Pedaqoji avtomatlaşdırma süni intellekt əsaslı sistemlərin və rəqəmsal platformaların dərs planlaşdırılması, qiymətləndirmə, əks əlaqə, məzmunun idarə edilməsi və digər tədris tapşırıqlarının bir hissəsini avtomatik şəkildə idarə etməsi, yerinə yetirməsi və ya istiqamətləndirməsidir. PRISMA 2020 əsasında hazırlanmış bu sistematik icmal pedaqoji avtomatlaşdırmanın müəllim muxtariyyəti və peşəkar mühakimə ilə necə əlaqələndirildiyini araşdıran 27 tədqiqatı sintez etmişdir. Yekun korpus 2016–2026 dövrünə aiddir və nəzəri, kəmiyyət, keyfiyyət və qarışıq metodlu tədqiqatları birlikdə əhatə edir.

İcmalın əsas nəticəsi avtomatlaşdırmanın birtərəfli olmamasıdır. Süni intellekt və rəqəmsal platformalar inzibati işlərdə və bəzi koqnitiv tapşırıqlarda səmərəlilik təmin edə bilər; bununla yanaşı, pedaqoji qərarların getdikcə sistem məntiqinə ötürülməsi müəllimin kontekstual mühakiməsini, muxtariyyətini və praktik müdrikliyini məhdudlaşdıra bilər. Mənbə bu gərginliyi səmərəlilik yaradarkən spontan pedaqoji mühakiməni daralda bilən bir növ “standartlaşdırılmış gücləndirmə” kimi şərh edir.

Sintez üç əsas sahəni üzə çıxarmışdır: pedaqoji suverenliyin avtomatlaşdırma tərəfindən yenidən qurulması; alqoritmik qərəz, şəffaflığın çatışmazlığı, məlumat hüquqları, görünməyən sistem bərpası əməyi və peşəkar kimlik kimi etik/əməliyyat dilemmaları; müəllim muxtariyyətini qorumaq üçün tələb olunan tənqidi AI və məlumat savadlılığı, münasibətsəl mövcudluq, pedaqoji orkestrasiya, etik refleksivlik və tənqidi sosiotexniki idarəetmə səriştələri.

Bu tədqiqat meta-analiz deyil və müəllimlər üçün ortaq kəmiyyət effekt ölçüsü hesablamamışdır. Daxil edilən tədqiqatlar metod, təhsil səviyyəsi, coğrafiya və tədqiqat dizaynı baxımından heterogendir. Buna görə icmal süni intellektin bütün müəllimlərdə qəti şəkildə eyni nəticə yaratdığını sübut etmir; araşdırılmış ədəbiyyatda təkrarlanan nümunələri və post-rəqəmsal müəllimlik üçün ortaya çıxan peşəkar gərginlikləri sintez edir.

Tədqiqat problemi

Təhsil texnologiyaları artıq yalnız dərsin təqdimatını dəstəkləyən alətlərdən ibarət deyil. Generativ süni intellekt, öyrənmə analitikası, avtomatik qiymətləndirmə sistemləri, ağıllı tədris sistemləri, maşın öyrənməsi modelləri və platforma əsaslı təhsil mühitləri müəllimlərin verdiyi bir çox qərarın hazırlanmasına və ya həyata keçirilməsinə birbaşa cəlb oluna bilər.

Bu dəyişiklik səmərəlilik təmin edə bilər. Sistem şagird performansını sürətlə təsnif edə, dərs planının qaralamasını yarada, avtomatik əks əlaqə hazırlaya və ya rutin inzibati işləri azalda bilər. Lakin müəllimlik yalnız əməliyyat sürətindən ibarət deyil. Eyni şagirdin performansını şərh etmək, onun kontekstini anlamaq, dərs məzmununu dəyişdirmək, etik istisna barədə qərar vermək və ya standart ölçmənin görmədiyi ehtiyacı fərq etmək peşəkar mühakimə tələb edir.

İcmalın tədqiqat problemi məhz bu gərginlikdir: müəllim alqoritmik sistemlərdən dəstək alarkən öz pedaqoji qərar sahəsini nə dərəcədə qoruya bilər?

Tədqiqat sualları

1. Pedaqoji avtomatlaşdırma post-rəqəmsal dövrdə müəllim muxtariyyəti və peşəkar mühakiməyə necə vasitəçilik edir?
2. Pedaqoji qərarvermə avtomatik sistemlər vasitəsilə yönləndirilərkən post-rəqəmsal peşəkarlıqda hansı praktik dilemmalar meydana çıxır?
3. Post-rəqəmsal mühitlərdə müəllim muxtariyyəti və peşəkar mühakiməni qorumaq üçün hansı yeni peşəkar səriştələr ortaya çıxır?

Post-Rəqəmsal Peşəkarlıq Nədir?

Post-rəqəmsal peşəkarlıq rəqəmsal və analoq sistemlərin artıq bir-birindən ayrı düşünülə bilmədiyi təhsil mühitlərində müəllimin peşəkar rolunun, qərar sahəsinin və peşəkar kimliyinin yenidən qurulmasıdır; bu yanaşma texnologiyanı müəllimliyə sonradan əlavə edilən vasitə kimi deyil, peşəkar qərar proseslərinin daxilinə yerləşmiş sosiotexniki komponent kimi nəzərdən keçirir.

Müəllim muxtariyyəti necə müəyyən edilir?

Mənbənin nəzəri çərçivəsində müəllim muxtariyyəti müəllimin öz peşəkar mühakiməsinə uyğun hərəkət etmək, öz praktikasını tənqidi şəkildə qiymətləndirmək və şagirdlərin ehtiyaclarına uyğun pedaqoji qərarlar vermək qabiliyyətidir.

Buna görə muxtariyyət yalnız “istədiyi proqram təminatını seçmək azadlığı” deyil. Bu, müəllimin nəyin öyrədiləcəyi, necə öyrədiləcəyi, hansı qiymətləndirmə metodunun istifadə ediləcəyi və standartdan kənar vəziyyətdə hansı pedaqoji istisnanın tətbiq ediləcəyi üzərində real qərar hüququna malik olmasıdır.

Ekoloji müəllim fəaliyyət subyektliyi

İcmal müəllim fəaliyyət subyektliyini Priestley və həmkarlarının ekoloji yanaşması ilə nəzərdən keçirir. Bu modeldə fəaliyyət subyektliyi müəllimin dəyişməz şəxsi xüsusiyyəti deyil; insanla iş mühitinin qarşılıqlı təsirindən yaranır.

Mənbə üç ölçüdən istifadə edir:

• İterativ ölçü: Müəllimin keçmiş peşəkar təcrübələri və əvvəlki praktikalarından gətirdiyi bilik.
• Proyektiv ölçü: Gələcəyə yönəlik məqsədlər, peşəkar istiqamət və mümkün fəaliyyət yolları.
• Praktik-qiymətləndirici ölçü: Müəllimin mövcud sinif şəraitində real vaxtda nə edəcəyinə qərar verməsi.

Pedaqoji avtomatlaşdırma xüsusilə üçüncü ölçü baxımından əhəmiyyətlidir. Sistem əvvəlcədən müəyyən edilmiş meyarlara əsasən qərar yaratdıqda müəllimin real vaxtdakı kontekstual mühakiməsi sistem məntiqi ilə qarşı-qarşıya qala bilər.

Phronesis: praktik müdriklik

Mənbə ekoloji fəaliyyət subyektliyi nəzəriyyəsini Aristotelçi phronesis anlayışı ilə tamamlayır. Phronesis müəyyən kontekstdə yalnız texniki cəhətdən mümkün olanı deyil, etik və pedaqoji baxımdan doğru olanı seçə bilmək qabiliyyətidir.

Məsələn, alqoritm şagirdin əvvəlki ballarına əsasən müəyyən bir tapşırıq tövsiyə edə bilər. Phronesis müəllimin bu tövsiyəni birbaşa tətbiq etmək əvəzinə şagirdin cari şəraitini, emosional vəziyyətini, sinif kontekstini, öyrənmə tarixçəsini və mümkün ədalət problemlərini qiymətləndirməsini ifadə edir.

Pedaqoji Avtomatlaşdırma Müəllim Muxtariyyətinə Necə Təsir Edir?

İcmalın sintezinə görə pedaqoji avtomatlaşdırma müəllim muxtariyyətinə ikitərəfli təsir göstərə bilər: rutin planlaşdırma və inzibati tapşırıqlarda səmərəlilik təmin edərkən mühüm pedaqoji qərarların platforma və ya alqoritm məntiqinə verilməsi peşəkar mühakiməni standartlaşdıra və müəllimin kontekstual qərar sahəsini daralda bilər.

Səmərəlilik tərəfi

Süni intellekt tətbiqləri dərs planlaşdırılması, məlumat emalı, əks əlaqənin hazırlanması və inzibati tapşırıqlarda vaxta qənaət edə bilər. Nəzəri olaraq bu qazanc müəllimə şagirdlə daha çox fərdiləşdirilmiş qarşılıqlı əlaqə üçün vaxt ayıra bilər.

Buna görə tədqiqat avtomatlaşdırmanı tamamilə mənfi proses kimi müəyyən etmir.

Pedaqoji bacarıqların itirilməsi riski

Risk sistem müəllimi dəstəkləməkdən daha çox müəllimin əsas qərarlarının yerini tutmağa başladıqda yaranır. Avtomatik qiymətləndirmə sistemi hansı şagirdin uğursuz olduğunu, hansı tapşırığın veriləcəyini və ya hansı əks əlaqənin istifadə ediləcəyini davamlı şəkildə müəyyən edirsə, müəllim öz pedaqoji qiymətləndirmə praktikasından daha az istifadə edə bilər.

Mənbə bu mümkün prosesi pedagogical deskilling, yəni pedaqoji ekspertliyin və ya peşəkar bacarığın arxa plana keçirilməsi kimi müzakirə edir.

Burada “bacarıq itkisi” bütün AI istifadəçilərində ölçülmüş vahid neyropsixoloji nəticə deyil. Bu, icmala daxil olan müxtəlif tədqiqatların və nəzəri işlərin ortaqlaşan şərhidir.

Alqoritmik standartlaşdırma

Avtomatik sistemlər qərar verə bilmək üçün adətən şagird davranışlarını rəqəmləşdirməli, təsnif etməli və əvvəlcədən müəyyən edilmiş meyarlarla müqayisə etməlidir. Bu proses fərqli şagird vəziyyətlərini ortaq məlumat kateqoriyalarına çevirə bilər.

İcmalda təkrarlanan narahatlıq budur ki, pedaqogika məhdud məlumat nöqtələrinə endirildikdə kontekst, insan münasibətləri və müəllimin intuitiv/etik mühakiməsi kifayət qədər təmsil olunmaya bilər.

“Standartlaşdırılmış gücləndirmə” nə deməkdir?

Mənbənin müzakirəsində avtomatlaşdırmanın müəllimi eyni zamanda həm gücləndirən, həm də məhdudlaşdıran struktur yarada biləcəyi irəli sürülür. Sistem daha çox məlumat emal edə, vaxta qənaət edə və yeni qərar dəstəyi verə bilər; lakin eyni zamanda qərar sahəsini platforma tərəfindən əvvəlcədən müəyyən edilmiş metriklərə bağlaya bilər.

Buna görə daha çox texnoloji imkan həmişə daha çox peşəkar muxtariyyət demək deyil.

“Repair Work” Nədir və Avtomatlaşdırma Niyə Yeni İş Yarada Bilər?

Repair work süni intellekt və ya avtomatik təhsil sistemi səhv, qərəzli, natamam və ya kontekstə uyğun olmayan nəticə verdikdə müəllimin həmin nəticəni yoxlamaq, düzəltmək, yenidən kontekstə yerləşdirmək və şagird üçün istifadə oluna bilən vəziyyətə gətirmək üçün gördüyü görünməyən bərpa əməyidir; icmal bu işin avtomatlaşdırmanın vəd etdiyi vaxt qənaətinin bir hissəsini geri ala biləcəyini vurğulayır.

Avtomatlaşdırma niyə nəzarətə ehtiyac duyur?

Sistemin sürətlə nəticə verməsi həmin nəticənin pedaqoji baxımdan düzgün olduğu demək deyil. Avtomatik qiymətləndirmə, generativ AI cavabları və ya öyrənmə analitikası tövsiyələri səhv və ya kontekstdən qopuq olduqda müəllim onları yoxlamalıdır.

Bu nəzarət müəllimin üzərinə yeni vəzifə qoyur: yalnız dərs demək deyil, alqoritmin davranışını da qiymətləndirmək.

Alqoritmik kövrəklik

İcmalda alqoritmik kövrəklik qərəz, şəffaflığın çatışmazlığı, izah edilə bilməyən avtomatik qərarlar, məxfilik problemləri və sistem xətalarının peşəkar qərar proseslərinə daşına bilməsi ilə əlaqələndirilmişdir.

Müəllim sistemin niyə müəyyən qiymət və ya tövsiyə yaratdığını izah edə bilmirsə, öz qiymətləndirməsindən uzaqlaşa və şagird qarşısındakı peşəkar məsuliyyəti ilə sistemin yaratdığı nəticə arasında qala bilər.

Üç növ praktik dilemma

Post-Rəqəmsal Müəllimi Hansı Səriştələr Qoruyur?

İcmalın sintezinə görə müəllim muxtariyyətini qoruyan səriştələr yalnız alətlərdən istifadə etməyi bilməkdən ibarət deyil; tənqidi AI və məlumat savadlılığı, etik fərqindəlik, münasibətsəl və emosional mövcudluq, reflektiv pedaqoji mühakimə, standartlaşdırmaya qarşı fəaliyyət subyektliyi, rəqəmsal kimlik fərqindəliyi və platformaların iş şəraitinə təsirini anlaya bilən sosiotexniki idarəetmə birlikdə əhəmiyyət qazanır.

Tənqidi AI savadlılığı niyə yalnız “prompt yazmaq” deyil?

Mənbəyə görə funksional istifadə kifayət deyil. Müəllim sistemin necə səhv edə biləcəyini, hansı məlumata əsaslandığını, hansı qrupları dezavantajlı vəziyyətə sala biləcəyini və nə vaxt öz pedaqoji mühakiməsinə zidd tövsiyə verdiyini qiymətləndirə bilməlidir.

Münasibətsəl mövcudluq niyə avtomatlaşdırıla bilməz hesab edilir?

İcmala daxil olan tədqiqatların bir hissəsi müəllim–şagird münasibətində empatiya, fiziki mövcudluq, kontekstual həssaslıq və subyektlərarası uyğunlaşmanın avtomatik əks əlaqə sistemləri tərəfindən tam şəkildə əvəz oluna bilməyəcəyini müdafiə edir.

Buna görə süni intellekt daha çox texniki tapşırığı üzərinə götürdükcə insan müəllimin etik və münasibətsəl funksiyalarının daha az deyil, daha vacib ola biləcəyi irəli sürülür.

Müəllimin veto hüququ

İcmalın praktik müzakirəsi müəllimlərin avtomatik qərarlar üzərində real nəzarətə və zərurət olduqda onları rədd etmək səlahiyyətinə malik olmalı olduğunu vurğulayır. Süni intellekt nəticəsinin “tövsiyə” olmaqdan çıxaraq faktiki məcburi qərara çevrilməsi müəllim muxtariyyəti ilə birbaşa gərginlik yarada bilər.

Tədqiqatın dəstəklədiyi

• Araşdırılmış ədəbiyyatda pedaqoji avtomatlaşdırmanın həm səmərəlilik qazancı, həm də muxtariyyət gərginliyi ilə birlikdə müzakirə olunduğu görünür.
• Alqoritmik standartlaşdırma müəllim mühakiməsinin kontekstual və münasibətsəl tərəfləri ilə təkrarlanan şəkildə gərginlik göstərir.
• Avtomatik sistemlərin xətaları və kövrəklikləri müəllimlərə yeni nəzarət və repair work yükü gətirə bilər.
• Tənqidi AI savadlılığı və etik mühakimə post-rəqəmsal müəllimlikdə mərkəzi səriştələr kimi ortaya çıxır.
• İnsan münasibəti, empatiya və subyektlərarası uyğunlaşma bir çox tədqiqatda avtomatlaşdırmanın birbaşa əvəz edə bilmədiyi müəllim xüsusiyyətləri kimi nəzərdən keçirilir.
• Müəllim peşəkarlığı fərdi muxtariyyətdən insan–alqoritm əməkdaşlığını idarə edən daha hibrid sosiotexniki profilə doğru yenidən düşünülür.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi

• Süni intellektin bütün müəllimlərdə qəti şəkildə peşəkar bacarıq itkisinə səbəb olduğu göstərilməmişdir.
• 27 tədqiqatdan ortaq kəmiyyət effekt ölçüsü hesablanmamışdır.
• Müəyyən bir AI məhsulunun başqa məhsuldan daha təhlükəsiz və ya pedaqoji baxımdan daha üstün olduğu sınaqdan keçirilməmişdir.
• Hər avtomatlaşdırma növünün müəllim muxtariyyətinə eyni şəkildə təsir etdiyi göstərilməmişdir.
• AI istifadəsinin təkbaşına müəllim tükənməsinə səbəb olduğu sübut edilməmişdir.
• “AI addiction” ifadəsi bu icmal tərəfindən klinik diaqnoz kimi təsdiqlənməmişdir; korpusdakı müəyyən tədqiqatların texnoloji asılılıq müzakirəsinin bir hissəsidir.
• İcmalın nəticələri bütün ölkələr, təhsil sistemləri və müəllim qrupları üçün universal qanun kimi ümumiləşdirilə bilməz.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Sistematik icmal dizaynı

Tədqiqat PRISMA 2020 hesabat çərçivəsindən istifadə etmişdir. Nümunə və uyğunluq məntiqi SPIDER modeli ilə qurulmuşdur.

Protokol qeydiyyatı

Sistematik icmal protokolu Open Science Framework platformasında əvvəlcədən qeydiyyata alınmışdır.

OSF qeydiyyat identifikatoru: 10.17605/OSF.IO/J24AD

Məlumat bazaları

Axtarışlar Scopus və Web of Science bazalarında 18 Aprel 2026 tarixində aparılmışdır.

Axtarış anlayışları

Axtarış tənliklərində “teacher autonomy”, “teacher judgment”, “pedagogical automation”, “AI in education”, “algorithmic management”, “automated feedback” və “post-digital” ilə əlaqəli terminlərdən istifadə edilmişdir. Scopus və Web of Science sintaksisləri məlumat bazalarına uyğun olaraq ayrıca tərtib edilmişdir.

Əlavə axtarış tənliyi Supplementary Material S1-də verilmişdir.

Daxiletmə və xaricetmə meyarları

Daxil edilən nəşrlərin 2026-cı ilə qədər yayımlanmış, ingilis və ya ispan dilində olması və müəllimlərin qərarvermə proseslərində texnoloji vasitəçiliyi araşdırması tələb olunurdu. Rəyli indekslənmiş jurnal məqalələri və akademik nəşriyyatların kitab fəsilləri əhatəyə daxil idi.

Yalnız şagird öyrənməsinə fokuslanan və tədris praktikasını araşdırmayan tədqiqatlar, rəyli olmayan boz ədəbiyyat, redaksiya məzmunları və tam mətninə çıxış olmayan qeydlər xaric edilmişdir.

PRISMA seçim axını

Tam mətn üzrə xaricetmə səbəbləri

Daxil edilən tədqiqatların metodoloji bölgüsü

Tematik analiz

Tədqiqatçılar 27 işi narrativ şəkildə sintez etmiş və Braun ilə Clarke-ın tematik analiz yanaşmasından istifadə etmişlər.

Birinci mərhələdə hər məqalə ətraflı oxunmuş, texnologiya növü, təhsil konteksti və tədqiqat xüsusiyyətləri çıxarılmışdır.

İkinci oxunuşda müəllim fəaliyyət subyektliyi nəzəriyyəsinə və əvvəlki sosiotexniki ədəbiyyata əsaslanan, əsasən deduktiv/istiqamətləndirilmiş refleksiv kodlaşdırmadan istifadə edilmişdir.

Son mərhələdə mövzular tədqiqatın əvvəlcədən müəyyən edilmiş üç tədqiqat sualı ilə uyğunlaşdırılmışdır.

Üç əsas mövzu

Bu İcmal Süni İntellektin Müəllim Muxtariyyətini Azaltdığını Sübut Edirmi?

Xeyr. İcmal müxtəlif metodlarla aparılmış 27 tədqiqatda təkrarlanan muxtariyyət, standartlaşdırma və peşəkar mühakimə gərginliklərini sintez edir; ortaq eksperimental müdaxilə, nəzarət qrupu və ya birləşdirilmiş səbəbli effekt ölçüsü olmadığı üçün süni intellektin bütün müəllimlərdə muxtariyyəti müəyyən miqdarda azaltdığı nəticəsinə gəlmək olmaz.

MMAT qiymətləndirməsi

Müəlliflər empirik tədqiqatların metodoloji qiymətləndirilməsində Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT, 2018) istifadə etmişlər.

İcmaldakı 10 nəzəri və ya icmal xarakterli tədqiqat MMAT üçün uyğun olmadığına görə qiymətləndirmədən kənarda saxlanılmışdır. Qalan 17 empirik tədqiqatın ətraflı hesabatında 16 tədqiqat “High”, García və həmkarlarının 2024-cü il tədqiqatı isə “Moderate” kimi təsnif edilmişdir.

Mənbədaxili uyğunsuzluq: Eyni bölmənin ilk cümləsində 27 tədqiqatdan 17-sinin “yüksək metodoloji standart” daşıdığı bildirilir. Bu cümlə dərhal sonrakı 16 High + 1 Moderate bölgüsü ilə tam uyğun gəlmir. Verianla bu fərqi təxmin yolu ilə düzəltmir.

Sübutun coğrafi və təhsil əhatəsi

Yekun korpus Avropa, Asiya və Latın Amerikası daxil olmaqla müxtəlif regionlardan tədqiqatları ehtiva edir və erkən uşaqlıq təhsilindən ali təhsilə qədər fərqli təhsil səviyyələrini əhatə edir.

Bu genişlik müxtəlif kontekstlərdə təkrarlanan mövzuların görünməsinə imkan verir. Bununla belə, bir ölkədəki platformalaşma siyasətlərinin başqa təhsil sisteminə eyni şəkildə tətbiq olunacağı fərz edilə bilməz.

Məlumat bazası əhatəsinin məhdudiyyəti

Tədqiqat Scopus və Web of Science istifadə etmişdir. ERIC, PsycINFO və Education Source kimi təhsil yönümlü məlumat bazaları tədqiqatçılar tərəfindən işin sosiotexniki və fənlərarası xarakteri əsas gətirilərək daxil edilməmişdir.

Bu seçim sistematik şəkildə izah edilmiş olsa da, mümkün ədəbiyyat əhatəsinə təsir edən metodoloji qərardır.

Dil məhdudiyyəti

Yalnız ingilis və ispan dillərindəki nəşrlərin qiymətləndirilməsi başqa dillərdə olan müəllimlik və təhsil texnologiyası tədqiqatlarının korpusdan kənarda qalmasına səbəb ola bilər.

Zaman bölgüsü və recency effekti

Axtarış ilkin olaraq tarix məhdudiyyəti olmadan aparılsa da, uyğunluq şərtlərinə cavab verən tədqiqatların hamısı 2016–2026 dövrünə aiddir.

Müəlliflər xüsusilə 2024–2026 tədqiqatlarının əvvəllər mövcud olmayan generativ AI və inkişaf etmiş analitika imkanlarını qiymətləndirdiyini, buna görə köhnə və yeni tədqiqatlar arasında texnoloji kontekst bərabərsizliyi olduğunu qəbul edirlər.

Gələcək tədqiqatlar

Mənbə pedaqoji deskilling fenomeninin uzunmüddətli avtomatlaşdırma istifadəsi şəraitində empirik şəkildə araşdırılmasını tövsiyə edir. Əsas sual davamlı sistem dəstəyinin həqiqətən peşəkar mühakiməni zəiflədib-zəiflətmədiyi və ya müəllimi daha inkişaf etmiş koqnitiv orkestratora çevirib-çevirmədiyidir.

Müəlliflər həmçinin alqoritmik müqavimət, etik fəaliyyət subyektliyi və müəllim muxtariyyətinin müxtəlif mədəniyyət və təhsil sistemlərində müqayisəsini; qiymətləndirmə meyarının yalnız texniki səmərəlilik deyil, rəqəmsal bərabərlik olmasını təklif edirlər.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Teacher Autonomy and Judgment in the Face of Pedagogical Automation in Post-Digital Professionalism: A Systematic Review

Müəlliflər: Margot Mercedes García Espinoza; Wilson Alexander Zambrano Vélez; Shirley Paola Catuto Solano; Evelyn Ivette Correa Asencio; Elan Ignacio Delgado Cobeña.

Məsul müəllif: Wilson Alexander Zambrano Vélez.

Qurumlar:

• Facultad de Ciencias de la Educación e Idiomas, Universidad Estatal Península de Santa Elena, La Libertad, Ecuador.
• Facultad de Ciencias Sociales y de la Salud, Universidad Estatal Península de Santa Elena, La Libertad, Ecuador.
• Departamento de Admisión y Nivelación, Universidad Técnica de Manabí, Portoviejo, Ecuador.

Jurnal: Education Sciences.

Nəşriyyat: MDPI.

Nəşr məlumatı: 2026; Cild 16; Say 7; Məqalə 1055.

DOI: 10.3390/educsci16071055

Rəsmi nəşr qeydi: MDPI / DOI 10.3390/educsci16071055.

Tarixlər: Təqdim 16 May 2026; düzəliş 26 İyun 2026; qəbul 29 İyun 2026; nəşr 2 İyul 2026.

Mənbə növü: Rəyli sistematik icmal.

Hesabat çərçivəsi: PRISMA 2020.

Uyğunluq çərçivəsi: SPIDER.

Protokol qeydiyyatı: Open Science Framework; 10.17605/OSF.IO/J24AD.

Axtarış tarixi: 18 Aprel 2026.

Məlumat bazaları: Scopus və Web of Science.

İlkin qeyd sayı: 271.

Yekun tədqiqat sayı: 27.

Yekun korpus dövrü: 2016–2026.

Daxil edilən dillər: İngilis və ispan dilləri.

Metodoloji sintez: Narrativ sintez və əsasən istiqamətləndirilmiş refleksiv tematik analiz.

Meta-analiz: Aparılmamışdır.

MMAT: Nəzəri/icmal xarakterli 10 tədqiqat qiymətləndirmədən kənarda saxlanılmışdır. Ətraflı hesabatda qalan 17 empirik tədqiqatın 16-sı High, biri Moderate kimi təsnif edilmişdir; lakin eyni bölmənin giriş cümləsində 17 tədqiqatın “yüksək standartda” olduğu yazıldığı üçün mənbədaxili hesabat uyğunsuzluğu mövcuddur.

Etika komitəsi: Dərc olunmuş ədəbiyyatın sistematik icmalı olduğu üçün tətbiq edilmir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tətbiq edilmir.

Maliyyələşdirmə: Universidad Estatal Península de Santa Elena; layihə/fond kodu 005.

Məlumat əlçatanlığı: Tədqiqat protokolu, axtarış strategiyaları və məlumat çıxarışı matrisi OSF-də açıq girişlə təqdim olunmuşdur.

Əlavə material: S1 — Search equation.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşması bildirməmişlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma M.M.G.E. və W.A.Z.V.; metodologiya W.A.Z.V., M.M.G.E. və S.P.C.S.; formal analiz W.A.Z.V. və M.M.G.E.; tədqiqat M.M.G.E., W.A.Z.V., S.P.C.S., E.I.C.A. və E.I.D.C.; resurslar E.I.C.A. və E.I.D.C.; məlumat kurasiyası S.P.C.S. və E.I.C.A.; ilkin qaralama M.M.G.E. və W.A.Z.V.; nəzərdən keçirmə/redaktə W.A.Z.V., S.P.C.S. və E.I.D.C.; vizuallaşdırma S.P.C.S. və E.I.C.A.; nəzarət W.A.Z.V.; layihə idarəçiliyi W.A.Z.V. və M.M.G.E.; maliyyələşmənin əldə edilməsi M.M.G.E. və W.A.Z.V.

Süni intellektdən istifadə bəyanatı: Müəlliflər Scopus AI-dan ədəbiyyatın müəyyən edilməsi və genişləndirilməsində, Gemini 3 Flash-dan isə mətni ispan dilindən ingilis dilinə tərcümə etməkdə istifadə etdiklərini; süni intellekt nəticələrinin müəlliflər tərəfindən nəzərdən keçirilib redaktə edildiyini bildirmişlər.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Əsas elmi məhdudiyyət: Nəticələr 27 heterogen tədqiqatın sistematik və tematik sintezidir. Ortaq eksperimental müdaxilə, nəzarət qrupu və ya birləşdirilmiş effekt ölçüsü olmadığı üçün avtomatlaşdırmanın müəllim muxtariyyətinə universal səbəbli təsiri kəmiyyətcə müəyyən edilə bilməz.