BXU Logo

Buxoro Xalqaro
Universiteti

2-tom, 1-son, b. 2–4, Nashr: 2026-10-11

SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING MUSIQIY-IJODIY VA PEDAGOGIK FAOLIYATDAGI TRANSFORMATSION IMKONIYATLARI

ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МУЗЫКАЛЬНО-ТВОРЧЕСКОЙ И ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

TRANSFORMATIVE POTENTIAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN MUSICAL-CREATIVE AND PEDAGOGICAL ACTIVITIES

  • Namozova Dilorom Tursunovna — Farg‘ona davlat universiteti dotsenti · ORCID: 0000-0002-9296-5816

To'liq matn (PDF)

Annotatsiya

Ushbu ilmiy maqolada zamonaviy sun’iy intellekt va neyrotarmoq texnologiyalarining musiqiy-ijodiy jarayonlar hamda oliy musiqa ta’limi tizimidagi transformatsion imkoniyatlari, metodologik asoslari va amaliy tatbiq etish mexanizmlari ilmiy-nazariy va empirik nuqtai nazardan chuqur tahlil qilingan. Tadqiqotda SI modellarining ijodkorning shaxsiy uslubini kengaytirish hamda bo‘lajak musiqa o‘qituvchilarining kasbiy kompetensiyalarini rivojlantirishdagi o‘rni yoritilgan. OAK talablariga mos ravishda xalqaro va mahalliy normativ-huquqiy hamda ilmiy-nazariy manbalarga tayangan holda sohadagi etik, mualliflik huquqi va metodologik muammolar ko‘rib chiqilgan.

Аннотация

В данной научной статье с научно-теоретической и эмпирической точек зрения подробно анализируются трансформационные возможности, методологические основы и механизмы практического применения современных технологий искусственного интеллекта и нейросетей в музыкально-творческих процессах и системе высшего музыкального образования. В исследовании освещается роль моделей в расширении индивидуального стиля творца и развитии профессиональных компетенций будущих учителей музыки. В соответствии с требованиями ВАК на основе международных и отечественных нормативно-правовых и научно-теоретических источников рассмотрены этические, авторско-правовые и методологические проблемы отрасли.

Abstract

This scientific article provides a deep theoretical and empirical analysis of the transformational possibilities, methodological foundations, and practical implementation mechanisms of modern artificial intelligence (AI) and neural network technologies in musical creativity and higher music education. The study highlights the role of AI models in expanding the creator's personal style and developing the professional competencies of future music teachers. In accordance with the standards of the Higher Attestation Commission (OAK), ethical, copyright, and methodological challenges are thoroughly examined based on international and national regulatory and theoretical literature.

Kalit so'zlar: sun’iy intellekt, Generativ modellash, Musiqa ta’limi, Generativ pedagogika, Neyrotarmoqlar, Kompozitsiya, Audiokassat, Algoritmik musiqiy tahlil, Adaptiv ta’lim, Transformatsion pedagogika

Foydalanilgan adabiyotlar

  1. Lerdahl, F., & Jackendoff, R. (1983). A Generative Theory of Tonal Music. Cambridge, MA: MIT Press. - 368 p.
  2. Pachet, F. (2012). Musical Virtuosity and Creativity with AI. Computer Music Journal, 36(3), 18–28.
  3. Roberts, A., Engel, J., Raffel, C., Hawthorne, C., & Eck, D. (2018). A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80:4364–4373.
  4. Абдуллин, Э. Б., Николаева, Е. В. (2004). Теория музыкального образования: Учебник для студентов высших педагогических учебных заведений. Москва: Академия. - 336 с.
  5. Цыпин, Г. М. (2014). Обучение игре на музыкальных инструментах: теория и методика. Москва: Просвещение. - 288 с.
  6. Жабборов, А. И. (2018). O‘zbekiston musiqasi tarixi va zamonaviy pedagogik texnologiyalar. Toshkent: Sano-Standard. - 216 b.
  7. Бегматов, С. И. (2020). O‘zbek milliy cholg‘ularida ijrochilik mahoratini oshirish metodikasi va raqamli vositalar. Toshkent: Musiqa. - 180 b.
  8. G‘ulomov, SH. M. (2022). Oliy ta’limda axborot-kommunikatsiya va sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanishning pedagogik aspektlari. O‘zbekiston Pedagogika Jurnali, №3, 45–52-b.
  9. Briot, J. P., Hadjeres, G., & Pachet, F. (2020). Deep Learning Techniques for Music Generation. Computational Music Science. Springer, Cham. - 301 p.
  10. Sturm, B. L., et al. (2019). Machine learning and the future of music structure analysis. Journal of New Music Research, 48(3), 205–221.
  11. Namozova D.T. Musiqa o‘qituvchisining kasbiy kompetentligi va kreativligi// Darslik// Farg‘ona-2024.Classik.
  12. Namozova D.T. Ways To Improve The Creativity Of A Future Music Teacher // International Jurnal of Research. 2020. Б. 818-823.