Ushbu tadqiqot generativ sun’iy intellekt (Generative Artificial Intelligence, GenAI) vositalarini yuqori bosqich bakalavriat/boshlang‘ich magistratura biokimyo kursidagi ilmiy yozuv topshirig‘iga integratsiya qilishni o‘rganuvchi eksplorativ ta’lim tadqiqotidir. GenAI yordamidagi yozuv topshirig‘i talabalarning ChatGPT, U-M GPT, U-M Maizey va LearningClues vositalaridan foydalanib mavzu ishlab chiqishi, prompt yaratishi, 500 so‘zlik sun’iy intellekt yordamidagi qoralama tayyorlashi, manbalarni tekshirishi, qoralamani o‘z yozuvlari bilan 1000 so‘zlik yakuniy matnga aylantirishi va tajribalarini darsda baholashini o‘z ichiga olgan. Fall 2024 davrida kursga 25 talaba ro‘yxatdan o‘tgan; dastlabki va yakuniy so‘rovlar tahlili 22 nafar ko‘ngilli ishtirokchining javoblariga tayangan. Tadqiqot talabalarning o‘z-o‘zini hisobotlari va ochiq javoblarini o‘rgangan; bu nazoratli o‘quv yutug‘i tajribasi yoki transformer modelining ishlashini sinash emas.

Ishtirokchilarning %82’i kursdan oldin GenAI vositalaridan avval foydalanganini bildirdi. Kurs davomida ChatGPT eng ko‘p ishlatilgan vositalardan biri bo‘lgan, talabalarning %64’i esa keyingi talabalar guruhi uchun U-M GPT’ni tavsiya qilgan. Vosita foydalanishida foydalilik va avvaldan tanishlik ajralib turgan bo‘lsa, kelajak uchun vosita tavsiya qilishda vazifaga moslik, chiqish sifati, ishonch va maxfiylik kabi mezonlar ko‘proq ahamiyat kasb etdi.

Talabalarning %68’i GenAI yordamidagi yozuv topshirig‘ini an’anaviy yozuv vazifalariga nisbatan umumiy jihatdan ijobiy baholadi. Ishtirokchilarning %82’i kelajakda GenAI yozuv vositalaridan foydalanishni rejalashtirayotganini bildirdi. Eng kuchli o‘z-o‘zini hisobot yutuqlari prompt engineering ko‘nikmalari va prompt savodxonligi bilan bog‘liq edi. Biroq to‘g‘ri bibliografiya yaratish muhim muammo bo‘lib qoldi: talabalarning %41’i bibliografiyani tuzatish uchun promptni o‘zgartirganini, lekin faqat %27’i yakuniy sun’iy intellekt chiqishida mos bibliografiya olganini bildirdi.

Natijalarni talqin qilishda muhim cheklov mavjud. Tadqiqot bitta biokimyo kursidagi 22 ko‘ngilli ishtirokchiga, asosan o‘z-o‘zini hisobot ma’lumotlariga va qisqa muddatli yozuv topshirig‘iga tayangan. Nazorat guruhi yoki randomizatsiyalangan AI/nazorat taqqoslashi bo‘lmagani sababli tadqiqot GenAI foydalanishi talabalarning kimyo bilimini yoki akademik muvaffaqiyatini sababiy ravishda oshirishini isbotlamaydi. Natijalar aynan shu kurs kontekstida talabalar tajribasi, ishonchi, afzalliklari, prompt savodxonligi va axloqiy xabardorligi bilan bog‘liq dastlabki tendensiyalardir.

Ushbu Tadqiqot Transformer Asosidagi Modellarning Texnik Ishlashini O‘lchadimi?

Yo‘q. Maqola sarlavhasida transformer asosidagi modellar ta’kidlangan bo‘lsa-da, tadqiqotning eksperimental markazi katta til modelini o‘qitish, kimyoviy bashorat aniqligini o‘lchash yoki turli transformer arxitekturalarini taqqoslash emas; tadqiqot GenAI vositalarining biokimyo yozuv topshirig‘ida qo‘llanilishini va talabalarning ushbu vositalarga oid tajriba, ishonch, afzallik hamda AI savodxonligi bo‘yicha o‘z-o‘zini hisobotlarini o‘rganadi.

Tadqiqot muammosi

Generativ sun’iy intellekt vositalari ilmiy ma’lumot qidirish, xulosa qilish, yozish, g‘oya ishlab chiqish va fikr-mulohaza olish kabi vazifalarni yengillashtirishi mumkin. Shu bilan birga ilmiy aniqlik, uydirma yoki noto‘g‘ri manbalar, akademik halollik, ma’lumotlar maxfiyligi, tarafkashlik va talabaning o‘z fikrlash/yozish ko‘nikmalarini saqlab qolish kabi muammolar ham yuzaga keladi.

Shu sababli tadqiqotning asosiy muammosi “talabalar GenAI’dan foydalanishi kerakmi?” degan ikkilik savoldan kengroqdir. Tadqiqot talabalar GenAI’dan qanday foydalanishini, qaysi vositalarni nima sababdan tanlashini, foydalanishdan keyin o‘z ko‘nikmalarini qanday baholashini va ishonch hamda axloqiy tashvishlar texnologiyani qabul qilishni qanday shakllantirishini o‘rganadi.

AI savodxonligi ushbu tadqiqotda nimani anglatadi?

Ushbu tadqiqotdagi AI savodxonligi faqat chatbotga savol yozishni bilish degani emas. Kurs dizaynida GenAI’ning kuchli va cheklangan tomonlarini tushunish, samarali prompt yaratish, sun’iy intellekt chiqishini tanqidiy baholash, ma’lumot va manbalarni tekshirish, axloqiy va akademik halollik muammolarini tanish hamda sun’iy intellekt chiqishini talabaning o‘z ilmiy fikrlashi bilan qayta ishlash asosiy tarkibiy qismlardir.

Ushbu yondashuv UNESCO AI Competencies Framework, axborot savodxonligi yondashuvlari va konstruktivistik ta’lim tamoyillari bilan bog‘langan. Talabalar faqat chiqishni iste’mol qilish o‘rniga prompt yaratish, chiqishni baholash, tekshirish, qayta yozish va refleksiya bosqichlarida faol qatnashgan.

Tadqiqot savollari

1. Akademik yozuvda GenAI’dan foydalanishning talabalar tomonidan idrok etilgan foydalari va qiyinchiliklari nimalardan iborat?
2. Tanishlik, foydalanish qulayligi va ishonch talabalarning vosita tanlovi hamda kelajakda AI’dan foydalanish niyati bilan qanday bog‘liq?
3. GenAI yordamidagi topshiriqdan so‘ng talabalarning o‘z-o‘zini hisobot orqali o‘lchangan ishonchi va ko‘nikmalarida qanday o‘zgarishlar kuzatiladi?

GenAI Yordamidagi Yozuv Topshirig‘i Qanday Loyihalandi?

Topshiriq besh bosqichli o‘quv jarayoni edi: avval GenAI va prompt savodxonligi bo‘yicha ta’lim berildi, keyin talabalar GenAI yordamida mavzu ishlab chiqdi, 500 so‘zlik AI yordamidagi qoralama yaratdi, mazmun va manbalarni tekshirib qoralamani o‘z yozuvlari bilan 1000 so‘zlik yakuniy matnga aylantirdi va so‘nggi bosqichda yetti daqiqalik taqdimot orqali tajribalarini tahlil qilib, tengdosh/o‘qituvchi fikr-mulohazasini oldi.

1. Ta’lim bosqichi

Kimyo kutubxonachisi o‘tkazgan kirish darsida katta til modellari va turli GenAI vositalari tanishtirildi. Prompt savodxonligi, GenAI’ning axloqiy muammolari hamda sun’iy intellekt yaratgan fakt va manbalarni qanday tekshirish masalalari muhokama qilindi.

2. Dastlabki qo‘llash

Talabalar maqola mavzusi yoki yozuv g‘oyasini yaratish uchun GenAI vositalaridan foydalandi. Bu bo‘limning maqsadi sun’iy intellektni yakuniy muallif sifatida ishlatishdan ko‘ra, g‘oya ishlab chiqish va tadqiqotni boshlash uchun o‘zaro ishlash edi.

3. Kengaytirilgan qo‘llash

Talabalar 500 so‘zlik, matn ichidagi iqtiboslar va bibliografiyani o‘z ichiga olgan GenAI yordamidagi qoralama yaratdi. Ushbu jarayonda kimyo kutubxonachisi yoki o‘qituvchi assistenti bilan yakkama-yakka prompt-engineering yordamini olish imkoniyati taqdim etildi.

4. Tekshirish va talaba muallifligi

500 so‘zlik AI yordamidagi qoralama to‘g‘ridan-to‘g‘ri yakuniy topshiriq sifatida topshirilmadi. Talabalar ma’lumot va havolalarni tekshirdi, matnning oqimi va uslubini tahrirladi, o‘z yozuvlarini qo‘shdi va matnni taxminan 1000 so‘zlik yakuniy ishga aylantirdi.

5. Refleksiya

Talabalar taxminan yetti daqiqalik taqdimotlarda qayta ishlangan maqolalari va GenAI tajribalarini sinf bilan bo‘lishdi. Tengdosh va o‘qituvchi fikr-mulohazasi yakuniy topshirishdan oldin mazmun va manbalarni qayta baholashda ishlatildi.

Tadqiqotda tavsiya etilgan to‘rtta GenAI vositasi

Ushbu platforma tavsiflari tadqiqot o‘tkazilgan davrda maqolada bayon qilingan funksiyalarni aks ettiradi. GenAI xizmatlari tez o‘zgarishi mumkinligi sababli bu xususiyatlar joriy mahsulot spetsifikatsiyalarining mustaqil tasdig‘i sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Talabalarning GenAI Vositasini Tanlashiga Qaysi Omillar Ta’sir Qildi?

1-rasmga ko‘ra amaldagi vosita foydalanishida eng ko‘p qayd etilgan omil foydalilik (%50) bo‘lgan, vosita tavsiyasida esa vazifaga moslik (%41) ajralib turgan; chiqish sifati faqat tavsiya kontekstida %36 bilan yaqqol ko‘ringan, ishonch esa foydalanishda %14 va tavsiyada %23 darajasida kodlangan.

Bu foizlar ochiq javoblarning kodlangan toifalaridir va bitta majburiy tanlov taqsimoti kabi jamlanmasligi kerak. Bitta talabaning javobi bir nechta sabablarni o‘z ichiga olishi mumkin.

Foydalanish bilan tavsiya nega bir xil emas edi?

ChatGPT talabalar avvaldan eng yaxshi tanish bo‘lgan vosita edi va kurs ichidagi/tashqarisidagi foydalanishda kuchli afzal ko‘rildi. Biroq talabalar keyingi talabalar guruhlari uchun U-M GPT’ni ko‘proq tavsiya qildi. Mualliflar bu farqni kundalik foydalanish xulqi bilan kelajak uchun tavsiya qarorida ko‘rib chiqiladigan ishonch, maxfiylik, chiqish sifati va vazifaga moslik o‘rtasidagi farq bilan izohlaydi.

Bu natija “U-M GPT’ning ilmiy aniqligi ChatGPT’dan yuqori” degani emas. Tadqiqot ikki tizimning bir xil savollarga bergan javoblarini nazoratli benchmark orqali taqqoslamagan. Natija talaba afzalligi va idrokiga taalluqlidir.

Maxfiylik nega muhim edi?

Maqolada U-M GPT va U-M Maizey’ning University of Michigan muhitida foydalanuvchi kiritmalarining modelni o‘qitish uchun qayta ishlatilmasligi va shaxsiy ma’lumotlarning tashqi tomonlarga oshkor qilinmasligiga qaratilgan institutsional maxfiylik xususiyatlari ta’kidlangan. Talabalarning ayniqsa akademik xavfi yuqoriroq deb qabul qilingan essay-generation vazifalarida U-M GPT’ga yo‘nalishi mualliflar tomonidan ishonch va xavfni qabul qilish kontekstida muhokama qilingan.

Tanishlik qanchalik muhim edi?

Kursdan oldin ishtirokchilarning %82’i avval GenAI’dan foydalanganini, %68’i esa mavjud ChatGPT hisobiga ega ekanini bildirdi. ChatGPT bilan yuqori tanishlik vositaning kurs ichida va tashqarisida tez-tez ishlatilishiga hamroh bo‘ldi. Shunga qaramay, talabalar kelajak uchun vosita tavsiyasida tanishlikdan ko‘ra vazifaga moslik, sifat, foydalilik va ishonchni ustun qo‘ydilar.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Kurs va namuna

Tadqiqot University of Michigan’da Fall 2024 davrida o‘tkazilgan “Nucleic Acids Biochemistry—The RNA (and DNA) World Within” nomli Biol/Chem 455/505 kursida amalga oshirildi. Kurs yuqori bosqich bakalavriat va boshlang‘ich magistratura talabalarini qamrab olgan.

Yakuniy so‘rovda ishtirok etish uchun ikki qo‘shimcha ball berilgan va bu yakuniy kurs bahosining taxminan %1’iga teng bo‘lgan. So‘rovda ishtirok etish ko‘ngilli deb ta’riflangan.

Namunaning akademik taqsimoti

Bakalavriat talabalarining aksariyati bitiruvchi va uchinchi kurs darajasida edi. Sakkiz talaba Biomolecular Sciences, yetti talaba Biochemistry sohasida tahsil olayotgan edi; bir bakalavriat talabasi Chemistry mutaxassisligida edi. Besh magistratura talabadan uchtasi chemical biology, bittasi inorganic chemistry va bittasi organic chemistry sohasida edi.

Bu taqsimot original sarlavhadagi “Graduate Education” ifodasiga qaramay, o‘rganilgan sinfning ko‘pchiligi bakalavriat talabalaridan iborat bo‘lganini ko‘rsatadi.

Ma’lumot to‘plash

Tadqiqotchilar yopiq va ochiq savollarni o‘z ichiga olgan dastlabki va yakuniy so‘rovdan foydalandi. So‘rovlar 2023 yilda o‘tkazilgan avvalgi pilot tadqiqotda sinovdan o‘tkazilgan va talaba fikr-mulohazalari asosida takomillashtirilgan.

Yopiq savollar tavsifiy miqdoriy tahlil bilan baholandi. Ochiq javoblar induktiv kodlash yondashuvi bilan tasniflandi.

Kodlovchilararo ishonchlilik

Mumkin bo‘lgan javob toifalari kam bo‘lgan kodlarda kelishmovchiliklar muhokama orqali hal qilindi. Kengroq toifa to‘plamlarida ikki kodlovchi o‘rtasidagi ishonchlilikni baholash uchun Cohen's kappa (κ) ishlatildi.

Tadqiqot κ ≥ 0,70 qiymatini maqbul kelishuv uchun chegara sifatida qo‘lladi. κ qiymati 0,70 dan past bo‘lgan ayrim kodlash toifalarida kodlash yondashuvi qayta ko‘rib chiqildi, mustaqil kodlash takrorlandi va ishonchlilik qayta baholandi.

Statistik yondashuv

Tadqiqotning kichik va eksplorativ namunasi sababli tahlillar tavsifiy tarzda ishlab chiqilgan. Mualliflar ushbu tahlillar statistik umumlashtirish maqsadini ko‘zlamasligini aniq ta’kidlaydi. Tavsifiy tahlillar SPSS version 30 yordamida amalga oshirildi.

Kursdan oldingi va kurs davomidagi GenAI foydalanishi

Kurs davomidagi foydalanish, kompyuter kodini yaratishdan tashqari, talabalarning kursdan oldingi kutishlarining ko‘pini oshirib yubordi. Eng katta o‘zgarishlardan biri outline yaratishda bo‘ldi: kursdan oldingi foydalanish %18 bo‘lgan bo‘lsa, kurs davomida %91 gacha ko‘tarildi.

Umumiy talaba tajribasi

Talabalarning %68’i GenAI yordamidagi yozuv topshirig‘ini an’anaviy yozuv vazifalariga nisbatan umumiy jihatdan ijobiy, %32’i esa salbiy baholadi.

Ma’lumot qidirish ijobiy tajriba bildirgan talabalar bilan eng kuchli birga kuzatilgan foydalanish sohalaridan biri edi. Aksincha, outline yaratish, g‘oya ishlab chiqish, GenAI asosidagi 500 so‘zlik essay yaratish va adabiyotlarni ko‘rib chiqish kabi vazifalarda salbiy tajriba bildirgan talabalar ulushi yuqoriroq bo‘lgan kichik guruhlar mavjud edi.

Bu taqqoslashlar sababiy emas. Masalan, “outline yaratish salbiy tajribaga sabab bo‘ldi” degan xulosani bu ma’lumotlardan chiqarib bo‘lmaydi; faqat ikki o‘z-o‘zini hisobot toifasining bir xil talabalarda birga uchrash tendensiyasi bildirilgan.

Ishonch va bilim yutuqlari

2-rasm talabalarning GenAI bilan o‘zaro ishlashga oid o‘z-o‘zini hisobot ishonchi va bilim yutuqlarini ko‘rsatadi. Eng katta rivojlanish prompt-engineering ko‘nikmalariga ishonch va prompt savodxonligi bilimida kuzatilgan.

GenAI bias’ini tanish, uning mexanizmlarini tushunish va ayrim axloqiy sohalar pastroq yutuq bildirilgan mavzulardir. Mualliflar buning bir qismini talabalar ushbu sohalarda avvaldan bilimga ega bo‘lgani, bir qismini esa kurs bu mavzularga cheklangan amaliyot ajratgani bilan izohlaydi.

2-rasmning asosiy maqoladagi grafikida aniq o‘rtacha qiymatlarning barchasi raqam yorlig‘i bilan berilmagani sababli Verianla bu ustunlarning balandligidan yangi aniq qiymatlar ishlab chiqarmaydi.

Kelajakda GenAI’dan foydalanish niyati

Talabalarning 18 nafari (%82) kelajakda GenAI yozuv vositalaridan foydalanishni rejalashtirayotganini bildirdi. Kelajakda foydalanish niyatini bildirgan talabalarning %78’i GenAI yordamidagi topshiriq bilan umumiy jihatdan ijobiy, %22’i esa salbiy tajriba o‘tkazgan.

Ijobiy tajriba o‘tkazgan talabalarning %93’i kelajakda GenAI’dan foydalanishni rejalashtirganini bildirdi. Dastlab GenAI’dan foydalanishni istamasligini aytgan to‘rt talabaning yarmi kurs oxirida kelajakda undan foydalanishni o‘ylayotganini bildirdi.

Prompt savodxonligi

Talabalarning %82’i prompt-engineering ko‘nikmalarida rivojlanish sezganini bildirdi. Ochiq javoblarda prompt savodxonligini topshiriqning eng qimmatli yutuqlaridan biri sifatida tanlagan talabalar ham bo‘lgan.

Tadqiqotning muhim pedagogik xabarlaridan biri yaxshi prompt yaratish bir martalik buyruq yozish emasligidir. Talabalarning ko‘pchiligi kerakli format, manba, tafsilot darajasi yoki qamrovni ta’minlash uchun dastlabki promptlarini o‘zgartirishga majbur bo‘lgan.

Prompt o‘zgartirishlarining muvaffaqiyati

Bu jadval promptini o‘zgartirgan talabalarning muvaffaqiyat darajasini birma-bir o‘tish ehtimoli sifatida ko‘rsatmaydi. 4-rasmdagi ikki seriya foizi turli so‘rov javoblarini umumlashtiradi. Shunga qaramay, bibliografiya talabalar uchun GenAI chiqishida eng qiyin tekshirish sohalaridan biri sifatida yaqqol ajralib turadi.

Ilmiy aniqlikka oid talaba bahosi

Talabalar GenAI yaratgan essay’larning ilmiy aniqligini o‘rtacha 3,2/5 deb baholadi. Shkala 1 = “highly inaccurate” dan 5 = “highly accurate” gacha belgilangan edi. Mualliflar bu natijani GenAI chiqishlarida manba va mazmunni tekshirish hali ham zarur ekanini ko‘rsatuvchi natija sifatida muhokama qiladi.

Talabalar tashvishlari qanday o‘zgardi?

Jadvaldagi dastlabki ikki foiz ustuni ayni savolning ikki vaqt nuqtasidagi to‘g‘ridan-to‘g‘ri prevalens o‘lchovi emas. Birinchi ustun kursdan oldin bildirilgan tashvishlarni, ikkinchi ustun esa kurs davomidagi salbiy tajribalarda bildirilgan toifalarni ifodalaydi. Shu sababli, masalan, %82 va %27 qiymatlarini bevosita “plagiat tashvishi %82 dan %27 gacha tushdi” deb talqin qilib bo‘lmaydi. O‘zgarish yo‘nalishi alohida Q19 bandining median toifasi bilan berilgan va plagiat tashvishi uchun bu yo‘nalish oshishdir.

Ijodkorlik tashvishi

Ba’zi talabalar GenAI taklif qilgan til va yozuv shakli ularning o‘z uslubiga ta’sir qilishi mumkinligini, AI yaratgan namunaviy matnni bir marta ko‘rgandan keyin undan mustaqil yozish qiyinlashishi mumkinligini bildirdi. Mualliflar 2023 dan 2024 gacha talabalar munosabatida faqat samaradorlik va qiziqishdan GenAI’ning cheklovlari, tekshirish zarurati va ijodkorlikka mumkin bo‘lgan ta’sirlarini yanada tanqidiy baholash tomon siljishga e’tibor qaratadi.

Fall 2023 va Fall 2024 turli talaba kohortlaridir. Shu sababli yillar o‘rtasidagi foizlar bir xil shaxslarda vaqt davomida yuz bergan longitudinal o‘zgarish sifatida talqin qilinmasligi kerak.

2023 va 2024 o‘rtasidagi eksplorativ taqqoslash

2024 yilda GenAI yordamidagi topshiriq haqida umumiy salbiy tajriba bildirgan talabalar ulushi %32 bo‘lgan, avvalgi 2023 tadqiqotida esa %22 edi. Kelajakdagi kurslarda GenAI o‘rniga fan mavzulariga ko‘proq e’tibor qaratishni tavsiya qilganlar ulushi esa %9 dan %27 gacha oshgan.

Mualliflar bu o‘zgarishni talabalar GenAI’ni yanada tanqidiy va realistik baholay boshlagani bilan bog‘laydi. Biroq bu ikki yil o‘rtasidagi nazoratli yoki moslashtirilgan kohort tajribasi emas.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

• GenAI foydalanishini bevosita kimyo/biokimyo fan o‘qitishiga joylashtirgani.
• Faqat foydalanish tezligini emas, foydalilik, tanishlik, ishonch, maxfiylik, vazifaga moslik va chiqish sifati kabi qabul omillarini ham o‘rgangani.
• Yopiq miqdoriy javoblarni ochiq talaba izohlari bilan birga baholagani.
• Sifatli kodlashda Cohen's κ orqali kodlovchilararo ishonchlilikni tekshirgani.
• AI yaratgan matnni tekshirish va talabaning o‘z yozuvi bilan qayta ishlashni topshiriqning majburiy qismiga aylantirgani.
• Prompt savodxonligini axloqiy xabardorlik va ma’lumotni tekshirish bilan birga ko‘rib chiqqani.

Tadqiqotning cheklovlari

• Bitta University of Michigan biokimyo kursiga asoslangan.
• Tahlilda faqat 22 talaba qatnashgan.
• Ishtirok ko‘ngilli va GenAI’ga ko‘proq qiziqqan talabalar tanlanish tarafkashligini yuzaga keltirishi mumkin.
• Asosiy ma’lumot manbai o‘z-o‘zini hisobot so‘rovlaridir; bildirilgan ishonch yoki bilim ortishi haqiqiy xulq yoki obyektiv o‘rganish ortishi bilan bir xil emas.
• Nazorat guruhi mavjud emas.
• AI’dan foydalangan va foydalanmagan talabalar randomizatsiya qilinmagan.
• Topshiriq qisqa muddatli va cheklangan qamrovli; uzoq muddatli ko‘nikma ortishi baholanmagan.
• Ishtirokchilar yuqori bosqich bakalavriat va boshlang‘ich magistratura talabalaridir; boshqa ta’lim darajalariga to‘g‘ridan-to‘g‘ri umumlashtirib bo‘lmaydi.
• Turli GenAI vositalarining javob aniqligi standart umumiy benchmark orqali taqqoslanmagan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• Ushbu kurs kontekstida talabalar katta qismining GenAI bilan o‘zaro ishlashi oshgan.
• Talabalar prompt-engineering bo‘yicha ishonch va prompt savodxonligida o‘z-o‘zini hisobot ortishini bildirgan.
• Talabalarning ko‘pchiligi kelajakda GenAI yozuv vositalaridan foydalanishni rejalashtiradi.
• Vosita foydalanishida foydalilik va tanishlik; vosita tavsiyasida vazifaga moslik, sifat, ishonch va maxfiylik muhim omillardir.
• Bibliografiya aniqligi va yetarli mazmun chuqurligi GenAI yordamidagi ilmiy yozuvda muhim qiyinchilik bo‘lib qolgan.
• Talabalar GenAI’ning axloqiy, ekologik, akademik halollik va ijodkorlikka oid ta’sirlari yuzasidan tanqidiy tashvishlar shakllantirgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar

• GenAI talabalarning biokimyo bilimini sababiy ravishda oshirishi isbotlanmagan.
• GenAI foydalanishi imtihon yoki laboratoriya natijalarini oshirishi o‘lchanmagan.
• U-M GPT texnik jihatdan ChatGPT’dan aniqroq ekani ko‘rsatilmagan.
• ChatGPT ta’lim jihatidan U-M GPT’dan samaraliroq ekani ko‘rsatilmagan.
• Talabalarning o‘z-o‘zini hisobot ishonch ortishi obyektiv ko‘nikma balliga teng emas.
• Natijalarni barcha kimyo talabalari yoki barcha universitetlarga umumlashtirib bo‘lmaydi.
• Maqola yangi transformer modelini ishlab chiqmagan yoki transformer arxitekturalarining kimyoviy vazifalardagi ishlashini benchmark qilmagan.

Etika qo‘mitasi va xabardor rozilik

University of Michigan Health Sciences and Behavioral Sciences Institutional Review Board tadqiqotni IRB nazoratidan ozod deb topdi. Protokol raqami HUM00245013. Tadqiqotda qatnashgan barcha shaxslardan xabardor rozilik olingan.

Manfaatlar to‘qnashuvi

University of Michigan tadqiqotda ishlatilgan texnologiyalardan biri bilan bog‘liq LearningClues’da moliyaviy manfaatga ega. Kevyn Collins-Thompson ushbu texnologiyalardan birining hammuallifi va LearningClues, Inc.’ning qisman egasidir. Ishtirokchilarga bu manfaatlar to‘qnashuvi haqida xabar berilgan, Collins-Thompson xabardor rozilik jarayonida bevosita qatnashmagan va University of Michigan Institutional Conflict of Interest Committee tomonidan 3 aprel 2024 da manfaatlar to‘qnashuvini boshqarish rejasi tasdiqlangan.

Kelajak tadqiqotlar

Mualliflar kattaroq namunalarda tasdiqlash o‘tkazishni, AI bilan va AI’siz axborot savodxonligini taqqoslashni, GenAI’ning uzoq muddatli o‘rganish va ko‘nikma rivojiga ta’sirini baholashni, akademik halollik xatti-harakatlarini yanada bevosita o‘rganishni va turli fanlarni qamrab oluvchi tadqiqotlar o‘tkazishni tavsiya qiladi.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl tadqiqot: Integrating AI Literacy in Chemistry Graduate Education: Harnessing the Power of Transformer-Based Models.

Mualliflar: Yulia V. Sevryugina; Kevyn Collins-Thompson; Nils G. Walter.

Mas’ul muallif: Yulia V. Sevryugina.

Muassasa 1: Taubman Health Sciences Library, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Muassasa 2: School of Information, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Muassasa 3: Department of Electrical Engineering and Computer Science, College of Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Muassasa 4: Department of Chemistry, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.

Jurnal: AI in Education.

Nashriyotchi: MDPI, Basel, Switzerland.

Jild / son / maqola: 2(2), 14.

DOI: 10.3390/aieduc2020014.

Maqola turi: Taqrizdan o‘tgan Article; kichik namunali, eksplorativ/proof-of-concept ta’lim tadqiqoti.

Sanalar: Kelib tushgan 15 yanvar 2026; qayta ko‘rib chiqish 07 mart 2026; qabul 13 aprel 2026; nashr 04 may 2026.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Tadqiqot davri: Fall 2024.

Kurs: Biol/Chem 455/505 — Nucleic Acids Biochemistry—The RNA (and DNA) World Within.

Namuna: Kursga ro‘yxatdan o‘tgan 25 talaba; tahlilda 22 ko‘ngilli talaba (%88 javob darajasi).

Sarlavha–namuna izohi: Asl sarlavha “Graduate Education” ifodasidan foydalanadi, biroq tahlil guruhining faqat 5 nafari (%23) magistratura talabasi; qolgan ishtirokchilar bakalavriat talabalaridir. Shu sababli natijalarni faqat magistratura talabalari namunasi sifatida ta’riflamaslik kerak.

Ma’lumot to‘plash: Dastlabki va yakuniy so‘rov; yopiq va ochiq savollar.

Miqdoriy tahlil: Tavsifiy tahlil; SPSS version 30.

Sifat tahlili: Induktiv kodlash; mos toifalarda ikki kodlovchi uchun Cohen's κ; maqbul kelishuv chegarasi κ ≥ 0,70.

Etika: University of Michigan Health Sciences and Behavioral Sciences Institutional Review Board; IRB oversight’dan ozod, HUM00245013.

Rozilik: Barcha ishtirokchilardan xabardor rozilik olingan.

Moliyalashtirish: Center for Academic Innovation at the University of Michigan, Ann Arbor.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Manbaning Data Availability Statement bo‘limi Chemistry Librarian Lecture manbasiga havola qiladi. Supplementary Materials tarkibida bibliometrik tahlil, topshiriq ko‘rsatmalari, so‘rov vositasi, ma’lumot tahlili ish varag‘i, Figure S1 va Tables S1–S15 mavjudligi ko‘rsatilgan. Maqola individual darajadagi xom talaba so‘rov javoblari ochiq ma’lumotlar to‘plami sifatida e’lon qilinganini bildirmaydi.

Manfaatlar to‘qnashuvi: University of Michigan’ning LearningClues, Inc. ustidan moliyaviy manfaati bor. Kevyn Collins-Thompson tegishli texnologiyalardan birining hammuallifi va LearningClues, Inc.’ning qisman egasidir. University of Michigan tomonidan manfaatlar to‘qnashuvini boshqarish rejasi qo‘llangan.

Muallif hissalari: Konseptualizatsiya Yulia V. Sevryugina va Nils G. Walter; metodologiya Yulia V. Sevryugina, Kevyn Collins-Thompson va Nils G. Walter; dasturiy ta’minot Kevyn Collins-Thompson; tekshirish va formal tahlil Yulia V. Sevryugina; resurslar uch muallif; dastlabki qoralama Yulia V. Sevryugina; ko‘rib chiqish-tahrirlash uch muallif; vizualizatsiya va nazorat Yulia V. Sevryugina; loyiha boshqaruvi Yulia V. Sevryugina va Nils G. Walter; moliyalashtirishni olish uch muallif tomonidan amalga oshirilgan.

Asosiy metodologik cheklov: Bitta kurs, 22 ishtirokchi, ko‘ngilli qatnashish, o‘z-o‘zini hisobotga asoslangan ma’lumot, qisqa muddat va nazorat guruhi yo‘qligi natijalarni sababiy va keng aholiga umumlashtiriladigan tarzda talqin qilishni cheklaydi.

1-rasm talqin izohi: Maqola xulosasi ishonchni ayniqsa kuchli mezon sifatida ta’kidlaydi. Biroq asosiy matn va 1-rasmda vosita tavsiyasi uchun eng ko‘p kodlangan omil vazifaga moslik (%41), keyin chiqish sifati (%36), foydalilik va ishonch (%23 dan) ko‘rinadi. Shuning uchun ishonch markaziy omildir, lekin 1-rasmda yakka holda eng yuqori raqamli tavsiya toifasi emas.

Platforma versiyasi izohi: Maqolaning ChatGPT, U-M GPT, U-M Maizey va LearningClues xususiyatlariga oid tavsiflari tadqiqot davriga tegishli. Tez o‘zgarayotgan GenAI mahsulotlarining hozirgi xususiyatlari sifatida umumlashtirilmasligi kerak.

Verianla qayta bayon izohi: Ushbu matn asl tadqiqotning to‘liq tarjimasi emas. Tadqiqot savollari, ta’lim aralashuvi, talaba namunasi, so‘rov usuli, kodlash yondashuvi, grafik va jadval ma’lumotlari, natijalar, cheklovlar, etika ma’lumotlari va manfaatlar to‘qnashuvi saqlangan holda mustaqil o‘zbekcha ilmiy o‘quv qatlami yaratilgan. Talabalarning bevosita iqtiboslari qayta nashr qilinmagan; ularning mazmuni faqat ilmiy natija darajasida tushuntirilgan.