Süni intellekt inteqrə edilmiş tədris–qiymətləndirmə uyğunluğu, tələbələrin generativ süni intellektdən akademik yazıda istifadə edərkən nümayiş etdirmələri gözlənilən tənqidi, etik və ritorik mühakimənin əvvəlcə dərs daxilində açıq şəkildə öyrədilməsini və tətbiq edilməsini, daha sonra isə qiymətləndirmə tapşırıqlarının eyni səriştələri görünən edəcək şəkildə hazırlanmasını ifadə edən pedaqoji yanaşmadır. Hao Tranın tətbiqə əsaslanan işi Avstraliyadakı multidissiplinar magistratura səviyyəli Akademik Məqsədlər üçün İngilis dili (English for Academic Purposes, EAP) yazı kursunda təxminən iki illik kurikulum inkişafı, fəaliyyət tədqiqatı və kurs qiymətləndirilməsi təcrübələrini araşdırır. Yenidən dizayn tələbələrin mənbələri müstəqil qiymətləndirməsi, süni intellekt çıxışını sorğulaması, akademik tonu və müəllif səsini qoruması, tədqiqat qərarlarını izah etməsi və yalnız son mətni deyil, yazı prosesindəki mühakiməsini də görünən etməsi üzərində qurulmuşdur. İşin mərkəzi prinsipi budur ki, tələbədən süni intellektdən tənqidi və məsuliyyətli şəkildə istifadə etməsi gözlənilirsə, bu bacarıq yalnız qiymətləndirmə zamanı tələb edilməməli, əvvəlcədən sistemli şəkildə öyrədilməli və tətbiq edilməlidir. Bununla belə, iş nəzarətli effektivlik sınağı deyil; kurs qiymətləndirmə ballarında görünən yüksəlişlər tələbə qavrayışları baxımından göstərici xarakter daşıyır və yenidən dizaynın öyrənmə nəticələrinə səbəb-nəticə təsirini təkbaşına sübut etmir.

Generativ süni intellektin akademik yazıya daxil olması EAP qiymətləndirilməsində yalnız “AI istifadəsinə icazə verilir, yoxsa qadağandır?” sualını ortaya çıxarmır. ChatGPT və oxşar sistemlər xülasələşdirmə, yenidən ifadə etmə, fikir yaratma, tədqiqat sualı təklif etmə, mətni redaktə etmə və dil düzəlişi kimi əvvəllər tələbənin akademik yazı bacarığının göstəricisi sayılan bir çox işi sürətlə yerinə yetirə bilir. Buna görə də yalnız son məhsulun qiymətləndirilməsi tələbənin akademik qərarlarının nə qədərini özünün verdiyini və ya yaradılmış mətni həqiqətən anlayıb-anlamadığını həmişə göstərməyə bilər.

İşin təklif etdiyi həll süni intellekti təhsildən kənarlaşdırmaq olmadığı kimi, süni intellekt istifadəsini nəzarətsiz şəkildə sərbəst buraxmaq da deyil. Bunun əvəzinə AI tələbənin qərar verməli olduğu akademik alətə və eyni zamanda tədrisin açıq obyektinə çevrilir. Tələbə yalnız süni intellektdən çıxış almağı deyil, həm də çıxışın düzgünlüyünü, mənbə etibarlılığını, kontekstə uyğunluğunu, akademik tonu, müəllif səsini və ritorik təsirini qiymətləndirməyi öyrənir.

Generativ süni intellekt EAP təhsilində hansı problemi dəyişdirdi?

Akademik Məqsədlər üçün İngilis dili dərsləri ənənəvi olaraq xülasələşdirmə, parafraz, mənbədən istifadə, arqument inkişaf etdirmə, akademik ton, istinad, tədqiqat yazısı, redaktə və korrektə kimi bacarıqları açıq şəkildə öyrədir. Generativ süni intellekt sistemlərinin geniş yayılması ilə tələbələr bu əməliyyatların mühüm hissəsini bir neçə saniyə ərzində avtomatik alətlərə gördürə bilirlər.

Bu vəziyyət iki zidd, lakin eyni dərəcədə problemli reaksiyaya səbəb ola bilər. Birinci reaksiya süni intellekti tamamilə qadağan etməkdir. Bu yanaşma tələbələrin sinifdən kənarda və gələcək akademik fəaliyyətlərində qarşılaşacaqları real yazı mühitini nəzərə almaya bilər. İkinci reaksiya isə AI istifadəsini sistemli tədris olmadan sərbəst buraxmaqdır. Bu halda tələbə səlis və peşəkar görünən çıxışı akademik baxımdan düzgün və ya uyğun hesab edərək öz qiymətləndirmə məsuliyyətini süni intellektə ötürə bilər.

İşin pedaqoji problemi bu dilemma üzərindən müəyyənləşdirilir: tələbələr süni intellektdən istifadə edə biləcəklərsə, tədris onların süni intellekt çıxışına qarşı müstəqil akademik mühakimə inkişaf etdirməsini necə təmin edəcək və qiymətləndirmə bu mühakiməni necə görünən edəcək?

AI İnteqrə Edilmiş Tədris–Qiymətləndirmə Uyğunluğu Nədir?

AI inteqrə edilmiş tədris–qiymətləndirmə uyğunluğu qiymətləndirmədə tələbədən gözlənilən süni intellekt vasitəli akademik davranışların əvvəlcə kurikulum daxilində açıq şəkildə öyrədilməsi, tətbiq edilməsi və üzərində düşünülməsi prinsipidir. Tələbədən AI tərəfindən təklif olunan mənbəni qiymətləndirməsi, AI dəstəkli reviziyada öz akademik səsini qoruması və ya AI ilə inkişaf etdirdiyi tədqiqat fikrini müdafiə etməsi gözlənilirsə, bu səriştələr qiymətləndirmədən əvvəl dərsdə sistemli şəkildə inkişaf etdirilməlidir.

Bu yanaşma konstruktiv uyğunlaşdırma məntiqinə əsaslanır: öyrənmə nəticələri, sinifdaxili pedaqoji fəaliyyətlər, icazə verilən süni intellekt istifadəsi və qiymətləndirmədə tələb olunan sübut bir-biri ilə əlaqəli olmalıdır. Tələbənin heç öyrədilməmiş AI istifadə formasında qiymətləndirilməsi ölçmənin nə dərəcədə etibarlı olduğu barədə sual yarada bilər.

Oxşar şəkildə, tələbələrin real akademik yazı proseslərində onsuz da süni intellektdən istifadə etməsi gözlənilirsə, tamamilə AI-sız qiymətləndirmə də gələcəkdə ehtiyac duyacaqları akademik savadlılıqların yalnız bir hissəsini ölçə bilər.

Dərsin konteksti

İşin araşdırdığı magistratura səviyyəli EAP yazı dərsi müxtəlif fənlərdən olan tələbələri bir araya gətirir. Dərsin məqsədi tək bir fənnin yazı janrını öyrətmək əvəzinə akademik ton, janr fərqindəliyi, istinad, mənbədən istifadə, tədqiqat yazısı və reviziya kimi sahələrdə müxtəlif kontekstlərə köçürülə bilən akademik mühakiməni inkişaf etdirməkdir.

2025 tələbə bölgüsünü göstərən mənbə qrafikində ən böyük iki qrup Master of Communication tələbələri (%33) və Master of Applied Linguistics tələbələridir (%28). Qrafikdə həmçinin Master of Music (%18), Graduate Certificate in Communication (%8), Master of Geographic Information Science (%8), Master of Interaction Design (%3) və digər proqramlar (%3) yer alır. Faizlər qrafikdə yuvarlaqlaşdırılmış şəkildə təqdim edildiyinə görə cəmin tam %100-ə bərabər olmaması yuvarlaqlaşdırmadan qaynaqlana bilər.

Beş illik qeydiyyat qrafiki dərsin hər semestr təxminən 190–280 tələbə miqyasında əhəmiyyətli magistratura tələbə qrupuna xidmət etdiyini göstərir. Bu multidissiplinar quruluş dərsin niyə müəyyən bir fənnin yazı qaydalarını öyrətmək əvəzinə daha ümumi akademik mühakiməyə fokuslandığını anlamaq baxımından vacibdir.

Dərs 13 tədris həftəsini əhatə edir və akademik arqument, mövqe, ton, metadiskurs, janr fərqləri, akademik dürüstlük, xülasələşdirmə, paraqraf qurma, tənqidi düşünmə, istinad, tədqiqat məqaləsinin quruluşu, redaktə və son korrektə kimi sahələri əhatə edir.

İlk addım: ortaq AI istifadə dili yaratmaq

Kurikulumun inkişafı prosesi yalnız qiymətləndirmələrin dəyişdirilməsi ilə başlamamışdır. Semestrin əvvəlində tələbələrin süni intellektlə bağlı mövcud təcrübələri, fərziyyələri və qeyri-müəyyənlikləri üzərində düşünmələrini təmin edən istiqamətləndirmə fəaliyyəti həyata keçirilmişdir.

Tələbələr daha əvvəl aparılmış fəaliyyət tədqiqatında istifadə olunan təsdiqlənmiş sorğu vasitəsilə öz AI istifadə praktikalarını qiymətləndirmişlər. Sinif səviyyəsində paylaşılan nəticələr tələbələrə bir-birlərinin süni intellektdən istifadə formalarını müqayisə etməyə və hansı sahələrdə özlərini əmin və ya tərəddüdlü hiss etdiklərini müzakirə etməyə imkan vermişdir.

Buna qurumun süni intellekt siyasəti üzrə qısa bilik testi və məqbul istifadənin müxtəlif öyrənmə və qiymətləndirmə tapşırıqlarına görə necə dəyişə biləcəyinə dair müzakirələr əlavə olunmuşdur. Beləliklə, süni intellekt istifadəsi tələbənin gizli və ya tam fərdi praktikası olmaqdan çıxarılaraq dərsdə müzakirə edilə bilən akademik mövzuya çevrilmişdir.

Mənbə qiymətləndirilməsi niyə süni intellektə buraxıla bilməz?

Tələbələrin akademik verilənlər bazalarında axtarış aparması, düzgün açar sözlər hazırlaması, resenziyalı məqalələri tapması və tapılan mənbənin etibarlılığını və faydalılığını qiymətləndirməsi akademik yazının əsas hissələrindəndir. Generativ AI sistemləri mənbə təklif edə və ya bir işin dəyərini xülasə edə bildiyi üçün bu proses asanlaşmış görünsə də, yanlış mənbə, səhv biblioqrafik məlumat və ya mənbənin real məzmununu əks etdirməyən qiymətləndirmə yaratma ehtimalı akademik mühakiməni daha az deyil, daha çox zəruri edir.

Dərsin üçüncü modulunda tələbələr əvvəlcə universitet kitabxanası və Google Scholar vasitəsilə özləri axtarış aparırlar. Açar söz yaratmaq və sorğuları dəyişdirmək praktikası edirlər. Daha sonra seçdikləri mənbələrin etibarlılığını, mötəbərliyini və faydalılığını qısa əsaslandırma ilə birlikdə 1–10 arasında qiymətləndirirlər.

Süni intellekt bu mərhələdə qərarverici instansiya kimi deyil, müqayisə aləti kimi istifadə olunur. Tələbə eyni mənbənin qiymətləndirilməsini AI sistemindən istəyə və öz qiymətləndirməsi ilə AI qiymətləndirməsi arasındakı fərqləri araşdıra bilər. Pedaqoji məqsəd tələbənin “AI nə dedi?” sualından əvvəl “mən bu mənbəni hansı əsasla etibarlı və faydalı hesab edirəm?” sualına cavab verə bilməsidir.

Qiymətləndirmə tərəfində bu tədris sinif daxilində yerinə yetirilən performans tapşırığı ilə uyğunlaşdırılmışdır. Tələbələr müqayisəli məqalə icmalında istifadə edə biləcəkləri resenziyalı mənbələri müəyyən edir, onların faydalılığını və etibarlılığını qiymətləndirir və axtarış proseslərinə dair sübut təqdim edirlər. Hazırkı tətbiqdə universitet kitabxanasındakı axtarış keçidinin təqdim edilməsi qiymətləndiriciyə istifadə olunan açar sözlərlə seçilmiş mənbələr arasındakı əlaqəni araşdırmağa imkan verir.

İş gələcək inkişaf kimi həmçinin qeyd edir ki, mənbənin müəyyənləşdirilməsində və ya qiymətləndirilməsində AI istifadə olunubsa, müvafiq AI söhbətlərinin ekran görüntüləri təqdim edilə bilər. Buradakı məqsəd AI istifadəsini avtomatik şəkildə ittihamedici formada izləmək deyil, mənbə seçimi qərarlarını görünən və izah edilə bilən etməkdir.

Səlis AI Çıxışı Akademik Baxımdan Uyğun Olduğu Mənasına Gəlirmi?

Xeyr. Bu işin pedaqoji yanaşmasında qrammatik cəhətdən səlis, rəsmi və ya cilalanmış AI çıxışı mənbəyə sədaqət, akademik düzgünlük, fənnə uyğun ton, düzgün mövqe, uyğun metadiskurs və ya müəllifin nəzərdə tutduğu akademik səs baxımından avtomatik olaraq uğurlu sayılmır. Tələbə AI tərəfindən edilən dəyişikliyin yalnız dil səthini deyil, müəllif–sübut–oxucu münasibətini və ritorik mənanı necə təsir etdiyini qiymətləndirməlidir.

Akademik ton, metadiskurs və müəllif səsi

Dördüncü modulda tələbələr akademik ton, metadiskurs və müəllif səsi üzərində işləyirlər. Generativ süni intellekt paraqrafı daha səlis və ya daha rəsmi edə bilər; lakin eyni redaktə müəllifin iddiasındakı ehtiyatlılıq səviyyəsini, dəqiqlik dərəcəsini, fənnə xas diskursu və ya müəllifin oxucu qarşısındakı mövqeyini də dəyişə bilər.

Buna görə tələbələr əvvəlcə insan tərəfindən yazılmış akademik mətnlərdə məlumatın təşkili, fikirlər arasındakı əlaqələr, ehtiyatlılıq və ya dəqiqlik bildirən strukturlar, qiymətləndirmə ifadələri və oxucu ilə qarşılıqlı əlaqə yaradan metadiskurs ünsürlərini təhlil edirlər.

Daha sonra AI dəstəkli parafraz və reviziya nümunələri nəzərdən keçirilir. Tələbələr yalnız yeni versiyanın “daha yaxşı ingilis dili” olub-olmadığına deyil, dəyişdirilən sözlərin mətnin mənasını, fənnə xas səsini və müəllifin mövqeyini necə dəyişdirdiyinə baxırlar.

Mənbədə göstərilən sinif fəaliyyəti tələbənin qısa mətni əvvəlcə öz ifadələri ilə yenidən qurmasını və istəsə AI alətindən istifadə etməsini əhatə edir. Tələbədən AI çıxışındakı hansı ünsürləri saxladığını və ya dəyişdirdiyini, həmçinin generativ süni intellektlə parafraz etməyin sürət, aydınlıq, müəllif səsi və ya fərdiliyin itirilməsi kimi mümkün üstünlüklərini və çatışmazlıqlarını izah etməsi istənilir.

Müqayisəli məqalə icmalı və video refleksiya

Ton və metadiskurs tədrisi daha sonra müqayisəli məqalə icmalı ilə əlaqələndirilir. Tələbələr öz fənlərindən akademik mətnləri başqa sahədəki akademik mətnlə müqayisə edərək yalnız məzmuna deyil, akademik dil və ritorik xüsusiyyətlərə də baxırlar.

Buna əlavə edilən video refleksiya tapşırığı tələbədən öz fənnindəki yazı ilə başqa fənndəki yazı arasındakı fərqləri şifahi şəkildə izah etməsini istəyir. Tələbə ton, mövqe, metadiskurs və fənnə xas gözləntilər barədə nə öyrəndiyini və bu anlayışın gələcəkdə öz yazısına necə əks oluna biləcəyini ifadə edir.

Bu tamamlayıcı qiymətləndirmə yazılı mətndəki təhlillə tələbənin həmin təhlildən nə öyrəndiyini izah etmə qabiliyyətini bir araya gətirir. Süni intellekt istifadə olunmuş olsa belə, tələbə akademik qərarların və ritorik nəticələrin məsuliyyətini daşımağa davam edir.

Tədqiqat məqaləsinin hazırlanması və IMRD quruluşu

Yeddinci modul tədqiqat məqaləsinin hazırlanmasını Giriş, Metod, Nəticələr və Müzakirə bölmələrindən ibarət IMRD quruluşu üzərindən öyrədir. Buradakı çətinlik yalnız ingilis dili qrammatikası deyil. Tələbə akademik baxımdan mənalı mövzu müəyyən etməli, əlaqəli ədəbiyyatı tapmalı, tədqiqat boşluğunu müəyyənləşdirməli, tədqiqat sualı hazırlamalı, tətbiq edilə bilən metod təklif etməli və işin əhəmiyyətini izah etməlidir.

AI sistemləri mövzu, sual və ya bölmə quruluşu təklif edə bilər; lakin mənbənin vurğuladığı risk bu təkliflərin ümumi, qeyri-real və ya tələbənin fənn kontekstindən qopuq ola bilməsidir. Buna görə tələbənin vəzifəsi AI fikrini qəbul etmək deyil; onun akademik baxımdan müdafiə edilə bilən, öz sahəsinə uyğun və qiymətləndirmə çərçivəsində həyata keçirilə bilən olub-olmadığını sorğulamaqdır.

AI Dövründə Son Mətn Təkbaşına Kifayət Qədər Qiymətləndirmə Sübutudurmu?

Bu işin yanaşmasına görə hər vəziyyətdə kifayət deyil. Generativ süni intellektlə yüksək dərəcədə cilalanmış yazılı məhsul yaradıla bildiyinə görə tələbənin tədqiqat fikrinə necə çatdığını, mənbə və metod qərarlarını anlayıb-anlamadığını və mətnin arxasındakı akademik məntiqi izah edib-edə bilmədiyini göstərmək üçün şifahi izah, proses sənədi, refleksiya və ya həmyaşıd rəyi kimi tamamlayıcı sübutlardan istifadə edilə bilər; lakin bu komponentlər nəzarət məqsədilə deyil, öyrənmə məqsədləri ilə uyğun şəkildə hazırlanmalıdır.

Şifahi fikir təqdimatı niyə yazılı tədqiqat məqaləsinə bağlanır?

Tədqiqat məqaləsinin qiymətləndirilməsində tələbələr son mətndən əvvəl iki sinifdaxili fikir təqdimatı imkanından ən az birində iştirak etməlidirlər. Bu komponent keçdi/qaldı formatında hədd tələbi kimi hazırlanmışdır.

Doqquzuncu həftədəki təqdimatlarda tələbələr tədqiqat mövzusunu, əlaqəli ədəbiyyatı, tədqiqat boşluğunu və tədqiqat suallarını izah edirlər. Onuncu həftədə isə təklif olunan metod və ilkin müzakirə üzərində dayanılır. Tələbələr bir-birləri üçün həmyaşıd qiymətləndirmə formalarını doldura və aldıqları rəydən son tədqiqat məqaləsini inkişaf etdirərkən istifadə edə bilərlər.

Bunun iki funksiyası var. Birincisi pedaqojidir: tələbə fikirlərini yazıya çevirməzdən əvvəl şifahi izah etməklə boşluqları görə və rəy ala bilər. İkincisi müəlliflik məsuliyyətini görünən etməkdir: çox yaxşı formatlaşdırılmış son mətn təkbaşına tələbənin tədqiqat məntiqini anladığını göstərməyə bilər; şifahi izah tələbəyə qərarlarını əsaslandırmağa imkan verir.

“Assessment twins” yanaşmasının bu işdə mənası

İş AI istifadəsinə açıq yazılı tapşırıqların başqa sübut növü ilə cütləşdirilməsi fikrini qiymətləndirmə əkizləri yanaşması ilə əlaqələndirir. Məsələn, yazılı akademik iş şifahi müdafiə, müzakirə, prosesin izahı və ya başqa tamamlayıcı performansla dəstəklənə bilər.

Lakin müəllifin tətbiqində mühüm vurğu ondan ibarətdir ki, tamamlayıcı tapşırıq yalnız AI ilə fırıldaq edilib-edilmədiyini yoxlamaq üçün hazırlanmasın. Şifahi fikir təqdimatı tədqiqat dizaynını inkişaf etdirir, video refleksiya öyrənmənin transferini görünən edir, həmyaşıd qiymətləndirməsi isə hədəf auditoriya fərqindəliyini və reviziyanı dəstəkləyir.

Buna görə tamamlayıcı qiymətləndirmə ən yüksək pedaqoji dəyəri “tələbəni təsdiqləyən nəzarət” əvəzinə “öyrənməni dəstəkləyən ikinci sübut səthi” olduqda qazanır.

AI məhsuldarlıq aləti ilə akademik qərar instansiyası arasındakı fərq

İşin dərs inkişafı təcrübəsindən çıxardığı əsas fərqlərdən biri budur. AI mənbə təklif edə, izah yarada və ya mətni yenidən təşkil edə bilər. Bunlar məhsuldarlığı dəstəkləyən funksiyalardır.

Lakin hansı mənbənin etibarlı olması, hansı məlumatın tədqiqat sualı ilə həqiqətən əlaqəli olması, paraqrafdakı yeni dəqiqlik səviyyəsinin uyğun olub-olmaması, reviziyanın müəllif səsini qoruyub-qorumaması və ya tədqiqat fikrinin metodoloji baxımdan həyata keçirilə bilən olub-olmaması akademik mühakimə tələb edir.

Buna görə süni intellektin akademik yazıya daxil olması akademik savadlılığa ehtiyacı azaltmaqdan daha çox, yazı zamanı verilən qərarları qiymətləndirə bilmə qabiliyyətinin əhəmiyyətini artıra bilər.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqatın elmi növü

Bu məqalə klassik mənada randomizə edilmiş eksperiment, nəzarətli müdaxilə tədqiqatı və ya genişmiqyaslı müqayisəli effektivlik araşdırması deyil. Müəllif işi iki illik kurikulum və qiymətləndirmə inkişafına əsaslanan, tədris yönümlü fəaliyyət tədqiqatı istiqamətinə malik tətbiqə əsaslanan reflektiv iş kimi təqdim edir.

İşin məlumat mənbələri arasında daha əvvəl aparılmış fəaliyyət tədqiqatındakı təsdiqlənmiş tələbə AI istifadə sorğusu, AI inteqrə edilmiş dərs fəaliyyətlərinə sinifdaxili reaksiyalar, adi kurs qiymətləndirmələri, qeyri-rəsmi tələbə rəyləri, tədris komandasının müzakirələri, qiymətləndirmə moderasiyası və kurs koordinatorunun peşəkar refleksiyası vardır.

Mənbə PDF bu işdə sözügedən sorğu üçün müstəqil nümunə ölçüsünü, ətraflı statistik təhlil planını və ya eksperiment–nəzarət dizaynını bildirmir. Buna görə bu məlumatlar Verianla tərəfindən tamamlanmamışdır.

Kurikulum inkişafının məntiqi

Dərs qiymətləndirmə məlumatları nə göstərir?

İşdə beş semestr ərzində üç dərs qiymətləndirmə maddəsinin orta balları təqdim olunur. S2/2023 və S1/2024 yenidən dizayndan əvvəlki istinad dövrləri; S2/2024, S1/2025 və S2/2025 isə kurikulum inkişafından sonrakı dövrlər kimi istifadə edilmişdir.

Ən nəzərəçarpan dəyişiklik qiymətləndirmə tələblərinin aydınlığında görünür. Bu bal istinad dövrlərində 4,43–4,44 olduğu halda S2/2024 və S2/2025 dövrlərində 4,73-ə çatmışdır. Öyrənmə materialları və ümumi dərs qiymətləndirilməsi də yenidən dizayndan sonrakı dövrlərdə istinad dövrlərindən yüksək qalmışdır.

Lakin iş bu dəyişiklikləri AI inteqrə edilmiş yenidən dizaynın birbaşa səbəb olduğu öyrənmə nəticələri kimi şərh etmir. Nəzarət qrupu, təsadüfi təyinat və ya səbəb-nəticə çıxarışı dizaynı olmadığından ballar tələbələrin dərsin aydınlığı və faydalılığı ilə bağlı qavrayışlarının göstərici xarakterli məlumatı kimi istifadə olunur.

Tətbiqin görünən etdiyi dörd əsas nəticə

Birincisi, akademik qərarvermə görünən olmuşdur. Tələbələr yalnız son yazını təqdim etmək əvəzinə AI istifadələrini, mənbə seçimlərini, qiymətləndirmələrini və reviziya qərarlarını müzakirə etməyə başlamışlar.

İkincisi, AI ilə işləmək qiymətləndirmə mühakiməsinin əhəmiyyətini artırmışdır. Tələbə AI çıxışını düzgünlük, sübut, uyğunluq, ton, səs, janr və məqsəd baxımından qiymətləndirməlidir.

Üçüncüsü, AI vasitəli qiymətləndirmə əvvəlcədən öyrədilmiş praktikaya bağlandıqda pedaqoji baxımdan daha güclüdür. Mənbə qiymətləndirmə tapşırığı mənbə qiymətləndirməsinin tədrisindən, video refleksiya ton və metadiskurs işlərindən, tədqiqat məqaləsi isə tədqiqatın hazırlanması və şifahi fikir təqdimatlarından qidalanır.

Dördüncüsü, tamamlayıcı sübut yalnız doğrulama məqsədi daşımamalıdır. Şifahi təqdimat, refleksiya, proses sənədi və həmyaşıd qiymətləndirməsi tələbənin yazı prosesini inkişaf etdirən öyrənmə alətləri kimi də fəaliyyət göstərə bilər.

İşin dəstəklədiyi və dəstəkləmədiyi nəticələr

İşin dəstəklədiyi: Müəyyən bir magistratura EAP dərsində AI istifadəsinin kurikulum daxilində açıq şəkildə yerləşdirilməsi mənbə qiymətləndirməsi, akademik ton/metadiskurs və tədqiqat dizaynı kimi sahələrdə tədrislə qiymətləndirmə arasında daha görünən əlaqələrin qurulmasına imkan vermişdir. Tələbə qiymətləndirmələri yenidən dizayndan sonrakı dövrlərdə dərsin aydınlığı və faydalılığına dair müsbət nümunə göstərmişdir. Müəllifin tətbiq təcrübəsi AI istifadəsinin yalnız akademik dürüstlük problemi kimi deyil, öyrədiləcək və üzərində düşünüləcək akademik savadlılıq sahəsi kimi də nəzərdən keçirilə biləcəyini göstərir.

İşin dəstəkləmədiyi: AI inteqrə edilmiş tədrisin bütün EAP kontekstlərində daha yüksək öyrənmə nəticələri yaratdığı, tələbələrin akademik yazı performansını müəyyən miqdarda artırdığı, AI istifadəsinin akademik dürüstlük pozuntularını azaltdığı və ya şifahi tamamlayıcı qiymətləndirmələrin süni intellekt istifadəsini etibarlı şəkildə aşkar etdiyi nəticəsinə gəlmək olmaz. İş həmçinin müəyyən AI məhsulunun digərlərindən üstün olduğunu sınaqdan keçirmir.

Tətbiq üçün çıxarılan dizayn prinsipləri

1. Yerli AI istiqamətləndirilməsi ilə başla: Tələbələr qurum və dərs kontekstində nəyin icazəli, zəruri və ya məhdud olduğunu erkən mərhələdə anlamalıdırlar.
2. AI istifadəsini akademik savadlılığın bir hissəsi kimi öyrət: Düzgünlük, uyğunluq, sübut, ton, müəllif səsi, janr və məqsəd baxımından qiymətləndirmə açıq şəkildə işlənməlidir.
3. Prosesi və mühakiməni görünən et: Axtarış keçidləri, mənbə qiymətləndirmə qeydləri, AI qarşılıqlı əlaqə qeydləri, reviziya gündəlikləri, refleksiya mətnləri, şifahi təqdimatlar və ya həmyaşıd qiymətləndirmələri uyğun olduqda istifadə edilə bilər.
4. Tamamlayıcı qiymətləndirməni öyrənmə yönümlü hazırla: Məqsəd yalnız AI istifadəsinə nəzarət etmək deyil, tələbənin düşüncəsini inkişaf etdirməsini və izah etməsini təmin etməkdir.
5. Müəllim dəstəyini institusional səviyyəyə daşı: AI inteqrə edilmiş qiymətləndirmə dizaynı yalnız fərdi müəllimin sınaq-səhvinə buraxılmamalı; zaman, ortaq terminologiya və institusional dəstək tələb edir.

Bu prinsiplər mənbə işdə universal və dəyişməz şablon kimi təqdim edilmir. Müəllif xüsusilə müxtəlif EAP proqramlarının fərqli AI siyasətlərindən, qiymətləndirmə növlərindən, verilənlər bazalarından, fənn materiallarından və texnoloji alətlərdən istifadə edə biləcəyini bildirir. Ötürülməsi təklif olunan ünsür konkret tapşırıqların eynisini köçürmək deyil, tələbədən qiymətləndirmədə gözlənilən AI vasitəli akademik savadlılığın əvvəlcə öyrədilməsi prinsipidir.

Əsas məhdudiyyətlər

Birinci məhdudiyyət işin tək bir institusional və dərs kontekstində yerləşmiş tətbiq hekayəsi olmasıdır. Müəllif də nəticələri AI inteqrə edilmiş EAP tədrisinə dair ümumiləşdirilə bilən eksperimental nəticələr kimi təqdim etmir.

İkinci məhdudiyyət dərs qiymətləndirmə məlumatlarının özünəbəyan əsasında qavrayış göstəriciləri olmasıdır. Orta balların artması dərsin daha aydın və ya faydalı qəbul edildiyini göstərə bilər; lakin tələbələrin real akademik yazı bacarığındakı dəyişikliyi birbaşa ölçmür.

Üçüncü məhdudiyyət səbəblilik məsələsidir. Kurikulum zamanla dəyişərkən tələbə qrupları, tədris şəraiti və digər mühit dəyişənləri də fərqlənmiş ola bilər. İşdə bu amilləri təcrid edən eksperimental nəzarət quruluşu yoxdur.

Dördüncü məhdudiyyət AI texnologiyalarının və qurum siyasətlərinin sürətlə dəyişməsidir. Burada açıqlanan fəaliyyətlər müəyyən texnoloji məhsuldan daha çox akademik mühakiməyə əsaslanaraq hazırlansa da, başqa qurumlarda icazə verilən AI istifadəsi və ya qiymətləndirmə şərtləri fərqli ola bilər.

İşin əsas pedaqoji nəticəsi

Məqalənin əsas mesajı AI-nın akademik yazı tədrisini lazımsız etməsi deyil. Əksinə, süni intellekt sistemləri xülasələşdirmə, redaktə və ya mətn yaratma kimi səthi əməliyyatları asanlaşdırdıqca tələbənin yaxşı akademik xülasənin nə olduğunu, etibarlı mənbəni necə ayırd etməyi, arqumentin necə qurulduğunu, ehtiyatlılıq dilinin nə işə yaradığını və öz akademik səsini necə qorumağı anlaması daha vacib olur.

Buna görə AI inteqrasiyasının fokusu “tələbə AI istifadə etsinmi?” dilemmasından “tələbə AI ilə işləyərkən hansı akademik qərarları verə bilməlidir?” sualına keçir.

Qiymətləndirmənin də buna uyğun olaraq yalnız mətnin son halını deyil, tələbənin axtarış, seçim, doğrulama, müqayisə, əsaslandırma, izah və reviziya proseslərindən uyğun olanlarını görünən etməsi təklif olunur.

Bu yanaşmanın xülasə prinsipi aydındır: qiymətləndirmə tələbədən müəyyən AI vasitəli akademik savadlılıq gözləyirsə, həmin savadlılıq əvvəlcə kurikulumda öyrədilməli, istiqamətləndirilmiş fəaliyyətlərlə tətbiq edilməli və yalnız bundan sonra qiymətləndirilməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal iş: Teaching before assessing: Aligning AI-integrated EAP pedagogy with AI-mediated academic writing assessment

Müəllif: Dr Hao Tran

Qurum: School of Languages and Cultures, University of Queensland, Brisbane, Australia.

ORCID: 0000-0001-5846-3903

Mənbə növü: Tətbiqə əsaslanan / fəaliyyət tədqiqatı yönümlü EAP pedaqogikası işi; SSRN preprint.

Resenziya vəziyyəti: Araşdırılan PDF açıq şəkildə “Preprint not peer reviewed” ifadəsini daşıyır; resenziyadan keçmiş version of record kimi təqdim edilməməlidir.

Platforma: SSRN.

SSRN qeydiyyat nömrəsi: 6922747.

DOI: 10.2139/ssrn.6922747

Yüklənmə tarixi: 12 iyun 2026.

Rəsmi keçid:SSRN iş qeydi

Lisenziya / hüquq vəziyyəti: SSRN-in rəsmi qeydi müəllif hüquqları sahibinin SSRN-ə lisenziya verdiyini və bütün hüquqların qorunduğunu, icazəsiz təkrar istifadəyə yol verilmədiyini bildirir. Buna görə mənbə PDF-in ekran görüntüləri, orijinal qrafik dizaynları, cədvəlləri və ya mətnli izahı Verianla məqaləsində təkrar istifadə edilməmişdir. Yuxarıdakı cədvəllər yalnız mənbədə verilən faktiki məlumatlardan çıxış edərək müstəqil Verianla təqdimatı kimi hazırlanmışdır.

İşin konteksti: Multidissiplinar magistratura səviyyəli EAP akademik yazı dərsi; təxminən iki illik kurikulum inkişafı və ardıcıl dərs təqdimatları.

Məlumat mənbələri: Daha əvvəl aparılmış fəaliyyət tədqiqatına aid tələbə AI istifadə sorğusu, sinifdaxili müşahidə və refleksiya, kurs qiymətləndirmələri, qeyri-rəsmi tələbə rəyləri, tədris komandasının müzakirələri, qiymətləndirmə moderasiyası və kurs koordinatorunun peşəkar refleksiyası.

Mənbədaxili biblioqrafik qeyd: PDF xülasəsi işi “Research to Practice” kimi təsvir etdiyi halda əsas mətn “Researching EAP Practice” ifadəsindən istifadə edir. Ədəbiyyat siyahısında həmçinin “Author (2026)” və “Author et al. (2025)” formasında tam biblioqrafik kimliyi verilməmiş iki yer tutucu qeyd var. Verianla bu çatışmazlıqları təxmin edərək tamamlamamışdır.

Maliyyələşdirmə: Araşdırılan PDF-də bu iş üçün ayrıca və açıq maliyyələşdirmə bəyanatı verilməmişdir; maliyyələşdirmə vəziyyəti təxmin edilməmişdir.

Maraqlar toqquşması: Araşdırılan PDF-də ayrıca və açıq maraqlar toqquşması bəyanatı görünmür; məlumat əlavə edilməmişdir.

Məlumatların əlçatanlığı: Bu preprintdə müstəqil məlumatların əlçatanlığı bəyanatı verilməmişdir.

Etik məlumat: Bu PDF-də iş üçün ayrıca etik komitə/təsdiq bəyanatı açıq şəkildə bildirilməyib. Daha əvvəlki fəaliyyət tədqiqatına istinad edilir; Verianla əvvəlki işin etik vəziyyətini bu məqalə adından fərz etmir.

Əsas şərh həddi: Dərs qiymətləndirmə balları göstərici xarakter daşıyır və səbəb-nəticə əsaslı öyrənmə təsiri kimi şərh edilməməlidir. İş müəyyən qurum və kurikulum kontekstində inkişaf etdirilmiş tətbiq nümunələri təqdim edir; müəllif də onları resept xarakterli deyil, müxtəlif EAP kontekstlərinə uyğunlaşdırıla bilən dizayn prinsipləri kimi mövqeləndirir.

Verianla yenidən strukturlaşdırma qeydi: Bu məzmun mənbə işin türk dilinə tərcüməsi və ya paraqraf-paraqraf parafrazı deyil. Mənbənin pedaqoji problemi, metodoloji konteksti, tətbiq komponentləri, kəmiyyət olaraq bildirilən dərs qiymətləndirmə məlumatları, şərhləri və məhdudiyyətləri ayrışdırılmış; bunlardan müstəqil və öyrədici türk dilində elmi izah yaradılmışdır.