Авторы

  • Orif Qo‘shmatov
    t.f.n, Qo‘qon davlat universiteti katta o‘qituvchisi.
  • Abdumannon Jumakulov
    Qo‘qon universiteti o‘qituvchisi.

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.cajei.126605

Ключевые слова:

Boloniya tizimi ta’lim sun’iy intellekt katta til modellari promt-engineering Zero-shot prompting Few-shot prompting Chain of Thought Prompting testlar ta’limni raqamlashtirish ta’limdagi innovatsiyalar.

Аннотация

Maqola Boloniya tizimiga oʻtayotgan Oʻzbekiston taʼlim tizimida katta til modellaridan foydalanish imkoniyatlariga bagʻishlangan. Maqolada “Zero-shot prompting”, “Fow-shot prompting” va “Chin-of-Thought Prompting” kabi turli injiniring texnikalari muhokama qilingan, ularni testlar va kurs dasturlarini yaratishda qoʻllash misollari keltirilgan.


background image

Page 202

CENTRAL ASIAN JOURNAL OF EDUCATION
AND INNOVATION

Volume 4, Issue 6, Part 2 Iyun 2025

www.in-academy.uz

SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA O‘QUV

MATERIALLARINI TAYYORLASHNING BA’ZI JIHATLARI.

Qo‘shmatov Orif Ergashbaevich

t.f.n, Qo‘qon davlat universiteti katta o‘qituvchisi.

orifku@gmail.com

+998901519617

Jumakulov Abdumannon Kodirjonovich

Qo‘qon universiteti o‘qituvchisi.

jumakulov19862106@gmail.com

+998972108120

https://doi.org/10.5281/zenodo.15756058

ARTICLE INFO

ABSTRACT

Qabul qilindi: 20-Iyun 2025 yil
Ma’qullandi: 24-Iyun 2025 yil

Nashr qilindi: 27-Iyun 2025 yil

Maqola Boloniya tizimiga oʻtayotgan Oʻzbekiston taʼlim
tizimida

katta

til

modellaridan

foydalanish

imkoniyatlariga bagʻishlangan. Maqolada “Zero-shot
prompting”, “Fow-shot prompting” va “Chin-of-Thought
Prompting” kabi turli injiniring texnikalari muhokama
qilingan, ularni testlar va kurs dasturlarini yaratishda
qoʻllash misollari keltirilgan.

KEY WORDS

Boloniya tizimi, ta’lim, sun’iy
intellekt, katta til modellari,
promt-engineering,

Zero-shot

prompting, Few-shot prompting,
Chain of Thought Prompting,
testlar, ta’limni raqamlashtirish,
ta’limdagi innovatsiyalar.


O‘zbekiston ta’lim tizimi turli mamlakatlarning malaka va ta’lim tizimlarining

muvofiqligini ta’minlashga mo‘ljallangan Boloniya tizimiga o‘tdi. Buning uchun nafaqat
ta’limning kredit tizimini yaratish, balki talabalarni yuqori saviyada o‘qitish uchun zamonaviy
o‘quv materiallarini ishlab chiqish talab etiladi, bu esa talabalarning boshqa oliy o‘quv
yurtlariga ko‘chishi va boshqa mamlakatlar, jumladan, Yevropa universitetlarida o‘qishni
davom ettirish imkonini beradi. Bu Boloniya tizimining mohiyatiga mos keladi.[2]

Tabiiy yo‘l - dunyoning etakchi universitetlari materiallaridan foydalanish. Qolaversa,

internetda, jumladan, YouTube’da ham yetarlicha materiallar joylashtirilgan. Ammo ba’zida
ayniqsa uslubiy materialularni olishda muammolar mavjud.

IT sohasiga kelsak , siz Amazon, IBM va boshqalar kabi yetakchi texnologiya

gigantlaridan ko‘plab materiallarni topishingiz mumkin .[ 3,4]

Axborot ko‘pligidan kelib chiqqan holda o‘qituvchilarning mehnat unumdorligini

oshirish ham dolzarb masala hisoblanadi.

Ba’zan tegishli ta’lim muassasasi uchun materiallarni moslashtirish kerak.
Sun’iy intellektning so‘nggi yutuqlari va katta til modellarining paydo bo‘lishi yuqoridagi

muammolarni hal qilishga yordam beradi. Lekin buning uchun o‘qituvchilar sun’iy intellekt,
ya’ni promt-engineeringni qo‘llash kerak.

Asosiy promtlar

Modelda

koʻrsatma

yoki

savol

kabi maʼlumotlarni hamda kontekst, kiritilgan maʼlumotlar

yoki misollar kabi qoʻshimcha maʼlumotlarni oʻz ichiga olishi mumkin. Ushbu elementlar
modelga undan nima talab qilinishini aytish uchun ishlatilishi mumkin. Foydalanuvchi


background image

Page 203

CENTRAL ASIAN JOURNAL OF EDUCATION
AND INNOVATION

Volume 4, Issue 6, Part 2 Iyun 2025

www.in-academy.uz

muammolarini hal qilish uchun optimal so‘rovlarni loyihalash promt-engineering deb ataladi.

Promt-engineering

- bu til modellari bilan o‘zaro ta’sir qilish uchun

so‘rovlarni(promtlarni) loyihalash va optimallashtirish jarayoni. Promt-engineeringni
maqsadi to‘g‘ri ifodalar va kontekstlarni qo‘llagan holda modeldan eng aniq va foydali
javoblarni olishdir.

Promt-engineeringning asosiy yo‘nalishlari:
1. So‘rovlarni shakllantirish: Model undan nima talab qilinishini yaxshiroq tushunishi

uchun aniq savollar yoki ko‘rsatmalar yaratish.

2. Model ko‘proq mos va to‘g‘ri javoblar berishi uchun yetarli kontekstni ta’minlash.
3. Tajribalar: Eng samarali takliflarni topish uchun turli so‘zlar va yondashuvlarni sinab

ko‘rish .

4. Natijalarni tahlil qilish: Muvaffaqiyatli strategiyalarni aniqlash va ulardan keyingi

foydalanish uchun namunaviy javoblarni baholash.[6]

So‘rovning standart formati quyidagi tuzilishga ega:
Savol yoki yo‘riqnoma
Siz javob olasiz.

Zero-shot prompting (

nol misolli so‘rovdan natija olish)

Bunday so‘rovlar

misollarsiz so‘rov berish

deb ham ataladi.

(Zero-shot prompting)

,

ya’ni siz bajarmoqchi bo‘lgan vazifaga misollar yoki taqdimotlar keltirmasdan to‘g‘ridan-
to‘g‘ri modeldan javob so‘rashdir.

Few-Shot Prompting

(bir nechta so‘rovlar bilan natija olish)

Few-Shot Prompting

kontekstli o‘rganishni ta'minlash uchun bir necha marta so‘rov

qilish usuli sifatida foydalanish mumkin, bunda so‘rovda modelni kerakli yo‘nalishga
yo‘naltirish uchun misol keltiriladi. Ushbu misollar keyingi javoblar uchun kontekst bo‘lib
xizmat qiladi, bu yerda biz model matni yaratamiz. Agar siz unga faqat bitta misol bersangiz
model vazifani bajarishi mumkin (bu 1-shot deb ataladi). Murakkabroq vazifalar uchun siz
misollar sonini ko‘paytirish bilan tajriba o‘tkazishingiz mumkin (masalan, 3 shot, 5 shot, 10
shot va boshqalar).[6]

Chain-of-Thought Prompting

(So‘rovlarni shakllantirishda fikrlar zanjiri)

Chain-of-Thought Prompting rag‘batlantirish texnikasi murakkab fikrlashni oraliq

bosqichlar orqali amalga oshirishga imkon beradi,

ya’ni vazifani kichik vazifalarga bo‘lish va

har bir vazifani alohida hal qilish kerak. Bu, ayniqsa, cheklangan miqdordagi foydalanish
mumkin bo‘lgan tokenlarga ega bo‘lganingizda to‘g‘ri keladi.

O‘qitishda foydalanish

Bizning ishimizda mavzular bo‘yicha testlar yaratish uchun "Few-shot prompting"

texnikasidan foydalandik. Ma'ruza matni va test, savol va to‘rtta javob varianti bilan misol
yuklandi. Savollar yaratishda 10 ta test savoli va tegishli miqdordagi savollarga javoblar ishlab
chiqarish zarurligi taʼkidlandi. O‘qituvchi nuqtai nazaridan yaratilgan savollarning 20-30 foizi
unchalik talabga javob bermadi. Ular olib tashlandi.

Promting Qo‘qon davlat universitetida o‘qitiladigan ma’ruza kurslari dasturlarini

yaratish va sozlashda ham qo‘llaniladi. Bunda Chain-of-Thought Prompting usulida
foydalanilmoqda.

Birinchi so‘rovda kurs nomi, mutaxassislik, o‘qish bosqichi va o‘qilishi kerak bo‘lgan

ma’ruzalarning kutilayotgan soni ko‘rsatiladi, shuningdek, ma’ruza mavzulari bilan o‘quv


background image

Page 204

CENTRAL ASIAN JOURNAL OF EDUCATION
AND INNOVATION

Volume 4, Issue 6, Part 2 Iyun 2025

www.in-academy.uz

dasturini tuzish zarur.

Javobdan so‘ng ikkinchi so‘rovda ma’ruza mavzusi ko‘rsatilgan va berilgan mavzu

bo‘yicha reja tuzish bo‘yicha ko‘rsatmalar berilgan.

Keyin uchinchi so‘rov tuziladi, ma'ruza rejasining barcha bandlari bajarilgunga qadar

unda ma’ruza rejasining birinchi bandi bo‘yicha matn tuzish uchun ko‘rsatmalar beriladi va
hokazo.

Albatta, yaratilgan matnni tekshirish va uni o‘qituvchining mavjud materiallari bilan

taqqoslash kerak.

Qo‘qon davlat universitetida axborot texnologiyalari yo‘nalishida o‘rganilayotgan

fanlarni ishlab chiqish va qo‘shimchalar kiritishda yuqoridagi texnologiyadan foydalanildi.

Xulosa

Sun’iy intellektdan foydalanish o‘qituvchining ishini ancha osonlashtiradi, shuningdek,

katta hajmdagi ma’lumotlarga o‘rgatilgan katta til modellari tegishli to‘liqlik tarkibini
yaratishga imkon beradi.

Ta’kidlash joizki, ishlab chiqarilgan materiallar yetarlicha sifatli va murakkab bo‘lsada,

lekin bu ham Boloniya tizimiga tez o‘tishni ta’minlaydi. Shu bilan birga bu o‘qituvchining
malakasiga ma’lum talablarni keltirib chiqaradi, shuningdek, talabalar tomonidan yangi
materialni o‘zlashtirishda qo‘shimcha izlanishlarni talab qiladi.

Shuni ta’kidlash kerakki, modelning gallyutsinatsiyalari va tekshirilishi mumkin bo‘lgan

ma’lumotlarning paydo bo‘lishini istisno qilish uchun ma’lumot manbalarini yaratadigan
modelni so‘rovlarda ko‘rsatish kerak.

Foydalanilgan adabiyot:

1.

R.H.Ayupov, G.R. Baltabaeva Sun’iy intellekt: ChatGPT va uning imkoniyatlari. Nizomiy

nomidagi TDPU 2023 y. 84 b
2.

https://lex.uz/docs/3107042

3.

https://www.ibm.com/us-en

4.

https://aws.amazon.com/ru/training/

5.

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/diffs/

6.

https://www.promptingguide.ai/ru/techniques

Библиографические ссылки