KOICA‑TIU Cheju Halla AI Training Center Toshkentda amaliy AI ta'limi modeli

Tashrifxon: TIU kampusi sinfxonasida talabalar jamoasi o‘z prototipini hakathon hakamlariga taqdim etmoqda; ekranda generativ model natijalari va qog‘ozda oqim diagrammalari ko‘rinib turadi.

Loyihaning nima ekanligi

KOICA‑TIU Cheju Halla AI Training Center — Tashkent International University (TIU) kampusida joylashgan amaliy ta'lim markazi bo‘lib, Koreya Xalqaro Hamkorlik Agentligi (KOICA), Cheju Halla University va TIU hamkorligida tashkil etildi. Markaz bir necha haftalik amaliy kohortlar, Training‑of‑Trainers (ToT) sessiyalari, hackathonlar va kasbiy yo‘nalishli tanlovlarni o‘tkazadi. Rasmiy dastur sahifasiga ko‘ra, kurslar tarkibida Azure AI Fundamentals (AI‑901) tayyorgarligi, Generativ AI va Prompt Engineering, MLOps va AI konsultatsiyasi kabi modullar mavjud. Uchinch i kohort misoli sifatida 2026 yil 8 sentabrdan 28 noyabrgacha rejalashtirilgan amaliy ta'lim bosqichi keltirilgan.

Markaz qanday tashkil etilgan va nega bu muhim

• Hamkorlik tuzilishi: KOICA donor sifatida moliyalashtirish va loyihani boshqarish elementlarini qo‘llab‑quvvatlaydi; Cheju Halla University kurs kontenti, trening metodologiyasi va akademik hamkorlikni ta'minlaydi; TIU esa mahalliy logistika, sinf xonalari va o‘quvchilarning tanlanishi hamda moliyaviy‑tashkiliy vakuumni to‘ldiradi.
• Amaliy fokus: Kurslar nazariy ma'lumotdan ko‘ra real dunyo muammolarini hal qilishga yo‘naltirilgan. Ishtirokchilar yakuniy loyihalar va hackathonlar orqali prototip ishlab chiqadi va sanoat vakillari oldida taqdim etadi. Bu ishga yo‘naltirish va portfel qurish uchun muhim.
• ToT va barqarorlik: Markaz ToT sessiyalariga alohida e'tibor qaratadi — masalan, 2026 yil 22‑28 oktabr uchun rejalashtirilgan 5 kunlik ToT. ToT lokal o‘qituvchilarni tayyorlashga qaratilgan bo‘lib, dasturning donor modelidan mahalliy boshqaruvga o‘tishini osonlashtirishi ko‘zda tutilgan.

O‘quv jarayoni — mexanizmlar va metodika

• Kurslar ingliz tilida olib boriladi va global sertifikatlarga (masalan, Azure AI Fundamentals) mos keladi, bu ishtirokchilarga xalqaro ko‘nikmalar beradi.
• Har bir kohort modullar bo‘yicha taqsimlanadi: asosiy texnik modul — generativ modellar, prompt engineering va MLOps; qo‘shimcha — AI konsalting va loyihani boshqarish. Materiallar laboratoriya mashg‘ulotlari, kod yozish mashqlari va loyiha ishiga yo‘naltirilgan.
• Hackathonlar vaqtinchalik jamoaviy ish muhitini yaratadi: qatnashchilar muammoni aniqlaydi, tez prototip quradi, va 48–72 soat ichida demonstratsiya qilishga tayyorlaydi. Bu jarayon muammoga tezkor yechim topish, modellashtirish, va mahsulot konsepsiyasini tekshirish imkonini beradi.
• ToT modulida pedagogik metodlar, kursni lokalizatsiya qilish, baholash metodologiyasi va texnik mentoringga urg‘u beriladi. Mahalliy o‘qituvchilarni jamoaga qo‘shish orqali markaz davomiyligini ta'minlash rejalashtirilgan.

Ta'sir, imtiyozlar va kim uchun foydali

• Talabalar va yosh mutaxassislar: kirish imkoniyati bo‘lgan qatnashchilar real loyihalar orqali portfolio hosil qiladi, bu ish bozorida ahamiyatli. Sertifikat tayyorgarligi xalqaro e'tirofga yordam beradi.
• Oliy ta'lim muassasalari: TIU fakulteti va boshqa oliy ta'lim muassasalari ToT orqali o‘z kurslarini yangilashi, milliy o‘quv dasturlariga AI modul qo‘shishi mumkin.
• Sanoat va startaplar: hackathonlarda paydo bo‘lgan prototiplar sanoat ehtiyojlariga mos yechimlar sifatida rivojlantirilishi yoki investitsiya doirasiga o‘tishi mumkin.
• Davlat va siyosiy yetakchilar: Cheju Halla University va Oliy ta'lim, fan va innovatsiyalar vazirligi (MoHESI) o‘rtasidagi memorandum markazning milliy ta'lim tizimiga kirish uchun poydevor yaratadi.

Cheklovlar va xavf‑xatarlar

• Til to‘siqlari: kurslarning ingliz tilida bo‘lishi ko‘plab malakali nomzodlar uchun to‘siq bo‘lishi mumkin. Til yordamchisiz yoki tarjimon yordamisiz qatnashish darajasini oshirish kerak.
• Moliyaviy barqarorlik: dastlabki bosqichda donor va xorijiy universitet yordami asosiy moliyalashtirish manbai. Uzoq muddatda mahalliy byudjet va boshqa moliyalashtirish manbalariga o‘tish rejasi aniqligicha qolishi muhim.
• Ochiqlik va kuzatuv: rasmiy manbalarda kohortlar hajmi, bitiruvchilarning ishga joylashuvi va ta'sirni o‘lchovchi M&E hisobotlari to‘liq e’lon qilinmagan. Bu tashabbusning samaradorligini mustaqil baholashni cheklaydi.
• Mahalliy moslashuv ehtiyoji: global sertifikat moslashuvi mahalliy iqtisodiy va madaniy sharoitga muvofiq bo‘lishi lozim; aks holda o‘rganganlaridan amaliy daromad olish chegaralanadi.

Amaliy natijalar va kelajak istiqbollari

• Hackathon namoyishlari: 2026 yil 20 iyunda o‘tkazilgan "AI for Uzbekistan" hackathonda qatnashchilar prototiplarni taqdim etdi va sanoat paneli bilan fikr almashdi. Bunday tadbirlar ishtirokchilarga nafaqat texnik tajriba, balki investitsiya va sanoat ehtiyojlarini tushunish imkonini beradi.
• ToT modelining afzalligi: mahalliy o‘qituvchilarni o‘rgatish orqali markaz o‘zini qayta tiklash qobiliyatini oshiradi. Agar mahalliy fakultetlar ToT orqali yetarli resurslarni olsalar, kurslarni boshqa O‘zbekiston universitetlariga ham kengaytirish imkoniyati paydo bo‘ladi.
• Davlat bilan memorandum: MoHESI bilan imzolangan MOU markazning rasmiy ta'lim tizimiga integratsiya qilish imkonini kuchaytiradi va kurslar milliy malaka tizimiga mos kelishi uchun zamin yaratadi.

O‘zbek kontekstida amaliy tavsiyalar

• Kurs materiallarini va yordamchi resurslarni qisman o‘zbek tiliga tarjima qilish yoki o‘quv jarayonida til yordamchilarini qo‘llash ishtirokchilar sonini oshiradi.
• Rasmiy monitoring va baholash (M&E) natijalarini muntazam e'lon qilish — qatnashchi soni, bitiruvchi ish joylari, loyihalarning sanoat bilan hamkorligi — tashabbusning ishonchliligini oshiradi.
• ToT qatnashchilariga stipendiya yoki qayta moliyalashtirish mexanizmini joriy qilish — mahalliy trenerlar kursni olib borishda barqarorlik yaratadi.
• Universitetlararo tarmoqlanish: TIU va Cheju Halla tajribasini o‘rganib, boshqa O‘zbekiston universitetlari bilan hamkorlik modeli ishlab chiqish mumkin.

Xulosa qilib aytganda, KOICA‑TIU Cheju Halla AI Training Center — O‘zbekistonda amaliy AI ta'limini institutlashirishga qaratilgan foydali va aniq model. Dastur amaliy kohortlar, hackathonlar va ToT orqali boshlang‘ich ko‘nikmalarni berdi; MOU esa davlat bilan integratsiyani qo‘llab‑quvvatlaydi. Biroq uzoq muddatli barqarorlik, til kirishlari va shaffof M&E orqali samaradorlikni oshirish zarur. Agar ushbu elementlar joriy etilsa, model noyob mamlakat ichida va mintaqaviy darajada ta'lim infratuzilmasini kengaytirish uchun namunaga aylanishi mumkin.