İnsan–generativ süni intellekt birgə dizaynı, təlim məqsədlərini, standartları və keyfiyyət qərarlarını insan dizaynerin müəyyən etdiyi; generativ süni intellektin isə hekayə və vizual eskizlərin yaradılmasına töhfə verdiyi, nəticələrin insan tərəfindən yoxlanıldığı və zərurət olduqda yenidən istehsal edildiyi iterativ tədris dizaynı yanaşmasıdır. Bu tədqiqat Google Gemini-dən belə bir əməkdaş dizayn tərəfdaşı kimi istifadə etməklə kompüter elmi və süni intellekt mövzularını əhatə edən dörd komiks əsaslı tədris materialının necə hazırlandığını və bu materialların ibtidai təhsilin yuxarı siniflərində oxuyan 11 şagird tərəfindən necə təcrübədən keçirildiyini araşdırır. Şagirdlərin böyük hissəsi komiksləri maraqlı hesab etmiş; səkkiz şagird vizualların kompüter elmi və süni intellekt anlayışlarını başa düşmələrinə kömək etdiyini bildirmiş; şagirdlər süni intellektin həm faydalarını, həm də risklərini qeyd etmiş və doqquz şagird gələcəkdə öyrənmək istədiyi konkret bir süni intellekt mövzusunu müəyyənləşdirmişdir. Bununla belə, tədqiqat öyrənmə nailiyyəti üzrə eksperiment deyil; nəticələr kiçik bir nümunədən əldə olunan keyfiyyət xarakterli və ilkin şagird təcrübələrini təmsil edir.

Tədqiqatın əsas dizayn ideyası generativ süni intellektin müəllimi və ya tədris dizaynerini əvəz etməsi deyil, insanın pedaqoji nəzarəti altında istehsal imkanlarını genişləndirməsidir. İnsan dizayner hədəf standartı, öyrənmə məqsədini, dialoqu, yaş səviyyəsini, vizual formatı və təhlükəsizlik sərhədlərini müəyyən edir; Google Gemini vizual yaradır; insan dizayner nəticəni düzgünlük və uyğunluq baxımından nəzərdən keçirir; uğursuz çıxışlar yeni promptlarla düzəldilir; qəbul edilmiş vizuallar isə Canva-da yekun sinif materialına çevrilir.

Tədqiqatın həll etməyə çalışdığı problem

Tədqiqatın çıxış nöqtəsi ondan ibarətdir ki, süni intellekt ABŞ-dakı K-12 kompüter elmi standartlarında getdikcə daha görünən hala gəlsə də, xüsusən ibtidai məktəb səviyyəsində sinifdə birbaşa istifadə edilə bilən, standartlarla uyğunlaşdırılmış və inkişaf səviyyəsinə uyğun süni intellekt tədris materialları məhduddur. Tədqiqatçılar bu boşluğu yalnız “şagirdlərə süni intellekti öyrətmək” problemi kimi deyil, həm də müəllimlərin generativ süni intellektdən məsuliyyətli şəkildə istifadə etməklə tədris materialları dizayn etməsi problemi kimi nəzərdən keçirmişlər.

Tədqiqatda generativ süni intellekt passiv mətn və ya şəkil yaratma aləti kimi mövqeləndirilmir. Tədqiqatçılar insan dizaynerlərin pedaqoji qərarvermə səlahiyyətini qoruduğu, lakin süni intellektin hekayə və vizual istehsalında fəal iştirak etdiyi birgə dizayn modeli qururlar. Buna görə tədqiqatın diqqət mərkəzində həm ortaya çıxan dörd komiks, həm də bu materialları yaradan insan–AI qarşılıqlı əlaqə prosesi dayanır.

Tədqiqatın tədqiqat sualı

Tədqiqatın əsas sualı ibtidai təhsilin yuxarı sinif şagirdlərinin insan və generativ süni intellekt tərəfindən birgə dizayn edilmiş komiks əsaslı hekayələri iştirak, vizual dizayn, təhsil dəyəri və kompüter elmi ilə süni intellektə yönələn yaranmış maraq baxımından necə təcrübədən keçirmələridir. Tədqiqatçılar xüsusilə şagirdlərin illüstrasiyalar, panel quruluşu, vizual işarələr və personajlar barədə fikirlərini, həmçinin kompüter elmi və süni intellekt anlayışlarını necə mənalandırdıqlarını araşdırmışlar.

Standartlarla uyğunlaşdırma

Dizayn prosesi Alabama-nın 2025 Digital Literacy and Computer Science (DLCS) Course of Study sənədindəki Emerging Technology sahəsi ilə əlaqələndirilmişdir. Mənbədəki uyğunlaşdırma 3–5. sinif standartlarından istifadə edir: 3. sinifdə yeni texnologiyaların öyrənmə və gündəlik həyatda necə istifadə oluna biləcəyini araşdırmaq və izah etmək; 4. sinifdə onların fayda və çətinliklərini təhlil edib müzakirə etmək; 5. sinifdə isə yeni texnologiyaların cəmiyyətə müsbət və mənfi təsirlərini qiymətləndirmək səviyyələrinə keçilir.

Burada mühüm bir mənbə təfərrüatı var: məqalənin xülasə və məqsəd hissəsində dörd tədris materialı 4–6. siniflər üçün təsvir edildiyi halda, DLCS standart uyğunlaşdırması 3–5. sinif səviyyələrində aparılmışdır. Şagird müsahibəsi mərhələsində isə nümunə 4. və 5. sinfə keçməkdə olan şagirdlərdən ibarət olmuşdur. Buna görə bu üç səviyyə məlumatının eyni şey olduğu fərz edilməməlidir.

İnsan–GenAI Birgə Dizayn İş Axını Necə İşləyir?

Tədqiqatdakı birgə dizayn prosesi insan dizaynerin təlim məqsədlərini və prompt sərhədlərini müəyyən etməsi ilə başlayır; Google Gemini bu girişlərdən komiks vizualları yaradır; insanlar çıxışları beş keyfiyyət meyarı ilə qiymətləndirir; uğursuz görüntülər üçün prompt düzəldilərək istehsal təkrarlanır və yalnız qəbul edilmiş məzmun Canva-da yekun sinif materialına çevrilir.

“Guardrail” yanaşmasının vəzifəsi

Tədqiqatçılar promptları yalnız “bu şəkli yarat” formasında istifadə etməmişlər. Promptlara və sonrakı düzəliş mərhələlərinə süni intellektin məlum səhv formalarını məhdudlaşdırmağa yönəlmiş qaydalar əlavə edilmişdir. Bunlara yanlış və ya dayanıqsız məlumat istehsalına nəzarət, demoqrafik qərəzlərin azaldılması, personajın müxtəlif panellərdə eyni görünməsinin təmin edilməsi, personajların yaş səviyyəsinə uyğun saxlanması və mədəni baxımdan gərəksiz stereotiplərdən qaçılması daxildir.

Bu yanaşmanın mühüm tərəfi bütün problemlərin ilk promptda qabaqcadan nəzərdə tutula bilməyəcəyinin qəbul edilməsidir. Məsələn, tədqiqatda personajın geyiminin və ya görünüşünün dəyişməsi, arzuolunmaz fikir/nitq buludlarının yaranması, mətn səhvləri və əlaqəsiz vizual elementlər kimi problemlər istehsaldan sonra görülmüş; dizaynerlər istinad görüntüsü, düzəliş promptu və ya mənfi məhdudiyyətdən istifadə edərək yeni istehsal mərhələləri həyata keçirmişlər. Buna görə “guardrail” yalnız başlanğıc təlimatı deyil, istehsal boyunca inkişaf edən səhv düzəltmə mexanizmidir.

Google Gemini və Canva-nın fərqli vəzifələri

Google Gemini-nin vəzifəsi əsasən insan tərəfindən yaradılmış promptlardan komiks vizualları istehsal etməkdir. Canva isə süni intellekt tərəfindən yaradılmış görüntünü əvəz edən ikinci generativ model kimi deyil; qəbul edilmiş vizualların nitq buludları, mətn qutuları, panel düzümü və düzgün yazılmış tipoqrafiya ilə yekun sinif materialına çevrildiyi redaktə qatı kimi istifadə edilmişdir. Bu fərq vacibdir, çünki tədqiqatda AI tərəfindən yaradılmış bəzi yazı səhvləri görüntünü təkrar-təkrar istehsal etmək əvəzinə son dizayn mərhələsində etibarlı mətn yığımı ilə aradan qaldırılmışdır.

CTML Prinsipləri Komiks Dizaynında Necə İstifadə Edildi?

Mayer-in Koqnitiv Multimedia Öyrənmə Nəzəriyyəsi (Cognitive Theory of Multimedia Learning, CTML) tədqiqatda süni intellekt promptlarını avtomatlaşdıran alqoritm deyil, insan dizaynerlərin hansı vizual və verbal elementləri qəbul edəcəyinə qərar verməsini istiqamətləndirən pedaqoji çərçivədir; tədqiqat xüsusilə söz və vizualların birlikdə təqdim edilməsinə, gərəksiz məzmunun çıxarılmasına, diqqətin yönəldilməsinə, əlaqəli elementlərin yaxın və eyni zamanda təqdim edilməsinə, məzmunun hissələrə bölünməsinə, ilkin bilginin verilməsinə, daha şəxsi ifadə tərzinə və şagirdin fəal düşünməsini təmin edən fəaliyyətlərə fokuslanır.

İki kanal, məhdud tutum və fəal emal

CTML-nin nəzəri əsası üç əsas fərziyyəyə söykənir. Birincisi, şagirdlərin verbal və vizual məlumatı ayrı, lakin bir-biri ilə qarşılıqlı əlaqədə olan kanallarda emal etməsidir. İkincisi, hər kanalın eyni anda emal edə biləcəyi məlumat miqdarının məhdud olmasıdır. Üçüncüsü isə mənalı öyrənmənin passiv məruz qalma ilə deyil, müvafiq məlumatın seçilməsi, zehində təşkil edilməsi və əvvəlki biliklə inteqrasiya olunması prosesləri ilə baş verməsidir.

Buna görə komiks formatı yalnız estetik seçim kimi istifadə edilməmişdir. Müvafiq şəkillə əlaqəli mətnin eyni paneldə və ya bir-birinə yaxın yerləşdirilməsi, bir səhnədə həddən artıq çox anlayışın toplanmaması və hər panelin müəyyən bir əsas ideyaya fokuslanması şagirdin məhdud koqnitiv tutumunu öyrənmə məqsədi ilə əlaqəli məlumata yönəltmək üçün istifadə edilmişdir.

Tədqiqatda diqqət yetirilən doqquz prinsip

Məsələn, The AI Adventures hekayəsində kamera, skan etmə və xəritələşdirmə kimi anlayışlar ayrı panellərdə inkişaf etdirilir; nitq buludları müvafiq personajlara yaxın yerləşdirilir. The AI Journey with Milo & Zada hekayəsində ağıllı sistemin işıqları yandırması kimi hadisə ilə personajın buna reaksiyasının yanaşı göstərilməsi temporal yaxınlıq ideyasına xidmət edir. Think Like an Engineer hekayəsində isə sürünən heyvan çəninin “çox soyuq” və “çox isti” vəziyyətləri ayrı problemlərə bölünür; sonra şagird təhlükəsiz temperatur nəzarəti üçün şərti məntiq üzərində düşünməyə yönəldilir.

Əlavə A-dakı uyğunlaşdırmaya görə Multimedia, Coherence, Signaling, Spatial Contiguity, Temporal Contiguity, Segmenting, Pre-training və Personalization dörd hekayənin hamısında istifadə edilmişdir. Generative Activity isə The AI Journey with Milo & Zada istisna olmaqla digər üç hekayədə qeyd edilmişdir.

Generativ süni intellektin dizayn üstünlüyü niyə təkbaşına kifayət deyil?

Tədqiqat generativ süni intellektin bir müəllimin və ya dizaynerin adətən yazıçı və illüstrator dəstəyi tələb edə biləcək hekayə və vizuallar yaratmasına kömək edə bildiyini göstərməklə yanaşı, avtomatik istehsalın sinif keyfiyyətində material demək olmadığını xüsusi olaraq ortaya qoyur. Personaj və üslub ardıcıllığı, təsvir ölçüsü, səhv yazı və etiketlər, əlaqəsiz obyektlər, vizual hallüsinasiyalar və uğursuz düzəliş cəhdləri tədqiqatçıların qarşılaşdığı əsas problemlərdir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Mərhələ 1 — İnsan–AI birgə tədris dizaynı

Birinci mərhələdə tədqiqatçılar əvvəlcə materialları Alabama DLCS Emerging Technology standartları ilə uyğunlaşdırmış, sonra insan–GenAI birgə istehsal dövrünü tətbiq etmişlər. İnsan girişi tamamilə tədqiqatçılar tərəfindən hazırlanmışdır. Hər panel üçün hədəflənən standart, öyrənmə məqsədi, səhnədəki dialoq, hədəf sinif səviyyəsi, komiks formatı və istifadə olunacaq dil tonu müəyyən edilmişdir.

Google Gemini-nin “version-pro” versiyası tədqiqatda komiks üslublu görüntülərin əsas generativ aləti kimi bildirilmişdir. Yaradılmış hər görüntü ilk iki müəllif tərəfindən beş əsas meyar üzrə yoxlanılmışdır: səhnənin dialoqla uyğunluğu, yaşa uyğunluq, vizual aydınlıq, süni intellekt hallüsinasiyalarının olmaması və yetərli təsvir ölçüsü. Meyarlardan biri qarşılanmadıqda prompt dəyişdirilmiş və vizual yenidən yaradılmışdır.

Qəbul edilmiş vizuallar daha sonra Canva-da birləşdirilmiş; mətn qutuları, nitq buludları, panel düzümü və tipoqrafiya burada tamamlanmışdır. Bu mərhələ xüsusilə AI tərəfindən yaradılan yazıların səhv ola bildiyi hallarda əhəmiyyət daşımışdır.

Mərhələ 2 — Şagird təcrübəsinin araşdırılması

İkinci mərhələdə ABŞ-ın cənub-şərqində, şəhərətrafı xarakterli universitet şəhərində təşkil edilən bir həftəlik kodlaşdırma yay düşərgəsinə qatılan 11 yuxarı ibtidai sinif şagirdi könüllü olaraq müsahibələrdə iştirak etmişdir. Nümunə yeddi oğlan və dörd qız şagirddən ibarət olmuşdur; etnik mənsubiyyət və məktəb məlumatı toplanmamışdır. Altı şagird 4. sinfə, beş şagird isə 5. sinfə keçmək üzrə idi. Tədqiqat Institutional Review Board təsdiqi altında aparılmış və valideynlərin imzalı razılığı ilə şagird assent-i alınmışdır.

Hər şagirdlə fərdi şəkildə aparılan yarı-strukturlaşdırılmış müsahibələr təxminən 10–12 dəqiqə davam etmişdir. Suallar komikslərin şagirddə yaratdığı iştirak, vizual dizayn təcrübəsi, təhsil dəyəri və kompüter elmi ilə süni intellektə dair maraq üzərində cəmlənmişdir.

Tematik analiz necə aparıldı?

Müsahibə məlumatları altı mərhələli tematik analiz prosesi ilə araşdırılmışdır. Birinci müəllif transkriptləri dəfələrlə oxuyaraq məlumatlarla tanış olmuş; mənalı şagird ifadələrini əl ilə kodlamış; əlaqəli kodları daha geniş mövzular altında birləşdirmiş; namizəd mövzuları bütün məlumatlarla müqayisə edib nəzərdən keçirmiş; mövzuları müəyyənləşdirib adlandırmış və sonda nəticələri nümunələrlə təqdim etmişdir. İkinci və üçüncü müəllif kodlaşdırmanı çarpaz yoxlamış və kodlaşdırma prosesində birinci müəlliflə konsensusa gəlmişdir.

Bu metod kəmiyyət hipotez testi deyil. Tədqiqatda p dəyəri, etibar intervalı, effekt ölçüsü, reqressiya modeli və ya eksperimental nəzarət qrupu bildirilməmişdir. Əsas analiz vahidi şagirdlərin müsahibə ifadələrindəki məna nümunələridir.

Nəticə 1 — Komiks əsaslı öyrənmədə iştirak

On bir şagirddən səkkizi ümumilikdə komiks formatını və ya oxuduqları konkret hekayələri bəyəndiklərini bildirmişdir. Şagirdlər təcrübəni əsasən əyləncəli, yeni və əlçatan kimi təsvir etmişlər. Tədqiqatçılar bu nümunə üçün komiks formatının süni intellekt mövzularını təqdim etməkdə maraq doğuran mühit ola biləcəyi barədə ilkin müşahidə bildirmişlər.

Nəticə 2 — Vizuallar kompüter elmi və süni intellekt anlayışlarını başa düşməni dəstəklədi

On bir şagirddən səkkizi şəkillərin kompüter elmi və süni intellekt məzmununu başa düşmələrinə kömək etdiyini bildirmişdir. Bəzi şagirdlər xüsusilə mətn və şəklin birlikdə işləməsinin anlayışı başa düşməyi asanlaşdırdığını qeyd etmişdir. Nitq buludları, rənglər və etiketlər kimi vizual işarələrin diqqəti mühüm hissələrə çəkməsi də şagirdlər tərəfindən faydalı hesab edilmişdir.

Bu nəticə CTML-nin multimedia, signaling və coherence prinsipləri ilə uyğundur: şəkil və sözlərin bir-birini dəstəkləməsi, mühüm məlumatın vizual işarələrlə nəzərə çarpdırılması və gərəksiz məzmunun azaldılması şagirdlərin diqqətini öyrənmə məqsədində saxlaya bilər. Bununla belə, bu tədqiqat həmin prinsiplərin öyrənmə nailiyyətində səbəbli artım yaratdığını eksperimental şəkildə göstərməmişdir.

Nəticə 3 — Şagirdlər süni intellektin həm faydalarını, həm də risklərini tanıdılar

On bir şagirddən səkkizi hekayələrdən sonra konkret süni intellekt tətbiqləri və ya qabiliyyətlərini təsvir etmişdir. Şagirdlərin nümunələri arasında ev işlərinə kömək, nəqliyyat vasitələri, ev tapşırığı dəstəyi, əlçatanlıq və təhlükəsizliklə bağlı istifadələr olmuşdur. Eyni zamanda etibarlılıq, məxfilik və müşahidə kimi risklər də şagirdlərin cavablarında ortaya çıxmışdır.

Bu nəticə vacibdir, çünki tədqiqatın məqsədlərindən biri süni intellekti yalnız faydalı və ya yalnız təhlükəli texnologiya kimi təqdim etmək deyil, şagirdlərin fayda və riskləri birlikdə qiymətləndirə biləcəyi tədris konteksti yaratmaqdır. Xüsusilə kameradan istifadə edən robot ssenarisi şagirdlərin məxfilik və müşahidə ilə bağlı öz narahatlıqlarını ifadə etməsinə səbəb olmuşdur.

Nəticə 4 — Süni intellekt haqqında yeni suallar və maraq yarandı

Komiksləri oxuduqdan sonra şagirdlər süni intellekt barədə daha çox şey öyrənmək istədiklərini bildirmişlər. On bir şagirddən doqquzu gələcəkdə öyrənmək istədiyi konkret mövzunu deyə bilmişdir. Bunlara süni intellektin necə yarandığı, kim tərəfindən inkişaf etdirildiyi, məlumatı necə emal etdiyi, görüntü və veriləni necə tanıdığı, süni intellekt proqramlaşdırması, robotlar və süni intellektin hekayə və ya görüntü yaratma üsulu daxil olmuşdur.

Bu Tədqiqat Şagird Öyrənməsində Səbəbli Təsiri Sübut Edirmi?

Xeyr. Tədqiqat insan–GenAI birgə dizaynı ilə hazırlanmış materialların şagirdlər tərəfindən maraqlı və anlaşılan hesab edildiyinə dair ilkin keyfiyyət sübutu təqdim edir; lakin nəzarət qrupu, randomizasiya, ön-test/son-test, kəmiyyət öyrənmə nailiyyəti ölçümü və ya uzunmüddətli izləmə olmadığı üçün komikslərin və ya GenAI dəstəkli dizaynın şagird öyrənməsini səbəbli şəkildə artırdığı qənaətinə gəlmək olmaz.

Tədqiqatın dəstəklədikləri

• İnsan nəzarətli və standartlarla uyğunlaşdırılmış GenAI birgə dizayn prosesinin dörd sinif materialı hazırlamaq üçün tətbiq edilə bilməsi.
• GenAI çıxışlarında personaj davamlılığı, səhv yazı, arzuolunmaz obyekt və hallüsinasiya kimi problemlərin insan yoxlaması və iterativ prompt düzəlişləri tələb etməsi.
• Bu nümunədə şagirdlərin çoxunun komiks formatına müsbət yanaşması.
• Bu nümunədə bir çox şagirdin şəkil və mətnin birlikdə təqdim edilməsini anlamanı dəstəkləyən amil kimi qavraması.
• Şagirdlərin süni intellektin həm istifadə sahələrini, həm də məxfilik və etibarlılıq kimi risklərini ifadə edə bilməsi.
• Şagirdlərin əhəmiyyətli hissəsinin süni intellekt haqqında daha çox öyrənmək istədiyi konkret mövzuları müəyyənləşdirməsi.

Tədqiqatın dəstəkləmədikləri

• GenAI ilə dizayn edilmiş komikslərin ənənəvi tədrisdən daha təsirli olduğuna dair eksperimental üstünlük iddiası.
• Komikslərin şagirdlərin imtahan nailiyyətini müəyyən miqdarda artırdığı iddiası.
• Nəticələrin bütün ibtidai məktəb şagirdlərinə, müxtəlif ölkələrdəki şagirdlərə və ya bütün sinif səviyyələrinə birbaşa ümumiləşdirilməsi.
• Google Gemini-nin digər GenAI platformalarından üstün olduğu nəticəsi.
• Müəllimin və ya tədris dizaynerinin GenAI tərəfindən əvəz edilə biləcəyi nəticəsi.
• Qısamüddətli marağın uzunmüddətli kompüter elmi təhsili seçimlərinə çevrildiyi nəticəsi.

Əsas məhdudiyyətlər

Tədqiqatçılar işi dizayn əsaslı keyfiyyət tədqiqatı kimi mövqeləndirirlər. Nümunə yalnız 11 şagirddən ibarət olmuş və konkret bir yay düşərgəsi kontekstindən gəlmişdir. Tədqiqat yalnız bir generativ süni intellekt platformasından — Google Gemini-dən istifadə etmişdir. Fərqli modellərin eyni promptlara fərqli çıxışlar verməsi mümkündür. Bundan əlavə, tədqiqat müəyyən CTML prinsipləri ilə dizayn edilmiş materialları araşdırır; hər bir ayrıca prinsipin şagird üzərində təsirinin nə qədər olduğu ayrıca eksperimentlərlə ölçülməmişdir.

Gələcək tədqiqatlar üçün daha böyük nümunələr, real sinif tətbiqləri, eksperimental müqayisələr, uzunmüddətli öyrənmə ölçmələri, bir neçə GenAI platformasının müqayisəsi və müxtəlif ilkin bilik səviyyələrinə və ya öyrənmə ehtiyaclarına malik şagirdlərin araşdırılması tövsiyə olunur. Düzgünlük, qərəz, şəffaflıq, məlumat məxfiliyi və müəllim nəzarəti də gələcək insan–AI birgə dizayn modellərinin əsas etik dəyişənləri kimi nəzərdən keçirilməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Generative Artificial Intelligence as a Collaborative Designer for Elementary Computer Science Education

Müəlliflər: Fatema Nasrin; Mohammad Mohi Uddin; Feiya Luo.

Qurum: Instructional Technology, College of Education, University of Alabama, Tuscaloosa, Alabama, ABŞ.

Corresponding author: Feiya Luo.

Jurnal: Education Sciences.

Nəşriyyat: MDPI.

İl / cild / say / məqalə nömrəsi: 2026; 16(9); 1426.

Nəşr tarixi: 2 sentyabr 2026.

DOI: 10.3390/educsci16091426

Mənbə növü: Resenziyalı açıq girişli tədqiqat məqaləsi; dizayn hadisəsi və keyfiyyət xarakterli şagird müsahibəsi komponentlərini birləşdirir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY). Buna baxmayaraq, Verianla mətni mənbə məqalənin cümlə, abzas, cədvəl və ya vizual təqdimatını kopyalamaq əvəzinə elmi faktlar və metod əsasında müstəqil şəkildə qurulmuşdur.

Maliyyələşdirmə: Tədqiqat National Science Foundation tərəfindən 2342738 nömrəli mükafat çərçivəsində maliyyələşdirilmişdir.

Məlumatların əlçatanlığı: Şəxssizləşdirilmiş məlumatların əsaslandırılmış sorğu əsasında təqdim edilə biləcəyi bildirilmişdir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər tədqiqatla bağlı maraqlar toqquşması bildirməmişlər.

Etika: Şagird müsahibəsi mərhələsinin Institutional Review Board tərəfindən təsdiqləndiyi; valideynlərin imzalı razılığı və şagird assent-i alındığı bildirilmişdir. Mənbə mətndə bu bölmədə konkret IRB protokol nömrəsi göstərilmir.

Müəllif töhfələri

Mənbənin CRediT bəyanatına görə konseptuallaşdırma və metodologiya Feiya Luo ilə Fatema Nasrin; doğrulama üç müəllif; formal analiz və tədqiqat Fatema Nasrin; resurslar, superviziya, layihə idarəetməsi və maliyyələşdirmənin əldə edilməsi Feiya Luo; məlumatların kurasiyası Fatema Nasrin; ilkin layihə Fatema Nasrin ilə Mohammad Mohi Uddin; nəzərdən keçirmə və redaktə üç müəllif; vizuallaşdırma isə Fatema Nasrin ilə Mohammad Mohi Uddin tərəfindən həyata keçirilmişdir.

Mənbədaxili ardıcıllıq qeydləri

Mənbədəki sinif səviyyəsi ifadələri bir rəqəm aralığına endirilməməlidir: xülasə və məqsəd açıqlamasında materiallar 4–6. siniflər üçün təqdim edildiyi halda, DLCS uyğunlaşdırması 3–5. siniflərə, şagird nümunəsi isə 4. və 5. sinfə keçməkdə olan şagirdlərə aiddir.

CTML baxımından da mənbədaxili uyğunsuzluq var. Metod bölməsində Embodiment prinsipi çap komiksi dizaynına tətbiq edilməyən prinsiplər arasında göstərilir və Əlavə A-dakı cədvəldə dörd hekayə üçün tətbiq edilməmiş kimi qeyd olunur. Bunun əksinə, müzakirə bölməsində Embodiment prinsipinin Zappy, Milo və Zada kimi personajların yaradıcı istifadəsini təşviq etdiyi yazılmışdır. Verianla bu iki ifadədən birini səssizcə düzəltməmiş və ya digərinin yerinə qoymamışdır.

Tədqiqat ümumilikdə 11 iştirakçı bildirsə də, nəticələr bölməsindəki bəzi şagird sitatlarında P12 kodundan istifadə edilmişdir. Mənbə iştirakçı nömrələrinin niyə ardıcıl olmadığını izah etmədiyi üçün bu vəziyyət barədə əlavə fərziyyə irəli sürülməmişdir.

Son şərh sərhədi: Tədqiqatın ən güclü töhfəsi “GenAI şagird nailiyyətini artırır” nəticəsini sübut etmək deyil. Əsas töhfə generativ süni intellektin pedaqoji standartlar, CTML prinsipləri, guardrail-lər və davamlı insan nəzarəti altında tədris materiallarının istehsalına necə daxil edilə biləcəyini ətraflı dizayn hadisəsi ilə göstərməsi və kiçik şagird nümunəsindən bu materialların necə təcrübədən keçirildiyinə dair ilkin keyfiyyət məlumatı təqdim etməsidir.