
Аннотация. В статье исследуется опыт цифровой трансформации системы педагогического образования в Республике Узбекистан через интеграцию STEM-подходов и технологий искусственного интеллекта в программы подготовки и повышения квалификации учителей. Анализируются ключевые национальные проекты, реализуемые в период 2023-2025 годов при поддержке международных партнеров (MIT, UNICEF, Исламский банк развития), включая партнерство по внедрению AI-curriculum для учителей информатики, создание сети из 11 региональных центров с AI-студиями Jalinga при финансировании $50 млн и национальную программу цифровой грамотности "Один миллион узбекских программистов". Результаты исследования показывают, что интеграция цифровых технологий и STEM-методологий в подготовку педагогических кадров способствует повышению качества образования и соответствует стратегическим целям национального развития. Предлагается концептуальная модель, в которой технические университеты выступают центрами цифровой трансформации педагогического образования, обеспечивая синергию между технологической экспертизой и образовательными инновациями. Практическая значимость работы заключается в разработке механизмов масштабирования успешного опыта для развивающихся стран со схожими вызовами в области подготовки учителей.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
