BXU Logo

Buxoro Xalqaro
Universiteti

9-tom, 1-son, b. 216–219, Nashr: 2026-09-13

RAQAMLI TRANSFORMATSIYA SHAROITIDA TALABALARNING METAPROFESSIONAL KOMPETENTLIGINI RIVOJLANTIRISHDA LEARNING ANALYTICS TEXNOLOGIYASINING IMKONIYATLARI

ВОЗМОЖНОСТИ ТЕХНОЛОГИИ LEARNING ANALYTICS В РАЗВИТИИ МЕТАПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

THE POTENTIAL OF LEARNING ANALYTICS TECHNOLOGY FOR DEVELOPING STUDENTS’ METAPROFESSIONAL COMPETENCE IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION

  • Bakayeva Mexriniso Izzatovna — Osiyo xalqaro Universiteti o‘qituvchisi

To'liq matn (PDF)

Annotatsiya

Maqolada raqamli transformatsiya sharoitida oliy ta’lim talabalarining metaprofessional kompetentligini rivojlantirishda Learning Analytics texnologiyasining pedagogik imkoniyatlari tahlil etilgan. Zamonaviy ta’lim muhitida talabaning faqat kasbiy bilim va ko‘nikmalarni egallashi yetarli bo‘lmay, axborotni tahlil qilish, mustaqil qaror qabul qilish, muammolarni hal etish, raqamli vositalardan samarali foydalanish, o‘z faoliyatini baholash va uzluksiz rivojlanishga tayyorlik kabi universal kompetensiyalarni shakllantirish zarurati ortib bormoqda. Learning Analytics texnologiyasi talabalarning o‘quv faoliyati haqidagi raqamli ma’lumotlarni yig‘ish, qayta ishlash, tahlil qilish va pedagogik qarorlar qabul qilish jarayonlarini takomillashtirishga xizmat qiluvchi innovatsion vosita sifatida ko‘rib chiqiladi. Maqolada Learning Analyticsning metaprofessional kompetentlikning kognitiv, kommunikativ, raqamli, refleksiv va muammoli-vaziyatli komponentlarini rivojlantirishdagi o‘rni asoslab berilgan. Talabalarning individual ta’lim trayektoriyalarini aniqlash, o‘zlashtirish dinamikasini monitoring qilish, individual teskari aloqa taqdim etish hamda ta’lim jarayonini shaxsiylashtirish imkoniyatlari yoritilgan.

Аннотация

В статье анализируется педагогический потенциал технологии «аналитики обучения» в развитии метапрофессиональной компетенции студентов высших учебных заведений в контексте цифровой трансформации. В современной образовательной среде студенту недостаточно просто приобрести профессиональные знания и навыки, возрастает потребность в формировании универсальных компетенций, таких как анализ информации, самостоятельное принятие решений, решение проблем, эффективное использование цифровых инструментов, самооценка собственной деятельности и готовность к непрерывному развитию. Технология «аналитики обучения» рассматривается как инновационный инструмент, служащий для сбора, обработки и анализа цифровых данных об образовательной деятельности студентов и совершенствования процессов педагогического принятия решений. В статье обосновывается роль «аналитики обучения» в развитии когнитивной, коммуникативной, цифровой, рефлексивной и проблемно-ориентированной составляющих метапрофессиональной компетенции. Подчеркиваются возможности выявления индивидуальных образовательных траекторий студентов, мониторинга динамики освоения материала, предоставления индивидуальной обратной связи и персонализации образовательного процесса.

Abstract

This article analyzes the pedagogical potential of learning analytics technology in developing the metaprofessional competence of students at higher education institutions in the context of digital transformation. In the modern educational environment, it is not enough for students to simply acquire professional knowledge and skills; there is a growing need to develop universal competencies, such as information analysis, independent decision-making, problem solving, the effective use of digital tools, self-assessment of one's own performance, and a readiness for continuous development. Learning analytics technology is considered as an innovative tool for collecting, processing, and analyzing digital data on students' educational activities and improving pedagogical decision-making processes. The article substantiates the role of learning analytics in developing the cognitive, communicative, digital, reflective, and problem-oriented components of metaprofessional competence. The article emphasizes the possibilities of identifying individual student educational trajectories, monitoring the dynamics of material acquisition, providing individual feedback, and personalizing the educational process.

Kalit so'zlar: raqamli transformatsiya, metaprofessional kompetentlik, Learning Analytics, raqamli ta’lim, oliy ta’lim, ta’lim analitikasi, individual ta’lim trayektoriyasi, raqamli kompetensiya, monitoring, pedagogik diagnostika

Foydalanilgan adabiyotlar

  1. Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5–6), 304–317.
  2. Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.
  3. Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30–40.
  4. Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30–40.
  5. Buckingham Shum, S., & Ferguson, R. (2012). Social Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 3–26.
  6. Viberg, O., Hatakka, M., Bälter, O., & Mavroudi, A. (2018). The current landscape of learning analytics in higher education. Computers in Human Behavior, 89, 98–110.
  7. Gašević, D., Dawson, S., & Siemens, G. (2015). Let’s not forget: Learning analytics are about learning. TechTrends, 59, 64–71.
  8. OECD. (2021). Digital Education Outlook 2021: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots. OECD Publishing.
  9. UNESCO. (2023). Global Education Monitoring Report 2023: Technology in Education: A Tool on Whose Terms? UNESCO.
  10. European Commission. (2020). Digital Education Action Plan 2021–2027: Resettizng Education and Training for the Digital Age. European Commission.