nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Python bilan mashinali o‘qitish

|
Python bilan mashinali o‘qitish
|
bet | 18/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Python bilan mashinali o‘qitish:
Mashinalarni o‘qitish tez rivojlanayotgan soha bo‘lib, u ko‘plab sohalarni inqilob qilish imkoniyatiga ega. Bu aniq dasturlashtirilmagan holda, kompyuterlarga ma’lumotlardan o‘rganish imkonini beruvchi algoritmlar va statistik modellarni o‘rganishdir. Mashinali o‘qitishning ilovalari juda keng va u sog’liqni saqlash, moliya, elektron tijorat va boshqa sohalardagi muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi.
Python kutubxonalar va ramkalarning keng ekotizimlari tufayli mashinali o‘qitish uchun keng qo‘llaniladigan dasturlash tilidir. Mashinali o‘qitish uchun eng mashhur Python kutubxonalaridan ba’zilari TensorFlow, scikit-learn va Kerasni o‘z ichiga oladi. Ushbu kutubxonalar mashinali o‘qitish modellarini yaratish, o‘qitish va joylashtirishni osonlashtiradigan keng ko‘lamli vositalar va funktsiyalarni taqdim etadi.
Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratish bir necha bosqichlarni o‘z ichiga oladi:
Birinchi qadam ma’lumotlarni olish va tayyorlashdir. Bu turli manbalardan ma’lumotlarni to‘plash, ma’lumotlarni tozalash va uni mashinali o‘qitish modeli tomonidan ishlatilishi mumkin bo‘lgan tarzda formatlashni o‘z ichiga olishi mumkin.
Keyingi qadam tegishli algoritmni tanlash va tayyorlangan ma’lumotlardan foydalangan holda modelni o‘rgatishdir. Model o‘qitilgandan so‘ng, uning yaxshi ishlashiga ishonch hosil qilish uchun uni sinab ko‘rish va baholash mumkin.
Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratishning eng keng tarqalgan usuli bu scikit-learn kabi kutubxonadan foydalanishdir. Ushbu kutubxona ma’lumotlarni tayyorlash, xususiyatlarni tanlash, model tanlash va baholash uchun keng ko‘lamli vositalarni taqdim etadi. Bundan tashqari, u tasniflash, regressiya, klasterlash va boshqalar kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan oldindan tuzilgan modellarning katta to‘plamiga ega.
1.3.Python loyihalarida sun’iy intellektni amalga oshirishning amaliy misollari
Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratish odatda ma’lumotlarni yig’ish, ma’lumotlarni tayyorlash, modelni o‘qitish va modelni baholashni o‘z ichiga olgan bir necha bosqichlarni o‘z ichiga oladi. Quyida TensorFlow, scikit-learn va Pandas kabi mashhur Python kutubxonalari yordamida har bir qadamni qanday bajarishga oid ba’zi misollar bilan birga jarayonning umumiy tavsifi keltirilgan.
|
| |
Ma’lumotlarni yig’ish - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 19/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni yig’ish: Mashinali o‘qitish modelini yaratishda birinchi qadam ma’lumotlarni olish va tayyorlashdir. Bu turli manbalardan ma’lumotlarni to‘plash, ma’lumotlarni tozalash va uni mashinali o‘qitish modeli tomonidan ishlatilishi mumkin bo‘lgan tarzda formatlashni o‘z ichiga olishi mumkin.
import pandas as pd
# csv faylidan ma’lumotlarni yuklash
data = pd.read_csv('data.csv')
# ma’lumotlarning dastlabki 5 qatorini chop eting
print(data.head())
Ma’lumotlarni tayyorlash: Ma’lumotlar olingandan so‘ng, uni mashinali o‘qitish modelida ishlatish uchun tayyorlash kerak. Bu etishmayotgan ma’lumotlarni qayta ishlash, ma’lumotlarni masshtablash yoki normallashtirish va ma’lumotlarni o‘qitish va sinov to‘plamlariga bo‘lish kabi vazifalarni o‘z ichiga olishi mumkin.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# ma’lumotlarni o‘quv va sinov to‘plamlariga bo‘lish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# ma’lumotlarni normallashtirish
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
Model o‘qitish: Ma’lumotlar tayyorlangandan so‘ng, keyingi qadam modelni o‘qitishdir. Bu tegishli algoritmni tanlash va tayyorlangan ma’lumotlardan modelni o‘qitish uchun foydalanishni o‘z ichiga oladi.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# chiziqli regressiya modelini yaratish
model = LinearRegression()
# ta’lim ma’lumotlari bo‘yicha modelni o‘rgating
model.fit(X_train, y_train)
Modelni baholash: Model o‘qitilgandan so‘ng, uning yaxshi ishlashini ta’minlash uchun uni baholash kerak. Bu modelni yangi ma’lumotlar bo‘yicha sinovdan o‘tkazish va aniqlik yoki o‘rtacha kvadrat xato kabi ko‘rsatkichlarni hisoblashni o‘z ichiga olishi mumkin.
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# test ma’lumotlari bo‘yicha bashorat qilishy_pred = model.predict(X_test)
# o‘rtacha kvadrat xatoni hisoblang
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
# o‘rtacha kvadrat xatoni chop eting
print(mse)
|
| |
tiksotropiya - O`zbekiston Respublikasi

61
Betonning ishlab chiqarishdagi, konstruktsiyadagi yoki buyumdagi yuqori
sifatini ta’minlashda beton qorishmasining quyuqlik darajasi va to’shalishdagi
qo’yiladigan talablarga to’liq javob berishi katta ahamiyat kasb еtadi.
Betonning
quyuqlik darajasi uning tarkibiga ko’ra bikirdan bir oz namlangan quyuq
(hamirsimon) holatidan, suyuq – oson oquvchan holatgacha bo’lishi mumkin.
Beton qorishmasining quyuklik darajasiga qarab uning
texnologik xususiyatlarini
aniqlashning u yoki bu usulidan foydalanadilar.
Harakatchanlikni, jumladan qorishmaning o’z og’irligi ta’sirida yoyilishi va
beton qorishmasini bog’langanligini aniqlash uchun standart konusdan
foydalaniladi.
Konus ikki tarafi ochiq, 1 mm, qalinlikdagi po’lat tunukadan
tayyorlanadi. Konusning balandligi 300 mm, pastki asosining diametri 200 mm,
yuqori og’izining diametri 100 mm. Tajriba o’tkazishdan avval konusning ichki
yuzasi va konus qo’yilayotgan idish suv bilan namlanadi.
Konusni idishga
o’rnatilgandan so’ng beton qorishmasini uchga bo’lib, har bosqichda zichlashtirib
to’ldiriladi va ortiqcha qorishma olib tashlanadi. Konus to’ldirilgan zahoti aniq tik
yo’nalishda yuqoriga konus bandidan tutib asta ko’tariladi. Harakatchan beton
qorishmasi konusdan ozod bo’lgandan so’ng cho’kadi yoki ba’zan yoyilib ham
ketadi. Qorishmani o’z og’irligida yoyilish balandligi konus cho’qishi deyiladi.
Qorishmaning harakatchanlik darajasini konus cho’kishi
belgilab beradi va bu
cho’kish konus olingan zahoti o’lchanadi (3. 4-rasm). Har bir qorishma tayyor
bo’lgandan so’ng namuna ikki marotaba olinadi va konus cho’kishi o’lchanib
o’rtacha natija qabul qilinadi.
Konus cho’kishiga qarab kam harakatchan (plastik 1-4 sm. ), harakatchan (5-
11 sm), o’ta harakatchan (12-19 sm) va oquvchan (
>
20 sm) beton qorishmalariga
bo’linadi. Suv sarfi kam bo’lgan hollarda beton qorishmalari konusda cho’kish
bermaydilar, biroq, tashqi kuch ta’siri qo’yilganda bunday qorishmalar turli (suv
sarfi va beton tarkibiga ko’ra) qoliplash xususiyatlarini namoyotn еtadilar. Bunday
qorishmalarni
Scikit-learn yordamida tasniflash modelini o‘qitish

|
Scikit-learn yordamida tasniflash modelini o‘qitish
|
bet | 30/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Scikit-learn yordamida tasniflash modelini o‘qitish:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# Ma’lumotlarni yuklash(Iris ma’lumotlar bazasi bilan misol)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Logistik regressiya modelini ishga tushirish
model = LogisticRegression()
# Modelni o‘qitish
model.fit(X_train, y_train)
# Sinov ma’lumotlar to‘plamida bashorat qilish
predictions = model.predict(X_test)
# Aniqlikni baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
# Tasniflash hisobotining xulosasi
print(classification_report(y_test, predictions))
SpaCy kutubxonasi yordamida tabiiy tilni qayta ishlash:
import spacy
# Matnni qayta ishlash uchun oldindan tayyorlangan modelni yuklash
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Matnni qayta ishlash
text = "Natural Language Processing with spaCy is awesome!"
doc = nlp(text)
# Matndan ma’lumot olish
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
# Natijalarni chiqarish
print("Entities:", entities)
Klasterlash uchun scikit-learn kutubxonasidan foydalanish:
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# Klasterlash uchun ma’lumotlar yaratish (ikki klasterli misol)
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=2, random_state=42)
# K Means modelini ishga tushirish va o‘qitish
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
kmeans.fit(X)
# Klasterlarni bashorat qilish
labels = kmeans.predict(X)
# Natijalarni vizualizatsiya qilish
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.title('KMeans Clustering’)
plt.show()
Ushbu misollar Python-da scikit-learn va spaCy kabi mashinalarni o‘qitish kutubxonalarining asosiy funktsiyalarini namoyish etadi. Biroq, haqiqiy ma’lumotlar bilan ishlashda, ehtimol siz ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash, giperparametrlarni tanlash, modelni baholash va boshqalar kabi kengroq qadamlarni bajarishingiz kerak bo‘ladi.
|
| |
Tibbiy AI ilovalarida Python-dan foydalanishning amaliy misollari

|
Tibbiy AI ilovalarida Python-dan foydalanishning amaliy misollari
|
bet | 172/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy AI ilovalarida Python-dan foydalanishning amaliy misollari.
Python-da sun’iy intellekt (AI) yordamida tibbiy dasturlarda turli xil vazifalar amalga oshirilishi mumkin, masalan, tibbiy tasvirlarni qayta ishlash, bemor ma’lumotlarini tahlil qilish, diagnostika va boshqalar. Quyida ikkita umumiy vazifa uchun kod namunalari keltirilgan: TensorFlow kutubxonasi yordamida tasvirni qayta ishlash va pandas kutubxonasi yordamida bemor ma’lumotlarini tahlil qilish.
Tenzorflow va Keras yordamida tasvirni qayta ishlash:
Tibbiy dasturlarda tasvirni qayta ishlash uchun chuqur o‘rganishdan foydalanish mumkin. Misol tensorflow va Keras kutubxonalari yordamida tasvirni tasniflash modelini yaratish uchun berilgan.
!pip install tensorflow # Kutubxonalarni import qilish
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input, decode_predictions
model = tf.keras.applications.DenseNet121(weights='imagenet’)
img_path = 'path/to/medical/image.jpg’
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = preprocess_input(img_array)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)# Bashoratlarni olish
predictions = model.predict(img_array)# Natijalarni chiqarish
print('Predicted:', decode_predictions(predictions, top=3)[0])
Pandas yordamida bemor ma’lumotlarini tahlil qilish:
Ma’lumotlar bazasi yoki CSV fayli kabi bemor ma’lumotlarini tahlil qilish uchun pandas kutubxonasidan foydalanish mumkin.
!pip install pandas # Kutubxonalarni import qilish
import pandas as pd # Bemor ma’lumotlarini yuklash (masalan: CSV fayli)
data_path = 'path/to/medical/data.csv'
medical_data = pd.read_csv(data_path)
print(medical_data.describe())
elderly_patients = medical_data[medical_data['age’] > 60]
diagnosis_groups = medical_data.groupby('diagnosis').mean()
medical_data['age’].plot(kind='hist’, bins=20)
Berilgan kodlar faqat asosni ifodalaydi va sizning tibbiy arizangizning o‘ziga xos talablariga moslashishni talab qiladi. Shuningdek, har qanday bemor ma’lumotlarini ishlatishdan oldin maxfiylik qoidalariga rioya qilish va tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash xavfsizligini ta’minlash kerak.
Sun’iy intellektdan foydalangan holda tibbiy dasturlar uchun to‘g’ridan-to‘g’ri kod namunalari yo‘q. Biroq, men tibbiy dasturlarda yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan vazifalarning umumiy misollarini va ularni Python va sun’iy intellekt yordamida qanday hal qilish mumkinligini taqdim eta olaman.
|
| |
2. Beton strukturasi - O`zbekiston Respublikasi

70
ancha uzoqlikda joylashadi. Zich struktura qattiq materialning yaxlit (tutash)
matritsasi(masalan, sement toshi)dan tashkil topib, unga matritsa materiallari bilan
ancha mustahkam bog’langan boshqa qattiq material (to’ldiruvchi) donachalari
ora-sira joylashtirilgan bo’ladi. Serg’ovak struktura
qattiq materialning yaxlit
(tutash) muhitida turli o’lchamdagi g’ovaklar shartli alohida yopiq uyalar
ko’rinishida taqsimlanganligi bilan farqlanadi. Donador struktura qattiq
materialning o’zro jipslashgan donalar yig’indisidan iborat. Donador strukturaning
g’ovakligi to’xtovsiz va sochiluvchan materialning g’ovaklariga o’xshashdir.
Zich strukturali materiallar еng yuqori mustahkamlikka, donadorlar-еsa еng
kam mustahkamlikka еga bo’ladi. Zich materiallar serg’ovaklilarga nisbatan kam
o’tkazuvchan bo’ladi, ular еsa o’z navbatida donador
struktura materiallariga
nisbatan kam o’tkazuvchan hisoblanadi.
Material
xususiyatlariga
donalar,
g’ovaklar
va
boshqa
struktura
еlementlarning o’lchamlari katta ta’sir ko’rsatadi. Shu munosabat bilan, betonda
mikrostruktura va makrostruktura bir-biridan farqlanadi. Makrostruktura deganda
ko’z bilan yoki kattalashtirish orqali ko’rish mumkin bo’lgan strukturaga aytiladi.
Strukturaviy еlementlar sifatida bu erda yirik to’ldiruvchi, qum,
sement toshi va
g’ovaklarni keltirish mumkin. Ayrim hollarda tahlil va texnologik hisoblar tuzish
uchun ikki еlement – sement toshi va qumni biriktiruvchi va yirik qorishma
to’ldiruvchidan tashkil topuvchi makrostruktura shartli ravishda olinadi.
Mikrstruktura deganda mikroskop orqali kattalashtirilganda ko’zga
ko’rinuvchi strukturaga aytiladi. Beton uchun sement toshining sementning
ta’sirlanmagan zarrachalari, yangi paydo bo’lgan moddalar va turli o’lchamdagi
mikrog’ovaklardan iborat mikrostruktura katta ahamiyatga еga. Prof. V. N. Yung
bunday strukturani ―mikrobeton‖ deb ataydi.
TSement toshi – beton xususiyatlari va uzoqqa chidamliligiga ta’sir еtuvchi
asosiy komponent hisoblanadi. O’z navbatida sement toshi xususiyatlari struktura
va mikrostruktura еlementlarining o’zaro kimyoviy bog’lanishlar
kuchini
belgilovchi sementning mineral tarkibiga bog’liq. Bog’ovchi mineral tarkibini va
qotish shartlarini o’zgartirish orqali sement toshining turli xil mikrostrukturalarini:
71
serg’ovak, donador, tolasimon, g’ovakli va boshqa turlardan tashkil topuvchi
murakkab strukturalardan hosil qilish mumkin (4. 1-rasm). Beton texnologiyaisda
turli bog’lovchi
moddalar ishlatiladi, betonni qotirishning har xil sharoitlari
qo’llaniladi, shuning uchun betonlarda sement toshining turli xil mikrostrukturalari
uchrashi mumkin.
Konseptual daraja - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

22
Ikkinchi yondashuv berilganlar bazasiga so„rovlar
jarayonining
barqarorligiga asoslangan va bajarilishning samaradorligiga qat‟iy
talablar qo„yilgan hollarda samarali hisoblanadi (asosan tezkorlikka
taalluqlidir).
Berilganlar
bazasini
loyihalashtirishda
muhim
masala
ma‟lumotlarni jamlash va taqsimlash hisoblanadi. Ishlatilish joyi
bo„yicha ma‟lumotlarni taqsimlash turli usullarda amalga oshiriladi:
Nusxalanuvchi ma’lumotlar. Ma‟lumotlarning bir xil
nusxalari
turli foydalanish joylarida saqlanadi, bu ma‟lumotlar uzatishni
arzonlashtiradi. Ma‟lumotlarni modifikatsiyalash
markazlashtirilgan holda nazorat qilinadi.
Ma’lumotlar to‘plamostilari. Boshlang„ich berilganlar bazasi
bilan mos keluvchi berilganlar guruhi bo„lib, mahalliy ishlov
berish uchun alohida saqlanadi.
Qayta tashkillashtirilgan ma’lumotlar. Tizimda ma‟lumotlarni
yuqori darajaga uzatish jarayonida shakllanadi.
Seksiyalashtirilgan ma’lumotlar. Turli obyektlarda bir xil tarkib
ishlatiladi, ammo turli ma‟lumotlar saqlanadi.
Alohida sxemaostili ma’lumotlar. Turli obyektlarda
integrallashtirilgan tizimga birlashtirilgan turli ma‟lumotlar
tarkibi qo„llaniladi.
Mos kelmaydigan ma’lumotlar. Birlashtirishni
talab qiluvchi,
koordinatsiyasiz loyihalashtirilgan, mos kelmaydigan berilganlar
bazari.
Berilganlar bazasi bilan ishlash uchun
BBBT (berilganlar bazasini
boshqarish tizimi),
BBM (bedrilganlar bazasi modeli) ko„rinishidagi,
berilganlar
bazasini
boshqarish
va
foydalanuvchi
interfeysini
ta‟minlashga mo„ljallangan, maxsus anjom qo„llaniladi.
Hozirgi kunda berilganlar bazasini loyihalashtirishda chegaralarni
tanlash noaniq bo„lib qolmoqda. Bu ko„p sonli qarorlarni aniqlash va
tavsiflashning murakkabligi bilan bog„liq. Bunda optimallikning o„lchab
bo„lmaydigan ko„p belgilari ma‟lum bo„lib,
ularga son bahosini berish
yoki maqsad funksiya sifatida ifodalashning murakkabligini nazarda
tutish zarur. Shu sababli, baholash chegaralarini son va sifat bo„yicha
ajratish qabul qilingan.
Kutubxonalar: spaCy, NLTK, TextBlob

|
Kutubxonalar: spaCy, NLTK, TextBlob
|
bet | 25/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Kutubxonalar: spaCy, NLTK, TextBlob.
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
def analyze_sentiment(text):
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_score = sia.polarity_scores(text)['compound']
if sentiment_score >= 0.05:
return "Positive"
elif sentiment_score <= -0.05:
return "Negative"
else:
return "Neutral"
text = " Men ilovalarimda mashinali o‘qitishni yaxshi ko‘raman!"
sentiment = analyze_sentiment(text)
print("Sentiment:", sentiment)
Tasvirni qayta ishlash:
Amaliy misol: tasvirlardagi ob’ektlarni tanib olish yoki muayyan muammolarni hal qilish uchun tasvirlarni tahlil qilish (masalan, tibbiy diagnostika).
Kutubxonalar: OpenCV, TensorFlow, Pwtorch.
import cv2
def detect_objects(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Ob’ektni aniqlash algoritmini qo‘llash
# ...
image_path = "path/to/your/image.jpg"
detect_objects(image_path)
Tasniflash va bashorat qilish:
Amaliy misol: foydalanuvchi xatti-harakatlarini bashorat qilish yoki kelajakdagi voqealarni bashorat qilish uchun modelni ishlab chiqish.
Kutubxonalar: scikit-learn, TensorFlow, Pwtorch.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# O‘qitish uchun ma’lumotlarni tayyorlash
# ...
# Modelni o‘qitish
# ...
# Bashorat qilish# ...
# Modelning aniqligini baholash
# ...
Tavsiya tizimlari:
Ilova misoli: foydalanuvchilar uchun ularning afzalliklari asosida shaxsiylashtirilgan tavsiyalarni ishlab chiqish.
Kutubxonalar: Surprise, scikit-learn, TensorFlow.
from surprise import Dataset, Reader
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import SVD
from surprise import accuracy
# Tavsiya tizimi uchun ma’lumotlarni yuklash
# ...
# Model yaratish
# ...
# Modelni o‘qitish
# ...
# Bashorat qilishе
# ...
# Modelning aniqligini baholash
# ...
|
| |
РЕКОМЕНДАЦИИ - Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi

The theme of the dissertation of the Doctor of Philosophy (PhD) in pedagogical sciences
was registered in the Supreme Attestation Commission under the Republic of Uzbekistan for
V2021.4.PhD/Ped1619.
The dissertation was completed at the Tashkent State Pedagogical University.
Abstract of the dissertation in three languages (Uzbek, Russian, English (summary))
languages are available on the web page at (www.tdpu.uz) and the
Information and educational
portal “ZiyoNET” at www.ziyonet.uz
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari

Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
107 |
P a g e
NEYRON TARMOQLAR, KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLARI
G'oyupov Dilmurod Dauletboy og’li
Toshkent shahar Olmazor tumani Mirzo Ulug’bek nomidagi O’zbekiston Milliy
universiteti Amaliy matematika va intelektual texnalogiyalar fakulteti Sun’iy
intelekt yonalishi 2-kurs, magistr
Annotatsiya
Ushbu maqolada Neyron tarmoqlar turlari hamda Konvolyutsion neyron tarmoqlari
haqida ma'lumotlar berilgan
Kalit so'zlar:
Neyron tarmoq, rekursiv neyron tarmoq, avtokoderlar, radial
asos,konvolyutsion neyron tarmoqlar.
Neyron tarmoq arxitekturasining yangi turlari doimo paydo bo'lmoqda va siz ular
haqida chalkashib ketishingiz mumkin. Biz siz uchun mavjud ANN turlarining
ko'pchiligini o'z ichiga olgan bir xil varaqni tuzdik. Ularning barchasi noyob sifatida
taqdim etilgan bo'lsa-da, rasmlar ularning ko'pchiligi juda o'xshashligini
ko'rsatadi.Yuqoridagi grafiklar bilan bog'liq muammo shundaki, ular mos keladigan
tarmoqlar amalda qanday qo'llanilishini ko'rsatmaydi. Masalan, variatsion
avtokoderlar (VAE) oddiy avtokoderlarga (AE) o'xshaydi, lekin ularning o'rganish
jarayonlari butunlay boshqacha. Foydalanish holatlari yanada farq qiladi, chunki
VAE yangi namunani ishlab chiqarish uchun yangi shovqin bilan oziqlanadigan
generatordir. Boshqa tomondan, AE olingan ma'lumotlarni mashg'ulot paytida
olingan eng o'xshash naqsh bilan taqqoslaydi.Shunisi e'tiborga loyiqki, ushbu
qisqartmalarning aksariyati umumiy qabul qilingan bo'lsa-da, istisnolar mavjud.
RNN ba'zan rekursiv neyron tarmoq deb ataladi, lekin odatda takroriy deb ataladi.
Shuningdek, siz RNN qisqartmasi haqida gap ketganda tez-tez foydalanishni
topishingiz mumkin har qanday takrorlanuvchi neyron tarmoq. Variatsion va
shovqinni bekor qiluvchi avtokoderlar (VAE, DAE) oddiygina avtokoderlar (AE)
deb ataladigan bo'lsa, avtokoderlar ham bu muammoga duch kelishadi. Bundan
tashqari, ko'plab qisqartmalar oxirida "N" harflari sonida farqlanadi, chunki ba'zi
hollarda "neyron tarmoq", boshqalarda esa faqat "tarmoq" ishlatiladi.Har bir
arxitektura uchun juda qisqa tavsif va unga bag'ishlangan maqolaga havola beriladi.
|
экспериментальной работы и анализ ее результатов»

36
Таблица 1
Организация опытно-экспериментальной работы
Учебные заведения
Количество учащихся
Эксперимен-
тальная группа
Контрольная
группа
Средняя общая школа № 62
Учтепинского района г. Ташкента
74
75
Средняя общая школа № 129 Учтепинского
района г. Ташкента
65
65
Средняя общая школа № 47 Куштепинского
района Ферганской области
72
70
Средняя общая школа № 50 Куштепинского
района Ферганской области
62
66
Средняя общая школа № 41
Камашинского района
Кашкадарьинской области
66
68
Средняя общая школа № 53 Камашинского
района Кашкадарьинской области
54
56
Всего
393
400
Выбор учебных заведений основывался на следующих факторах. В
этих
отобранных учебных заведениях ставилась задача разработки инновационных
программ и разработок в области внедрения и использования технологий,
развивающих профессиональные интересы учащихся,
принято во внимание
оснащение
материально-технической
базы,
педагогических
условий,
технического обеспечения образовательного процесса.
Решена задача использования образовательных технологий STEAM и
SMART и их сочетания с традиционными педагогическими технологиями для
повышения эффективности образовательного процесса.
На основе инновационного подхода эффективность методики развития
профессиональных интересов учащихся оценивалась по следующим критериям:
Репродуктивная
–
стадия
риска.
Этот
этап
характеризуется
профессиональной
деятельностью учащихся, работой с профессиональной
информацией, определением профессиональных склонностей, пониманием
сущности
инновационных технологий, рождением и формированием новых
идей.
Продуктивный – творческий – исследовательский, обучающий этап. Он
определяется сформированностью у учащихся обучаемости, творческой
активности, нестандартного мышления, познавательной самостоятельности,
импровизационных, новаторских способностей.
37
Творчество – это этап новаторства, творчества. Он
включает в себя
процессы, связанные с практическим применением созданной инновации,
оценкой, анализом, популяризацией и ее широким внедрением, а
также
созданием перспективных стратегических планов.
В результате статистической обработки результатов анкетирования мы
Topshiriq: 
Guruhlarga - Мустақиллик – муқаддас неъмат

Sinf saoti mashg`ulotning maqsadi:
O’quvchilar qalbi va ongiga odob-axloq qoidalariga qat’iy
rioya etish tuyg’ularini singdirish, ularni zo‘ravonlik, hayosizlik va shafqatsizlikni tashviq qilishga
qaratilgan har qanday xatti-harakatlardan himoya qilish, o’quvchilarda ichkilikbozlik, giyohvandlik
va «ommaviy madaniyat» kabi bizga yot illatlarga qarshi immunitetni shakllantirish.
O‘zini o‘zi rivojlantirish kompetensiyasi
— doimiy ravishda o‘z-o‘zini jismoniy, ma’naviy, ruhiy,
intellektual va kreativ rivojlantirish, kamolotga intilish, hayoti davomida mustaqil o‘qib-o‘rganish,
va mustaqil qaror qabul qila olish ko‘nikmalarini egallaydi
Ijtimoiy faol fuqarolik kompetensiyasi
— jamiyatda bo‘layotgan voqea, hodisa va jarayonlarga
daxldorlikni his etish va ularda faol ishtirok etish, va huquqiy madaniyatga ega bo‘lish layoqatlarini
shakllantiradi
Yangi sinfga o'tish har bir bolalar uchun qiziqarli va biroz qiyinroq bo'lishi mumkin. Beshinchi sinfga
o'tish — bu yangi bosqich, yangi do‘stlar, yangi fanlar va yangi tajribalar demakdir. Keling, beshinchi
sinf o‘quvchisi bo‘lish qanday oson yoki qiyin bo‘lishi mumkinligini ko‘rib chiqamiz.
Beshinchi sinfda siz yangi fanlar va darslarni o‘rganasiz. Bu, albatta, yangi bilimlarni o‘rganish uchun
ajoyib imkoniyatdir. Masalan, siz matematikaning murakkabroq qismlarini o‘rganasiz,
tarix va
geografiyani yanada chuqurroq tushunasiz. Yangi fanlar boshlanishi dastlab qiyin bo‘lishi mumkin,
lekin o‘rganish qiziqarli va foydali bo‘ladi.Beshinchi sinfda yangi do‘stlar orttirish imkoniyati bor.
Yangi sinfda turli bolalar bilan tanishasiz va yangi do‘stlar orttirasiz. Ba'zida yangi do‘stlar topish
oson bo‘lmasligi mumkin, lekin o‘zingizni ochiq va do‘stona tutish orqali bu jarayonni
osonlashtirishingiz mumkin. Yangi do‘stlar bilan o‘ynash va birga vaqt o‘tkazish qiziqarli bo‘ladi.
Beshinchi sinfda darslar biroz ko‘proq talab qiladi. O‘rganishlar
yanada chuqurlashadi va uy
vazifalari ko‘payishi mumkin. Darslarga tayyorlanish, uy vazifalarini vaqtida bajarish va o‘qishga
e'tibor berish kerak. Bu sizning yangi sinfdagi muvaffaqiyatingizni ta’minlaydi.Beshinchi sinfda siz
yangi o‘qituvchilar bilan ishlaysiz. Yangi o‘qituvchilar bilan yaxshi munosabatda bo‘lish, ularni
tinglash va yordam so‘rash muhimdir. O‘qituvchilar sizga darslarni
yaxshiroq tushunishingizga
yordam beradi va yangi ma’lumotlarni o‘rganishga yordam beradi.Beshinchi sinfda siz yangi
qobiliyatlarni rivojlantirish imkoniyatiga ega bo‘lasiz. Masalan, sport, san’at yoki
musiqa kabi yangi
faoliyatlar bilan shug‘ullanish mumkin. Bu sizning qiziqishlaringizni kengaytiradi va yangi narsalarni
o‘rganishga yordam beradi.Beshinchi sinfda o‘rganish jarayoni osonroq bo‘lishi uchun oila va
do‘stlarning qo‘llab-quvvatlashi muhimdir. Ota-onalaringiz sizga
uy vazifalarida yordam berishi,
do‘stlaringiz esa sizni qo‘llab-quvvatlashi mumkin. Bu sizning o‘rganishingizni yengillashtiradi va
o‘ziga bo‘lgan ishonchni oshiradi.
The object 
of the research - Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi

|
ToshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchiBog'liq avtoreferat 2The object
of the research
is the process of improving the methodology for the
development of professional interests of pupils’ based on an innovative approach in
which was attended by in general 793 children of schools №62 and №129 of the
Uchtepa district of Tashkent; №47 and №50 schools of the Kushtepa district of the
Ferghana region; №41 and №53 schools of the Kamashi district of the Kashkadarya
region.
The scientific novelty of the research consists of the following:
It has been improved the effectiveness of the methodology for developing the
professional interests of pupils’ based on an innovative approach on the basis of
gradual adaptation of the trajectory of development of professional skills to the
content of activity-creative and emotional-evaluative components aimed at increasing
external and internal abilities;
it is having been improved the methodology for developing the professional
interests of pupils according to an innovative approach based on the transformation
based on the principles of “STEAM”, “SMART Technology”, “CLUSTER”,
interactive educational and didactic tools, continuous adaptation of didactic content to
the principles of sustainability and integrity of personal creative motives and needs of
independent learning;
it has been improved the model for the development of professional interests of
pupils on the basis of generalization of experience, differentiation of the trajectory of
the horizontal and vertical impact of the components of physical labor activity in
accordance with educational goals and adaptive adaptation to the content of national
values;
it has been improved the criteria for the development of pupils’ professional
interests on the basis of the integration of educational needs, school production and
family cooperation, didactic transformation of the technological capabilities of
professional socialization and the intensification of logical activity from simple to
complex, providing innovative activity.
|
| |
The structure and scope of the dissertation

44
E’LON QILINGAN ISHLAR RO‘YXATI
СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ
LIST OF PUBLISHED WORKS
I bo‘lim (I часть; I part)
1. To‘lqinova X.T. Innovatsion
yondashuv asosida muammoli, loyiha va
innovatsion
texnologiyalar
yordamida
kasbiy
qiziqishlarini
rivojlantirish
texnologiyalari // Kasb-hunar ta’limi. – Т., 2023. – 1-son. – В. 313-315 (13.00.00 №
19)
2. To‘lqinova X.T. Innovatsion yondashuv asosida o‘quvshilarning texnologiya
hamda darsdan tashqari to‘garaklarda uzviyligi va
uzliksizligi rivojlantirish
metodikasi // Toshkent davlat pedagogika universiteti Ilmiy axborotlari. – Т., 2023. –
2-son. – В. 309-318. ISSN 2181-9580 (13.00.00 № 32)
3. Tulqinova X.T. Development of pupil’s professional interests based on an
innovative approach // Current research journal of pedagogics. Vol. 04 issue 02,
2023. Р. 55-57. ISSN 2767-3278. SJIF. Impact Factor 7.266. DOI-10.37547/crjp:
https://masterjournals.com/index.php/crjp/article/view/1247
4. Tulqinova X.T. Continuity and continuity of development of pupil’s
professional interests // Frontline social sciences and history journal. Vol. 03 issue 01,
2023. Р. 58-62. ISSN 2752-7018. SJIF Impact Factor 2021: 5.376, 2022: 5.561
https://www.frontlinejournals.org/journals/index.php/fsshj/article/view/346
5. Tulqinova X.T. Improvement of “technology”
by the method of innovative
approac // International сonference on Multidisciplinary studies in education and
аpplied sciences. Istanbul, April 27 th 2022: conferencezone.org
6. Tulqinova X.T. Technology in education electronics-didactic occupation
means without applying the effectiveness of the organization //
International
Multidisciplinary scientific сonference on ingenious global thoughts hosted from
KualaLumpur, Malaysia. May 31st 2021: https://conferencepublication.com
7. To‘lqinova X.T. O‘quvchilarni bo‘sh vaqtlarini mazmunli tashkil etish orqali
texnologik ta’lim sohasidagi kasb-hunarga yo‘naltirish texnologiyasi //
Yoshlarni
kasbga yo‘naltirish, texnologik ta’limni takomillashtirish va o‘quvchilar mehnat
faoliyati ko‘nikmalarini rivojlantirish imkoniyatlari:
Ilmiy-amaliy anjuman
materiallari. 20 may 2020 yil. – 1-t. – Т., 2020. – В. 63-66.
8. To‘lqinova X.T. Texnologik ta’lim jarayonida milliy hunarmandchilik
turlarini o‘qitish texnologiyasi // Yoshlarni kasbga yo‘naltirish, texnologik ta’limni
takomillashtirish va o‘quvchilar mehnat faoliyati ko‘nikmalarini rivojlantirish
imkoniyatlari: Ilmiy-amaliy anjuman materiallari. 20 may 2020 yil. – 1-t. – Т., 2020.
– В. 66-73.
-таблица
Расчет этих показателей в процентах

39
1.
На
основе
анализа
существующего
состояния
развития
профессиональных интересов учащихся на основе инновационного подхода
изучены психолого-педагогические основы профессионального интереса
учащихся и выбора профессии, а интегративные концепции организации
инновационной
деятельности, значимости формирования способностей и
умений на основе резонанса интересов сформулированы автором на основе
современных концептуальных тенденций педагогики.
2. Инновационный подход по своему содержанию представляет собой
процесс, воплощающий в личности профессиональные знания, веру в
профессию, любовь к профессии, манеры, вкусы, утонченность, интеллект, на
котором научно теоретически и практически
обоснована возможность его
развития и совершенствования.
3. Определены теоретико-практические основы, а также педагогическая и
методическая система развития профессиональных интересов учащихся.
4. Установлено, что для осуществления процесса, направленного на
развитие профессиональных интересов учащихся,
необходимо опираться на
определенные принципы. В ходе исследования разработаны принципы, на
основе которых установлено, что инновационная деятельность дает
гарантированный результат.
5. Учитывая масштабы возможностей учебно-воспитательного процесса в
развитии профессиональных интересов учащихся на
основе инновационного
подхода, доказано, что развитие из содержания данной работы духовно-
нравственных, эстетических, экономических, экологических, умственных,
правовых компетенций в сочетании с
формированием у учащихся
профессиональных знаний, умений и навыков приводит к эффективным
результатам.
6. Определено, что приоритетной задачей образовательных учреждений
является воспитание в процессе развития профессиональных интересов
учащихся
высококвалифицированных
профессионалов,
новаторов,
предпринимателей,
бизнесменов,
общественно-политических
деятелей,
привитие им научно-исторического мировоззрения, духовно-нравственного
потенциала, физического совершенства.
Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi - bet 26

|
ToshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchiBog'liq avtoreferat 2 разделили уровень профессионального интереса учащихся на следующие
уровни:
1-й уровень. Учащиеся не могут анализировать поставленные задачи и
результаты; трудно обрабатывают изученные учебные материалы; не умеют
самостоятельно формулировать проблему и решать проблемные задачи и
вопросы.
2-уровень. Учащиеся могут решать технические задачи и задания средней
сложности на основе полученных знаний по фундаментальным наукам. Они
находятся в режиме анализа задач и проблем. Если у него есть проблема, он
может спросить себя о конкретном аспекте задачи, а не о самой задаче. На
среднем уровне преодолевает трудности с помощью учителя, самостоятельно
поставить и решить задачу не в состоянии. Не может найти оригинального
решения задач творческого характера.
3-уровень.
Учащиеся
самостоятельно
преодолевают
трудности,
возникающие при решении творческих задач и задач, могут применять общие
правила
в
конкретной
ситуации,
переносить
сформированные
интеллектуальные умения с одной деятельности на другую. Проявляет интерес
к определенному учебному предмету. Самостоятельно решает творческие
вопросы и задания. Может определить изменения и закономерности.
4-уровень. Учащиеся самостоятельно ставят задачу и пытаются ее решить.
Стремятся решать новые проблемы. Могут создавать творческие задачи по
различным предметам. Показывают высокий уровень интереса к чтению.
Знания дополняют самостоятельно и могут себя контролировать.
2-таблица
Показатели после эксперимента по совершенствованию методики
развития профессиональных интересов учащихся на инновационной
основе
Классы
Количество
учащихся
Количество ответов
высокий
средний
низкий
Эксперимен-
тальный
393
217
133
43
Контрольный
400
113
170
117
Оценка надежности проводилась на основе методов Стьюдента и
математико-статистического анализа. Анализ полученных результатов
позволил говорить об эффективности обучения на основе развития
профессиональных интересов учащихся на основе инновационного подхода.
|
| |
3-rasm - O`zbekiston Respublikasi

45
o’ta mayda qumlarda 10%
dan ortiq, vol’sk standart qumida 4%, shagalda 1-4%,
pishiq otqindi tog’ jinslaridan olingan chaqilgan toshda 2-6%, karbonat jinslaridan
olingan chaqilgan toshlarda (suvshimuvchanligini hisobga olgan xolda) 5-10% ga
teng.
2.
2-jadvalda
ba’zi
to’ldiruvchilarning
standart
va
texnologik
xarakteristikalari keltirilgan. Xar xil xarakteristikali to’ldiruvchilar bir biriga yakin
standart xarakteristikalarga еga bo’ladilar. 2. 2-jadvaldagi
qiymatlar texnologik
xarakteristikalar qo’llanilishini foydaligini е’tirof еtib,
betonning xususiyatiga
to’ldiruvchining ta’sirini kengroq hisobga olish imkonini beradi.
Ba’zi to’ldiruvchilarning standart va texnologik xarakteristikalari
2. 2-jadval
To’ldiruvchi
Xa
qiqi
y
zichligi
,
g
/sm
3
Zichlik,
kg
/l
Bo
’shli
q,
%
Yirikli
k
modul
i,
M
y
ir
S
uvshm
u
vc
ha
nli
k,
%
Otqindi tog’ jinslaridan
olingan chaqilgan tosh
2, 69
1, 45
45, 7
-
3, 43
Aynisi
2, 6
1, 47
42, 6
-
5, 88
Oxaktoshdan olingan
chaqilgan tosh
2, 56
1, 34
45, 6
-
5, 72
Qurilish qumi
2, 63
1, 51
42, 5
2, 79
7
Aynisi
2, 7
1, 37
49
0, 69
11, 5
Vol’sk qumi
2, 65
1, 56
41
2, 05
4
Scientific consultant - Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi

Scientific consultant: Kadirov Khayt Sharipovich Doctor of рedagogical sciences (DSс), dotsent.
Official opponents: Khakimova Muxabbat Fayzievna Doctor of рedagogical sciences, рrofessor
Mamatov Dilmurod Normurodovich Doctor of рedagogical sciences (DSс), dotsent.
Leading organization: Kokand State Pedagogical Institute The defense of the dissertation will take place “___” ________ 2023 at the meeting of the
Scientific Council DSc.03/30.01.2020.Ped.26.01 at the Tashkent State Pedagogical University
named after Nizami (Address: 27 Bunyodkor str., Chilanzar district, Tashkent, 100011, Tel.:
(99871) 276-79-11; fax: (99871) 276-80-86).
The dissertation can be found in the Information and Resource Center of the Tashkent State
Pedagogical University named after NIzami (registered for № _______). (Address: 27 Bunyodkor
str., Chilanzar district, Tashkent, 100011. Tel.: (99871) 276-79-11; fax: (99871) 276-80-86).
The abstract of the dissertation has been distributed “____” ________2023.
(register of the mailing protocol no ____ from ____ ________2023).
Z.N.Mamarajabova Chairman of the Scientific Council awarding
Scientific degrees, Doctor of pedagogical sciences,
professor
R.G.Isyanov Scientific secretary of the Scientific Council awarding
Scientific degrees, Doctor of philosophy
in pedagogical sciences, dosent
S.S.Bulatov Chairman of the Scientific Seminar under
the scientific council awarding scientific degrees,
Doctor of pedagogical sciences, professor
42
INTRODUCTION (abstract of PhD dissertation) The subject of the research is the form, method and means of improving the
methodology for the development of professional interests of pupils on the basis of an
innovative approach.
Uyga vazifa - Мустақиллик – муқаддас неъмат

Kun shiori:
“
Dunyoda chang va tutun bo`lmaganida, odamzod ming yil umr ko`rishi mumkin
edi”
Abu Ali Ibn Sino
I.Kirish:
Sinf saoti mashg`ulotning maqsadi:
O’quvchilar qalbi va ongiga odob-axloq qoidalariga qat’iy
rioya etish tuyg’ularini singdirish, ularni zo‘ravonlik, hayosizlik va shafqatsizlikni tashviq qilishga
qaratilgan har qanday xatti-harakatlardan himoya qilish, o’quvchilarda ichkilikbozlik, giyohvandlik
va «ommaviy madaniyat» kabi bizga yot illatlarga qarshi immunitetni shakllantirish.
Kommunikativ kompetensiya
— muloqotda muomala
madaniyatiga amal qilishni, ijtimoiy
moslashuvchanlikni, hamkorlikda jamoada samarali ishlay olish layoqatlarini shakllantiradi
Axborotlar bilan ishlash kompetensiyasi
— media madaniyatga ega bo‘lish
layoqatlarini
shakllantiradi
Texnik jihoz:
mavzuga oid rasmlar, tarqatma materiallar, videoroliklar va o‘quv qo’llanmalari
Doskada:
Neki so`rsak, berding barini,
Cheksiz osmon, yerning qa’rini,
Oyu quyosh xizmatimizda,
Ayamading har na borini.
Biz-chi,
senga qildik xiyonat,
Bizni kechir, Ona tabiat.
Komil Sindarov
O`qituvchi:O`zbekiston Respublikasi
Konstitutsiyasining
55-moddasida
“Yer, yer
osti boyliklari, suv, o`simlik
va hayvonot dunyosi hamda boshqa
tabiiy zahiralar umummilliy boylikdir,
ulardan oqilona
foydalanish zarur va
ular davlat muhofazasidadir” deyiladi.
Ma’lumki, inson tabiatga beparvo,
bo`lib unga g`amxo`rlik qilmasa,
ekologiya buziladi,
hayvonot dunyosi
qiriladi.Shu bois go`zal va betakror
tabiatni
ardoqlash
uni
ko`z
qorachig`iday
asrash,
tabiat
ne’matlaridan oqilona foydalanish ham farz ham qarzdir.
Insonning tabiatga notog`ri munosabati natijasida ko`plab o`simlik va hayvonlar yo`qolib ketdi va
bugun ham yo`qotishlar davom qilmoqda.
“Tabiat - tiriklik sharti”- Shunday ekan, tabiatga befarq qaramasligingiz lozim.
Inson tabiatni qo`riqlash barobarida mamlakatimiz rivojiga hissa qo`shadi. Shunday ekan,
o`quvchilar qalbida tabiat ne’matlarini – boyliklarini qo`riqlash, ularni
avaylab asrash hislarini
rivojlantirish, tabiatga mehr-muhabbatli qilib tarbiyalash o`qituvchilardan chuqur bilim, izlanish va
ijodkorlikni talab qiladi.
O`qituvchi butun bir dars davomida o`quvchilarning savollarga bergan javoblarini umumlashtirib darsga xulosa

|
O`qituvchi butun bir dars davomida o`quvchilarning savollarga bergan javoblarini umumlashtirib darsga xulosaBog'liq 5 sinf Sinf soati Tarbiyaviy soat 2024 2025 eng so`ngiO`qituvchi butun bir dars davomida o`quvchilarning savollarga bergan javoblarini umumlashtirib darsga xulosa
yasaydi:
Yakunlovchi qism:
Vatanga bo`lgan mehru muhabbat har qanday muammoni yechishga, har qanday yovuz kuchni yengishga qodir.
Tomirida milliy g`urur, Vatan ishqi jo`sh urmagan odamdan jasorat kutib bo`lmaydi.
Aziz o`quvchilar! O`z aqli zakovatingiz, bilim va tafakkuringiz, kuch-g`ayratingizga, tog`dek tayanchingiz
Vataningizga suyanib, marrani katta oling. Marrani doimo baland olib yashang, ertangi kun bizniki, sizdek shijoatli
yoshlarimizniki!
Shuni unutmangki, kelgusida erishadigan har bir g`alabangiz-yurtmiz g`alabasi O`zbekiston g`alabasidir!
Dars davomida o`qituvchi javob bergan o`quvchilarni fikrlarini ochiqdan-ochiq tanqid qilmagan holda, to`qri
yo`naltirib, rag`batlantirib borishi shart.
Parijda yozgi olimpiada o‘z yakuniga yetdi. O‘zbekiston sport delegatsiyasi o‘yinlarni tarixiy natija bilan, 206
mamlakat orasida 13-o‘rinda yakunladi. Bu – Osiyo qit’asidagi to‘rtinchi, islom olami va turkiy dunyo miqyosida
esa eng yaxshi natija.
O‘zbekiston hisobidagi 13 ta medaldan iborat jamg‘arma tarkibi – 8 ta oltin, 2 ta kumush va 3 ta bronzadan iborat bo‘ldi.
Bu galgi o‘yinlarda o‘zbek sporti qayd etgan muhim natijalar:
•
tarixda ilk marta o‘zbekistonlik ayol sportchi Olimpiadaning oltin medaliga sazovor bo‘ldi;
•
erkaklar boksidagi 7 ta vazn toifasidan 5 tasida o‘zbekistonliklar chempion bo‘ldi;
•
delegatsiyaning birdaniga uch a’zosi olimpiya o‘yinlarining ikki karra chempioniga aylandi;
•
olimpiadalarda ilk bor o‘zbekistonlik dzyudochilar 3 ta, tayekvondochilar esa 2 ta medalni qo‘lga kiritdi;
•
o‘zbek sporti Parij olimpiadasida futbol, suvga sakrash, kamondan otish va ayollar kurashi bo‘yicha
debyut qildi.
|
| |
MMIBDO‘ - Мустақиллик – муқаддас неъмат

Sana:________________
4-mavzu: Jahonda bo’lmasa muallim agar, hayot ham bo’lmasdi go’zal bu qadar (1-oktyabr -
O‘qituvchilar va murabbiylar kuni munosabati bilan)
Kun shiori:
Dunyo imoratlari ichida eng ulig`i maktab bo`lsa, kasblarning ichida eng sharaflisi
o`qituvchilik va murabbiylikdir
Maqsad:O`quvchilarda o`qituvchi va murabbiylarga hurmat tuyg`usini singdirish, ustozlarning
ulug`ligini va ularga doimo ehtirom ko`satishligini uqtirish.
Natija:O`quvchilarning
erkin fikrlashi, tassurotlari va olgan xulosasi.
Kommunikativ kompetensiya
— muloqotda muomala
madaniyatiga amal qilishni, ijtimoiy
moslashuvchanlikni, hamkorlikda jamoada samarali ishlay olish layoqatlarini shakllantiradi
Axborotlar bilan ishlash kompetensiyasi
— media madaniyatga ega bo‘lish layoqatlarini
shakllantira di
Texnik jihoz:
mavzuga
oid rasmlar, tarqatma materiallar, videoroliklar va o‘quv qo’llanmalari
Doskada:
Maktab bor ekan albatta, bu dargohda ustoz degan ulug` zot bor.
“Ustoz ko’rgan elmiz illo, bu an’ana etar doimo”
O`qituvchi:
“Ustoz”ning tarix zarvaraqlaridagi o`rni
Ibn Abbosdan:
-Sen qanday
qilib shuncha ilmga erishding,-deb so’radilar.
U shunday deb javob berdi:
-Savol beruvchitil, biluvchi qalbva chidamlio’qituvchi bilan.
Bir kuni Iskandardan:
“Haqiqatan ham ustoz ilm berishi bilan kishining nomini
ulug`lab, avlodlar og`zida qoldiradi va ikkinchi hayot
bag`ishlaydi ”
Ogahiy
Implementation of the research results. On a bases the scientific results of

43
531).
As a result, it became possible to analyze the pedagogical potential for the
development of pupils’ professional interests based on an innovative approach;
the proposals on the methodology for developing the
professional interests of
pupils according to an innovative approach based on the transformation based on the
principles of “STEAM”, “SMART Technology”, “CLUSTER”, interactive
educational
and didactic tools, continuous adaptation of didactic content to the
principles of sustainability and integrity of personal creative motives and needs of
independent learning are included in the content of the manual “Technological
education practices” (permission for publication No. 531 - 170 issued by order of the
Ministry of Higher and Secondary Specialized Education dated June 14, 2018 No.
531). As a result, it became possible to improve the methodology for developing the
professional interests of pupils based on an innovative approach;
the recommendations about the model for the
development of professional
interests of pupils on the basis of generalization of experience, differentiation of the
trajectory of the horizontal and vertical impact of the components of physical labor
activity in accordance with educational goals and adaptive adaptation to the content
of national values are included in the content of the manual “Technological education
practices” (permission for publication No. 531 - 170 issued by order of the Ministry
of Higher and Secondary Specialized Education dated June 14, 2018 No. 531). As a
result, it was possible to increase the effectiveness
of improving the model of
developing pupils’ professional interests based on an innovative approach;
the recommendations about the criteria for the development of pupils’
professional interests on the basis of the integration of educational needs,
school
production and family cooperation, didactic transformation
of the technological
capabilities of professional socialization and the intensification of logical activity
from simple to complex, providing innovative activity are included in the content of
the manual “Technological education practices” (permission for publication No. 531 -
170 issued by order of the Ministry of Higher and Secondary Specialized Education
dated June 14, 2018 No. 531).
As a result, the possibility of improving the criteria for
the development of pupils’ professional interests has
been expanded based on the
innovative approach.
TAVSIYALAR - Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi

Тема диссертации доктора философии (PhD) зарегистрирована в Высшей
аттестационной комиссии Республики Узбекистан за номером V2021.4.PhD/Ped1619.
Диссертация
выполнена
в
Ташкентском
государственном
педагогическом
университете.
Автореферат диссертации на трёх языках (узбекский, русский, английский (резюме))
размещен на веб-странице Научного совета по адресу (www.tdpu.uz) и на информационно-
образовательном портале «ZiyoNet» по адресу (www.ziyonet.uz).
tahlili” - Toshkentdavlatpedagogikauniversitetihuzuridagiilmiydarajalarberuvchi

18
2-daraja. O‘quvchilar fundamental fanlar bo‘yicha o‘zlashtirilgan bilimlari
asosida o‘rtacha qiyinchilikdagi texnologik xarakterdagi masala hamda topshiriqlarni
hal eta oladi. Ular topshiriq va masalani tahlil etish holatida bo‘ladi. Agar u
qandaydir qiyinchilikga duch kelsa, u holda bu topshiriq emas, balki uning muayyan
jihati haqida o‘zining oldiga savol qo‘ya oladi. O‘rta darajada qiyinchiliklarni
o‘qituvchi ko‘magida bartaraf etadi, muammoni mustaqil qo‘yish va yechishga qodir
emas. Ijodiy xarakterdagi topshiriqlarning original yechimini topa olmaydi.
3-daraja. O‘quvchilar ijodiy topshiriq va masalalarni yechishda duch
kelinadigan qiyinchiliklarni mustaqil bartaraf etadi, umumiy qoidalarni aniq holatda
qo‘llashga, shakllangan fikriy ko‘nikmalarni bir faoliyatdan boshqa faoliyatga
ko‘chira oladi. Muayyan o‘quv faniga nisbatan qiziqishini namoyish etadi. Ijodiy
masalalar va topshiriqlarni mustaqil hal etadi. Ro‘y bergan o‘zgarishlar va
qonuniyatlarni aniqlay oladi.
4-daraja. O‘quvchilar muammoni mustaqil qo‘yadi va uni hal etishga harakat
qiladi. Yangi masalalarni hal etishga intiladi. Turli fanlar bo‘yicha ijodiy masalalarni
tuza oladi. O‘qishga nisbatan yuqori darajali qiziqish namoyish etadi. Bilimlarini
mustaqil to‘ldiradi va o‘z-o‘zini nazorat qila oladi.