İnteqrasiya olunmuş akademik dürüstlük idarəetmə çərçivəsi, generativ süni intellektin akademik işə, qiymətləndirməyə və universitetlərin akademik dürüstlük qərarlarına daxil olduğu şəraitdə; aydın qaydaları, etik AI savadlılığını, etibarlı qiymətləndirməni, idarə olunan yoxlamanı, mütənasib məsuliyyəti, restorativ prosesləri, intizamı və institusional öyrənməni bir-birinə bağlamaq üçün təklif olunan konseptual idarəetmə modelidir. Tədqiqat sistematik icmal və ya eksperimental effektivlik araşdırması deyil. Müəlliflər 64 akademik və siyasət mənbəsindən ibarət məqsədli korpusu müqayisəli kodlaşdırma, neqativ-hal təhlili, mənbədən-konsepsiyaya izləmə və normativ şərh yolu ilə araşdırmış; nəticədə akademik dürüstlüyü üç ayrı, lakin əlaqəli səviyyədə nəzərdən keçirən model hazırlamışlar: akademik işin dürüstlüyü, qiymətləndirmənin dürüstlüyü və institusional prosedur dürüstlüyü.

Modelin əsas yanaşması odur ki, “tələbə AI-dən istifadə etdimi?” sualı təkbaşına kifayət deyil. Əsas qiymətləndirilməli olan; AI-nin hansı funksiyanı yerinə yetirdiyi, hansı öyrənmə səriştəsinin AI-yə həvalə edildiyi, istifadəyə icazə verilib-verilmədiyi, töhfənin açıqlanıb-açıqlanmadığı, tələbənin yekun məhsulu anlayıb müdafiə edə bildiyi, iddiaları və mənbələri yoxlayıb-yoxlamadığı və qiymətləndirmə dizaynının həqiqətən nəzərdə tutulan öyrənməni ölçüb-ölçmədiyidir.

Tədqiqat universitetin istifadə etdiyi AI texnologiyalarını da akademik dürüstlük probleminin bir hissəsinə çevirir. AI-content detection, similarity analysis, automated grading, proctoring və ya risk prediction kimi sistemlərdən gələn balların təkbaşına təqsir və ya müəlliflik sübutu sayıla bilməyəcəyini müdafiə edir. Mənbəyə görə belə göstəricilərin mənalı olması üçün onları təsdiqləyən başqa sübutlar, səriştəli insan baxışı, yazılı əsaslandırma, tələbənin cavab vermək imkanı və müstəqil apellyasiya mexanizmi tələb olunur.

Müəlliflərin əsas töhfəsi akademik dürüstlük hallarını yalnız yekunlaşdırılan fərdi hadisələr olmaqdan çıxarıb case-to-governance feedback adlandırılan institusional öyrənmə dövrünə bağlamaqdır. Bir hal qayda qeyri-müəyyənliyini, zəif qiymətləndirmə dizaynını, AI savadlılığı çatışmazlığını, çıxış bərabərsizliyini, texnologiya tədarükü problemini və ya prosedur xətasını ortaya çıxarırsa, qurum yalnız tələbə barədə qərar verməklə kifayətlənməməli; müvafiq siyasəti, qiymətləndirməni, dəstəyi və ya texnologiya sistemini də nəzərdən keçirməlidir.

Lakin bu çərçivə təsdiqlənmiş müdaxilə deyil. Mənbə açıq şəkildə modelin normativ və empirik olaraq sınaqdan keçirilə bilən təklif olduğunu; bütün qurumlarda, fənlərdə və ya mədəniyyətlərdə effektiv olduğu göstərilmiş universal həll olmadığını bildirir.

Generativ süni intellekt akademik dürüstlük problemini niyə dəyişdirir?

Akademik dürüstlük generativ süni intellektdən əvvəl də yalnız plagiatın aşkarlanmasından ibarət deyildi. Akademik mədəniyyət, dürüstlük, etimad, ədalət, hörmət, məsuliyyət, qiymətləndirmə dizaynı, tədris, tələbə dəstəyi və institusional tənzimləmə artıq sahənin əsas komponentləri idi. Tədqiqatın yanaşmasına görə generativ AI bu əsasları aradan qaldırmır; insanın akademik istehsala necə töhfə verdiyini izləməyi daha çətin edir.

Məsələn, eyni generativ AI sistemi:

• ideya yaratmağa,
• arqumenti yenidən qurmağa,
• mətni tərcümə etməyə,
• kod yaratmağa,
• mənbələri xülasələşdirməyə,
• geribildirimi simulyasiya etməyə,
• problemi həll etməyə,
• və ya birbaşa təqdim ediləcək yekun mətni yazmağa

töhfə verə bilər. Mənbə bu funksiyaların etik baxımdan bir-birinə bərabər olmadığını vurğulayır. İstifadənin qəbuledilənliyi AI-nin mövcudluğundan daha çox hansı akademik funksiyanı üzərinə götürdüyündən və hədəf öyrənmə nəticəsi ilə əlaqəsindən asılıdır.

Koqnitiv həvalə nədir?

Koqnitiv həvalə, tələbənin normalda özünün yerinə yetirəcəyi düşünmə, təhlil etmə, problem həll etmə, yazma, kodlaşdırma, sintez etmə və ya qərarvermə prosesinin bir hissəsini AI sisteminə həvalə etməsidir.

Həvalənin özü avtomatik olaraq akademik pozuntu demək deyil. Tapşırıq AI dəstəkli tənqid bacarığını ölçürsə, genişmiqyaslı AI istehsalı tapşırığın legitim hissəsi ola bilər. Əksinə, giriş səviyyəli proqramlaşdırma dərsində məqsəd tələbənin müəyyən alqoritmi özü qurmasıdırsa, eyni növ kod istehsalı hədəf səriştəni aradan qaldıra bilər.

Buna görə tədqiqat AI istifadəsini alətin markasına görə deyil, funksiyaya görə təsnif etməyi təklif edir.

Bu Tədqiqat Sistematik İcmaldırmı?

Xeyr. Müəlliflər tədqiqatı açıq şəkildə “critical conceptual synthesis” kimi müəyyənləşdirirlər; 64 mənbəlik korpus məqsədli və konseptual yetərlilik hədəfi ilə yaradılmışdır, sistematik icmallarda gözlənilən exhaustive/reproducible retrieval, duplicate-removal audit, study-level quality aggregation və ya meta-analitik təsir hesablaması aparılmamışdır.

Niyə sistematik icmal aparılmayıb?

Tədqiqat sualları tək bir müdaxilənin təsirini, prevalansı və ya bir-birinə bənzər eksperiment nəticələrini toplamaqla bağlı deyil. Müəlliflər müxtəlif bilik ənənələrindəki anlayışları müqayisə edirlər:

• academic integrity,
• assessment validity və assessment security,
• generative AI in education,
• AI literacy,
• responsible AI governance,
• algorithmic accountability,
• restorative justice.

Bu mənbələrin bəzisi empirik tədqiqat, bəzisi konseptual məqalə, bəzisi siyasət mətni, bəzisi kitab və ya tətbiq çərçivəsidir. Tədqiqat bunları eyni növ sübut kimi birləşdirmir. Empirik tədqiqat nümunələri və riskləri göstərmək, konseptual əsər anlayışları müəyyənləşdirmək, siyasət mətni normativ öhdəlikləri göstərmək, tətbiq çərçivəsi isə prosedurları anlamaq üçün istifadə edilir.

Dörd tədqiqat sualı

1. RQ1: Generativ AI akademik iş, qiymətləndirmə və institusional prosedur səviyyələrində akademik dürüstlüyü necə dəyişdirir?
2. RQ2: Önləyici idarəetmə, etik AI savadlılığı, idarə olunan yoxlama və restorativ hesabatlılığı hansı vəzifə və mexanizmlər bir-birinə bağlayır?
3. RQ3: AI ilə əlaqəli akademik dürüstlük pozuntularında hansı şəraitdə təhsilyönümlü, restorativ, intizam və ya birləşdirilmiş cavab istifadə edilməlidir?
4. RQ4: Hansı prinsiplər kontekstlər arasında sabit qalmalı; hansı elementlər fənn, hüquq, mədəniyyət və ya qurum şəraitinə görə uyğunlaşdırılmalıdır?

Akademik dürüstlüyün üç səviyyəsi

Bu üç səviyyəni niyə ayırmaq lazımdır?

Mənbəyə görə qiymətləndirmə dizaynındakı problem avtomatik olaraq tələbənin akademik pozuntusu deyil. Məsələn, tapşırıq təlimatı AI istifadəsini açıq şəkildə tənzimləmirsə, bu hal fərdi məsuliyyətin qiymətləndirilməsində vacibdir. Eyni şəkildə tələbənin qaydaya əməl etməsi tapşırığın həqiqətən öyrənməni ölçdüyü demək deyil.

Eyni fərq qurum üçün də keçərlidir. AI detector balının yüksək olması tələbənin müəllifliyini və ya niyyətini təkbaşına sübut etmir. Qurum bu balı nəticəni müəyyən edən sübut kimi istifadə edirsə, problem yalnız tələbənin davranışı deyil, institusional prosedurun etibarlılığına çevrilir.

Müəlliflik, töhfə, atribusiya və məsuliyyət eyni şey deyil

Tədqiqat dörd anlayışı şüurlu şəkildə ayırır:

• Authorship: fənnin akademik qaydaları çərçivəsində məsuliyyət daşıyan intellektual töhfə statusudur.
• Contribution: insanın və ya alətin hansı funksiyanı yerinə yetirdiyini göstərir.
• Attribution: yardımın, mənbənin və ya təsirin görünən şəkildə tanınmasıdır.
• Responsibility: yekun iddiaya, mühakiməyə, sübuta, xətaya və nəticələrə görə kimin cavabdeh olduğunu ifadə edir.

AI mətn, kod, vizual və ya hesablama yarada bilər; lakin akademik məsuliyyəti üzərinə götürə, tənqidə cavab verə və ya xətanın nəticəsini qəbul edə bilməz. Buna görə AI-nin mühüm töhfəsi açıq şəkildə göstərilsə belə, yekun akademik məsuliyyət insanda qalır.

Epistemik məsuliyyət nədir?

Epistemik məsuliyyət, tələbənin və ya tədqiqatçının AI tərəfindən yaradılmış nəticəni yalnız təqdim etməməsi; nəticədəki faktları, hesablamaları və mənbələri yoxlaması, mühüm seçimləri əsaslandırması, lazım olduqda AI töhfəsini açıqlaması, nəticəni fənnin sübut standartları ilə müqayisə etməsi və xətalara görə məsuliyyəti üzərinə götürməsidir.

AI istifadəsini niyə faizlə ölçmək kifayət deyil?

Mənbə “mətnin neçə faizi AI tərəfindən yaradılıb?” yanaşmasını əsas qərar üsulu kimi rədd edir. Yüksək AI töhfəsi AI nəticəsini tənqid etmək məqsədi daşıyan tapşırıqda tamamilə legitim ola bilər. Əksinə, bir neçə cümləlik AI yardımı hədəflənən əsas cavabı birbaşa təmin edirsə, az görünməsinə baxmayaraq öyrənmə nəticəsini etibarsızlaşdıra bilər.

Buna görə qiymətləndirilməli ölçülər bunlardır:

• AI-nin yerinə yetirdiyi funksiya,
• tələbənin nəzarət səviyyəsi,
• AI istifadəsinin açıqlanması,
• tələbənin öyrənmə sübutu,
• yaranan akademik dürüstlük riski.

AI istifadəsinin funksional təsnifatı

Mənbə xüsusilə bu kateqoriyaların ölçülmüş risk balları olmadığını bildirir. Bunlar qurumun tapşırığa və fənnə uyğunlaşdırmalı olduğu analitik qərar kateqoriyalarıdır.

Dörd qatlı siyasət memarlığı

Mənbə vahid universitet miqyasında “AI istifadə oluna bilər/oluna bilməz” cümləsinin kifayət etmədiyini müdafiə edir. Ümumi qayda proqram, dərs və nəhayət ayrı-ayrı qiymətləndirmə tapşırıqları səviyyəsinə qədər çevrilməlidir.

Bu yanaşma məhsul adına əsaslanan qaydalardan çox funksiyaya əsaslanan qaydaları üstün tutur. Çünki yazı köməkçisi zamanla tədqiqat, kodlaşdırma və ya multimodal istehsal edə bilər; məhsul adlarının icazə/qadağa siyahısı tez köhnəlir.

AI-resilient assessment nədir?

Tədqiqatdakı AI-resilient assessment anlayışı “AI-nin istifadə edilə bilmədiyi imtahan” demək deyil. Məqsəd AI mövcud olsa belə tələbənin hədəflənən öyrənməni həqiqətən göstərib-göstərmədiyinin şərh edilə bilməsidir.

Bunun üçün proses sənədləri, seçilmiş qaralamalar, commentary, oral explanation, method reconstruction və ya əlavə tapşırıq kimi tamamlayıcı sübutlardan istifadə edilə bilər. Lakin mənbə bunların heç birini avtomatik həll kimi görmür.

Məsələn, oral assessment:

• tələbənin mühakiməsini göstərə bilər,
• lakin narahatlıq, əlillik, dil səriştəsi və ya qiymətləndiricilərarası fərq səbəbindən yeni ədalətsizliklər yarada bilər.

Eyni şəkildə portfolio proses sübutu təmin edə bilər, lakin saxta şəkildə yaradıla və ya həddindən artıq iş yükü yarada bilər. Buna görə mənbə “AI-proof assessment” axtarmaq əvəzinə müxtəlif sübutların birlikdə və mütənasib istifadəsini təklif edir.

AI Detektorunun Verdiyi Bal Akademik Pozuntu Sübutudurmu?

Xeyr. Mənbəyə görə AI-content detector, similarity score, proctoring flag və ya risk score yalnız araşdırılmalı göstərici ola bilər; müəlliflik, niyyət və ya təqsirin özü deyil və nəticə doğuran qərar üçün başqa sübutlarla təsdiqləmə, səriştəli insan baxışı, yazılı əsaslandırma və müstəqil apellyasiya yolu tələb olunur.

Governed verification nədir?

Governed verification, akademik şübhəni araşdırmaq hüququnu aradan qaldırmayan, lakin yoxlamanı açıq sübut və prosedur sərhədləri daxilinə salan yanaşmadır.

Mənbə aşağıdakı fərqləri qoyur:

• similarity percentage → mətn üst-üstə düşməsini göstərir, niyyəti göstərmir;
• AI-content score → ehtimal əsaslı təsnifatdır, müəlliflik sübutu deyil;
• risk model → nümunə göstərir, təqsir sübutu deyil.

“İnsan nəzarəti var” demək niyə təkbaşına kifayət deyil?

Mənbə human-in-the-loop ifadəsini avtomatik təminat kimi qəbul etmir. Baxışı aparan şəxsin:

• mövzu haqqında kifayət qədər biliyi,
• sübutu araşdırmaq üçün vaxtı,
• sistem balını rədd etmək səlahiyyəti,
• zəruri sənədlərə çıxışı,
• qərarını əsaslandırmaq məsuliyyəti

olmalıdır. İnsanın yalnız AI sisteminin verdiyi nəticəni təsdiqləməsi həqiqi substantive human oversight deyil.

AI savadlılığı yalnız tələbənin vəzifəsi deyil

Məqalənin mühüm fərqləndirmələrindən biri AI literacy-nin yalnız “tələbə ChatGPT-dən düzgün istifadə etsin” bacarığı olmamasıdır. Mənbə AI savadlılığını institusional potensial kimi də nəzərdən keçirir.

AI Savadlılığı Akademik Pozuntunun Qarşısını Almaq üçün Kifayətdirmi?

Xeyr. Mənbə AI savadlılığının yoxlama, açıqlama, xətanı tanıma və etik mühakiməni inkişaf etdirə biləcəyini; lakin rəqabət, təzyiq, iş yükü, qəbul edilən ədalətsizlik və ya üstünlük axtarışı səbəbindən qaydanı bilən şəxsin yenə də şüurlu pozuntu edə biləcəyini vurğulayır.

Bu fərq vacibdir: bilik və davranış eyni dəyişən deyil. Universitet yalnız tələbələrə AI təlimi verib akademik dürüstlük məsuliyyətini fərdin üzərinə ata bilməz. Qaydalar, assessment design, incentives, opportunity, staff capacity və enforcement sistemi də qiymətləndirilməlidir.

Cavab seçmə məntiqi

Mənbə nə bir pozuntuya vahid tip cəza tətbiq etməyi, nə də bütün halları restorativ yola yönəltməyi müdafiə edir. Qərar aşağıdakı amillərə görə verilməlidir:

• qayda nə qədər aydın və əlçatan idi?
• davranış qəsdən edilmişdi, yoxsa yanlış anlaşılmaya əsaslanırdı?
• AI hədəf səriştənin yerini nə dərəcədə tutdu?
• haqsız üstünlük və ya zərər yarandımı?
• hal ilk dəfə baş verib, yoxsa təkrardır?
• sübutun keyfiyyəti nədir?
• bərpa edilə bilən zərər varmı?
• restorativ iştirak təhlükəsiz və həqiqətən könüllü ola bilərmi?

Təhsilyönümlü cavab hansı halda önə çıxır?

Mənbəyə görə qayda qeyri-müəyyən, əlçatmaz və ya kifayət qədər öyrədilməyibsə; hadisə aşağı təsirli, ilk dəfə baş verən və yanlış anlaşılmaya və ya zəif mühakiməyə əsaslanırsa, təhsilyönümlü düzəliş daha çox ağırlıq qazana bilər. Bu halda clarification, rework və ya learning plan kimi nəticələr nəzərdən keçirilə bilər.

İntizam cavabı hansı halda zəruri ola bilər?

Qayda açıq şəkildə bilindiyi halda qəsdən gizlətmə, strateji haqsız üstünlük, ciddi akademik/peşəkar/safety təsiri, təkrarlanan davranış və ya əvvəlki müdaxilələrin uğursuzluğu varsa formal disciplinary procedure zəruri ola bilər.

Mənbə intizamın aradan qaldırılmasını müdafiə etmir. Tənqid edilən məsələ yoxlama və intizamın sübutsuz, avtomatik və ya qeyri-mütənasib tətbiqidir.

Restorativ Yanaşma Sadəcə Tələbəyə “Səhvini Düşün və Yenidən Et” Deməkdirmi?

Xeyr. Mənbə reflection, retraining və ya resubmission-ın təkbaşına restorativ ədalət olmadığını açıq bildirir; həqiqi restorativ proses üçün zərərin və təsirlənən tərəflərin müəyyənləşdirilməsi, könüllü və məlumatlandırılmış iştirak, məsuliyyət, təhlükəsiz/facilitated dialogue, konkret repair agreement, izləmə və reintegration tələb olunur.

Restorativ proses üçün minimum şərtlər

Tələbənin restorativ prosesdə iştirakdan imtina etməsi təqsir sübutu və ya ağırlaşdırıcı amil sayıla bilməz. Restorativ proses uyğun deyilsə, formal prosedur tətbiq edilə bilər.

İnteqrasiya olunmuş çərçivə necə işləyir?

Mənbə inteqrasiyanı altı əsas mexanizmlə izah edir:

1. Clarity: ümumi prinsiplərin proqram, dərs və assessment səviyyəsinə qədər çevrilməsi.
2. Capable judgement: tələbə, təhsil verən və qurumun AI nəticəsini və qaydaları qiymətləndirə biləcək səriştəyə malik olması.
3. Evidential validity: öyrənmə sübutunun etibarlı, əlçatan və şərh edilə bilən olması; avtomatik indicator-ın proof edilməməsi.
4. Differentiated responsibility: tələbə, təhsil verən, qurum və provider vəzifələrinin görünən, lakin bir-birinə qarışdırılmadan nəzərdən keçirilməsi.
5. Restorative–disciplinary complementarity: təhsil, restorasiya və intizamın bir-birini avtomatik istisna etməməsi; hala görə seçilməsi.
6. Case-to-governance feedback: halların siyasət və sistem dəyişikliyinə geribildirim verməsi.

Model niyə xətti əməliyyat xətti deyil?

Siyasət AI savadlılığına təsir edə bilər; lakin AI savadlılığı da qaydadakı qeyri-müəyyənliyi üzə çıxara bilər. Verification assessment dizaynındakı problemi göstərə bilər. Restorativ dialoq çıxış və ya iş yükü problemlərini görünən edə bilər. Buna görə mənbə Figure 12-nin sabit xronologiya deyil, qarşılıqlı təsir edən əlaqə memarlığı kimi oxunmasını istəyir.

Yeddi müvəqqəti müddəa

Bu cədvəldə “müddəa” sözü vacibdir. Mənbə bunları sübut olunmuş qanunlar kimi təqdim etmir. Məsələn, P1-in gələcək tədqiqatda dəstəklənməməsi framework-ü elmi şəkildə sınaqdan keçirmək üçün mənalı nəticə olacaqdır.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynı

Conceptual sufficiency nə deməkdir?

Müəlliflər mənbə axtarışını “artıq hər məqalə tapıldı” iddiası ilə dayandırmayıblar. Axtarış dörd tədqiqat sualının ehtiyac duyduğu əsas kateqoriyalar, əks mövqelər və əlaqələr kifayət qədər təmsil olunana və yeni mənbələr əsasən artıq müəyyən edilmiş konseptual funksiyaları təkrarlamağa başlayana qədər davam etdirilmişdir.

Mənbə bunu empirik qualitative saturation və ya exhaustive systematic retrieval ilə eyniləşdirmir.

64 mənbəlik korpusun sahələr üzrə bölgüsü

Bu rəqəmlər keyfiyyət sıralaması və ya sahənin real ədəbiyyat həcmi deyil. Yalnız müəlliflərin məqsədli seçdiyi 64 mənbənin framework daxilində analitik rol bölgüsünü göstərir.

Təhlil altı mərhələdə aparıldı

1. Tədqiqat sualları və əhatə sərhədi müəyyənləşdirildi.
2. Established literature daxilindən sensitising concepts çıxarıldı.
3. Open və focused coding yolu ilə anlayışlar və əlaqələr müqayisə edildi.
4. Negative cases və counter-positions framework-ə qarşı sınaqdan keçirildi.
5. Anlayışlar sadə mövzu siyahısı əvəzinə mexanizmlərə çevrildi.
6. Yeddi provisional proposition yaradıldı və boundary cases qarşısında yoxlanıldı.

Sensitising concepts başlanğıc nöqtələridir; nəticə kimi qəbul edilməmişdir. Məsələn, prevention, literacy və restoration tədqiqatın əvvəlində artıq mühüm sahələr idi. Müəlliflər buna görə framework-ün yalnız ilkin fərziyyələri təkrarlamasının qarşısını almaq üçün şüurlu şəkildə əks nümunələr axtarıblar.

Negative-case analysis niyə vacibdir?

Müəlliflərin üstün tutduğu baxışı təsdiqləyən mənbələrlə yanaşı aşağıdakı əks hallar da axtarılmışdır:

• AI literacy-nin pozuntunun qarşısını almadığı hallar,
• verification və sanction-ın legitim ola bildiyi hallar,
• oral və ya process-rich assessment-ın yeni bərabərsizlik yaratdığı hallar,
• human review-un automation bias səbəbindən uğursuz ola bildiyi hallar,
• restorative yanaşmanın məcburedici, təhlükəsiz olmayan və ya uyğun olmadığı hallar.

Buna görə framework “önləmə həmişə aşkarlamadan yaxşıdır”, “AI təlimi versək problem həll olar” və ya “restorativ yanaşma hər halda cəzadan yaxşıdır” kimi birtərəfli iddialar yaratmır.

Dörd normativ əsas

Çərçivə dörd düşüncə ənənəsini birlikdə istifadə edir:

1. Academic-integrity values: honesty, trust, fairness, respect, responsibility və courage.
2. Assessment scholarship: validity, transparency, evaluative judgement, accessibility və social justice.
3. Responsible AI: human agency, accountability, explainability, privacy, risk management və contestability.
4. Restorative justice: harm, affected parties, participation, responsibility, repair və reintegration.

Mənbə bu dəyərlərin hər vəziyyətdə eyni vaxtda maksimum səviyyəyə çatdırıla bilməyəcəyini vurğulayır. Məsələn, daha çox transparency accountability-ni artıra, lakin privacy-ni azalda bilər. Daha çox verification assessment etibarlılığını qoruya bilər, lakin surveillance və accessibility problemləri yarada bilər.

Differentiated responsibility

Sabit prinsiplər və yerli olaraq uyğunlaşdırıla bilən elementlər

Tətbiq yol xəritəsi

Qiymətləndirmədə yalnız “hal sayı azaldımı?” sualı niyə yanlış ola bilər?

Daha az akademik dürüstlük halı müxtəlif şeylər ifadə edə bilər:

• həqiqətən daha az pozuntu baş vermiş ola bilər,
• hallar daha az bildirilmiş ola bilər,
• enforcement qeyri-ardıcıl ola bilər,
• tələbələr sistemə etibar etmədiyi üçün bildiriş və ya apellyasiya azalmış ola bilər.

Buna görə mənbə yalnız hal sayını uğurun göstəricisi kimi qəbul etmir.

Qiymətləndirmə göstəriciləri ən azı aşağıdakı sahələri ayırmalıdır:

• implementation,
• procedural legitimacy,
• educational outcome,
• equity,
• institutional learning.

Tədqiqatın birbaşa dəstəklədiyi nəticələr

• Generativ AI assistance ilə authorship arasındakı sərhədi mürəkkəbləşdirir və cognitive delegation imkanlarını artırır.
• Academic work integrity, assessment integrity və institutional procedural integrity bir-birindən ayrılmalıdır.
• AI istifadəsinin etik qiymətləndirilməsi yalnız “AI istifadə edildimi?” sualı ilə aparıla bilməz; AI funksiyası ilə learning outcome əlaqəsi qiymətləndirilməlidir.
• Avtomatik indicator-lar proof kimi istifadə edilməməlidir.
• AI literacy zəruri potensialdır, lakin compliant conduct zəmanəti deyil.
• Restorative justice yalnız reflection/retraining/resubmission deyil.
• Restorativ proses voluntary participation və substantive safeguards tələb edir.
• Discipline müəyyən ciddi və ya deliberate hallarda legitim ola bilər.
• İnstitusional məsuliyyət tələbə agency-sini aradan qaldırmır; tələbə məsuliyyəti də institusional uğursuzluqları görünməz etməməlidir.
• Hallar anonymized pattern analysis yolu ilə siyasət və assessment təkmilləşdirilməsinin mənbəyi ola bilər.

Tədqiqatın birbaşa dəstəkləmədiyi nəticələr

• Təklif olunan framework-ün akademik pozuntunu azaltdığı sübut edilməmişdir.
• AI literacy proqramlarının təkbaşına misconduct-u azaltdığı bu məqalədə sınaqdan keçirilməyib.
• AI-resilient assessment-ın ölçmə etibarlılığını həqiqətən artırdığı empirik olaraq təsdiqlənməyib.
• Governed verification-ın prosedur xətalarını azaltdığı bu tədqiqatda ölçülməyib.
• Restorativ proseslərin recurrence-ı azaltdığı və ya reintegration-ı artırdığı göstərilməyib.
• Case-to-governance feedback-in bütün qurumlarda həqiqi institusional öyrənmə yaratdığı sübut edilməyib.
• AI detector ballarının müəyyən həddən yuxarı etibarlı təqsir sübutu olduğu nəticəsi dəstəklənmir.
• Tək bir assessment formatının “AI-proof” olduğu nəticəsi dəstəklənmir.
• Framework-ün hər ölkəyə, mədəniyyətə, hüquq sisteminə və ya akademik fənnə eyni şəkildə köçürülə biləcəyi göstərilməyib.

Tədqiqatın güclü tərəfləri

Sübut növlərini bir-birinə qarışdırmamaq: Empirik məqalə, siyasət sənədi, konseptual tədqiqat və müəllif təklifi eyni epistemik statusda təqdim edilmir.

Counter-case istifadəsi: Framework yalnız dəstəkləyici nümunələr üzərində qurulmayıb; üstün tutulan həllərin uğursuz ola biləcəyi şərait də araşdırılıb.

Tələbə mərkəzli günahlandırma yanaşmasından qaçınmaq: Assessment, siyasət, texnologiya provider-ı və institusional prosedur da accountability sahəsinə daxil edilir.

Due process-in qorunması: Verification, human review, reason-giving və appeal açıq şəkildə bir-birinə bağlanır.

Sınaqdan keçirilə bilmə: Yeddi proposition üçün mechanism, counter-case və illustrative indicator verilərək framework gələcəkdə falsifiable/qualifiable tədqiqat proqramına çevrilmişdir.

Əsas məhdudiyyətlər

Purposive selection: Korpus exhaustive deyil və mənbələrin seçilmə ehtimalı hesablana bilməz

İngilis dili məhdudiyyəti: İngilis dilindən kənar mədəni və regional akademik dürüstlük, müəlliflik, səlahiyyət, etimad və repair anlayışları kifayət qədər təmsil olunmamış ola bilər.

Heterogen mənbə növləri: Kitablar, empirik tədqiqatlar, siyasət mətnləri və konseptual tədqiqatlar müxtəlif sübut növləri təqdim edir.

Interpretive coding: Konseptual sintez tədqiqatçı mühakiməsi tələb edir və confirmation bias ehtimalını tamamilə aradan qaldıra bilməz.

Sürətli texnologiya dəyişikliyi: Generative AI sistemləri və tənzimləmələr sürətlə dəyişdiyi üçün task-level təkliflər zamanla yenilənməlidir.

Empirik təsdiqləmə yoxdur: Framework expert consensus, stakeholder deliberation, institutional case testing və ya intervention evaluation prosesindən keçməyib.

Birbaşa stakeholder iştirakı yoxdur: Framework hazırlanarkən tələbə, təhsil verən, integrity practitioner, accessibility specialist və ya policymaker birbaşa iştirakçı kimi daxil edilməyib.

İnstitusional potensial fərziyyəsi: Model staff training, appeal, accessibility support, facilitator, procurement expertise və data-protection review üçün resurs tələb edir. Bu potensial bütün universitetlərdə mövcud olmaya bilər.

Səbəb nəticəsi çıxarıla bilməz: Tədqiqat policy clarity-nin breach-ı azaltdığını, literacy-nin davranışı yaxşılaşdırdığını və ya restoration-ın recurrence-ı azaltdığını göstərmir.

Gələcəkdə necə sınaqdan keçirilə bilər?

Mənbə framework-ün longitudinal studies, comparative assessment research, case audits, appeal analysis, vignette experiments, implementation studies və participant research kimi dizaynlarla sınaqdan keçirilməsini təklif edir.

P1 üçün task guidance və comprehension məlumatları; P2 üçün literacy + behavioural/process evidence; P3 üçün validity, accessibility və workload; P4 üçün appeal, reversal və differential error; P6 üçün consent, repair və recurrence; P7 üçün hal təhlilindən real policy/assessment dəyişikliyinə qədər uzanan izlənə bilən zəncir qiymətləndirilə bilər.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Preventive and Restorative Academic Integrity in AI-Assisted Higher Education: A Critical Conceptual Synthesis and Integrated Governance Framework

Müəlliflər: Gabriel Bădescu; Mihail Susinski; Cristian Vasile; Petre Săvescu; Emilia Constantinescu; Gabriel Tănasie; Nicolae Dima; Larisa-Ofelia Filip; Adrian Savu; Caius Didulescu.

Müəllif sırası: Mənbədə verilən tam sıra qorunmuşdur.

Bərabər töhfə: Mənbədə equal-contribution bəyanı yoxdur.

Corresponding authors: Mihail Susinski və Adrian Savu.

Qurum 1: Faculty of Agronomy, University of Craiova, Craiova, Romania.

Qurum 2: Faculty of Mining, University of Petroșani, Petroșani, Romania.

Qurum 3: Faculty of Geodesy, Technical University of Civil Engineering Bucharest, Bucharest, Romania.

Jurnal: Education Sciences.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Cild / məqalə nömrəsi: 16, 1365.

Nömrə: 9.

DOI: 10.3390/educsci16091365.

Rəsmi DOI keçidi: https://doi.org/10.3390/educsci16091365

Received: 30 June 2026.

Revised: 2 August 2026.

Accepted: 21 August 2026.

Published: 24 August 2026.

Mənbə növü: Review; critical conceptual synthesis.

Systematic review: Xeyr. Müəlliflər bu fərqi metodoloji baxımdan xüsusi vurğulayırlar.

Meta-analysis: Xeyr.

Yeni eksperiment / survey / participant data: Yoxdur.

Rəyçilik: Education Sciences anonymous peer review istifadə edən rəyli akademik jurnaldır.

Lisenziya: Creative Commons Attribution — CC BY.

Korpus: 64 academic and policy publications.

Əsas zaman aralığı: 2016–July 2026; zəruri foundational pre-2016 mənbələr saxlanılmışdır.

Mənbələrin müəyyənləşdirilməsi: Scopus, Web of Science, Google Scholar, publisher platforms və UNESCO/OECD/EU/NIST rəsmi repositories vasitəsilə iterative purposive identification.

Seçim məntiqi: Mənbə tədqiqat suallarından ən az birinə construct definition, relevant practice/risk, ethical/policy principle, counter-position və ya implementation izahı vasitəsilə birbaşa töhfə verirsə saxlanılmışdır.

Dil məhdudiyyəti: İngilis dilli mənbələr.

Citation impact threshold: İstifadə edilməyib.

Stopping rule: Conceptual sufficiency.

Analitik mərhələlər: Scope/RQ definition; sensitising concepts; open/focused coding; counter-position and boundary-case analysis; mechanism mapping; seven provisional propositions.

Framework-ün üç integrity səviyyəsi: Integrity of academic work; integrity of assessment; institutional procedural integrity.

İnteqrasiya olunmuş əsas komponentlər: Preventive governance; ethical AI literacy; governed verification; restorative accountability; proportionate discipline; case-to-governance feedback.

Formula / tənlik: Tədqiqatın əsas elmi töhfəsi riyazi model deyil; mərkəzi sayısal tənlik və ya təsir formulu bildirilmir.

Yeddi proposition: P1 policy clarity; P2 AI literacy; P3 AI-resilient assessment; P4 governed verification; P5 differentiated responsibility; P6 restorative processes; P7 case-to-governance feedback.

Framework validation: Aparılmayıb. Expert consensus, stakeholder deliberation, institutional case testing və intervention evaluation tətbiq edilməyib.

Empirik effektivlik: Sübut edilməyib.

Universal transferability: İddia edilmir.

Funding: Tədqiqat xarici maliyyələşdirmə almayıb.

Institutional Review Board: Not applicable.

Informed Consent: Not applicable.

Data Availability: Yeni empirik məlumat yaradılmayıb və ya təhlil edilməyib. Konseptual source corpus və framework-comparison audit Appendices A və B-də sənədləşdirilib.

AI-assisted revision disclosure: Müəlliflər reviziya zamanı ingilis dilinin yaxşılaşdırılması, structural organisation və draft visual materials hazırlanması üçün AI-assisted language and formatting tools istifadə etdiklərini; bütün nəticələri tənqidi nəzərdən keçirdiklərini və yekun məqaləyə görə məsuliyyəti üzərlərinə götürdüklərini bildirirlər.

Conflicts of Interest: Müəlliflər maraqlar toqquşmasının olmadığını bildiriblər.

CRediT / müəllif töhfələri

• Conceptualization: Gabriel Bădescu, Mihail Susinski, Nicolae Dima, Adrian Savu, Caius Didulescu.
• Methodology: Gabriel Bădescu, Cristian Vasile, Petre Săvescu, Nicolae Dima, Larisa-Ofelia Filip.
• Formal analysis: Gabriel Bădescu, Emilia Constantinescu, Caius Didulescu.
• Investigation: Mihail Susinski, Petre Săvescu, Gabriel Tănasie.
• Resources: Larisa-Ofelia Filip, Adrian Savu, Caius Didulescu.
• Data curation: Gabriel Bădescu, Nicolae Dima.
• Visualization: Gabriel Bădescu, Mihail Susinski, Cristian Vasile, Petre Săvescu, Emilia Constantinescu, Gabriel Tănasie, Nicolae Dima.
• Supervision: Gabriel Bădescu, Cristian Vasile, Adrian Savu.
• Project administration: Gabriel Bădescu.
• Writing — original draft preparation: Gabriel Bădescu, Emilia Constantinescu, Gabriel Tănasie, Caius Didulescu.
• Writing — review and editing: Gabriel Bădescu, Caius Didulescu.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər: Purposive və exhaustive olmayan corpus; yalnız ingilis dilli mənbələrdən istifadə; akademik, policy, conceptual və practice mənbələrinin heterogen epistemik statusu; interpretive coding və confirmation-bias ehtimalı; AI və regulation sahəsində sürətli dəyişiklik; framework-ün empirik sınaqdan keçirilməməsi; birbaşa stakeholder participation olmaması; tətbiqin mühüm institutional capacity tələb etməsi.

Əsas şərh sərhədi: Tədqiqat “bu model tətbiq edilərsə akademik pozuntu azalacaq” nəticəsini sübut etmir. Tədqiqat akademik dürüstlük problemlərinin necə təsnif edilə biləcəyini, institusional məsuliyyətin necə bölüşdürülə biləcəyini, sübut və apellyasiya proseslərinin necə qoruna biləcəyini və gələcəkdə hansı əlaqələrin empirik olaraq sınaqdan keçirilə biləcəyini izah edən normativ və konseptual idarəetmə memarlığı təklif edir.