ACISE-IA oʻqituvchilar va oʻqituvchilik taʼlimini olayotgan shaxslarning sunʼiy intellektga oid ijtimoiy-emotsional idroklarini, taʼlimdagi sunʼiy intellektga nisbatan ijobiy munosabatlarini, idrok etilgan AI raqamli kompetensiyalarini hamda tanqidiy/axloqiy baholashlarini 39 bandli besh pogʻonali Likert tuzilmasi orqali oʻrganadigan toʻrt oʻlchovli oʻlchash vositasidir. Ushbu tadqiqot Ispaniyaning Andalusiya avtonom hududidan 1292 nafar oʻqituvchi va oʻqituvchi nomzodini qamrab olgan miqdoriy, eksperimental boʻlmagan, kesimiy va ex post facto dizayn asosida; yosh, akademik muvaffaqiyat, taʼlim sohasi, ish holati, oʻqituvchilik tajribasi va akademik yil kabi xususiyatlarning ACISE-IA oʻlchovlari bilan qanday bogʻliqligini oʻrgangan.

Tanlanmaning 1078 nafari (%83,4) oʻqituvchilik taʼlimini olayotgan universitet talabalari, 214 nafari (%16,6) faol yoki ishiga tanaffus bergan oʻqituvchilardan iborat boʻlgan. Ishtirokchilarning %29-i erkak, %70,8-i ayol va %0,2-i oʻzini non-binary deb taʼriflagan. Tanlanma ehtimolli tasodifiy tanlash bilan emas, maqsadli va ehtimolsiz tanlash usuli bilan shakllantirilgan.

Yosh ACISE-IAning ijtimoiy-emotsional idrok oʻlchovi bilan r = −0,209, taʼlimdagi AIga ijobiy munosabat bilan r = −0,133, idrok etilgan AI raqamli kompetensiyasi bilan r = −0,137 va umumiy ball bilan r = −0,172 darajasida manfiy va statistik jihatdan ahamiyatli bogʻliqlik koʻrsatgan. Yosh bilan tanqidiy idrok va axloqiy masʼuliyat oʻlchovi oʻrtasida ahamiyatli bogʻliqlik kuzatilmagan. Ushbu bogʻliqliklar statistik jihatdan ahamiyatli boʻlsa-da, kattaligi jihatidan kichikdir.

Oʻrtacha baho; AIga ijobiy munosabat (r = 0,071), idrok etilgan raqamli kompetensiya (r = 0,065), tanqidiy va axloqiy baholash (r = 0,077) hamda umumiy ACISE-IA balli (r = 0,069) bilan ijobiy bogʻliq deb topilgan. Biroq bu korrelyatsiyalarning kattaligi juda kichik. Oʻrtacha baho bilan ijtimoiy-emotsional idrok oʻrtasida ahamiyatli bogʻliqlik aniqlanmagan.

Taʼlim sohasi boʻyicha eng yuqori ijtimoiy-emotsional idrok, AI raqamli kompetensiyasi va umumiy ACISE-IA oʻrtacha koʻrsatkichlari Ijtimoiy va Huquqiy Fanlar guruhida kuzatilgan. Ushbu natija Muhandislik va Arxitektura hamda Tabiiy Fanlar sohalari eng yuqori qiymatlarga ega boʻlishini nazarda tutgan H3 gipotezasiga mos kelmagan va H3 qoʻllab-quvvatlanmagan. Sohalar oʻrtasidagi taʼsir kattaliklari umuman olganda kichikdir.

Oʻqituvchi nomzodlari oʻqituvchilarga qaraganda ijtimoiy-emotsional idrok, AIga ijobiy munosabat va umumiy ACISE-IA ballida yuqoriroq oʻrtacha koʻrsatkichlarni namoyon etgan. Bunga qarshi, AI raqamli kompetensiyasi farqi p = 0,053 bilan tadqiqotning ahamiyatlilik chegarasidan oʻtmagan, tanqidiy/axloqiy masʼuliyat boʻyicha ham ikki guruh oʻrtasida ahamiyatli farq topilmagan. Shu sababli ish holatiga doir H4 faqat qisman qoʻllab-quvvatlangan.

Oʻqituvchilar guruhida koʻproq oʻqituvchilik tajribasi AIga ijobiy munosabat (r = −0,145), AI raqamli kompetensiyasi (r = −0,195) va umumiy ball (r = −0,168) bilan kichik manfiy bogʻliqliklar koʻrsatgan. Biroq tadqiqotning kesimiy va korrelyatsion dizayni sababli bu bogʻliqliklar “yosh” yoki “tajriba” AI idrokini pasaytirishini isbotlamaydi. Avlodlar oʻrtasidagi farqlar, avvalgi texnologiya taʼlimi, raqamli vositalarga duch kelish, ish konteksti va tanlash jarayoni ushbu bogʻliqliklarda birgalikda rol oʻynashi mumkin.

Natijalarning umumiy xabari oʻqituvchilar va oʻqituvchi nomzodlarining taʼlimdagi AIga munosabat va kompetensiyalari bir xil emasligidir. Shu sababli mualliflar oʻqituvchilar taʼlimida faqat AI vositalaridan texnik foydalanishni oʻrgatadigan standart dasturlar oʻrniga, oldingi tajriba, kasbiy bosqich va idrok etilgan raqamli kompetensiyaga moslashtirilgan; pedagogik, ijtimoiy-emotsional va axloqiy oʻlchovlarni texnologiya taʼlimi bilan birlashtiradigan yanada moslashuvchan taʼlim yoʻllarini koʻrib chiqishni tavsiya etadilar.

Tadqiqotning asosiy muammosi

Taʼlimda sunʼiy intellektga tayyorgarlik faqat oʻqituvchining AI vositasini texnik jihatdan ochib ishlata olishi bilan cheklanmaydi. Manba tadqiqot oʻqituvchining AIga qanday yondashishini, uning oʻquvchilar va taʼlim jarayonlariga ijtimoiy-emotsional taʼsirlarini qanday baholashini, oʻz AI kompetensiyasini qanday idrok etishini hamda maxfiylik, adolat, tarafkashlik, inson nazorati va masʼuliyat kabi axloqiy masalalarni qanday baholashini birgalikda koʻrib chiqadi.

Tadqiqotchilar aniqlagan adabiyotdagi boʻshliq shundaki, avvalgi tadqiqotlar munosabat, raqamli kompetensiya yoki axloqiy xavotirlarni koʻpincha alohida-alohida oʻrgangan. Yosh, akademik muvaffaqiyat, fan sohasi, ish holati, oʻqituvchilik tajribasi va akademik yil kabi omillar bir xil toʻrt oʻlchovli doirada birgalikda oʻrganilgan tadqiqotlar nisbatan kam.

Nazariy doira: DigCompEdu va UNESCO AI CFT

Tadqiqot ikki asosiy konseptual doiradan foydalanadi. DigCompEdu pedagoglarning raqamli kompetensiyasini kasbiy ishtirok, raqamli resurslar, oʻqitish va oʻrganish, baholash, oʻquvchilarni kuchaytirish hamda oʻquvchilarning raqamli kompetensiyasini rivojlantirish kabi oʻzaro bogʻliq sohalar orqali koʻrib chiqadigan kengroq pedagog raqamli kompetensiya doirasidir.

UNESCO AI Competency Framework for Teachers (AI CFT) esa oʻqituvchilarning sunʼiy intellekt kompetensiyasini inson markazli tafakkur, AI etikasi, AI asoslari va qoʻllanmalari, AI pedagogikasi hamda kasbiy oʻrganish uchun AI kabi besh oʻzaro bogʻliq oʻlchov orqali konseptuallashtiradi. Ushbu kompetensiyalar Acquire, Deepen va Create deb ataladigan uch rivojlanish darajasi doirasida koʻrib chiqiladi.

Manbada juda muhim farq koʻrsatiladi: ACISE-IA shkalasi UNESCO AI CFT yoki DigCompEdu asosida yaratilgan shkala emas va ACISE-IA oʻlchovlari ushbu doiralarning kompetensiya sohalariga birma-bir teng deb hisoblanmasligi kerak. AI CFT va DigCompEdu tadqiqot natijalarini talqin qilishda foydalaniladigan konseptual tayanchlardir.

Tadqiqot savoli

Tadqiqotning asosiy savoli shaxsiy, akademik va kasbiy xususiyatlarning oʻqituvchilar hamda oʻqituvchi nomzodlarining taʼlimdagi sunʼiy intellekt idrokining turli oʻlchovlari bilan qanday bogʻliqligidir.

Olti gipoteza

ACISE-IA Shkalasi Nimani Oʻlchaydi?

ACISE-IA oʻqituvchilarning kasbiy faoliyatda sunʼiy intellektdan foydalanishga doir munosabat, bilim/kompetensiya idroki, emotsiya va axloqiy baholashlarini toʻrt quyi oʻlchovda oʻlchash uchun ishlatiladigan 39 bandli besh pogʻonali Likert shkalasidir; ushbu tadqiqotda PSEA, APIA, CD va PCRE deb qisqartirilgan toʻrt oʻlchov alohida-alohida va umumiy shkala balli orqali tahlil qilingan.

Har bir band 1 dan 5 gacha baholangan. Manbada 1 “Strongly disagree”, 5 esa “Strongly agree” darajasini bildiradi.

Shkala bandlariga misollar

PSEA uchun keltirilgan namunaviy band AI oʻquvchilarning emotsional intellektini rivojlantirishi mumkinligi haqidadir. APIA uchun AI texnologiyalari oʻrganishni yanada qiziqarli qilishi mumkinligi; CD uchun shaxs turli AI texnologiyalari bilan tanish ekanini bildirishi; PCRE uchun esa AIdan foydalanish suiisteʼmol qilinishi mumkinligi haqidagi ifoda misol sifatida berilgan.

Shkalaning ishonchlilik koeffitsiyentlari

Manba bu qiymatlarni joriy tanlanmadan olingan yangi natijalar sifatida emas, ACISE-IAning dastlabki validatsiya tadqiqotidan keltiradi:

Cronbach alfa (α) va McDonald omega (ω) bir xil konstruktni oʻlchashi kutiladigan shkala bandlarining qay darajada izchil ishlashini baholaydigan ichki izchillik koeffitsiyentlaridir. Manba ushbu qiymatlarni qoniqarlidan juda yaxshigacha boʻlgan ichki izchillik dalili sifatida keltiradi.

Validatsiya tadqiqotining toʻrt faktorli modeli uchun shuningdek CFI = 0,929, GFI = 0,900, TLI = 0,922 va RMSEA = 0,046 qiymatlari berilgan va model mosligi yetarli deb tavsiflangan. CFI, GFI va TLI model kuzatilgan maʼlumotlar tuzilmasini qanchalik yaxshi ifodalashini turli jihatlardan baholaydigan moslik indekslaridir; RMSEA esa model bilan maʼlumot oʻrtasidagi taxminiy nomoslikni baholaydigan xato indeksidir.

Biroq adabiyotlar roʻyxatidagi tegishli ACISE-IA validatsiya tadqiqoti “Sensors 2026, under review” sifatida keltirilgan. Shu sababli Verianla ushbu validatsiya tadqiqotini chop etilgan, yakunlangan mustaqil taqrizdan oʻtgan maqola sifatida qayta tasniflamaydi.

Tanlanmaning tuzilishi

Maqsadli va ehtimolsiz tanlash nimani anglatadi?

Ishtirokchilar jamiyatdagi barcha oʻqituvchi va oʻqituvchi nomzodlari orasidan tasodifiy tanlanmagan. Tadqiqotchilar tadqiqotda qatnashish shartlariga mos shaxslarga murojaat qilgan va ixtiyoriy ishtirokni toʻplagan. Ushbu yondashuv tadqiqotni amalga oshirishni osonlashtiradi, biroq tanlanma kengroq aholini toʻliq ifodalaydi deb taxmin qilishga yoʻl qoʻymaydi.

Kiritish va chiqarib tashlash mezonlari

Faol oʻqituvchilar 2024–2025 akademik yilida rasmiy taʼlim darajasida oʻqituvchilik qilayotgan boʻlishi kerak edi. Hozir ishlamayotgan oʻqituvchilardan ilgari rasmiy taʼlim bosqichida oʻqituvchilik qilgan boʻlishi talab etilgan. Oʻqituvchi nomzodlari guruhida esa Taʼlim Fanlari bilan bogʻliq universitet dasturida roʻyxatdan oʻtgan boʻlish yoki oʻqituvchilik kasbiga kirish jarayonida boʻlish sharti qoʻyilgan. Toʻgʻri toʻldirilmagan anketalar tahlildan chiqarib tashlangan.

Nega Kesimiy Korrelyatsiya Natijasini Sababiylik Deb Talqin Qilib Boʻlmaydi?

Ushbu tadqiqotda yosh, akademik muvaffaqiyat yoki oʻqituvchilik tajribasi tadqiqotchi tomonidan eksperimental ravishda oʻzgartirilmagani va ayni shaxslar vaqt davomida kuzatilmagani uchun kuzatilgan bogʻliqliklar oʻzgaruvchilarning birgalikda qanday oʻzgarishini koʻrsatadi, bir oʻzgaruvchi ikkinchisiga sabab boʻlishini koʻrsatmaydi; masalan, tajriba yili bilan AI raqamli kompetensiyasi oʻrtasidagi manfiy korrelyatsiya oʻqituvchilik tajribasi AI kompetensiyasini kamaytirishini isbotlamaydi.

Yosh, oʻqituvchilik tajribasi, dastlabki taʼlim davri, ilgari ishlatilgan texnologiyalar, kasbiy vazifalar va avlod taʼsiri bir-biri bilan ustma-ust kelishi mumkin. Tadqiqot shuningdek turli akademik yillardagi turli talabalar guruhlarini bir vaqtning oʻzida taqqoslagan; ayni talabalarning birinchi kursdan toʻrtinchi kursgacha rivojlanishini kuzatmagan.

Shu sababli, masalan, toʻrtinchi kurs talabalari ayrim oʻlchovlarda birinchi kurs talabalaridan yuqori oʻrtacha koʻrsatkich koʻrsatishi toʻrt yillik oʻqituvchi taʼlimining oʻzi bu farqni yuzaga keltirganining dalili emas.

Tadqiqotning nazariy doirasi bilan oʻlchash vositasi oʻrtasidagi chegara

UNESCO AI CFTning Acquire, Deepen va Create rivojlanish darajalari oʻqituvchilarning AI kompetensiyalarini rivojlanish nuqtayi nazaridan koʻrib chiqish imkonini beradi. Biroq tadqiqot akademik yillar oʻrtasida aniqlagan kesimiy farqlar talabalar ushbu uch AI CFT darajasida ilgarilayotganining empirik dalili sifatida talqin qilinmaydi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizayni

Tadqiqot miqdoriy, eksperimental boʻlmagan, tavsifiy va izlanish xarakterli; shu bilan birga kesimiy va ex post facto xususiyatida ishlab chiqilgan. Ex post facto yondashuvda tadqiqotchi yosh, tajriba yoki taʼlim sohasi kabi allaqachon mavjud xususiyatlarni eksperimental ravishda tayinlamaydi; mavjud guruhlar oʻrtasidagi bogʻliqlik va farqlarni oʻrganadi.

Maʼlumot toʻplash

Tadqiqotchilar taʼlim muassasalari, universitetlar va oʻqituvchilar tayyorlash dasturlari bilan bogʻlangan; anketa havolasi universitet oʻqituvchilari va muassasa maʼmuriyati orqali talabalar hamda oʻqituvchilarga tarqatilgan.

Ishtirok kattalar bilan cheklangan, ixtiyoriy va anonim tarzda tashkil etilgan. Ishtirokchilarga tadqiqotning maqsadi, akademik foydalanilishi, maʼlumotlarning maxfiyligi va faqat tadqiqot maqsadida ishlatilishi tushuntirilgan hamda anketadan oldin xabardor qilingan rozilik olingan.

Manba anketa 2025-yilning birinchi choragida mustaqil toʻldiriladigan onlayn shakl orqali oʻtkazilganini bildiradi.

Statistik tahlil

Tahlillar IBM SPSS 28.0.1.0 yordamida amalga oshirilgan. Avval chastotalar va oʻrtacha koʻrsatkichlar hisoblangan. Normal taqsimot farazi bandlarning asimmetriya va ekstsess qiymatlari orqali tekshirilgan va −2 bilan +2 oraligʻidagi qiymatlar maqbul deb qabul qilingan.

Ikki guruhni taqqoslashda mustaqil tanlanmalar uchun Student t-testi; ikkitadan ortiq guruhni taqqoslashda bir yoʻnalishli ANOVA; ANOVAdan soʻng qaysi guruhlar farqlanishini aniqlash uchun zarur boʻlganda Bonferroni tuzatishli post-hoc taqqoslashlardan foydalanilgan.

Oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi chiziqli bogʻliqliklar Pearson juft korrelyatsiya koeffitsiyenti orqali oʻrganilgan. Shkalalarning ichki izchilligi uchun Cronbach α va McDonald ω koeffitsiyentlari hisoblanganligi koʻrsatiladi. Barcha statistik testlarda %95 ishonch darajasi qoʻllangan.

Ushbu Tadqiqotda r, p-Qiymat, Cohen's d va Qisman Eta-Kvadrat Nimani Anglatadi?

Pearson r ikki uzluksiz oʻzgaruvchi oʻrtasidagi chiziqli bogʻliqlikning yoʻnalishi va kattaligini; p-qiymat kuzatilgan natija tadqiqotda qoʻllangan nol gipoteza ostida qanchalik kutilmagan ekanini; Cohen's d ikki guruh oʻrtacha koʻrsatkichlari orasidagi farqning standartlashtirilgan kattaligini; qisman eta-kvadrat (ηp²) esa ANOVAda guruh oʻzgaruvchisi bilan bogʻliq variansning standartlashtirilgan taʼsir kattaligini bildiradi. Ushbu tadqiqotda koʻplab natijalar statistik jihatdan ahamiyatli boʻlsa-da, r, d va ηp² qiymatlarining aksari kichik boʻlgani uchun statistik ahamiyatlilik katta yoki kuchli amaliy taʼsir bilan tenglashtirilmasligi kerak.

Pearson r qanday oʻqiladi?

r qiymatining ishorasi bogʻliqlik yoʻnalishini koʻrsatadi. Manfiy qiymat bir oʻzgaruvchi oshganda ikkinchisi oʻrtacha hisobda pasayishga moyil ekanini; musbat qiymat esa ikki oʻzgaruvchi bir xil yoʻnalishda oʻzgarishga moyilligini anglatadi. Qiymat nolga yaqinlashgan sari chiziqli bogʻliqlikning kattaligi zaiflashadi.

Masalan, yosh bilan PSEA oʻrtasidagi r = −0,209 bogʻliqlik manfiy yoʻnalishlidir. Shunga qaramay, manba bu korrelyatsiya kattaligini kichik deb baholaydi.

Nega p-qiymat taʼsir kattaligi emas?

p-qiymat faqat farq yoki bogʻliqlik statistik qaror nuqtayi nazaridan ahamiyatlimi-yoʻqmi, shuni baholashga yordam beradi. Natijaning p-qiymati juda kichik boʻlishi bogʻliqlik albatta katta yoki taʼlim nuqtayi nazaridan kuchli ekanini anglatmaydi. Ushbu tadqiqotdagi oʻrtacha baho korrelyatsiyalari buning aniq misolidir: ayrim bogʻliqliklar statistik jihatdan ahamiyatli boʻlsa ham, r qiymatlari taxminan 0,065–0,077 darajasida va amaliy kattalik jihatidan juda kichikdir.

Yosh va akademik muvaffaqiyat natijalari

H1 qoʻllab-quvvatlangan. Yosh gipotezada nazarda tutilganidek ijobiy munosabat, raqamli kompetensiya va umumiy ball bilan manfiy bogʻliq. Tadqiqot shuningdek yosh bilan PSEA oʻrtasida manfiy bogʻliqlik topgan. PCRE bilan yosh oʻrtasida ahamiyatli bogʻliqlik aniqlanmagan.

H2 ham qoʻllab-quvvatlangan. Oʻrtacha baho APIA, CD, PCRE va umumiy ball bilan ijobiy bogʻliq deb topilgan. Biroq manba bu bogʻliqliklar juda kichik ekanini aniq taʼkidlaydi.

Taʼlim sohasi boʻyicha natijalar

Bonferroni taqqoslashlari Ijtimoiy va Huquqiy Fanlarning PSEA balli Sanʼat va Gumanitar Fanlar, Tabiiy Fanlar hamda Sogʻliqni Saqlash Fanlarinikidan ahamiyatli darajada yuqori ekanini koʻrsatgan. CD boʻyicha Ijtimoiy va Huquqiy Fanlar bilan Tabiiy Fanlar oʻrtasida ahamiyatli farq topilgan; umumiy ball boʻyicha ham ushbu ikki guruh oʻrtasida ahamiyatli farq aniqlangan.

H3 qoʻllab-quvvatlanmagan. Manba muayyan soha farqlarini aniqlagan, biroq gipotezada kutilganidek Muhandislik va Arxitektura yoki Tabiiy Fanlar guruhlari umuman olganda eng yuqori ballarni koʻrsatmagan.

Oʻqituvchi nomzodlari va oʻqituvchilarni taqqoslash

Eng katta guruh farqi PSEAda kuzatilgan (d = 0,480). APIA va umumiy ball farqlari kichik; CD va PCRE farqlari esa juda kichik yoki eʼtiborsiz darajada deb baholangan.

H4 qisman qoʻllab-quvvatlangan. Kutilganidek, oʻqituvchi nomzodlari PSEA, APIA va umumiy ballda yuqori qiymatlarga ega va PCRE boʻyicha ahamiyatli farq yoʻq. Biroq gipotezaga zid ravishda CD farqi statistik ahamiyatlilik chegarasiga yetmagan.

Oʻqituvchilik tajribasi

H5 qoʻllab-quvvatlangan. Biroq mualliflar ahamiyatli bogʻliqliklar kichik kattalikda ekanini va oʻqituvchilik tajribasi mazkur oʻlchovlardagi oʻzgaruvchanlikning faqat cheklangan qismini izohlashini taʼkidlaydilar.

Bu topilma “koʻp yil oʻqituvchilik qilish AI kompetensiyasini kamaytiradi” deb oʻqilmasligi kerak. Yosh, dastlabki oʻqituvchi taʼlimi olingan davr, kasbiy vazifalar, avvalgi texnologiya tajribasi va tanlanish taʼsirlari ushbu bogʻliqliklar bilan birga oʻzgarishi mumkin.

Akademik yil boʻyicha natijalar

Barcha oʻlchovlarda akademik yillar oʻrtasida statistik jihatdan ahamiyatli farqlar kuzatilgan; biroq naqsh bir yoʻnalishli emas. Bakalavriat darajasida PSEA birinchi kursdagi 2,71 oʻrtacha koʻrsatkichdan toʻrtinchi kursda 3,08 ga koʻtarilsa, magistratura guruhida 2,34 ga tushadi.

APIA boʻyicha birinchi kurs 3,20 bilan eng past oʻrtacha koʻrsatkichga ega boʻlsa, ikkinchi, uchinchi va toʻrtinchi kurslarda oʻrtacha mos ravishda 3,45, 3,72 va 3,75 ga oshgan, magistratura guruhida 3,78 boʻlgan.

CD birinchi kursda 2,72 boʻlsa, ikkinchi kursda 3,05 ga koʻtarilgan va uchinchi/toʻrtinchi kursda taxminan 3,06 darajasida qolgan. Magistratura guruhining CD oʻrtacha koʻrsatkichi esa 2,63.

PCRE boʻyicha eng yuqori oʻrtacha magistratura guruhida 3,93, eng past oʻrtacha birinchi kursda 3,24.

Umumiy ACISE-IA balli birinchi kursda 116,08 boʻlsa, toʻrtinchi kursda 133,04 ga yetgan; magistratura guruhida esa 124,31 deb hisoblangan. Shuning uchun akademik yil bilan AI idroki oʻrtasida barcha oʻlchovlarda oddiy va chiziqli oshish mavjud deb aytib boʻlmaydi.

H6 shu sababli faqat qisman qoʻllab-quvvatlangan.

Gipotezalarning yakuniy holati

Natijalarning pedagogik maʼnosi

Manbaga koʻra AI bilan munosabatni bir oʻlchovli “qabul qiladi / qilmaydi” yondashuvi bilan izohlash yetarli emas. Shaxs AIdan foydalanishga ijobiy yondashib, oʻz texnologik kompetensiyasini past deb baholashi yoki texnologiyadan foydalanishda malakali deb hisoblagan holda axloqiy masalalarni qatʼiy tarzda savol ostiga olishi mumkin.

Shu sababli oʻqituvchilar taʼlimi faqat qaysi AI vositasidan qanday foydalanishni oʻrgatishga keltirilmasligi kerak. Texnologik kompetensiya pedagogik baholash, ijtimoiy-emotsional oqibatlarni tushunish, AI chiqishlarini tanqidiy baholash va axloqiy masʼuliyat bilan birgalikda koʻrib chiqilishi kerak.

Oʻqituvchi nomzodlari nega yuqoriroq ball koʻrsatgan boʻlishi mumkin?

Manbaning muhokama boʻlimidagi ehtimoliy izohlardan biri oʻqituvchi nomzodlarining zamonaviy raqamli muhitlarga tez-tez duch kelishi va AIdan akademik ish, maʼlumot qidirish, vazifalarni tashkil etish va muammo yechish jarayonlarida kengroq foydalanishidir.

Biroq bu talqin kuzatilgan farqning isbotlangan mexanizmi emas. Oʻqituvchi nomzodlari va oʻqituvchilar yosh, tajriba, ish yuki, institutsional kutishlar va texnologiyaga duch kelish jihatidan bir xil xususiyatlarga ega guruhlar emas.

Ijtimoiy va Huquqiy Fanlar natijasi qanday talqin qilingan?

Ijtimoiy va Huquqiy Fanlar guruhining PSEA, CD va umumiy ball boʻyicha yuqori qiymat koʻrsatishi dastlabki H3 kutilmasiga zid kelgan. Mualliflar buni maʼlumotlarni tahlil qilish, kontent yaratish va talqin qilish kabi taʼlim tajribalari bilan bogʻliq boʻlishi mumkinligini muhokama qiladilar.

Shunga qaramay, taʼsir kattaliklari kichik boʻlgani sababli tadqiqot ushbu sohaning AIga nisbatan kuchli yoki universal fan ustunligiga ega ekanini daʼvo qilmaydi.

Akademik muvaffaqiyat natijasi qanday talqin qilinishi kerak?

Yuqoriroq oʻrtacha baho AIga ijobiyroq munosabat, yuqoriroq idrok etilgan kompetensiya va yuqoriroq tanqidiy/axloqiy baholash bilan ijobiy bogʻliq deb topilgan. Biroq korrelyatsiyalarning kattaligi faqat 0,065–0,077 oraligʻidadir.

Shuning uchun natijani “muvaffaqiyatli talabalar AI borasida sezilarli darajada yaxshiroq” deb kengaytirib boʻlmaydi. Manba qoʻllab-quvvatlaydigan ifoda oʻrtacha baho bilan ayrim ACISE-IA oʻlchovlari oʻrtasida statistik jihatdan ahamiyatli, biroq amaliy kattaligi juda kichik bogʻliqliklar mavjudligidir.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan talqinlar

• Taʼlimdagi AI idroki shaxsiy, akademik va kasbiy xususiyatlarga koʻra maʼlum darajada farqlanadi.
• Yosh va oʻqituvchilik tajribasi ayrim ijobiy munosabat va idrok etilgan raqamli kompetensiya koʻrsatkichlari bilan kichik manfiy bogʻliqliklar koʻrsatadi.
• Akademik muvaffaqiyat ayrim AI idroki oʻlchovlari bilan juda kichik ijobiy bogʻliqliklar koʻrsatadi.
• Taʼlim sohasi, ish holati va akademik yilga koʻra ayrim statistik farqlar mavjud.
• Bu bogʻliqliklar ACISE-IAning toʻrt oʻlchovida bir xil shaklda namoyon boʻlmaydi.
• Oʻqituvchi taʼlimida texnologik, pedagogik, ijtimoiy-emotsional va axloqiy tarkibiy qismlarni birgalikda koʻrib chiqish foydali boʻlishi mumkin.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan talqinlar

• Yosh ortishi AIga munosabatni sababiy ravishda pasaytirishi isbotlanmagan.
• Uzoq oʻqituvchilik tajribasi AI kompetensiyasini pasaytirishi isbotlanmagan.
• Universitetda kurs koʻtarilgan sari AI idroki ayni shaxslarda avtomatik ravishda yaxshilanishi koʻrsatilmagan.
• Oʻqituvchi nomzodlarining haqiqiy AI koʻrsatkichlari oʻqituvchilarnikidan yuqori ekani oʻlchanmagan.
• ACISE-IAning CD oʻlchovi haqiqiy amaliy AI koʻnikmasi imtihoni emas; idrok etilgan raqamli kompetensiyani oʻlchaydi.
• Ijtimoiy va Huquqiy Fanlar talabalari barcha boshqa sohalarga qaraganda umuman “AI boʻyicha kompetentliroq” ekani isbotlanmagan.
• Ispaniyaning Andalusiya hududidagi natijalarni barcha mamlakatlar yoki barcha oʻqituvchilar aholisiga toʻgʻridan-toʻgʻri umumlashtirish mumkinligi koʻrsatilmagan.
• Statistik ahamiyatlilik katta taʼsir yoki kuchli amaliy ahamiyat degani emas.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

Tadqiqot 1292 kishilik nisbatan katta tanlanmada taʼlimdagi AI idrokini bitta munosabat oʻzgaruvchisiga keltirib qoʻymasdan, ijtimoiy-emotsional, munosabat, kompetensiya idroki va axloqiy-tanqidiy oʻlchovlarni birgalikda oʻrganadi. Ayni tadqiqotda yosh, akademik muvaffaqiyat, fan sohasi, ish holati, tajriba va akademik yil kabi bir nechta xususiyat taqqoslanadi.

Manba shuningdek faqat statistik ahamiyatlilikni berish bilan cheklanmagan; soha, ish holati va akademik yil tahlillarida taʼsir kattaliklarini hisobot qilgan va koʻplab ahamiyatli natijalar kichik kattalikda ekanini muhokamada ochiq tan olgan.

Asosiy cheklovlar

Tanlanma muvozanati: Ishtirokchilarning %83,4-i oʻqituvchilik taʼlimini olayotgan talabalar; oʻqituvchilar esa faqat %16,6-lik guruhni tashkil etgan. Bu holat talaba–oʻqituvchi taqqoslashining umumlashtirilishini cheklaydi.

Jins taqsimoti: Tanlanmaning %70,8-i ayollardir. Mualliflar ushbu nomuvozanat natijalarni umumlashtirish imkoniyati baholanganda hisobga olinishi kerakligini taʼkidlaydilar.

Ehtimolsiz tanlash: Maqsadli non-probabilistic tanlash tadqiqotda qatnashganlar AIga qiziqish yoki tanishlik jihatidan umumiy aholidan farq qilishi ehtimolini oshiradi.

Kesimiy dizayn: Turli yosh, tajriba va akademik yil guruhlari bitta vaqt nuqtasida taqqoslangan. Ayni shaxslar vaqt davomida kuzatilmagan.

Sababiylik: Korrelyatsiyalar va guruh farqlari sabab-oqibat munosabati sifatida talqin qilinmaydi.

Kohort taʼsiri: Yosh bilan kuzatilgan farq faqat biologik yoki xronologik yosh bilan emas, turli avlodlarning turli taʼlim va texnologiya muhitlarida ulgʻaygani bilan ham bogʻliq boʻlishi mumkin.

Oʻzini-oʻzi hisobot qilish: Shkalaning CD oʻlchovi ishtirokchilarning oʻz AI kompetensiyalariga doir idrokini oʻlchaydi; haqiqiy ishlash testi emas.

Kelajakdagi tadqiqotlar

Mualliflar oʻqituvchilar va oʻqituvchi nomzodlari yanada muvozanatli ifodalangan, koʻproq reprezentativ tanlanma dizaynlaridan foydalanishni tavsiya etadilar. Jinsning taʼlimdagi AI idrokidagi ehtimoliy roli ham yanada muvozanatli tanlanma tuzilmasi bilan alohida oʻrganilishi tavsiya etiladi.

Yosh, avlod va taʼlim taʼsirlarini bir-biridan ajratish uchun ayni shaxslar vaqt davomida kuzatiladigan uzunlamasiga dizaynlar ayniqsa qimmatlidir. Tadqiqotni turli taʼlim bosqichlari, muassasa turlari va kontekstlarda takrorlash ham natijalarning umumlashtirilishini baholash uchun zarurdir.

Amaliy xulosalar

Tadqiqot bir xil AI taʼlim dasturi oʻrniga turli boshlangʻich profillarga moslashtirilishi mumkin boʻlgan oʻqituvchi tayyorlash yoʻllarini qoʻllab-quvvatlaydi. Tajribaliroq oʻqituvchilarning ehtiyojlari oʻqituvchilik taʼlimining dastlabki yillaridagi talabalarning ehtiyojlari bilan bir xil boʻlmasligi mumkin.

Manbaga koʻra barqaror taʼlimiy AI integratsiyasi bir martalik texnologiya tanishtirishlaridan koʻra doimiy kasbiy rivojlanish va institutsional qoʻllab-quvvatlashni talab qiladi. Taʼlim faqat vositadan foydalanishga emas, texnologiyaning pedagogik maʼnosiga, oʻquvchi munosabatlariga, axloqiy risklarga va tanqidiy baholashga ham oʻrin berishi kerak.

Manbada matematik formula bormi?

Yoʻq. Maqolada Pearson korrelyatsiyasi, Student t-testi, ANOVA, Cronbach α, McDonald ω, Cohen's d va qisman eta-kvadrat kabi statistik usul va koeffitsiyentlardan foydalaniladi; biroq ularning matematik tenglamalari manba matnda berilmagan. Shu sababli Verianla manbada boʻlmagan formulalarni tadqiqotning oʻz formulalaridek qoʻshmaydi.

Axloqiy tasdiq xronologiyasiga doir manba izohi

Manba usul boʻlimida anketa 2025-yilning birinchi choragida oʻtkazilganini bildiradi. Maqolaning Institutional Review Board Statement boʻlimida esa University of Jaén Ethics Committee tasdiq sanasi 25 iyul 2025, kodi 20250508/MAY.LIN deb berilgan. PDF ushbu ikki sananing xronologik munosabatiga doir qoʻshimcha izoh bermaydi. Verianla bu holatni talqin qilib yoki sanalarni oʻzgartirib tuzatmaydi.

ACISE-IA ishonchliligi hisobotiga doir manba izohi

Usul boʻlimida shkalalarning ichki izchilligi Cronbach α va McDonald ω bilan aniqlangani aytiladi. Biroq maqolaning natijalar boʻlimida joriy 1292 kishilik tanlanmaga oid alohida α va ω qiymatlari koʻrinadigan tarzda hisobot qilinmagan; aniq berilgan α/ω qiymatlari ACISE-IAning dastlabki validatsiya tadqiqotiga nisbat berilgan.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl sarlavha: Personal and Academic Factors in Teachers’ Perceptions of Educational Artificial Intelligence

Turkcha nashr sarlavhasi: Oʻqituvchilarning Taʼlimiy Sunʼiy Intellekt Idroklarida Shaxsiy va Akademik Omillar

Mualliflar: Inmaculada Serrano-García, Ramón Chacón-Cuberos, Amador Jesús Lara-Sánchez.

Mualliflar tartibi: Manbada berilgan shaklda saqlangan.

Teng hissa: Manbada teng birinchi mualliflik yoki teng hissa belgisi mavjud emas.

Masʼul muallif: Amador Jesús Lara-Sánchez.

Affiliatsiya 1: Department of Mathematics, IES Villanueva del Mar, La Herradura, Spain.

Affiliatsiya 2: Department of Research Methods and Diagnosis in Education, University of Granada, Granada, Spain.

Affiliatsiya 3: Department of Didactics of Musical, Visual, and Corporal Expression, University of Jaén, Jaén, Spain.

Jurnal: Sustainability.

Nashriyot: MDPI.

Jild / son / maqola raqami: 18 / 20 / 10377.

DOI: 10.3390/su182010377.

Academic Editor: Jun (Justin) Li.

Yuborilgan sana: 20 avgust 2026.

Qayta koʻrib chiqish sanasi: 29 sentyabr 2026.

Qabul qilingan sana: 3 oktyabr 2026.

Nashr sanasi: 13 oktyabr 2026.

Manba turi: Article; miqdoriy, eksperimental boʻlmagan, tavsifiy/izlanish xarakterli, kesimiy va ex post facto tadqiqot.

Taqriz holati: Sustainability jurnalida chop etilgan taqrizdan oʻtgan jurnal maqolasidir.

Litsenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY).

Tadqiqot geografiyasi: Andalusiya Avtonom Hududi, Ispaniya.

Maʼlumot toʻplash davri: Manbaga koʻra 2025-yilning birinchi choragi.

Tanlanma: 1292 kishi; 1078 oʻqituvchilik taʼlimini olayotgan universitet talabasi va tahlilda bitta oʻqituvchi toifasi ostida birlashtirilgan 214 faol/faol boʻlmagan oʻqituvchi.

Tanlash: Maqsadli, ehtimolsiz tanlash.

Oʻlchash vositasi: ACISE-IA — Scale of Attitudes, Knowledge, Emotions, and Ethics in Teachers toward the Use of Artificial Intelligence in Professional Performance.

Bandlar soni: 39.

Javob shakli: 1–5 oraligʻidagi besh pogʻonali Likert shkalasi.

Oʻlchovlar: PSEA, APIA, CD va PCRE.

Nazariy talqin doirasi: UNESCO AI Competency Framework for Teachers (AI CFT), DigCompEdu bilan toʻldirilgan. ACISE-IA ushbu doiralardan ishlab chiqilmagan va uning oʻlchovlari AI CFT/DigCompEdu sohalariga birma-bir teng emas.

Tahlil dasturi: IBM SPSS 28.0.1.0.

Normallik tekshiruvi: Asimmetriya va ekstsess indekslari; −2 bilan +2 oraligʻi maqbul deb qabul qilingan.

Ikki guruh taqqoslash: Mustaqil tanlanmalar Student t-testi.

Ikkitadan ortiq guruh: Bir yoʻnalishli ANOVA.

Post-hoc tahlil: Bonferroni tuzatishi.

Oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi bogʻliqlik: Pearson juft korrelyatsiyasi.

Ichki izchillik usullari: Cronbach α va McDonald ω.

Ishonch darajasi: %95.

Taʼsir kattaliklari: Ikki guruh taqqoslashida Cohen's d; ANOVA tahlillarida qisman eta-kvadrat (ηp²).

Matematik tenglama: Manbada statistik usullarning aniq matematik formulalari berilmagan.

Jadvallar: Beshta asosiy natija jadvali mavjud: yosh/oʻrtacha baho korrelyatsiyalari; taʼlim sohasi; ish holati; oʻqituvchilik tajribasi; akademik yil.

Raqamlangan ilmiy figura: Manba maqolada raqamlangan maʼlumot figurasi mavjud emas.

H1: Qoʻllab-quvvatlandi.

H2: Qoʻllab-quvvatlandi.

H3: Qoʻllab-quvvatlanmadi.

H4: Qisman qoʻllab-quvvatlandi.

H5: Qoʻllab-quvvatlandi.

H6: Qisman qoʻllab-quvvatlandi.

Etika qoʻmitasi: University of Jaén Ethics Committee, kod 20250508/MAY.LIN.

Manbada bildirilgan etika tasdiq sanasi: 25 iyul 2025.

Etika xronologiyasi izohi: Manba anketa 2025-yilning birinchi choragida oʻtkazilganini, etika qoʻmitasi bayonotida esa tasdiq sanasi 25 iyul 2025 deb koʻrsatilganini bildiradi. Maqola ushbu xronologik farq uchun izoh bermaydi; sanalar oʻzgartirilmasdan saqlangan.

Xabardor qilingan rozilik: Tadqiqotdagi barcha ishtirokchilardan olingan.

Maʼlumotlarning mavjudligi: Ishtirokchilarning shaxsiy maʼlumotlarini himoya qilishga doir maxfiylik va axloqiy cheklovlar sababli maʼlumotlar ommaga ochiq emas. Tegishli axloqiy shartlarning tasdiqlanishiga bogʻliq holda asosli soʻrov boʻyicha corresponding authordan foydalanish mumkin boʻlishi mumkin.

Moliyalashtirish: Tadqiqot tashqi moliyalashtirish olmagan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvi yoʻqligini bildirgan.

Muallif hissalari: Konseptuallashtirish: Inmaculada Serrano-García, Ramón Chacón-Cuberos, Amador Jesús Lara-Sánchez; metodologiya: uch muallif; dasturiy taʼminot: Inmaculada Serrano-García va Ramón Chacón-Cuberos; validatsiya: Ramón Chacón-Cuberos va Amador Jesús Lara-Sánchez; formal tahlil, tadqiqot, resurslar va maʼlumotlar kuratsiyasi: Inmaculada Serrano-García; dastlabki qoralama: Inmaculada Serrano-García; koʻrib chiqish/tahrirlash va vizuallashtirish: uch muallif; nazorat: Ramón Chacón-Cuberos va Amador Jesús Lara-Sánchez; loyiha boshqaruvi: uch muallif; moliyalashtirishni jalb qilish: Ramón Chacón-Cuberos va Amador Jesús Lara-Sánchez.

ACISE-IA bibliografik maqomiga doir izoh: Joriy maqola ACISE-IAni validatsiyadan oʻtgan shkala sifatida taʼriflaydi va dastlabki validatsiya tadqiqotining ichki izchillik hamda model mosligi natijalarini keltiradi; biroq adabiyotlar roʻyxati tegishli “Design and Validation...” tadqiqotini “Sensors 2026, under review” sifatida koʻrsatadi. Verianla ushbu manba tadqiqotning nashr maqomini oʻzgartirmagan.

Joriy tanlanma uchun ichki izchillik hisoboti: Usulda Cronbach α va McDonald ω hisoblangani aytilishiga qaramay, maqolaning koʻrinadigan natija jadvallarida joriy tanlanmaga oid alohida α/ω koeffitsiyentlari hisobot qilinmagan.

Asosiy metodologik cheklovlar: Talabalarning tanlanmada ustunligi, ayol ishtirokchilar ulushining yuqoriligi, maqsadli ehtimolsiz tanlash, oʻzini-oʻzi hisobot qiluvchi kompetensiya oʻlchovi va kesimiy/korrelyatsion tadqiqot dizayni.

Asosiy talqin chegarasi: Yosh, tajriba, akademik yil yoki boshqa xususiyatlar bilan ACISE-IA ballari oʻrtasidagi bogʻliqliklar sababiy taʼsir sifatida talqin qilinmaydi.

Kelajakdagi validatsiya ehtiyoji: Yanada muvozanatli va reprezentativ tanlanmalar, jins alohida baholanadigan dizaynlar, uzunlamasiga kuzatuv, turli taʼlim bosqichlari va turli institutsional/geografik kontekstlarda takroriy tadqiqotlar.