Юсупов Давронбек Фирнафасовичнинг
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): “Информатика фани таркибини структуралаб нейрон тўрлари орқали талабаларни фаоллаштириш методикаси”, 13.00.02 – Таълим ва тарбия назарияси ва методикаси (информатика) (педагогика фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2018.1.PhD/Ped434. 
Илмий раҳбар: Садуллаева  Шахло Азимбоевна, физика-математика фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Урганч давлат университети.
ИК фаолият кўрсатаётган муассасалар номи, ИК рақами: Нукус давлат педагогика институти, DSc.03/30.12.2019.Ped.34.01. 
Расмий оппонентлар: Карлыбаева Гулжахон Ермекбаевна, педагогика фанлари доктори, профессор; Юлдашев Исмоил Абриевич, педагогика фанлари бўйича фалсафа доктори (PhD), доцент.
Етакчи ташкилот: Бухоро давлат университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади информатика фани мазмунини тизимлаштириш асосида нейрон тармоқлар ёрдамида талабаларни фаоллаштириш методикасини ишлаб чиқишдан иборат. 
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги:
ўқув материалини таркибини танлаш ва фаннинг таркибини дидактик назариялар бўйича мантиқий тизимлаштиришга доир тизимли, фаолиятга йўналтирилган, синергетик ёндашувларга устуворлик бериш асосида талабаланинг дастлабки билим даражаларига (репродуктив, эвристик, продуктив) адаптив тарзда субмодулларнинг семантик граф кўринишидаги структуралари аниқлаштирилган;
информатика фанидан ўқув материалини семантик тармоқ кўринишида тизимлаштиришнинг педагогик-психологик имкониятларини кенгайтириш орқали информатика фани мазмунини аниқ методик, мантиқий мезонлар асосида структуралаштириш ва нейротармоқ технологияси асосида ўқитиш,  нейрон тўрлари ёрдамида ўқув жараёнини ташкил қилиш ва фаоллаштиришнинг методик, дидактоген жиҳатларига мувофиқ келувчи индивидуал таълим траекториясини амалга оширишнинг кўп босқичли ўқитиш методикаси ишлаб чиқилган;
информатика фанига доир билимларни семантик тармоқ кўринишида ўқитишнинг кластерли модели билимлар базасига асосланган предикатлар (билимлар қоидаси) тизимини ҳосил қилишнинг нейрон тўрини танлаш, уни ўқитиш параметрларини белгилаш ва топологияси (нейронлар сони ва улар орасидаги боғланишлар)ни аниқлашга доир уч босқичли методикани ишлаб чиқиш асосида такомиллаштирилган;
 информатика фани таркибини мантиқли структуралаштириш асосида талабаларни билим олишга бўлган қизиқишини фаоллаштиришнинг нейрон тармоқли интеграллашган технологияси негизида, аралаш таълим ресурсларини (он-лайн, оф-лайн) ўзаро алоқасини таъминлашга йўналтирилган интерфаол ўқитиш ва назорат қилиш тизими ўқув материалларини оддийдан мураккабликга қараб тизимлаштирилган модулли структуралар асосида  такомиллаштирилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши. “Информатика” фани мазмунини тизимлаштириш асосида нейрон тармоқлар ёрдамида талабаларни фаоллаштириш методикаси бўйича тадқиқот натижалари асосида:
ўқув материалини таркибини танлаш ва фаннинг таркибини дидактик назариялар бўйича мантиқий тизимлаштиришга доир тизимли, фаолиятга йўналтирилган, синергетик ёндашувларга устуворлик бериш асосида талабаланинг дастлабки билим даражаларига адаптив тарзда субмодулларнинг семантик граф кўринишидаги структураларини аниқлаштиришга доир таклиф ва тавсиялардан 5330100 – Компьютер илмлари ва дастурлаш технологиялари (йўналишлар бўйича) бакалавриат йўналиши учун “Сунъий интеллект ва нейронтўрли технологиялар” ўқув қўлланмасини ишлаб  чиқишда  фойдаланилган  (Олий  ва  ўрта махсус таълим вазирлигининг 2021 йил 25 декабрдаги 538-сон буйруғи, 538-461 рақамли гувоҳнома). Натижада, олий таълим муассасаларида сунъий интеллект ва нейронтўрли технологиялар фанини ўқитиш самарадорлигини оширишга эришилган.
Информатика фанидан ўқув материалини семантик тармоқ кўринишида тизимлаштиришнинг педагогик-психологик имкониятларини кенгайтириш орқали концептуал (таянч тушунчалар) таълим асосида нейрон тўрли ўқитиш тизимининг дидактоген жиҳатларига мувофиқ келувчи индивидуал таълим траекториясини амалга оширишнинг кўп босқичли алгоритмини ишлаб чиқиш,  информатика фанига доир билимларни семантик тармоқ кўринишида ўқитишнинг кластерли моделини схематехникавий ёндашув асосида предикатлар тизимини ҳосил қилишнинг нейрон тўрини танлаш, уни ўқитиш параметрларини белгилаш ва топологиясини аниқлашга доир уч босқичли методикани ишлаб чиқиш асосида такомиллаштиришга доир амалий таклиф ва тавсиялардан ЁА5-ХТ-1-31884. “Инновацион технологиялар шароитида физика ўқитувчисини методик тайёргарлигини шакллантириш усуллари” (2015-2017 йй.) амалий лойиҳасини ишлаб чиқишда фойдаланилган (Тошкент давлат педагогика университетининг 2021 йил 29 декабрдаги 02-07-4256/04-сон маълумотномаси). Натижада, информатика фанини аниқ-табиий фанлар билан интеграциялаб ўқитишнинг методик тизимини такомиллаштиришга хизмат қилган;
информатика фани таркибини мантиқли структуралаштириш асосида талабаларни билишга қизиқишини фаоллаштиришнинг нейротармоқли интеграллашган технологиясини аралаш таълимнинг очиқ таълим ресурсларини интернал алоқасини таъминлашга доир интерфаол ўқитиш ва назорат қилишга доир ўқув материалларини модулли таксономик мақсадларга мувофиқ лойиҳалаш орқали такомиллаштиришга доир амалий таклиф ва тавсиялардан 5330100 – Компьютер илмлари ва дастурлаш технологиялари (йўналишлар бўйича) бакалавриат йўналиши учун “Сунъий интеллект ва нейронтўрли технологиялар” ўқув қўлланмасини ишлаб  чиқишда  фойдаланилган (Олий  ва  ўрта махсус таълим вазирлигининг 2021 йил 25 декабрдаги 538-сон буйруғи, 538-461 рақамли гувоҳнома). Натижада, нейротармоқли интеграллашган технологияларни талабаларнинг мустақил таълимини ташкил этишда қўллаш самарадорлигини оширишга эришилган.