Ushbu maqolada zamonaviy sun‘iy intellekt modellari-ChatGPT, Gemini va DeepSeekning fizikadan masalalarni yechishdagi samaradorligi qiyosiy tahlil qilinadi. Tadqiqotda O‘zbekiston oliy ta‘lim dasturlariga mos 130 ta fizik masala (100 ta mexanika, 30 ta molekulyar fizika) tanlab olinib, har bir modelga yechdirildi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, ChatGPT va DeepSeek modellarining muvaffaqiyat darajasi mexanika bo‘limida 92% ni tashkil qilgan bo‘lsa, Gemini modelining na-tijasi 85% bo‘lgan. Molekulyar fizika bo‘limida esa DeepSeek nisbatan yuqori ko‘rsatkich qayd etdi. Maqolada modellar tomonidan yo‘l qo‘yilgan xatoliklar tahlil qilinib, ularning sabablari yoritildi. Tadqiqot natijalari sun‘iy intellektdan fizika ta‘limida foydalanish imkoniyatlarini aniqlab, pedagoglar uchun amaliy tavsiyalar ishlab chiqish uchun muhim asos bo‘lib xizmat qiladi.
This article provides a comparative analysis of the effectiveness of the modern artificial intelligence models ChatGPT, Gemini and DeepSeek in solving problems in physics. In the study, 130 physics problems (100 in mechanics, 30 in molecular physics) corresponding to the higher education programmes of Uzbekistan were selected and given to each model to solve. The results showed that the success rate of the ChatGPT and DeepSeek models in the mechanics section amounted to 92%, whereas the result of the Gemini model was 85%. In the molecular physics section DeepSeek recorded a relatively higher indicator. The article analyses the errors made by the models and explains their causes. The results of the study identify the possibilities of using artificial intelligence in physics education and serve as an important basis for developing practical recommendations for teachers.
В статье проводится сравнительный анализ эффективности современных моделей искусственного интеллекта — ChatGPT, Gemini и DeepSeek — при решении задач по физике. В ходе исследования для каждой модели были отобраны и решены 130 физических задач (100 по механике, 30 по молекулярной физике), подходящих / для программ высшего образования в Узбекистане. Результаты показали, что успешность моделей ChatGPT и DeepSeek в разделе механики составила 92%, тогда как успешность модели Gemini составила 85%. В разделе молекулярной физики DeepSeek показал относительно высокий результат. В статье анализируются ошибки, допускаемые моделями, и объясняются причины их возникновения. Результаты исследования выявляют возможности использования искусственного интеллекта в преподавании физики и служат важной основой для разработки практических рекомендаций для педагогов.