СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКИМ ОСНОВАМ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Ключевые слова:
метрологическое образование, контроль качества, искусственный интеллект, лабораторное задание, неопределённость измерений, проверка источников, самостоятельное оценивание, текстильная инженерия.Аннотация
В статье разработаны поэтапные задания, порядок проверки источников и
критерии оценивания для преподавания метрологических основ контроля
качества с использованием искусственного интеллекта. На основе вторичного
анализа результатов ленточного процесса разграничены расчёты,
неопределённость измерений и профессиональные заключения. Предлагаемая
методика предусматривает раздельное оценивание работы, выполненной
студентом с использованием вспомогательных средств, и самостоятельно
усвоенных знаний.
Библиографические ссылки
1. JCGM. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement — Part 1: Introduction. – JCGM GUM-1:2023. –
2023. – B. 1–2. – Manba
2. Van de Pol J., Volman M., Beishuizen J. Scaffolding in Teacher–Student Interaction: A Decade of Research //
Educational Psychology Review. – 2010. – Vol. 22. – P. 271–296. – DOI: 10.1007/s10648-010-9127-6
3. Hattie J., Timperley H. The Power of Feedback // Review of Educational Research. – 2007. – Vol. 77, No. 1. – P.
81–112. – DOI: 10.3102/003465430298487
4. Boltayeva Z. Z. Metrologiya va standartlashtirish fanini kollaborativ o‘qitish asosida talabalarni tadqiqotchilik
faoliyatiga yo‘naltirish metodikasini takomillashtirish : pedagogika fanlari bo‘yicha falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi
avtoreferati. – Buxoro, 2025. – B. 29–30. – Manba
5. Kestin G., Miller K., Klales A., Milbourne T., Ponti G. AI Tutoring Outperforms In-Class Active Learning: An RCT
Introducing a Novel Research-Based Design in an Authentic Educational Setting // Scientific Reports. – 2025. – Vol. 15. –
Article 17458. – P. 1–10. – DOI: 10.1038/s41598-025-97652-6
6. Bastani H., Bastani O., Sungu A., Ge H., Kabakcı Ö., Mariman R. Generative AI Without Guardrails Can Harm
Learning: Evidence from High School Mathematics // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2025. – Article
e2422633122. – DOI: 10.1073/pnas.2422633122
7. Maxammetov B. S. Tolalarni yigirishga tayyorlashda texnologik omillarni ip sifatiga tasiri : magistrlik dissertatsiyasi. – Namangan: Namangan davlat texnika universiteti, 2026. – 112 b. – B. 73–74.
8. JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. – JCGM 100:2008. – 2008. – B. 18–19. – Manba
9. Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. – Paris: UNESCO, 2023. – B. 22, 24. – Manba
