TA’LIM MUASSASALARIDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDAGI ADAPTIV MODELLARNING IQTISODIY VA IJTIMOIY SAMARADORLIGINI BAHOLASH

O‘lmasxo‘jayev Zoirxo‘ja Abbos o‘g‘li

Toshkent xalqaro universiteti,

DSc mustaqil izlanuvchisi

ORCID: 0009-0002-0398-5477

E-mail: xuja05533@gmail.com

Annotatsiya. Tadqiqotning maqsadi ta’lim muassasalarida sun’iy intellekt (SI) asosidagi adaptiv modellarning iqtisodiy va ijtimoiy samaradorligini baholash uslubiyatini ishlab chiqishdan iborat. Metodologiya sifatida xarajat-foyda tahlili, ko‘rsatkichlar tizimini qurish, nashr etilgan randomizatsiyalangan va eksperimental tadqiqotlar natijalarini ikkilamchi tahlil qilish hamda SI qo‘llash yo‘nalishlarini samara turlari bo‘yicha matritsali tasniflash qo‘llanildi. Natijada iqtisodiy va ijtimoiy samaradorlikning 12 ko‘rsatkichdan iborat tizimi hamda hisoblash formulalari taklif etildi. Xalqaro eksperimental dalillar SI ning unumdorlikni 14 foizgacha, ish vaqtini 40 foizgacha tejashini va OTMga kelmay qolish holatlarini 21 foizga qisqartirishini ko‘rsatdi. Xulosada samaradorlikni baholashni nazorat guruhlari asosida tashkil etish zarurligi asoslandi.

Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, iqtisodiy samaradorlik, ijtimoiy samaradorlik, xarajat-foyda tahlili, sof joriy qiymat, randomizatsiyalangan tajriba, oliy ta’lim.

ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ И СОЦИАЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АДАПТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УЧРЕЖДЕНИЯХ

Улмасходжаев Зоирходжа Аббос угли

Ташкентский международный университет,
независимый соискатель степени доктора экономических наук (DSc)
ORCID: 0009-0002-0398-5477
E-mail: xuja05533@gmail.com

Аннотация. Цель исследования – разработать методику оценки экономической и социальной эффективности адаптивных моделей на основе искусственного интеллекта в образовательных учреждениях. Применены анализ «затраты–выгоды», построение системы показателей, вторичный анализ опубликованных экспериментальных исследований и матричная классификация направлений применения ИИ. Предложена система из 12 показателей; экспериментальные данные показывают рост производительности до 14%, экономию времени до 40% и сокращение отказа от зачисления на 21%.

Ключевые слова: искусственный интеллект, экономическая эффективность, социальная эффективность, анализ затрат и выгод, рандомизированный эксперимент.

ASSESSMENT OF THE ECONOMIC AND SOCIAL EFFICIENCY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED ADAPTIVE MODELS IN EDUCATIONAL INSTITUTIONS

O‘lmasxo‘jayev Zoirxo‘ja Abbos o‘g‘li

Tashkent International University,
Independent DSc Researcher
ORCID: 0009-0002-0398-5477
E-mail: xuja05533@gmail.com

Abstract. The study develops a methodology for assessing the economic and social effectiveness of AI-based adaptive models in educational institutions. It applies cost-benefit analysis, the construction of an indicator system, a secondary analysis of published randomised and experimental studies and a matrix classification of AI use cases. A system of 12 indicators is proposed; experimental evidence shows productivity gains of up to 14%, time savings of up to 40% and a 21% reduction in “summer melt”.

Keywords: artificial intelligence, economic effectiveness, social effectiveness, cost-benefit analysis, net present value, randomised trial.

https://doi.org/10.5281/zenodo.23142512
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati

1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktyabrdagi “Sun’iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida”gi PQ-358-son qarori.

2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 24-dekabrdagi “Davlat oliy ta’lim muassasalariga moliyaviy mustaqillik berish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi PQ-61-son qarori.

3. O‘zbekiston Respublikasining 2026-yil 21-yanvardagi “Sun’iy intellektni qo‘llash orqali yuzaga keladigan munosabatlar tartibga solinishi munosabati bilan O‘zbekiston Respublikasining ayrim qonun hujjatlariga qo‘shimcha va o‘zgartirishlar kiritish to‘g‘risida”gi O‘RQ-1115-son Qonuni.

4. Boardman A.E., Greenberg D.H., Vining A.R., Weimer D.L. Cost-Benefit Analysis: Concepts and Practice. 5th ed. – Cambridge: Cambridge University Press, 2018. – 592 p.

5. Levin H.M., McEwan P.J. Cost-Effectiveness Analysis: Methods and Applications. 2nd ed. – Thousand Oaks: Sage, 2001. – 308 p.

6. Brynjolfsson E., Li D., Raymond L.R. Generative AI at Work. NBER Working Paper No. 31161. – Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2023.

7. Noy S., Zhang W. Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence // Science. – 2023. – Vol. 381. – №. 6654. – P. 187–192.

8. Dell’Acqua F., McFowland E., Mollick E.R. et al. Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. Harvard Business School Working Paper No. 24-013. – 2023.

9. Page L.C., Gehlbach H. How an artificially intelligent virtual assistant helps students navigate the road to college // AERA Open. – 2017. – Vol. 3. – №. 4. – P. 1–12.

Foydalanilgan veb-saytlar ro‘yxati:

–    www.lex.uz – O‘zbekiston Respublikasi Qonunchilik ma’lumotlari milliy bazasi.

–    www.nber.org – AQSh Milliy iqtisodiy tadqiqotlar byurosi.

–    www.science.org – Science jurnali.