Авторы

  • Kamoldinov Muhammadsodiq Baxtiyor o‘g‘li
    Oziq-ovqаt texnologiyаsi vа muhаndisligi xаlqаro instituti аssistenti

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.iqro.72684

Ключевые слова:

Ehtimollar nazariyasi matematik statistika texnika oliy ta’lim innovatsion pedagogika fanlararo integratsiya raqamli texnologiyalar problem-based learning project-based learning MATLAB R Python.

Аннотация

Maqolada texnika oliy ta’lim muassasalarida “Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika” fanini o‘qitish masalalari zamonaviy innovatsion pedagogik texnologiyalar, fanlararo integratsiya va raqamli texnologiyalar bilan uyg‘unlikda o‘rganilgan. Tadqiqotda eksperimental va nazorat guruhlarining o‘quv natijalari qiyosiy tahlil qilinib, zamonaviy usullar bilan boyitilgan o‘qitish texnologiyalari talabalarning nazariy bilimlari va amaliy ko‘nikmalarini sezilarli darajada oshirishi isbotlangan. Xususan, problem-based learning va project-based learning kabi interaktiv usullar hamda MATLAB, R, Python dasturiy platformalaridan foydalangan holda tashkil etilgan amaliy mashg‘ulotlar talabalarda mustaqil fikrlash, statistik gipotezalarni tekshirish hamda real jarayonlarni modellashtirish kompetensiyalarini rivojlantirishga xizmat qilishi kuzatildi. Maqolada o‘quv dasturlari va metodik qo‘llanmalardagi kamchiliklar, o‘qituvchilar malakasini oshirish ehtiyoji kabi mavjud muammolar ham tahlil qilinadi. Shuningdek, sohada ilg‘or tajribalarni joriy etish, axborot-kommunikatsiya texnologiyalaridan keng foydalanish hamda fanlararo integratsiyaga asoslangan yondashuvlarni takomillashtirish bo‘yicha tavsiyalar berilgan.


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

Farg‘ona davlat universiteti,

pedagogika fanlari bo‘yicha falsafa

doktori U.X.Xonqulov tаqrizi ostidа

Kamoldinov Muhammadsodiq

Baxtiyor o‘g‘li

Oziq-ovqаt texnologiyаsi vа

muhаndisligi xаlqаro instituti аssistenti

Telefon rаqаmi: +998 94 992 51 52

Orcid:

https://orcid.org/0009-0009-

3416-121X

e-mаil

sodiq51525152@gmаil.com

TEXNIKA OLIY TA’LIM MUASSASALARIDA EHTIMOLLAR NAZARYASI VA

MATEMATIK STATISTIKA FANINI O‘QITISH

ANNOTATSIYA:

Maqolada texnika oliy ta’lim muassasalarida “Ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika” fanini o‘qitish masalalari zamonaviy innovatsion pedagogik texnologiyalar,

fanlararo integratsiya va raqamli texnologiyalar bilan uyg‘unlikda o‘rganilgan. Tadqiqotda

eksperimental va nazorat guruhlarining o‘quv natijalari qiyosiy tahlil qilinib, zamonaviy usullar

bilan boyitilgan o‘qitish texnologiyalari talabalarning nazariy bilimlari va amaliy ko‘nikmalarini

sezilarli darajada oshirishi isbotlangan. Xususan, problem-based learning va project-based

learning kabi interaktiv usullar hamda MATLAB, R, Python dasturiy platformalaridan

foydalangan holda tashkil etilgan amaliy mashg‘ulotlar talabalarda mustaqil fikrlash, statistik

gipotezalarni tekshirish hamda real jarayonlarni modellashtirish kompetensiyalarini

rivojlantirishga xizmat qilishi kuzatildi. Maqolada o‘quv dasturlari va metodik qo‘llanmalardagi

kamchiliklar, o‘qituvchilar malakasini oshirish ehtiyoji kabi mavjud muammolar ham tahlil

qilinadi. Shuningdek, sohada ilg‘or tajribalarni joriy etish, axborot-kommunikatsiya

texnologiyalaridan keng foydalanish hamda fanlararo integratsiyaga asoslangan yondashuvlarni

takomillashtirish bo‘yicha tavsiyalar berilgan.

Kalit so‘zlar

: Ehtimollar nazariyasi, matematik statistika, texnika oliy ta’lim, innovatsion

pedagogika, fanlararo integratsiya, raqamli texnologiyalar, problem-based learning, project-

based learning, MATLAB, R, Python.

ПРЕПОДАВАНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ

СТАТИСТИКИ В ТЕХНИЧЕСКИХ ВУЗАХ

Аннотация:

В статье рассматриваются вопросы преподавания дисциплины «Теория

вероятностей и математическая статистика» в технических вузах в сочетании с

современными инновационными педагогическими технологиями, междисциплинарной

интеграцией и цифровыми технологиями. В ходе исследования сравнивались результаты

обучения экспериментальной и контрольной групп и было доказано, что технологии

обучения, обогащенные современными методами, значительно повышают теоретические

знания и практические навыки студентов. В частности, было отмечено, что интерактивные

методы, такие как проблемно-ориентированное и проектно-ориентированное обучение, а

также практические занятия, организованные с использованием программных платформ

MATLAB, R и Python, способствуют развитию у студентов компетенций в области

самостоятельного мышления, проверки статистических гипотез и моделирования

реальных процессов. В статье также анализируются существующие проблемы, такие как

недостатки учебных программ и методических пособий, необходимость повышения

квалификации учителей. Также были даны рекомендации по внедрению передового опыта


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

в данной области, широкому использованию информационно-коммуникационных

технологий и совершенствованию подходов на основе междисциплинарной интеграции.

Ключевые слова:

Теория вероятностей, математическая статистика, техническое высшее

образование, инновационная педагогика, междисциплинарная интеграция, цифровые

технологии, проблемно-ориентированное обучение, проектно-ориентированное обучение,

MATLAB, R, Python.

TEACHING PROBABILITY THEORY AND MATHEMATICAL STATISTICS IN

TECHNICAL HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS

Annotation:

The article studies the issues of teaching the subject "Probability Theory and

Mathematical Statistics" in technical higher education institutions in combination with modern

innovative pedagogical technologies, interdisciplinary integration and digital technologies. The

study provides a comparative analysis of the learning outcomes of the experimental and control

groups, and it is proven that teaching technologies enriched with modern methods significantly

increase the theoretical knowledge and practical skills of students. In particular, it was observed

that interactive methods such as problem-based learning and project-based learning, as well as

practical exercises organized using the MATLAB, R, Python software platforms, serve to

develop students' competencies in independent thinking, testing statistical hypotheses, and

modeling real processes. The article also analyzes existing problems, such as shortcomings in

curricula and methodological manuals, and the need to improve the skills of teachers.

Recommendations are also given for the introduction of best practices in the field, the

widespread use of information and communication technologies, and the improvement of

approaches based on interdisciplinary integration.

Keywords:

Probability theory, mathematical statistics, technical higher education, innovative

pedagogy, interdisciplinary integration, digital technologies, problem-based learning, project-

based learning, MATLAB, R, Python.

KIRISH

Zamonaviy texnika oliy ta’lim muassasalarida Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika

fanini o‘qitish ilmiy-pedagogik tadqiqotlarning dolzarb yo‘nalishlaridan biri sifatida qaralmoqda.

Chunki yuqori texnologiyalar, sun’iy intellekt, axborot xavfsizligi va ma’lumotlar muhandisligi

kabi sohalarning jadallik bilan rivojlanishi ushbu fandan fundamental va amaliy bilimlarga

ehtiyojni oshirmoqda. Shuningdek, zamonaviy muhandislik va texnologik innovatsiyalar

jarayonlarida ehtimollik modellashtirish va statistik tahlil metodlari ajralmas vositalardan biriga

aylanib bormoqdaXXI asr fan va texnologiyalar integratsiyasining yangi bosqichiga chiqishi

bilan big data, machine learning, predictive analytics kabi yo‘nalishlar ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika tamoyillaridan faol foydalanmoqda. Statista xalqaro tahliliy markazining

ma’lumotlariga ko‘ra, 2024-yilga kelib sun’iy intellekt bozorining hajmi 300 milliard AQSh

dollaridan oshgan, bu esa katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash va ularni optimal qayta

ishlash usullariga bo‘lgan talabni sezilarli darajada oshirganligini anglatadi.Bundan tashqari,

McKinsey Global Institute tadqiqotlari shuni ko‘rsatadiki, bugungi kunda ishlab chiqarish,

iqtisodiyot va muhandislik sohalarida qabul qilinayotgan strategik qarorlarning 80 foizdan ortig‘i

ehtimollar nazariyasi va statistik tahlil metodlari asosida shakllantirilmoqda. Shu bilan birga,

O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2023-yil 21-apreldagi PQ-159-sonli qarori bilan

tasdiqlangan “Raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish strategiyasi” doirasida oliy ta’lim

muassasalarida ma’lumotlar tahlili va statistik metodlarni chuqur o‘rgatish bo‘yicha keng

ko‘lamli islohotlar amalga oshirilmoqda. Davlat statistika qo‘mitasi ma’lumotlariga ko‘ra,


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

O‘zbekistonda so‘nggi besh yil ichida ma’lumotlarni tahlil qilish va statistik modellashtirish

bo‘yicha mutaxassislarga bo‘lgan talab 40% ga oshgan.Ehtimollar nazariyasi va matematik

statistika fanining texnika oliy ta’lim muassasalarida o‘qitilishi nafaqat nazariy bilimlarni

yetkazish, balki amaliy modellashtirish ko‘nikmalarini shakllantirish, innovatsion texnologiyalar

bilan integratsiyalash va real jarayonlarni bashorat qilishning ilmiy metodologik asoslarini ishlab

chiqish bilan ham bevosita bog‘liqdir.

ADABIYOTLAR TAHLILI

Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika bo‘yicha olib borilgan ilmiy tadqiqotlar dunyo

miqyosida chuqur ildizga ega bo‘lib, ushbu sohaning rivojlanish jarayoni asosan G‘arbiy

Yevropa, AQSh, Yaponiya kabi rivojlangan mamlakatlarning yetakchi universitetlari va ilmiy

markazlarida shakllangan [1]. Mazkur fan bo‘yicha nazariy asoslar XX asrning boshlarida A.

Kolmogorov tomonidan ishlab chiqilgan aksiomatik yondashuv asosida shakllangan bo‘lib,

bugungi kunda ehtimollik modellarining matematik ifodalari, stokastik jarayonlar va statistik

baholash metodlarining rivojlanishiga katta hissa qo‘shgan [2]. Shuningdek, P. Laplas, K.

Pearson, R. Fisher, G. Neyman kabi olimlar tomonidan statistik gipotezalarni tekshirish,

regressiya tahlili, dispersiya tahlili (ANOVA) va ehtimollik taqsimotlarini modellashtirish kabi

muhim metodlar ishlab chiqilgan [3].So‘nggi yillarda ehtimollar nazariyasi va matematik

statistika raqamli texnologiyalar bilan uzviy bog‘liq holda rivojlanmoqda. Ayniqsa, sun’iy

intellekt va katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish bilan bog‘liq bo‘lgan machine learning,

predictive analytics, deep learning kabi yo‘nalishlar ehtimollik modellarining ahamiyatini yanada

oshirdi [4]. Statista tahlillariga ko‘ra, 2024-yilda sun’iy intellekt bilan bog‘liq tahliliy xizmatlar

bozori 300 milliard AQSh dollaridan oshgan bo‘lsa [5], McKinsey Global Institute tadqiqotlari

shuni ko‘rsatadiki, korporativ sektor tomonidan qabul qilinadigan strategik qarorlarning 80

foizdan ortig‘i statistik tahlil natijalariga asoslanmoqda [6]. Bu esa ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika bo‘yicha nazariy ishlanmalar amaliyotga joriy etilishining zaruriyatini

yanada oshirmoqda.Biroq, xorijiy tadqiqotlarda ba’zi kamchiliklar ham mavjud. Jumladan,

nazariy modellar juda murakkab bo‘lib, ularning real jarayonlarga moslashuvi muammoli

bo‘lishi mumkin [7]. Shuningdek, katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash hisoblash

resurslarining yuqori bo‘lishini talab qiladi. Yana bir masala shuki, ehtimollik modellashtirish

jarayonida inson omili yetarlicha hisobga olinmaydi, bu esa ba’zan noto‘g‘ri prognozlar va

model natijalarining real hayotga mos kelmasligi bilan bog‘liq muammolarni keltirib chiqaradi

[8].

MDH davlatlarida ehtimollar nazariyasi va statistik tahlil bo‘yicha olib borilgan tadqiqotlar

ko‘proq nazariy yondashuvga asoslangan bo‘lib, ushbu sohada Rossiya, Belarus, Qozog‘iston va

O‘zbekiston olimlarining ishlari alohida ahamiyat kasb etadi [9]. Rossiyada B. Gnedenko, A.

Shiryaev, A. Markov va V. Ventsel tomonidan stokastik jarayonlar va ehtimollik modellarining

rivojlanishiga oid fundamental ishlar amalga oshirilgan [10]. Ayniqsa, Markov jarayonlari va

stoxastik differensial tenglamalar bo‘yicha olib borilgan tadqiqotlar ehtimollar nazariyasining

rivojlanishiga katta hissa qo‘shdi. Qozog‘istonda A. Kazbekova va N. Orazbayev muhandislik

tarmoqlarida ehtimollar nazariyasining amaliy qo‘llanilishi bo‘yicha tadqiqotlar olib borgan

bo‘lsa, Belarusda R. Kuleshov va I. Solovyov tomonidan statistik modellashtirish bo‘yicha

tadqiqotlar amalga oshirilgan [11].MDH davlatlarida olib borilgan tadqiqotlar xorijiy ishlar bilan

solishtirilganda, nazariy jihatdan mustahkam bo‘lsa-da, amaliy tadqiqotlar va dasturiy ta’minotga

integratsiya qilish borasida ancha sust rivojlangan. Jumladan, ilmiy ishlarda amaliy dasturiy

ta’minotlardan kam foydalanilishi, katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash va sun’iy intellekt

vositalari bilan integratsiya darajasining pastligi kuzatiladi [12].

O‘zbekistonda ehtimollar nazariyasi va matematik statistika bo‘yicha tadqiqotlar so‘nggi yillarda

faollashgan bo‘lib, ushbu yo‘nalishda R. Qosimov, S. Tursunov, M. Rahimov, N.


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

Xudayberganov kabi olimlar tomonidan tadqiqotlar olib borilgan [13]. Toshkent davlat texnika

universiteti va O‘zbekiston Milliy universiteti huzurida ehtimollik modellarining muhandislik

tarmoqlari bilan integratsiyasiga oid ilmiy tadqiqotlar amalga oshirilmoqda [14]. Shu bilan birga,

iqtisodiyot va biznes yo‘nalishlarida ehtimollar nazariyasining qo‘llanilishi ham kengayib

bormoqda [15].O‘zbek olimlarining ishlarining muhim yutuqlari orasida ehtimollik

modellarining mahalliy iqtisodiyot va texnologik sohalarga integratsiyalashuvi, ta’lim tizimida

zamonaviy statistik modellashtirish usullarining qo‘llanilishi va raqamli iqtisodiyot sharoitida

ushbu yo‘nalishning muhimligi oshib borayotganligi e’tiborga loyiqdir [16]. Biroq, ilmiy

tadqiqotlarning amaliy dasturlar bilan bog‘lanish darajasi nisbatan past bo‘lib, ayniqsa, katta

hajmdagi statistik tahlillarni o‘tkazish va dasturiy vositalarni qo‘llash borasida sust rivojlanish

kuzatiladi. [17].Umuman olganda, adabiyotlar tahlili shuni ko‘rsatadiki, ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika sohasidagi tadqiqotlar global miqyosda ko‘proq amaliy dasturlarga

integratsiyalangan holda rivojlangan bo‘lsa, MDH davlatlarida nazariy tadqiqotlar yetakchilik

qiladi. [18]. Shu sababli, texnika oliy ta’lim muassasalarida ushbu fanni yanada rivojlantirish,

zamonaviy texnologiyalar bilan bog‘liq holda o‘qitish hamda xalqaro tajribalarni keng joriy etish

ilmiy-tadqiqot jarayonining muhim yo‘nalishlaridan biri hisoblanadi.

METODOLOGIYA

Tadqiqot metodologiyasi texnika oliy ta’lim muassasalarida ehtimollar nazariyasi va matematik

statistika fanini o‘qitish jarayonini ilmiy asosda o‘rganishga qaratilgan bo‘lib, ushbu yo‘nalishda

turli metodik yondashuvlar va tahlil usullari qo‘llanildi. Tadqiqotning ilmiy-metodik asoslarini

aniqlashda nazariy va amaliy tadqiqot usullari uyg‘un ravishda qo‘llanilib, ta’lim jarayoniga oid

ilg‘or pedagogik texnologiyalar hamda zamonaviy axborot tizimlaridan foydalangan holda

statistik modellashtirish usullari tahlil qilindi.Metodologik asos sifatida avvalo ehtimollar

nazariyasi va matematik statistikaning ta’lim jarayonida o‘qitilishiga oid ilmiy nazariyalar, ilg‘or

xorijiy tajribalar va O‘zbekiston sharoitida amalga oshirilayotgan islohotlar o‘rganildi. Tadqiqot

jarayonida eksperimental va statistik tahlil usullaridan foydalanildi, ya’ni texnika oliy ta’lim

muassasalarida ushbu fan o‘qitilishining mavjud holati chuqur tahlil qilinib, mavjud yutuqlar va

kamchiliklar aniqlandi. Ta’lim jarayoniga tegishli axborot resurslari va raqamli texnologiyalar

bilan integratsiyalashgan holda o‘qitish samaradorligi o‘rganildi.Tadqiqotning asosiy yondashuvi

sifatida tizimli tahlil usuli qo‘llanildi, ya’ni ehtimollar nazariyasi va matematik statistika fanining

ta’lim jarayonidagi o‘rni, uning boshqa muhandislik va texnologik fanlar bilan o‘zaro bog‘liqligi,

fanni o‘qitishda pedagogik texnologiyalar va zamonaviy raqamli vositalarning samaradorligi

baholandi. Empirik tadqiqotlar doirasida texnika oliy ta’lim muassasalarida mazkur fan bo‘yicha

o‘qituvchilar va talabalar o‘rtasida so‘rovnomalar, suhbatlar va amaliy mashg‘ulotlar tashkil

etildi. Shu bilan birga, ta’lim jarayonida zamonaviy dasturiy ta’minot, masalan, MATLAB, R

Studio, Python (Statistical Libraries) kabi vositalardan foydalanish imkoniyatlari tahlil

qilindi.Eksperimental tadqiqot metodlari orqali ehtimollar nazariyasi va matematik statistika

fanini o‘qitishning samaradorligini oshirish uchun ta’limning innovatsion metodlarini joriy

etishning ta’siri baholandi. Xususan, problemani yechishga yo‘naltirilgan ta’lim (problem-based

learning), loyiha usuli (project-based learning), interaktiv o‘qitish usullari va statistik

modellashtirishga asoslangan amaliy mashg‘ulotlar natijalari tahlil qilindi. O‘quv jarayonida

an’anaviy usullar bilan zamonaviy pedagogik texnologiyalarni uyg‘unlashtirishning afzalliklari

va kamchiliklari aniqlanib, natijalar qiyosiy tahlil qilindi.Tadqiqot davomida statistik

metodlardan foydalangan holda eksperiment natijalari baholandi. Olingan ma’lumotlar asosida

matematik-statistik tahlil o‘tkazilib, ehtimollar nazariyasi va statistik metodlar bilan bog‘liq

ta’lim samaradorligiga ta’sir qiluvchi omillar aniqlashga harakat qilindi.

NATIJA


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

O‘tkazilgan tadqiqotlar natijasida texnika oliy ta’lim muassasalarida “Ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika” fanini o‘qitish jarayonini takomillashtirish borasida bir qator muhim amaliy

va ilmiy xulosalar shakllantirildi. Avvalo, eksperimental o‘quv guruhi bilan an’anaviy dastur

asosida tahsil oluvchi nazorat guruhi o‘rtasida o‘tkazilgan qiyosiy tahlillar shuni ko‘rsatdiki,

ehtimollar nazariyasi va matematik statistikaga doir yangi o‘qitish metodikasi joriy etilgan

guruhda talabalarning nazariy bilimlari chuqurlashish bilan birga amaliy ko‘nikmalari ham ancha

rivojlangan. Bunday ijobiy o‘zgarish ayniqsa, talabalarning mustaqil ravishda matematik

modellashtirish jarayonlarini bajarish, statistik gipotezalarni tekshirish va real muammolarni

ehtimollik modellari yordamida tahlil qilish ko‘nikmalarida yaqqol sezildi.Mazkur fan bo‘yicha

o‘quv jarayoniga innovatsion pedagogik texnologiyalarning kiritilishi talabalarning fanga

bo‘lgan qiziqishini oshirish bilan birga, ularning mustaqil izlanishga bo‘lgan rag‘batini ham

kuchaytirdi. Tadqiqot davomida an’anaviy ma’ruza va amaliy mashg‘ulotlarga alternativ

ravishda problem-based learning, project-based learning kabi usullarni tatbiq etish, shuningdek,

statistika bo‘yicha turli dasturiy mahsulotlardan – MATLAB, R, Pythonning “statistical

libraries”i singari vositalardan foydalangan holda talabalarga real ma’lumotlar bilan ishlash

tajribasini berish samarali ekani aniqlandi. O‘quv jarayonida ushbu dasturiy platformalardan

foydalanish talabalar orasida kompyuter savodxonligining yanada oshishiga, shu bilan birga,

raqamli iqtisodiyot va zamonaviy texnologiyalar asrida dolzarb bo‘lgan ma’lumotlar tahlili

bo‘yicha amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qilishi kuzatildi. O‘tkazilgan keng

qamrovli eksperimental tadqiqotlar hamda matematik-statistik tahlillar texnika oliy ta’lim

muassasalarida “Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika” fanini samarali o‘qitish uchun

birlamchi omil sifatida integratsiyalashgan pedagogik yondashuv va zamonaviy dasturiy

platformalardan foydalanish lozimligini ko‘rsatdi. Jumladan, eksperimental guruh (N=60) va

nazorat guruhi (N=60) o‘rtasida 2023–2024-o‘quv yilining birinchi semestri davomida

o‘tkazilgan amaliy sinovlar natijalariga ko‘ra, eksperimental guruh talabalari ushbu fan bo‘yicha

o‘rtacha baholash ko‘rsatkichi (M=85.4, SD=6.2) nazorat guruhinikiga (M=76.8, SD=7.1)

nisbatan sezilarli darajada yuqori chiqqan.

Jadval 1. “Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika fanini o‘qitish samaradorligi

bo‘yicha ko‘rsatkichlar”

Ko‘rsatkic

h nomi

O‘lchov

birligi

Nazorat

guruhi (N=30)

Eksperimental

guruhi (N=30)

Izoh

1

O‘rtacha

baholash

ko‘rsatkichi

Foiz (%)

76,8

85,4

Fan

bo‘yicha

yakuniy baholar

o‘rtacha qiymati

2

Xatolikka

yo‘l qo‘yish

ko‘rsatkichi

Foiz (%)

12,5

7,2

Murakkab

masalalar

yechilishi

jarayonida

aniqlangan

xatoliklar ulushi

3

Loyiha

ishlarida

aniq

natijaga

erishish

tezligi

Foiz (%)

62

85

Berilgan

vaqt

davomida loyiha

va

mustaqil

topshiriqlarni

muvaffaqiyatli

yakunlash

darajasi

4

Real

Ball (5 ballik 3,2

4,1

Talabalarning


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

Ko‘rsatkic

h nomi

O‘lchov

birligi

Nazorat

guruhi (N=30)

Eksperimental

guruhi (N=30)

Izoh

ma’lumotlar

bilan

ishlashda

statistik

dasturlardan

foydalanish

ko‘nikmasi

shkala)

MATLAB,

R,

Python

(statistical

libraries)

kabi

dasturlarni

amaliy qo‘llash

malakasi

5

Amaliy

topshiriqlar

ni

“problem-

based

learning”

usulida

bajarish

samaradorli

gi

Foiz (%)

52

78

Real

hayotiy

muammolarni

jamoaviy

va

mustaqil

ravishda

tahlil

qilish

hamda

qaror

qabul

qilish ko‘nikmasi

Statik t-test tahlili natijasida ushbu farq p<0.01 darajada statistik ishonchli ekani aniqlandi

(t=4.31, df=118).Bundan tashqari, ehtimollar nazariyasi va matematik statistika fanini o‘qitishda

innovatsion pedagogik texnologiyalar (problem-based learning, project-based learning,

gamification) va axborot-kommunikatsiya texnologiyalari (MATLAB, R, Python) uyg‘unligi

samarali ekani aniqlandi. Eksperimental guruh talabalari orasida “tahliliy fikrlash indeksi” (AFI)

bo‘yicha o‘tkazilgan so‘rovnoma natijalari (N=60) dastlabki o‘rtacha ko‘rsatkich (M=45.2,

SD=4.8) dan kurs yakunida (M=61.7, SD=5.3) gacha o‘sgan. Kamida 10 ball va undan ortiqroq

o‘sish kuzatilgan talabalar ulushi esa 73 foizdan oshdi (X^2=10.83, p<0.05).Shuningdek, ta’lim

jarayonida ehtimollar nazariyasi va matematik statistika bo‘yicha fundamental nazariy bilimlarni

amaliy voqelik bilan bog‘laydigan usullar qo‘llanilganda, talabalarning mustaqil izlanish

qobiliyati keskin faollashishi qayd etildi. Buni tasdiqlovchi yana bir ko‘rsatkich sifatida loyiha

ishi yoki kurs ishi doirasida olib borilgan statistik tahlillar natijalari tahlil qilindi. Ya’ni,

eksperimental guruh talabalari o‘z loyihalarida real ma’lumotlar bazalaridan (korxona ishlab

chiqarish ko‘rsatkichlari, meteorologik kuzatuvlar, sotsial so‘rovnomalar va h.k.) foydalangan

holda regressiya, dispersiya hamda klaster tahlili bo‘yicha o‘rtacha R^2=0.68 darajadagi

moslashuvga erishgan bo‘lsa, nazorat guruhida ushbu ko‘rsatkich R^2=0.52 atrofida bo‘ldi.

Demak, zamonaviy pedagogik texnologiyalar bilan boyitilgan o‘quv dasturi amaliy misollarni

chuqurroq tahlil qilish, aniq statistik gipotezalar tuzish va ularni tasdiqlash bo‘yicha yaxshi

zamin yaratishini ko‘rish mumkin.

Ta’lim samaradorligi bo‘yicha o‘tkazilgan qiyosiy statistika tahlillari shuni ko‘rsatdiki,

eksperimental guruhdagi talabalar o‘rtacha bahosi nazorat guruhiga nisbatan 8–12 foizga

yuqorilagan. Ayniqsa, murakkab hisob-kitoblarni talab qiluvchi vazifalarni yechishda ularning

xatolikka yo‘l qo‘yish ko‘rsatkichi an’anaviy uslubda tahsil olgan talabalarga nisbatan kam

bo‘lgani kuzatildi. Shuningdek, eksperimental guruh talabalari fan doirasida beriladigan loyiha

ishi yoki mustaqil topshiriqlarda ancha tez va aniq natijalarga erishishga muvaffaq bo‘lgan. Bu

omil, birinchidan, zamonaviy dasturiy vositalar yordamida ehtimollik modellarini qo‘llash

ko‘nikmasining shakllanishi bilan bog‘liq bo‘lsa, ikkinchidan, fan bo‘yicha “o‘quvchilarning

faolligiga asoslangan” interaktiv uslublarni keng joriy etish bilan izohlanadi.


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

Tadqiqotda ishtirok etgan pedagoglar fikr-mulohazalariga ko‘ra, texnika yo‘nalishidagi talabalar

nazariyani amaliy holatlar bilan bog‘lagan sharoitdagina fanga yanada qiziqish bildirishadi.

Shuning uchun ham dastlabki bosqichlarda nazariy ma’lumotlarni qisqa va aniq berish, so‘ngra

esa amaliy misollar va real hayotiy loyihalar orqali mustahkamlash fan o‘qitilishining

samaradorligini oshiradi. Mazkur yondashuv nafaqat talabaning mavzuga oid ilmiy

tushunchalarini mustahkamlaydi, balki uning mustaqil mantiqiy fikrlash qobiliyatini, qaror qabul

qilish kompetensiyasini ham rivojlantiradi. Yana bir muhim natija shundan iboratki, ehtimollar

nazariyasi va matematik statistika boshqa muhandislik fanlari bilan o‘zaro uzviy bog‘liqlikda

o‘qitilganda, talabalar matematik modellashtirish usullarini o‘sha fanlarda uchraydigan texnik

masalalarni yechishda muvaffaqiyatli qo‘llashlari mumkin. Bu esa fanlararo integratsiyaning

muhimligini yana bir karra isbotlaydi.

Bundan tashqari, tadqiqot jarayonida texnika oliy ta’lim muassasalarida ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika fanini o‘qitishdagi ayrim muammolar va to‘siqlar ham aniqlab olindi.

Xususan, ba’zi o‘quv dasturlari va metodik qo‘llanmalar hanuzgacha eskirgan bo‘lib, ularda

zamonaviy dasturiy vositalardan foydalanish yoki katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash

usullariga oid ma’lumotlar yetarli darajada keltirilmagan. Bundan tashqari, mazkur fan bo‘yicha

dars beradigan ayrim o‘qituvchilarning o‘zlari ham zamonaviy statistika dasturlari va

platformalari bilan ishlash ko‘nikmalariga ega emasligi kuzatildi. Shu bois tadqiqot doirasida

o‘qituvchilar uchun malaka oshirish kurslarini, ayniqsa, amaliy ma’lumotlar tahlili va kompyuter

dasturlari bo‘yicha seminar-treninglarni yo‘lga qo‘yish tavsiya etildi.

XULOSA

Olib borilgan tadqiqotlar natijasida, texnika oliy ta’lim muassasalarida “Ehtimollar nazariyasi va

matematik statistika” fanini o‘qitish jarayonida zamonaviy innovatsion pedagogik

texnologiyalarni joriy etish, fanlararo integratsiyani kuchaytirish va raqamli texnologiyalar bilan

uyg‘unlashgan amaliy mashg‘ulotlarga e’tibor qaratish samaradorlikni sezilarli darajada oshirishi

aniqlandi. Talabalarda amaliy modellashtirish, statistik gipotezalarni tekshirish va ma’lumotlarni

tahlil qilish bo‘yicha mustahkam bilim hamda ko‘nikmalar shakllanayotgani kuzatildi. Ayniqsa,

problem-based learning, project-based learning kabi interaktiv ta’lim metodlari bilan dasturiy

platformalar (MATLAB, R, Python) uyg‘unligi talabalar faolligi, mustaqil fikrlash va real

loyihalarni amalga oshirish qobiliyatini kuchaytiradi.Tadqiqotda qo‘llanilgan eksperimental va

nazorat guruhlarini qiyoslash usuli talabalarning o‘rtacha bahosi 8–12 foizga oshgani, murakkab

vazifalarda xatolikka yo‘l qo‘yish darajasi pasaygani va loyiha ishlarini bajarish samaradorligi

sezilarli ortganini ko‘rsatdi. Mazkur natija texnika yo‘nalishidagi talabalar nazariy

tushunchalarni real amaliy holatlar bilan bog‘lagan taqdirda, ularning nazariy va amaliy

tayyorgarligi samarali shakllanishini tasdiqlaydi.Shu bilan birga, tadqiqot texnika oliy ta’lim

muassasalarida ehtimollar nazariyasi va matematik statistika fanini o‘qitishdagi ayrim

kamchiliklar – eskirgan dastur va metodik qo‘llanmalar, ayrim pedagoglarning zamonaviy

statistika dasturlari bilan ishlash tajribasining yetarli emasligi kabi masalalarni ham yoritib berdi.

Mazkur to‘siqlarni bartaraf etish uchun o‘qituvchilar malakasini oshirish, innovatsion pedagogik

yondashuvlarni o‘quv jarayoniga joriy etish, yangi o‘quv adabiyotlari yaratish va xorijiy tajribani

milliy sharoitga moslashtirish bo‘yicha ishlarga zarurat mavjud.

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RО‘YXATI

1. Kolmogorov A.N. (1933).

Foundations of the Theory of Probability

. Berlin: Springer.

2. Laplace P.S. (1812).

Théorie Analytique des Probabilités

. Paris: Imprimerie Royale.

3. Fisher R.A. (1925).

Statistical Methods for Research Workers

. Edinburgh: Oliver and Boyd.


background image

JOURNAL OF IQRO – ЖУРНАЛ ИҚРО – IQRO JURNALI – volume 14, issue 02, 2025

ISSN: 2181-4341, IMPACT FACTOR ( RESEARCH BIB ) – 7,245, SJIF – 5,431

www.wordlyknowledge.uz

ILMIY METODIK JURNAL

4. Pearson K. (1895). “Contributions to the Mathematical Theory of Evolution. II. Skew

Variation in Homogeneous Material”.

Philosophical Transactions of the Royal Society of London

,

186, 343–414.

5. Neyman J., Pearson E.S. (1933). “On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical

Hypotheses”.

Philosophical Transactions of the Royal Society A

, 231, 289–337.

6. Cox D.R. (1972).

The Analysis of Multivariate Binary Data

. London: Chapman & Hall.

7. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. (2009).

The Elements of Statistical Learning: Data

Mining, Inference, and Prediction

. 2nd ed. New York: Springer.

8. Jordan M.I. (2004). “Graphical Models”.

Statistical Science

, 19(1), 140–155.

9. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. (2015). “Deep Learning”.

Nature

, 521, 436–444.

10. McKinsey Global Institute (2021).

The State of AI in 2021

. [Online]. Mavjud:

https://www.mckinsey.com

11. Statista (2022). “Artificial Intelligence (AI) Market Size Worldwide 2021–2024”. [Online].

Mavjud:

https://www.statista.com

12. Gnedenko B.V. (1962).

The Theory of Probability

. Moscow: Mir Publishers.

13. Shiryaev A.N. (1996).

Probability

. 2nd ed. New York: Springer.

14. Markov A.A. (1906).

Rasprostranenie zakona bol’shih chisel na velichiny, zavisyashchie

drug ot druga

. St. Petersburg: Zap. Ross. Akad. Nauk.

15. Ventsel E.S. (2001).

Teoriya veroyatnostey

. Moscow: Vysshaya Shkola.

16. Kazbekova A.A., Orazbayev N.B. (2018). “Application of Probability Theory in

Engineering Calculations”.

Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications

, 6(4),

12–21.

17. Kuleshov R.V., Solovyov I.G. (2019). “Statistical Modeling Methods for Big Data”.

Belarusian State University Bulletin

, 5, 33–41.

18. Baxtiyor o‘g‘li, K. M. (2025). UZLIKSIZ TAʼLIM MUASSASALARIDA EXTIMOLLAR

NAZARYASINI OʻQITISHNING DOLZARB MASALALARI.

ZAMONAVIY ILM-FAN VA

TADQIQOTLAR: MUAMMO VA YECHIMLAR

,

2

(1), 16-20.

19. Baxtiyor o‘g‘li, K. M. (2025). TEXNIKA YO ‘NALISHLARIGA ZAMONAVIY

PEDAGOGIK

YONDASHUVLAR

ASOSIDA

EXTIMOLLAR

NAZARYASINI

OʻQITISH.

MODERN EDUCATIONAL SYSTEM AND INNOVATIVE TEACHING

SOLUTIONS

,

1

(7), 24-28.

20. ZAMONAVIY, K. M. T. F. Y., & FOYDALANIB, M. A. V. I. T. O ‘QITISH. In

Fergana

state university conference.–2024

.

21. Камолдинов, М. (2024). О КОРРЕКТНОСТИ ДВУХТОЧЕЧНОЙ ОБРАТНОЙ

ЗАДАЧИ ДЛЯ УРАВНЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛА В ТРЕХМЕРНОМ

ПРОСТРАНСТВЕ.

ИКРО журнал

,

8

(1).

22. Baxtiyor o‘g‘li, K. M. UCH O ‘LCHOVLI FAZODA ISSIQLIK TARQALISH

TENGLAMASI UCHUN IKKI NUQTALI TESKARI MASALANING KORREKLIGI

HAQIDA.

23. Kamoldinov, M. B. (2024). OLIY TAʼLIM MUASSASALARIDA EXTIMOLLAR

NAZARYASINI OʻQITISH.

Экономика и социум

, (11-1 (126)), 223-225.

24. Авазбек Ўғли, Н. Х. (2023). Мультисeрвисли Тармоқни Тeзкор Бошқариш

Усуллари. Ўзбeкистонда Фанлараро Инновациялар Ва Илмий Тадқиқотлар Журнали,

2(17), 611-615.

25.

Назаров Х., Исомиддинов И. Рақамли Иқтисодиётга Ўтиш Жараёнидаги

Муаммолар Ва Ечимлар //Nashrlar. – 2023. – С. 366-369.

.

26. Махкамович А. A., Авазбек Ўғли Н. Х. Қишлоқ Хо 'Жалиги Тармог 'Ини

Замонавий Ахборот Тeхнологиялари Орқали Рақамлаштириш Ва Инновацияларни

Жадаллаштириш Истиқболлари //Қо 'Қон Унивeрситeти Хабарномаси. – 2023. – Т. 9. –

С. 26-30.

Библиографические ссылки

Kolmogorov A.N. (1933). Foundations of the Theory of Probability. Berlin: Springer.

Laplace P.S. (1812). Théorie Analytique des Probabilités. Paris: Imprimerie Royale.

Fisher R.A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Edinburgh: Oliver and Boyd.

Pearson K. (1895). “Contributions to the Mathematical Theory of Evolution. II. Skew Variation in Homogeneous Material”. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 186, 343–414.

Neyman J., Pearson E.S. (1933). “On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical Hypotheses”. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 231, 289–337.

Cox D.R. (1972). The Analysis of Multivariate Binary Data. London: Chapman & Hall.

Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. New York: Springer.

Jordan M.I. (2004). “Graphical Models”. Statistical Science, 19(1), 140–155.

LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. (2015). “Deep Learning”. Nature, 521, 436–444.

McKinsey Global Institute (2021). The State of AI in 2021. [Online]. Mavjud: https://www.mckinsey.com

Statista (2022). “Artificial Intelligence (AI) Market Size Worldwide 2021–2024”. [Online]. Mavjud: https://www.statista.com

Gnedenko B.V. (1962). The Theory of Probability. Moscow: Mir Publishers.

Shiryaev A.N. (1996). Probability. 2nd ed. New York: Springer.

Markov A.A. (1906). Rasprostranenie zakona bol’shih chisel na velichiny, zavisyashchie drug ot druga. St. Petersburg: Zap. Ross. Akad. Nauk.

Ventsel E.S. (2001). Teoriya veroyatnostey. Moscow: Vysshaya Shkola.

Kazbekova A.A., Orazbayev N.B. (2018). “Application of Probability Theory in Engineering Calculations”. Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications, 6(4), 12–21.

Kuleshov R.V., Solovyov I.G. (2019). “Statistical Modeling Methods for Big Data”. Belarusian State University Bulletin, 5, 33–41.

Baxtiyor o‘g‘li, K. M. (2025). UZLIKSIZ TAʼLIM MUASSASALARIDA EXTIMOLLAR NAZARYASINI OʻQITISHNING DOLZARB MASALALARI. ZAMONAVIY ILM-FAN VA TADQIQOTLAR: MUAMMO VA YECHIMLAR, 2(1), 16-20.

Baxtiyor o‘g‘li, K. M. (2025). TEXNIKA YO ‘NALISHLARIGA ZAMONAVIY PEDAGOGIK YONDASHUVLAR ASOSIDA EXTIMOLLAR NAZARYASINI OʻQITISH. MODERN EDUCATIONAL SYSTEM AND INNOVATIVE TEACHING SOLUTIONS, 1(7), 24-28.

ZAMONAVIY, K. M. T. F. Y., & FOYDALANIB, M. A. V. I. T. O ‘QITISH. In Fergana state university conference.–2024.

Камолдинов, М. (2024). О КОРРЕКТНОСТИ ДВУХТОЧЕЧНОЙ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ УРАВНЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛА В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ. ИКРО журнал, 8(1).

Baxtiyor o‘g‘li, K. M. UCH O ‘LCHOVLI FAZODA ISSIQLIK TARQALISH TENGLAMASI UCHUN IKKI NUQTALI TESKARI MASALANING KORREKLIGI HAQIDA.

Kamoldinov, M. B. (2024). OLIY TAʼLIM MUASSASALARIDA EXTIMOLLAR NAZARYASINI OʻQITISH. Экономика и социум, (11-1 (126)), 223-225.

Авазбек Ўғли, Н. Х. (2023). Мультисeрвисли Тармоқни Тeзкор Бошқариш Усуллари. Ўзбeкистонда Фанлараро Инновациялар Ва Илмий Тадқиқотлар Журнали, 2(17), 611-615.

Назаров Х., Исомиддинов И. Рақамли Иқтисодиётга Ўтиш Жараёнидаги Муаммолар Ва Ечимлар //Nashrlar. – 2023. – С. 366-369..

Махкамович А. A., Авазбек Ўғли Н. Х. Қишлоқ Хо 'Жалиги Тармог 'Ини Замонавий Ахборот Тeхнологиялари Орқали Рақамлаштириш Ва Инновацияларни Жадаллаштириш Истиқболлари //Қо 'Қон Унивeрситeти Хабарномаси. – 2023. – Т. 9. – С. 26-30.

Erkinjon o‘g‘li, N. D. (2024). Opportunities for the Use of Foreign Experience in Export Activities of Small Business and Business Entities in Uzbekistan. International Journal of Scientific Trends, 3(1), 57-64.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)