Ushbu tadqiqot universitet talabalarining sunʼiy intellekt ilovalarini tanish, ulardan foydalanish, ularni tanqidiy baholash va etik oqibatlarini anglash ko‘nikmalari qaysi texnologik hamda kognitiv omillar bilan bog‘liqligini o‘rganadi. Tadqiqotchi raqamli kirish, kognitiv singish va hisoblash tafakkurini bitta strukturaviy tenglamalar modeli doirasida birlashtirgan. Modelda sunʼiy intellekt savodxonligi xabardorlik, foydalanish, baholash va etika kabi to‘rtta o‘lchov bilan ifodalanadi.
Tadqiqotda bildirilgan yakuniy tahlil 865 nafar oliy taʼlim talabasining o‘z-o‘zini baholash anketalariga asoslangan. Raqamli kirish qurilma va internet kabi jismoniy resurslarning mavjudligi, texnologiyadan foydalanish motivatsiyasi, raqamli ko‘nikmalar va kundalik texnologiyadan foydalanish orqali o‘lchangan. Hisoblash tafakkuri ijodkorlik, algoritmik fikrlash, hamkorlik, tanqidiy fikrlash va muammo yechish o‘lchovlaridan iborat. Kognitiv singish esa texnologiyadan foydalanish vaqtida qiziqish, diqqatni jamlash, zavqlanish va vaqtni idrok etishning o‘zgarishi kabi tajribalarni qamrab oladi.
Strukturaviy tenglamalar modeliga ko‘ra, yaxshiroq raqamli kirish kognitiv singish bilan β = 0,71, hisoblash tafakkuri bilan β = 0,83 va sunʼiy intellekt savodxonligi bilan β = 0,55 darajasida ijobiy bog‘liqlik ko‘rsatgan. Hisoblash tafakkurining sunʼiy intellekt savodxonligiga standartlashtirilgan yo‘l koeffitsiyenti β = 0,37 ni tashkil etgan. Bunga qarshi ravishda, kognitiv singishning hisoblash tafakkuri yoki sunʼiy intellekt savodxonligiga p < 0,01 darajasida ahamiyatli taʼsiri aniqlanmagan.
Model kognitiv singishdagi dispersiyaning 50 foizini, hisoblash tafakkuridagi dispersiyaning 70 foizini va sunʼiy intellekt savodxonligidagi dispersiyaning 78 foizini tushuntirishi bildirilgan. Moslik indekslari χ²/df = 4,62, RMSEA = 0,058, GFI = 0,95, AGFI = 0,94, CFI = 0,98, TLI = 0,97 va NFI = 0,98 sifatida berilgan. Bu qiymatlar taklif etilgan model tanlanma maʼlumotlariga maqbul darajada mos kelishini ko‘rsatadi; biroq kesimli va o‘z-o‘zini baholashga asoslangan dizayn sababli ular sababiylikning isboti emas.
Natijalarning asosiy xabari shundan iboratki, sunʼiy intellekt tizimlaridan uzoq vaqt yoki zavq bilan foydalanishning o‘zi sunʼiy intellekt savodxonligini shakllantirmaydi. Raqamli vositalarga kirish, ushbu vositalardan foydalana olish uchun texnik ko‘nikmalar hamda muammolarni algoritmik, mantiqiy va tizimli tarzda ko‘rib chiqish qobiliyati ko‘proq hal qiluvchi ko‘rinadi. Shunga qaramay, tadqiqotda sunʼiy intellekt savodxonligi va hisoblash tafakkuri haqiqiy ishlash topshiriqlari bilan emas, ishtirokchilarning o‘z kompetensiyalariga bergan baholari orqali o‘lchangan.
Turkiya nuqtayi nazaridan: Tadqiqot modeli Turkiyada universitet talabalari, bo‘lajak o‘qituvchilar, kasb-hunar oliy maktablari talabalari va kattalar taʼlimi guruhlarida sunʼiy intellekt savodxonligiga taʼsir qiluvchi raqamli tengsizliklarni o‘rganish uchun moslashtirilishi mumkin. Turkiyada o‘tkaziladigan validatsiyada shahar-qishloq tafovuti, daromad darajasi, qurilmaga egalik, internet sifati, dasturlash tajribasi, taʼlim yo‘nalishi turi va universitetlarning texnik infratuzilmasi modelga qo‘shilishi kerak. O‘z-o‘zini baholash shkalalari turk tilidagi validlik tadqiqotlari bilan birga haqiqiy sunʼiy intellektni baholash topshiriqlari, chalg‘ituvchi kontentni aniqlash va xavfsiz prompt yozish amaliyotlari bilan qo‘llab-quvvatlanishi lozim. Ushbu tadqiqotdan Turkiyadagi talabalarning sunʼiy intellekt savodxonligi darajasi, mintaqaviy tengsizliklarning kattaligi yoki muayyan taʼlim dasturi muvaffaqiyat keltirishi haqida bevosita xulosa chiqarib bo‘lmaydi.
Tadqiqotning asosiy muammosi nima?
Sunʼiy intellekt yordamidagi qidiruv tizimlari, suhbat tizimlari, tavsiya algoritmlari, avtomatlashtirilgan qaror vositalari va generativ sunʼiy intellekt ilovalari taʼlimdan ishga qabul qilishgacha, sog‘liqni saqlashdan davlat xizmatlarigacha bo‘lgan ko‘plab sohalarda qo‘llanmoqda. Bu kengayish faqat vositalarni ishlata oladigan emas, balki sunʼiy intellekt ishlab chiqargan maʼlumotni savol ostiga qo‘ya oladigan, xatolarini payqay oladigan va etik oqibatlarini baholay oladigan foydalanuvchilarga ehtiyojni oshirmoqda.
Tadqiqotning asosiy savoli sunʼiy intellekt savodxonligi faqat sunʼiy intellekt vositalari bilan duch kelish natijasi hisoblanadimi, degan masaladir. Tadqiqotchi uchta ehtimoliy tushuntiruvchi sohani birgalikda o‘rganadi:
- Raqamli texnologiyaga kirish va undan mazmunli foydalana olish
- Texnologiyadan foydalanish vaqtida yuzaga keladigan kuchli psixologik jalb etilish
- Muammolarni qismlarga ajratish, naqshlarni tanish va algoritmik yechim ishlab chiqish qobiliyati
Ushbu o‘zgaruvchilar sunʼiy intellekt savodxonligini alohida-alohida emas, balki o‘zaro bog‘langan tuzilma ichida tushuntira oladimi, degan savol baholangan.
14-sahifadagi konseptual model nimani ko‘rsatadi?
Tadqiqotning 14-sahifasidagi 1-rasm to‘rtta asosiy yashirin o‘zgaruvchi va oltita gipotezadan iborat boshlang‘ich modelni ko‘rsatadi. Raqamli tafovutdan kognitiv singishga, hisoblash tafakkuriga va sunʼiy intellekt savodxonligiga uchta to‘g‘ridan-to‘g‘ri yo‘l belgilangan. Kognitiv singishdan hisoblash tafakkuri va sunʼiy intellekt savodxonligiga ikkita yo‘l, hisoblash tafakkuridan sunʼiy intellekt savodxonligiga esa bitta yo‘l qurilgan.
Modeldagi “Digital Divide” yorlig‘ini talqin qilishda ehtiyot bo‘lish kerak. Shkala bandlari tengsizlikning kattaligini emas, kirish imkoniyatlarining yuqoriligini o‘lchaydi. Shu sababli musbat koeffitsiyentlar “raqamli tafovut kattalashgani sari natija yaxshilanadi” degan maʼnoni anglatmaydi. To‘g‘ri talqin shuki, raqamli kirish kuchaygani yoki raqamli tafovut kamaygani sari tegishli kompetensiyalar oshadi.
Sunʼiy intellekt savodxonligi qaysi o‘lchovlardan iborat?
| O‘lchov | Tadqiqotdagi maʼnosi |
|---|---|
| Xabardorlik | Ilova sunʼiy intellektdan foydalanishini tanish va uning asosiy ishlash mantiqini anglash |
| Foydalanish | Sunʼiy intellekt vositalaridan muayyan vazifalarda samarali foydalana olish |
| Baholash | Sunʼiy intellekt natijalarining to‘g‘riligi, ishonchliligi va mosligini tanqidiy tekshirish |
| Etika | Tarafkashlik, maxfiylik, javobgarlik, shaffoflik va adolatli foydalanish muammolarini anglash |
Ushbu to‘rtta o‘lchov jami 12 ta o‘z-o‘zini baholash bandi bilan o‘lchangan. Tadqiqot sunʼiy intellekt savodxonligini faqat texnik foydalanish qobiliyati sifatida emas, balki tanqidiy baholash va etik xabardorlikni ham o‘z ichiga oladigan ko‘p o‘lchovli kompetensiya sifatida ko‘rib chiqadi.
Raqamli kirish yoki raqamli tafovut qanday o‘lchangan?
| O‘lchov | Mazmun |
|---|---|
| Jismoniy kirish | Kompyuter, mobil qurilma, internet aloqasi va boshqa raqamli resurslarning mavjudligi |
| Motivatsion kirish | Yangi texnologiyalarni sinab ko‘rish istagi, texnologiyaga ishonch va undan foydalanish motivatsiyasi |
| Ko‘nikmalar bo‘yicha kirish | Raqamli tizimlarni ishlatish, tushunish, nosozliklarni bartaraf etish va mos vositani tanlash qobiliyati |
| Foydalanish bo‘yicha kirish | Texnologiyaning kundalik hayotda qanchalik tez-tez, xilma-xil va mazmunli qo‘llanishi |
O‘zgaruvchi 38 bandli, 1 = “hech qachon” dan 5 = “juda tez-tez” gacha bo‘lgan shkala bilan o‘lchangan. Yuqori ball ko‘proq tengsizlikni emas, balki kuchliroq kirish va foydalanish salohiyatini ko‘rsatadi. Shu sababli tadqiqotning ayrim qismlaridagi “raqamli tafovutning ijobiy taʼsiri” iborasi terminologik jihatdan chalg‘ituvchidir.
Hisoblash tafakkuri nimani anglatadi?
Hisoblash tafakkuri muammoni faqat kompyuter dasturi yozish orqali hal qilish degani emas. Bu murakkab masalani kichikroq qismlarga ajratish, muhim maʼlumotni tanlash, naqshlarni aniqlash, mantiqiy bosqichlarni tuzish va yechimni boshqa muammolarga umumlashtirish usulidir.
Tadqiqotda ushbu tuzilma 29 ta band va beshta o‘lchov bilan ifodalangan:
- Ijodkorlik
- Algoritmik fikrlash
- Hamkorlik
- Tanqidiy fikrlash
- Muammo yechish
Shkala haqiqiy algoritm ishlab chiqish yoki muammo yechish ko‘rsatkichini emas, ishtirokchilarning o‘z ko‘nikmalariga oid tasavvurlarini o‘lchaydi. Shu sababli natijalarni “obyektiv hisoblash tafakkuri muvaffaqiyati” emas, balki “idrok etilgan hisoblash tafakkuri kompetensiyasi” sifatida talqin qilish kerak.
Kognitiv singish nima?
Kognitiv singish — foydalanuvchining texnologiya bilan o‘zaro aloqada bo‘lganida diqqatini tizimga kuchli jamlashi va tajribaga psixologik jihatdan sho‘ng‘ishidir. Tadqiqotdagi 17 bandli shkala quyidagi to‘rtta o‘lchovni qamrab oladi:
- Qiziqish va kashf etish istagi
- Jamlashgan diqqat
- Foydalanishdan olinadigan zavq
- Vaqt o‘tganini sezmaslik yoki vaqt hissidan uzilish
Bandlar 1 = “mutlaqo qo‘shilmayman” dan 10 = “mutlaqo qo‘shilaman” gacha baholangan. Shkalaning madaniy jihatdan moslashtirilgan versiyasi ishlatilgani aytiladi; biroq maqsadli madaniyat, tarjima usuli, ekspert baholashi va pilot sinov jarayoni tushuntirilmagan.
Tadqiqot gipotezalari qanday?
| Gipoteza | Taklif etilgan bog‘liqlik | Natija |
|---|---|---|
| H1 | Yaxshiroq raqamli kirish kognitiv singishni oshiradi. | Qo‘llab-quvvatlandi; β = 0,71 |
| H2 | Yaxshiroq raqamli kirish hisoblash tafakkurini oshiradi. | Qo‘llab-quvvatlandi; β = 0,83 |
| H3 | Yaxshiroq raqamli kirish sunʼiy intellekt savodxonligini oshiradi. | Qo‘llab-quvvatlandi; β = 0,55 |
| H4 | Kognitiv singish hisoblash tafakkurini oshiradi. | Qo‘llab-quvvatlanmadi; p > 0,01 |
| H5 | Kognitiv singish sunʼiy intellekt savodxonligini oshiradi. | Qo‘llab-quvvatlanmadi; p > 0,01 |
| H6 | Hisoblash tafakkuri sunʼiy intellekt savodxonligini oshiradi. | Qo‘llab-quvvatlandi; β = 0,37 |
H4 va H5 uchun aniq koeffitsiyent, standart xato, ishonch oralig‘i yoki p qiymati berilmagan. Shu sababli bog‘liqliklar nolga qanchalik yaqin yoki salbiy yo‘nalishda ekanini tadqiqotdan aniqlab bo‘lmaydi.
Tanlanma qanday shakllantirilgan?
Tadqiqotchi katta metropolda joylashgan ikkita universitetdan qulay tanlanma usuli bilan talabalar tanlanganini bildiradi. Universitet A’dan 700, Universitet B’dan 500, jami 1.200 talaba taklif etilgan.
Keyinroq matnda 800 talaba ixtiyoriy ravishda anketani to‘ldirgani qayd etilgan. Yetishmaydigan anketalar va chet qiymatlar chiqarilgandan so‘ng yakuniy maʼlumotlar to‘plami 865 kishidan iborat ekani yozilgan.
| Bosqich | Bildirilgan son | Baholash |
|---|---|---|
| Taklif etilgan talaba | 1.200 | 700 + 500 bilan mos |
| Anketani to‘ldirgan talaba | 800 | Matnda aniq berilgan |
| Tozalashdan keyingi yakuniy tanlanma | 865 | 800 dan katta bo‘lgani uchun matematik jihatdan nomuvofiq |
| Erkak ishtirokchi | 319 | Jami 735; qolgan 130 kishi izohlanmagan |
| Ayol ishtirokchi | 416 |
Tanlanma oqimidagi bu ziddiyat oddiy yozuv xatosi bo‘lishi mumkin; biroq qaysi son to‘g‘ri ekani nomaʼlum bo‘lgani sababli tahlillarning haqiqiy tanlanma hajmini mustaqil ravishda tasdiqlab bo‘lmaydi. Tanlanma soni moslik indekslari, standart xatolar va statistik ahamiyatga bevosita taʼsir qilgani uchun bu muammo nashrdan oldin tuzatilishi kerak.
Ishtirokchilar 18–31 yoshda bo‘lgani va bakalavriat, magistratura hamda doktorantura darajalaridan kelgani bildirilgan. Yoshning o‘rtacha qiymati, standart og‘ish, taʼlim darajalari taqsimoti, akademik sohalar va kundalik internetdan foydalanish toifalaridagi sonlar berilmagan.
Anketa qanchalik keng qamrovli?
| Shkala | Bandlar soni |
|---|---|
| Sunʼiy intellekt savodxonligi | 12 |
| Hisoblash tafakkuri | 29 |
| Kognitiv singish | 17 |
| Raqamli kirish | 38 |
| Jami | 96 |
Ishtirokchilar demografik savollardan tashqari jami 96 ta shkala bandiga javob bergan. Uzoq anketalarda charchoq, juda tez belgilash va bir xil javob variantlarini takrorlash kabi maʼlumot sifati xavflari yuzaga kelishi mumkin. Tadqiqotda anketani to‘ldirish vaqti, diqqat nazorati, haddan tashqari tez javob berish yoki bir xil chiziqli javoblar tahlili bildirilmagan.
Strukturaviy tenglamalar modellashtirishi qanday qo‘llangan?
Tahlil ikki bosqichda olib borilgan:
- O‘lchov modelida yashirin o‘zgaruvchilarning ko‘rsatkichlari, ichki izchilligi va konvergent validligi baholangan.
- Strukturaviy modelda o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi H1–H6 yo‘llari maksimal ehtimollik usuli bilan baholangan.
Tahlillar IBM SPSS Amos dasturida bajarilgan va statistik ahamiyat chegarasi p < 0,01 sifatida belgilangan. Standartlashtirilgan yo‘l koeffitsiyentlari β bilan hisobot qilingan.
Tadqiqot maksimal ehtimollik baholashidan foydalanganiga qaramay, ko‘p o‘zgaruvchili normallik, qiyshiqlik, ekstsess yoki robust baholash usuli haqida maʼlumot bermaydi. Shkalalarning turli javob diapazonlariga ega bo‘lishi ham maʼlumotlar taqsimoti nuqtayi nazaridan izoh talab qiladi.
O‘lchov modeli qanday natijalar bergan?
| Yashirin tuzilma | Ko‘rsatkich yuklamalari | Cronbach α | CR | Hisobot qilingan AVE |
|---|---|---|---|---|
| Sunʼiy intellekt savodxonligi | 0,748–0,801 | 0,764 | 0,846 | 0,564 |
| Hisoblash tafakkuri | 0,768–0,867 | 0,838 | 0,872 | 0,657 |
| Kognitiv singish | 0,738–0,857 | 0,853 | 0,934 | 0,642 |
| Raqamli kirish | 0,756–0,924 | 0,821 | 0,912 | 0,681 |
Tadqiqotchi barcha yuklamalar maqbul chegaralardan yuqori ekanini, kompozit ishonchlilik va o‘rtacha ajratib olingan dispersiya qiymatlari konvergent validlikni qo‘llab-quvvatlashini taʼkidlaydi.
Biroq jadvalda ko‘rsatilgan ikkinchi darajali faktor yuklamalaridan foydalanib standart \(\operatorname{AVE}=\sum\lambda_i^2/k\) formulasi bilan amalga oshirilgan oddiy qayta hisoblash hisobot qilingan AVE qiymatlarini to‘liq qayta hosil qilmaydi. Xuddi shu holat ayrim kompozit ishonchlilik qiymatlariga ham taalluqlidir. Bu farq hisob-kitoblar jadvalda ko‘rsatilmagan band darajasidagi yuklamalardan bajarilganidan kelib chiqishi mumkin; biroq tadqiqot hisoblash darajasi va formulalarni tushuntirmaydi.
Shuningdek, diskriminant validlik uchun Fornell–Larcker matritsasi, HTMT nisbati yoki tuzilmalararo korrelyatsiya jadvali berilmagan. Raqamli ko‘nikma, hisoblash tafakkuri va sunʼiy intellekt savodxonligi tushunchalari bir-biriga yaqin bo‘lgani sababli bu kamchilik muhimdir.
Model mosligi qanday?
| Moslik mezoni | Kuzatilgan qiymat | Tadqiqotdagi baholash |
|---|---|---|
| χ²/df | 4,62 | Maqbul diapazonning yuqori qismida |
| RMSEA | 0,058 | Yaxshi yoki maqbul |
| GFI | 0,95 | Yaxshi |
| AGFI | 0,94 | Maqbul |
| CFI | 0,98 | Yaxshi |
| TLI | 0,97 | Yaxshi |
| NFI | 0,98 | Yaxshi |
25-sahifadagi 2-rasm ahamiyatli yo‘llarni uzluksiz, ahamiyatsiz yo‘llarni esa uzlukli chiziq bilan ko‘rsatadi. Kognitiv singishdan hisoblash tafakkuri va sunʼiy intellekt savodxonligiga boruvchi yo‘llar uzlukli chiziq bilan berilgan.
Model avval barcha yo‘llar bilan tuzilgan, keyin ahamiyatsiz yo‘llar chiqarib tashlanib yakuniy model olingan. Modelni ayni maʼlumotlar ustida o‘zgartirish va qayta baholash tanlanmaga xos moslikni oshirishi mumkin. O‘zgartirilgan model mustaqil validatsiya tanlanmasida sinovdan o‘tkazilmagan.
Eng kuchli bog‘liqlik qaysi?
Eng yuqori yo‘l koeffitsiyenti raqamli kirishdan hisoblash tafakkuriga boruvchi β = 0,83 yo‘lidir. Bu koeffitsiyent raqamli resurslar, ko‘nikmalar va foydalanish imkoniyatlariga ega talabalarning idrok etilgan hisoblash tafakkuri kompetensiyasi yuqoriroq ekanini ko‘rsatadi.
Biroq ikkala o‘zgaruvchi ham ayni ishtirokchilarning ayni anketadagi o‘z-o‘zini baholashlaridan olingan. Raqamli ko‘nikmalarini yuqori baholagan talaba muammo yechish va algoritmik fikrlash ko‘nikmalarini ham yuqori baholashi umumiy usul taʼsirini yuzaga keltirishi mumkin.
Raqamli kirish sunʼiy intellekt savodxonligiga bevosita taʼsir qiladimi?
Modelda raqamli kirishdan sunʼiy intellekt savodxonligiga β = 0,55 darajasidagi bevosita yo‘l mavjud. Raqamli kirish ayni paytda hisoblash tafakkuri bilan kuchli bog‘langan; hisoblash tafakkuri esa sunʼiy intellekt savodxonligiga β = 0,37 koeffitsiyenti bilan bog‘lanadi.
Bu tuzilma raqamli kirishning hisoblash tafakkuri orqali bilvosita aloqasi bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi. Biroq tadqiqot bilvosita taʼsir kattaligi, bootstrap ishonch oralig‘i yoki vositachilik testini hisobot qilmagan. Shu sababli vositachilik mexanizmini isbotlangan deb hisoblab bo‘lmaydi.
Nega kognitiv singish ahamiyatli topilmagan bo‘lishi mumkin?
Tadqiqotchining talqiniga ko‘ra, texnologiyadan foydalanish vaqtida kuchli diqqatni jamlash yoki zavqlanish foydalanuvchining tizim ortidagi texnik jarayonlarni tushunishini kafolatlamaydi. Bir kishi suhbat ilovasi, ijtimoiy tarmoq, video tavsiya tizimi yoki generativ sunʼiy intellekt vositasi bilan uzoq vaqt o‘zaro aloqada bo‘lishi mumkin; ammo algoritm qanday ishlashini, natijani qanday tekshirish kerakligini yoki qanday etik xavflar mavjudligini o‘rganmasligi mumkin.
Bu natija foydalanish davomiyligidan ko‘ra foydalanish sifati muhimroq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi. Maqsadli o‘rganish, fikr-mulohaza, xato tahlili va reflektiv o‘rganish bo‘lmasa, intensiv o‘zaro aloqa faqat odat yoki ko‘ngilochar tajriba yaratishi mumkin.
Shunga qaramay, ahamiyatsizlik natijasi o‘lchash va modellashtirish tanlovlaridan ham taʼsirlangan bo‘lishi mumkin. Kognitiv singish bilan raqamli kirish o‘rtasidagi yuqori bog‘liqlik umumiy tushuntirilgan dispersiya yoki tuzilmalararo qoplanish sababli bevosita yo‘llarning kichrayishiga olib kelishi mumkin. Tuzilmalararo korrelyatsiya matritsasi berilmagani uchun bu ehtimolni baholab bo‘lmaydi.
Sunʼiy intellekt savodxonligining 78 foizi tushuntirilgani nimani anglatadi?
Tadqiqot modelida sunʼiy intellekt savodxonligi uchun \(R^2=0,78\) bildirilgan. Bu qiymat tanlanmadagi o‘z-o‘zini baholash asosidagi sunʼiy intellekt savodxonligi ballari dispersiyasining 78 foizi model o‘zgaruvchilari bilan statistik jihatdan bog‘langanini anglatadi.
Bu nisbat ancha yuqori. Yuqori tushuntirish quvvati kuchli model ko‘rsatkichi bo‘lishi mumkin; biroq bir-biriga yaqin tushunchalarning ayni anketada ayni usul bilan o‘lchanishi umumiy usul dispersiyasini oshirishi mumkin. Obyektiv ishlash testi yoki ikkinchi maʼlumot manbasi qo‘llanmagani sababli 78 foizlik nisbatni haqiqiy sunʼiy intellekt xatti-harakatining tushuntirilgan qismi sifatida talqin qilib bo‘lmaydi.
Taʼlim nuqtayi nazaridan qanday xulosalar chiqarish mumkin?
- Faqat sunʼiy intellekt vositalariga kirish imkonini berish yetarli emas; raqamli foydalanish ko‘nikmasi ham rivojlantirilishi kerak.
- Sunʼiy intellekt taʼlimi algoritmik fikrlash va muammo yechish faoliyatlari bilan birlashtirilishi mumkin.
- Talabalarni sunʼiy intellekt natijasini tekshirish, xato izlash va manbani tasdiqlashga rag‘batlantirish kerak.
- Intensiv yoki ko‘ngilochar foydalanish o‘quv natijasi sifatida qabul qilinmasligi kerak.
- Etik xabardorlik texnik foydalanishdan alohida va aniq o‘quv maqsadlari bilan ko‘rib chiqilishi kerak.
- Raqamli infratuzilma tengsizligi sunʼiy intellekt savodxonligi siyosatlarining bir qismi sifatida baholanishi kerak.
Turkiyada qanday validatsiya dizayni tuzilishi mumkin?
Turkiyada o‘tkaziladigan tadqiqot universitetlarni faqat ikki muassasa bilan cheklamasligi; turli hududlardagi davlat va vaqf universitetlari, kasb-hunar oliy maktablari hamda turli akademik sohalarni qamrab olishi kerak. Tanlanma qatlamli tarzda tuzilib, ijtimoiy-iqtisodiy holat, yashash joyi, internet sifati, shaxsiy kompyuterga egalik va dasturlash tajribasi muvozanatlashtirilishi mumkin.
O‘z-o‘zini baholash shkalalariga qo‘shimcha ravishda ishtirokchilardan:
- Sunʼiy intellekt yaratgan xatoli matnni baholash
- Soxta manba yoki tarafkashlik misollarini aniqlash
- Oddiy muammoni algoritmik bosqichlarga ajratish
- Turli sunʼiy intellekt vositalarining mosligini taqqoslash
- Maxfiylik va etika ssenariylarida asoslantirilgan qaror qabul qilish
so‘ralishi mumkin. Shu orqali idrok etilgan ko‘nikma bilan haqiqiy ishlash o‘rtasidagi farq o‘lchanadi.
Tadqiqotning kuchli tomonlari nimalar?
- Sunʼiy intellekt savodxonligini texnik foydalanish, tanqidiy baholash va etik o‘lchovlari bilan ko‘rib chiqqan.
- Raqamli tengsizlikni faqat qurilmaga egalik bilan cheklamagan.
- Hisoblash tafakkurini modelga bevosita tushuntiruvchi o‘zgaruvchi sifatida kiritgan.
- Oltita aniq gipoteza tuzgan va ularni strukturaviy tenglamalar modeli bilan birgalikda baholagan.
- Bir nechta moslik indekslarini hisobot qilgan.
- Kognitiv singish bo‘yicha kutilgan bog‘liqliklar qo‘llab-quvvatlanmaganda natijani yashirmagan.
- Texnologiya bilan intensiv o‘zaro aloqa va mazmunli o‘rganish o‘rtasidagi farqni muhokama qilgan.
- Raqamli inklyuziya bilan sunʼiy intellekt taʼlimi o‘rtasida siyosiy bog‘lanish o‘rnatgan.
Tadqiqotning asosiy cheklovlari nimalar?
- Tadqiqot hakamlik baholashidan o‘tmagan preprintdir.
- Tanlanma oqimida 800 ta javob bilan 865 nafar yakuniy ishtirokchi o‘rtasida yechilmagan ziddiyat mavjud.
- Jins bo‘yicha sonlar yakuniy tanlanmani to‘ldirmaydi.
- Universitetlar, shahar va mamlakat ochiqlanmagan.
- Qulay tanlanma qo‘llangan.
- Maʼlumot yig‘ish sanalari berilmagan.
- Etika qo‘mitasi va xabardor qilingan rozilik tartibi hisobot qilinmagan.
- Tadqiqot kesimli; o‘zgaruvchilarning vaqt ichidagi rivojlanishini ko‘rsatmaydi.
- Barcha asosiy o‘zgaruvchilar o‘z-o‘zini baholash orqali o‘lchangan.
- Obyektiv sunʼiy intellekt yoki hisoblash tafakkuri testi mavjud emas.
- Shkalalarning to‘liq bandlari ulashilmagan.
- Ikki shkalaning javob diapazoni aniq ko‘rsatilmagan.
- Madaniy moslashtirish va tarjima jarayoni tushuntirilmagan.
- Umumiy usul tarafkashligi testi o‘tkazilmagan.
- Diskriminant validlik hisobot qilinmagan.
- Normal taqsimot va maksimal ehtimollik farazlari baholanmagan.
- Tanlanma hajmi uchun quvvat tahlili taqdim etilmagan.
- Yetishmaydigan maʼlumotlar va chet qiymatlar soni berilmagan.
- Model nazorat o‘zgaruvchilarini o‘z ichiga olmaydi.
- Yosh, taʼlim darajasi va internetdan foydalanishning natijalarga taʼsiri baholanmagan.
- Ahamiyatsiz yo‘llarning aniq koeffitsiyentlari va p qiymatlari berilmagan.
- Bilvosita taʼsirlar va vositachilik ishonch oraliqlari hisobot qilinmagan.
- Model ayni maʼlumotlarda o‘zgartirilgan va tasdiqlangan.
- Mustaqil validatsiya tanlanmasi qo‘llanmagan.
- CR va AVE hisoblari jadvalda ko‘rsatilgan yuklamalardan qanday olingani tushuntirilmagan.
- Xom maʼlumotlar, tahlil fayli va Amos modeli ulashilmagan.
- Adabiyotlar ro‘yxatida mavzudan tashqari va format jihatidan buzilgan yozuvlar mavjud.
Tadqiqot nimani qo‘llab-quvvatlaydi?
- O‘rganilgan talabalar tanlanmasida yaxshiroq raqamli kirish bilan yuqoriroq o‘z-o‘zini baholash asosidagi sunʼiy intellekt savodxonligi o‘rtasida bog‘liqlik mavjudligini qo‘llab-quvvatlaydi.
- Raqamli kirish bilan idrok etilgan hisoblash tafakkuri o‘rtasida kuchli bog‘liqlik mavjudligini ko‘rsatadi.
- Hisoblash tafakkurining sunʼiy intellekt savodxonligi bilan ijobiy bog‘liq ekanini ko‘rsatadi.
- Texnologiyadan foydalanish vaqtida kuchli singib ketishning o‘zi sunʼiy intellekt savodxonligi bilan ahamiyatli bog‘liqlik ko‘rsatmaganini aniqlaydi.
- Sunʼiy intellekt taʼlimini raqamli inklyuziya va tizimli muammo yechish ko‘nikmalari bilan birgalikda ko‘rib chiqish kerakligini qo‘llab-quvvatlaydi.
Tadqiqot nimani isbotlamaydi?
- Raqamli kirish sunʼiy intellekt savodxonligiga sababiy ravishda olib kelishini isbotlamaydi.
- Hisoblash tafakkuri taʼlimi sunʼiy intellekt savodxonligini albatta oshirishini ko‘rsatmaydi.
- Kognitiv singish barcha talabalar guruhlarida ahamiyatsiz ekanini isbotlamaydi.
- Ishtirokchilarning haqiqiy sunʼiy intellektdan foydalanish ko‘rsatkichini o‘lchamaydi.
- Ishtirokchilar sunʼiy intellekt xatolari yoki noto‘g‘ri maʼlumotni haqiqiy vazifalarda aniqlay olishini ko‘rsatmaydi.
- Ikki universitetdagi natijalarni boshqa mamlakat, yosh va taʼlim guruhlariga umumlashtirish mumkinligini isbotlamaydi.
- 78 foiz tushuntirilgan dispersiya haqiqiy xatti-harakatlarning 78 foizini tushuntiradi degani emas.
- Faqat infratuzilmaga investitsiya qilishning o‘zi etik va tanqidiy sunʼiy intellekt foydalanishini taʼminlashini ko‘rsatmaydi.
Tadqiqot usuli va natijalari
Tadqiqot turi
Tadqiqot qulay tanlanma orqali tanlangan oliy taʼlim talabalaridan bitta vaqt nuqtasida anketa maʼlumotlari yig‘ilishiga asoslangan kesimli va miqdoriy korrelyatsion tadqiqotdir. Sababiy tajriba, taʼlimiy aralashuv yoki uzunlamas kuzatuv mavjud emas.
Bildirilgan tanlanma
| Xususiyat | Bildirilgan maʼlumot |
|---|---|
| Muassasalar soni | 2 universitet |
| Taklif etilgan talaba | 1.200 |
| Anketani to‘ldirgan talaba | 800 |
| Tahlil qilingan talaba | 865; oldingi son bilan nomuvofiq |
| Yosh oralig‘i | 18–31 |
| Erkak | 319 |
| Ayol | 416 |
| Izohlanmagan jins qaydi | 130 |
| Tanlanma | Qulay tanlanma |
O‘lchov vositalari
| Tuzilma | Band | Quyi o‘lchov | O‘lchov xususiyati |
|---|---|---|---|
| Sunʼiy intellekt savodxonligi | 12 | Xabardorlik, foydalanish, baholash, etika | O‘z-o‘zini baholash |
| Hisoblash tafakkuri | 29 | Ijodkorlik, algoritmik fikrlash, hamkorlik, tanqidiy fikrlash, muammo yechish | Idrok etilgan kompetensiya |
| Kognitiv singish | 17 | Zavq, qiziqish, vaqt hissidan uzilish, diqqatni jamlash | 10 ballik Likert |
| Raqamli kirish | 38 | Jismoniy, motivatsion, ko‘nikma va foydalanish bo‘yicha kirish | 5 ballik chastota shkalasi |
Tahlil usuli
- O‘lchov modelini baholash
- Standartlashtirilgan faktor yuklamalari
- Cronbach alfa
- Kompozit ishonchlilik
- O‘rtacha ajratib olingan dispersiya
- Maksimal ehtimollik bilan strukturaviy tenglamalar modellashtirishi
- p < 0,01 ahamiyat chegarasi
- IBM SPSS Amos dasturi
Strukturaviy modelning asosiy natijalari
| Yo‘l | β | Statistik natija |
|---|---|---|
| Raqamli kirish → Kognitiv singish | 0,71 | Ahamiyatli |
| Raqamli kirish → Hisoblash tafakkuri | 0,83 | Ahamiyatli |
| Raqamli kirish → Sunʼiy intellekt savodxonligi | 0,55 | Ahamiyatli |
| Hisoblash tafakkuri → Sunʼiy intellekt savodxonligi | 0,37 | Ahamiyatli |
| Kognitiv singish → Hisoblash tafakkuri | Berilmagan | p > 0,01 |
| Kognitiv singish → Sunʼiy intellekt savodxonligi | Berilmagan | p > 0,01 |
Tushuntirilgan dispersiya
| Bog‘liq o‘zgaruvchi | R² |
|---|---|
| Kognitiv singish | %50 |
| Hisoblash tafakkuri | %70 |
| Sunʼiy intellekt savodxonligi | %78 |
Statistik baholash
Moslik indekslari model maʼlumotlar bilan umuman olganda mos ekanini ko‘rsatadi. Biroq moslik model to‘g‘ri sababiy tushuntirish ekanini isbotlamaydi. Ayni kovariatsiya tuzilmasiga o‘xshash tarzda mos keladigan muqobil modellar bo‘lishi mumkin.
Tanlanma sonidagi ziddiyat bartaraf etilmaguncha standart xatolar va moslik indekslari nechta ishtirokchi asosida hisoblangani nomaʼlum. Bundan tashqari, diskriminant validlik va umumiy usul tarafkashligi baholanmagani sababli yuqori yo‘l koeffitsiyentlarining bir qismi o‘lchash usulidagi umumiylikdan kelib chiqishi mumkin.
Ishonchli validatsiya uchun zarur bo‘lganlar
- Ishtirokchilar oqimi va yakuniy tanlanma sonini tuzatish
- Universitet, mamlakat, maʼlumot yig‘ish sanasi va tanlanma doirasini ochiqlash
- Etika qo‘mitasi va xabardor qilingan rozilik maʼlumotlarini taqdim etish
- Shkalalarning to‘liq bandlari va manbalarini ulashish
- Tarjima va madaniy moslashtirish tartibini tushuntirish
- Obyektiv sunʼiy intellekt savodxonligi va hisoblash tafakkuri testlarini qo‘shish
- Umumiy usul tarafkashligi tahlili
- Fornell–Larcker va HTMT diskriminant validlik baholashi
- Normallik va chet qiymatlar hisoboti
- Bilvosita taʼsirlar uchun bootstrap ishonch oraliqlari
- Modelni mustaqil validatsiya tanlanmasida qayta sinash
- Uzunlamas yoki nazorat qilinadigan taʼlimiy aralashuv
- Xom maʼlumotlar, kod va Amos model faylini ulashish
Manba va usul haqida izoh
Tadqiqotning asl nomi: From Digital Access to AI Competence: An Integrated Model of Artificial Intelligence Literacy Development Through Digital Divide and Computational Thinking
Muallif: Yifan Chen.
Mualliflar tartibi: Tadqiqot bitta muallif tomonidan yozilgan.
Akademik unvon: Muallif matnda “Prof. Yifan Chen” sifatida ko‘rsatilgan. Unvon mustaqil institutsional manbadan tasdiqlanmagan.
Teng hissa haqida maʼlumot: Tadqiqot bitta muallifli bo‘lgani uchun teng hissa bayonoti mavjud emas.
Masʼul muallif: Yifan Chen.
E-pochta: yifan.chen.research@gmail.com
Hujjatda bildirilgan muassasa: School of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China; Postal Code 200240.
Institutsional tasdiqlash izohi: SSRN qayd ko‘rinishida muallifning institutsional aloqasi berilmagan. Shu sababli yuqoridagi muassasa maʼlumoti tadqiqotning titul sahifasidagi muallif bayonoti sifatida keltirilgan.
Rasmiy nashr platformasi: SSRN.
Rasmiy tadqiqot havolasi:SSRN tadqiqot sahifasi
Nashr yili: 2026.
Jurnal: Ushbu versiya uchun hakamlikdan o‘tgan jurnal nomi yoki qabul qarori mavjud emas.
Manba turi: Oliy taʼlim talabalaridan o‘z-o‘zini baholash anketasi orqali maʼlumot yig‘ilganini va strukturaviy tenglamalar modellashtirishidan foydalanilganini bildiruvchi kesimli miqdoriy taʼlim va texnologiya tadqiqoti xususiyatidagi preprint.
Hakamlik holati: Tadqiqot hakamlik baholashidan o‘tmagan. Har bir sahifada “Preprint not peer reviewed” ogohlantirishi mavjud.
Etika qo‘mitasi: Tadqiqotda etika qo‘mitasi nomi, qaror raqami yoki tasdiqlash sanasi keltirilmagan.
Xabardor qilingan rozilik: Talabalar ixtiyoriy qatnashgani aytilgan, biroq rozilik matni va uni amalga oshirish tartibi tushuntirilmagan.
Moliyalashtirish: Moliyalashtirish bayonoti mavjud emas.
Manfaatlar to‘qnashuvi: Manfaatlar to‘qnashuvi bayonoti mavjud emas.
Maʼlumot va kodga kirish: Xom anketa maʼlumotlari, maʼlumot lug‘ati, Amos modeli, tahlil sintaksisi yoki qayta ishlab chiqarish fayllari uchun ochiq kirish havolasi berilmagan.
Shkalalarga kirish: Shkalalarning jami band soni va o‘lchovlari tushuntirilgan, biroq to‘liq bandlar, asl shkala manbalari bilan aniq moslashtirish va adaptatsiya hujjatlari taqdim etilmagan.
Adabiyotlar izohi: Adabiyotlar ro‘yxatida sunʼiy intellekt savodxonligi bilan bevosita aloqasi aniq bo‘lmagan raqamli moliya, qayta tiklanuvchi energiya, qishloq xo‘jaligi, baliqchilik va transport tadqiqotlari mavjud. Ayrim yozuvlar yetishmaydigan, birlashtirilgan yoki format jihatidan buzilgan ko‘rinadi. Bu holat nazariy daʼvolarning asoslarini mustaqil kuzatishni qiyinlashtiradi.
Asosiy maʼlumot nomuvofiqligi: Tadqiqot 800 talaba anketani to‘ldirgani, yetishmaydigan va chet yozuvlar olib tashlangandan keyin esa 865 talaba tahlil qilingani haqida xabar beradi. Bundan tashqari, 319 erkak va 416 ayol ishtirokchining jami 735 ni tashkil etadi. Ushbu ikki nomuvofiqlik tuzatilmaguncha yakuniy tanlanmaning tarkibi va tahlillarning haqiqiy ishtirokchi sonini aniq belgilab bo‘lmaydi.
Ushbu turkcha izoh yuklangan tadqiqotning nazariy bo‘limlari, oltita gipotezasi, 14-sahifadagi boshlang‘ich modeli, ishtirokchi va shkala tavsiflari, o‘lchov modeli jadvali, strukturaviy moslik indekslari, 25-sahifadagi yakuniy yo‘l modeli, muhokamasi, natijalari va cheklovlari ko‘rib chiqilib tayyorlangan. Tadqiqotda mavjud bo‘lmagan mamlakat, muassasa, tanlanma yoki sababiy natijalar qo‘shilmagan.
Tadqiqot maʼlumotlari yaxshiroq raqamli kirish va kuchliroq idrok etilgan hisoblash tafakkuri yuqoriroq o‘z-o‘zini baholash asosidagi sunʼiy intellekt savodxonligi bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini qo‘llab-quvvatlaydi. Biroq tanlanma sonlaridagi ziddiyatlar, barcha o‘zgaruvchilarning ayni o‘z-o‘zini baholash anketasidan olinishi, etika va maʼlumot almashish maʼlumotlarining yo‘qligi hamda mustaqil validatsiya o‘tkazilmagani sababli natijalarni taʼlim siyosati yoki sababiy aralashuv dalili sifatida baholamaslik kerak.
Izoh qoldiring
E-pochta manzilingiz chop etilmaydi. Majburiy maydonlar * bilan belgilangan