy samaradorlikka erishiladi deb xulosa qilishimiz mumkin.
Adabiyotlar
/Литература/Reference:
Aljuboori, A., F., Al-lawati, H. (2023). Intelligent Adaptive E-Learning Systems: Current
Approaches, Architectures, and Applications. Proceedings of the 22nd European Conference on e-
Learning - ECEL 2023, Vol. 22(1), pp. 11-16.
https://doi.org/10.34190/ecel.22.1.1925
Asy’ari, M., & Sharov, S. (2024). Transforming Education with ChatGPT: Advancing
Personalized Learning, Accessibility, and Ethical AI Integration. International Journal of Essential
Competencies in Education, 3(2), 119-157.
https://doi.org/10.36312/ijece.v3i2.2424
Bhaskaran, S., Swaminathan, P. (2014). Intelligent Adaptive E-learning Model for Learning
Management System. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, Vol.
7(16), pp. 3298-3303.
http://dx.doi.org/10.19026/rjaset.7.674
Billiot, T. (2023), "Continuous learning and advancing technologies: a framework for
professional development and training in artificial intelligence", Development and Learning in
Organizations, Vol. 37 No. 3, pp. 28-31.
https://doi.org/10.1108/DLO-04-2022-0064
Casagranda, M., Colazzo, L., Molinari, A., Tomasini, S. (2010). E-Learning as an Opportunity
for the Public Administration. In: Lytras, M.D., et al. Technology Enhanced Learning. Quality of
Teaching and Educational Reform. TECH-EDUCATION 2010. Communications in Computer and
Information Science, vol 73. Springer, Berlin, Heidelberg.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-
Dhupia, B., Alameen, A. (2019). Adaptive eLearning System: Conceptual Framework for
Personalized Study Environment. In: Luhach, A., Jat, D., Hawari, K., Gao, XZ., Lingras, P. (eds)
Advanced Informatics for Computing Research. ICAICR 2019. Communications in Computer and
Information Science, vol 1075. Springer, Singapore.
https://doi.org/10.1007/978-981-15-0108-
Elazab, M. (2023). AI-driven personalized learning. International Journal of Internet
Education, Vol. 22(3), pp. 6-19.
https://doi.org/10.21608/ijie.2024.350579
Guettala, M., Bourekkache, S., Kazar, O., & Harous, S. (2024). Generative Artificial
Intelligence in Education: Advancing Adaptive and Personalized Learning. Acta Informatica
Pragensia, Vol. 13(3), pp. 460
–
489.
https://doi.org/10.18267/j.aip.235
Kamceva, E., Mitrevski, P. (2012). On the General Paradigms for Implementing Adaptive e-
Learning Systems. ICT Innovations 2012 Web Proceedings ISSN 1857-7288, Vol. 14(7), pp. 281
–
289.
Kande, Sh., Goswami, P., Naul, G., Shinde, N. (2016). Adaptive and Advanced E-learning Using
Artificial Intelligence. International Journal of Engineering Trends and Applications (IJETA), Vol.
3(2), pp. 34-37. ISSN: 2393-9516 www.ijetajournal.org. Published by Eighth Sense Research
Group.
www.e-itt.uz
I SON. 2025
409
Manoharan, A., Manoharan, D., R. (2024), "Machine learning algorithms for personalized
learning paths", International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and
Science, Vol. 6 No. 3, pp. 211-218.
https://www.doi.org/10.56726/IRJMETS49965
Mao, J., Chen, B. & Liu, J.C. Generative Artificial Intelligence in Education and Its Implications
for Assessment. TechTrends 68, 58
–
66 (2024).
https://doi.org/10.1007/s11528-023-00911-4
Na, S. R. (2024). Application of Artificial Intelligence in Employee Training and Development.
Mathematical
Modeling
and
Algorithm
Application,
1(1),
26-28.
https://doi.org/10.54097/gg5eemnb
Ramachandran, K. K., Srivastava, A., Panjwani, V., Kumar, D., Cheepurupalli, N. R., & Mohan,
C. R. (2024). Developing AI-powered training programs for employee upskilling and reskilling.
Journal
of
Informatics
Education
and
Research,
4
(2),
pp.
1186-1193.
https://doi.org/10.52783/jier.v4i2.903
Ramachandran, K. K., Srivastava, A., Panjwani, V., Kumar, D., Cheepurupalli, N. R., Mohan,
Ch. R. (2024). Developing AI-powered Training Programs for Employee Upskilling and Reskilling.
Journal of Informatics Education and Research, Vol. 4(2), pp. 1186-1193.
https://doi.org/10.52783/jier.v4i2.903
Tapalova, O., and Zhiyenbayeva, N., 2022. Artificial Intelligence in Education: AIEd for
Personalised Learning Pathways. The Electronic Journal of e-Learning, 20(5), pp. 639-653.
Tusquellas, N., Palau, R., Santiago, R. (2024). Analysis of the potential of artificial intelligence
for professional development and talent management: A systematic literature review.
International Journal of Information Management Data Insights, 4 (2), pp. 1-9.
https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2024.100288
Vanegas, C. V., Puerta, J. E. A., Ce
ballos, M. N., & Sánchez, J. M. M. (2024). Personalized
Learning: an Adaptive Approach Based on the VARK Model to Improve Distance Education. Revista
De Gestão Social E Ambiental, 18(12), e010257.
https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n12-046
Varshney, S., Kulkarni, N.A., Syed, M.A. (2023). “Artificial Intelligence (AI)
-Powered
Platforms: Transforming Education and Fostering Lifelong Learning”, International Journal of
Research
in
Business
Studies
and
Management.
2023;
10(2):
30-35.
http://doi.org/10.22259/2394-5931.1002004
Yen, C.J., Tu, C.H., Sujo-Montes, L.E., Harati, H., & Rodas, C. R. (2019). Using personal learning
environment (PLE) management to support digital lifelong learning. International Journal of
Online Pedagogy and Course Design, 9(3), 13-31.
https://doi:10.4018/IJOPCD.2019070102
