ACISE-IA — мугалимдердин жана мугалимдик билим алып жаткан адамдардын жасалма интеллектке байланыштуу социалдык-эмоциялык кабылдоолорун, билим берүүдөгү жасалма интеллектке болгон оң мамилелерин, кабыл алынган AI санариптик компетенттүүлүгүн жана сынчыл/этикалык баалоолорун 39 пункттан турган беш баскычтуу Likert түзүмү аркылуу изилдеген төрт өлчөмдүү өлчөө куралы. Бул изилдөө Испаниянын Андалусия автономдук аймагынан 1292 мугалим жана болочок мугалимди камтыган сандык, эксперименттик эмес, кесилиштик жана ex post facto дизайн менен; жаш, академиялык жетишкендик, окуу багыты, иштөө абалы, мугалимдик тажрыйба жана академиялык жыл сыяктуу өзгөчөлүктөрдүн ACISE-IA өлчөмдөрү менен кандай байланышта экенин изилдеген.

Тандалмадагы 1078 адам (%83,4) мугалимдик билим алып жаткан университет студенттери, 214 адам (%16,6) активдүү же ишине убактылуу тыныгуу берген мугалимдер болгон. Катышуучулардын %29 бөлүгү эркек, %70,8 бөлүгү аял жана %0,2 бөлүгү өзүн non-binary деп аныктаган. Тандалма ыктымалдык негизиндеги кокустук тандоо менен эмес, максаттуу жана ыктымалдыксыз тандоо ыкмасы менен түзүлгөн.

Жаш ACISE-IAнын социалдык-эмоциялык кабылдоо өлчөмү менен r = −0,209, билим берүүдөгү AIга оң мамиле менен r = −0,133, кабыл алынган AI санариптик компетенттүүлүгү менен r = −0,137 жана жалпы упай менен r = −0,172 деңгээлинде терс жана статистикалык жактан маанилүү байланыш көрсөткөн. Жаш менен сынчыл кабылдоо жана этикалык жоопкерчилик өлчөмүнүн ортосунда маанилүү байланыш байкалган эмес. Бул байланыштар статистикалык жактан маанилүү болгону менен, чоңдугу боюнча кичине.

Орточо баа; AIга оң мамиле (r = 0,071), кабыл алынган санариптик компетенттүүлүк (r = 0,065), сынчыл жана этикалык баалоо (r = 0,077) жана жалпы ACISE-IA упайы (r = 0,069) менен оң байланышта табылган. Бирок бул корреляциялардын чоңдугу өтө кичине. Орточо баа менен социалдык-эмоциялык кабылдоонун ортосунда маанилүү байланыш табылган эмес.

Окуу багыты боюнча эң жогорку социалдык-эмоциялык кабылдоо, AI санариптик компетенттүүлүгү жана жалпы ACISE-IA орточо көрсөткүчтөрү Социалдык жана укук илимдери тобунда байкалган. Бул жыйынтык Инженерия жана архитектура менен Табигый илимдер тармактары эң жогорку маанилерге ээ болот деген H3 гипотезасына дал келген эмес жана H3 колдоого алынган эмес. Тармактардын ортосундагы таасир өлчөмдөрү жалпысынан кичине.

Болочок мугалимдер мугалимдерге караганда социалдык-эмоциялык кабылдоо, AIга оң мамиле жана жалпы ACISE-IA упайы боюнча жогорураак орточо көрсөткүчтөрдү көрсөтүшкөн. Ал эми AI санариптик компетенттүүлүгүндөгү айырма p = 0,053 менен изилдөөнүн маанилүүлүк чегинен өткөн эмес, сынчыл/этикалык жоопкерчилик боюнча да эки топтун ортосунда маанилүү айырма табылган эмес. Ошондуктан иштөө абалына байланыштуу H4 жарым-жартылай гана колдоого алынган.

Мугалимдер тобунда мугалимдик тажрыйбанын көбүрөөк болушу AIга оң мамиле (r = −0,145), AI санариптик компетенттүүлүгү (r = −0,195) жана жалпы упай (r = −0,168) менен кичине терс байланыштарды көрсөткөн. Бирок изилдөөнүн кесилиштик жана корреляциялык дизайнына байланыштуу бул байланыштар “жаш” же “тажрыйба” AI кабылдоосун төмөндөтөт дегенди далилдебейт. Муун айырмачылыктары, мурдагы технологиялык билим, санариптик куралдарга кабылгандык, иш контексти жана тандоо процесси ушул эле байланыштарда роль ойношу мүмкүн.

Жыйынтыктардын жалпы мааниси — мугалимдер менен болочок мугалимдердин билим берүүдөгү AIга болгон мамилеси жана компетенттүүлүгү бирдей эмес. Ошондуктан авторлор мугалимдик билим берүүдө AIны техникалык колдонууну гана үйрөткөн стандарттык программалардын ордуна мурунку тажрыйбага, кесиптик баскычка жана кабыл алынган санариптик компетенттүүлүккө ылайыкташтырылган; педагогикалык, социалдык-эмоциялык жана этикалык өлчөмдөрдү технологиялык билим менен айкалыштырган ийкемдүү окуу жолдорун карап чыгууну сунушташат.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү

Билим берүүдө жасалма интеллектке даярдык мугалимдин AI куралын техникалык жактан ачып, колдоно алышы менен гана чектелбейт. Булак изилдөө мугалимдин AIга кандай мамиле кыларын, окуучуларга жана окутуу процесстерине тийгизген социалдык-эмоциялык таасирлерин кандай бааларын, өзүнүн AI компетенттүүлүгүн кандай кабыл аларын жана купуялык, адилеттүүлүк, бир жактуулук, адамдык көзөмөл жана жоопкерчилик сыяктуу этикалык маселелерди кандай бааларын бирге карайт.

Изилдөөчүлөр белгилеген адабияттык боштук — мурунку иштердин мамиле, санариптик компетенттүүлүк же этикалык тынчсызданууларды көп учурда өз-өзүнчө изилдеши. Жаш, академиялык жетишкендик, дисциплина, иштөө абалы, мугалимдик тажрыйба жана академиялык жыл сыяктуу факторлор бир эле төрт өлчөмдүү алкакта бирге изилденген эмгектер азыраак.

Теориялык алкак: DigCompEdu жана UNESCO AI CFT

Изилдөө эки негизги концептуалдык алкактан пайдаланат. DigCompEdu педагогдордун санариптик компетенттүүлүгүн кесиптик катышуу, санариптик ресурстар, окутуу жана үйрөнүү, баалоо, окуучуларды күчтөндүрүү жана окуучулардын санариптик компетенттүүлүгүн өнүктүрүү сыяктуу өз ара байланышкан багыттар аркылуу караган кеңири педагогдук санариптик компетенттүүлүк алкагы.

UNESCO AI Competency Framework for Teachers (AI CFT) болсо мугалимдердин жасалма интеллект боюнча компетенттүүлүгүн адамга багытталган ой жүгүртүү, AI этикасы, AI негиздери жана колдонмолору, AI педагогикасы жана кесиптик үйрөнүү үчүн AI деген беш байланышкан өлчөм аркылуу концептуалдаштырат. Бул компетенттүүлүктөр Acquire, Deepen жана Create деп аталган үч өнүгүү деңгээлинде каралат.

Булакта абдан маанилүү айырма көрсөтүлөт: ACISE-IA шкаласы UNESCO AI CFT же DigCompEduдан чыгарылган шкала эмес жана ACISE-IA өлчөмдөрү бул алкактардын компетенттүүлүк багыттарына түздөн-түз барабар деп эсептелбеши керек. AI CFT жана DigCompEdu изилдөө жыйынтыктарын чечмелөө үчүн колдонулган концептуалдык таянычтар.

Изилдөө суроосу

Изилдөөнүн негизги суроосу — жеке, академиялык жана кесиптик өзгөчөлүктөр мугалимдер менен болочок мугалимдердин билим берүүдөгү жасалма интеллектти кабылдоосунун ар кандай өлчөмдөрү менен кандай байланышта экени.

Алты гипотеза

ACISE-IA Шкаласы Эмнени Өлчөйт?

ACISE-IA — мугалимдердин кесиптик ишмердикте жасалма интеллектти колдонууга байланыштуу мамилесин, билим/компетенттүүлүк кабылдоосун, эмоциясын жана этикалык баалоолорун төрт субөлчөмдө өлчөө үчүн колдонулган 39 пункттуу беш баскычтуу Likert шкаласы; бул изилдөөдө PSEA, APIA, CD жана PCRE деп кыскартылган төрт өлчөм өз-өзүнчө жана жалпы шкала упайы боюнча талданган.

Ар бир пункт 1 менен 5 аралыгында бааланган. Булакта 1 “Strongly disagree”, 5 болсо “Strongly agree” деңгээлин билдирет.

Шкаланын пункттарына мисалдар

PSEA үчүн берилген мисал пункт AI окуучулардын эмоционалдык интеллектин өнүктүрүшү мүмкүн деген мааниде. APIA үчүн AI технологиялары үйрөнүүнү кызыктуураак кыла алары; CD үчүн адам ар кандай AI технологиялары менен тааныш экенин билдириши; PCRE үчүн болсо AI колдонуу кыянаттык менен пайдаланылышы мүмкүн деген билдирүү мисал катары келтирилген.

Шкаланын ишенимдүүлүк коэффициенттери

Булак бул маанилерди азыркы тандалмадан алынган жаңы жыйынтыктар катары эмес, ACISE-IAнын баштапкы валидация изилдөөсүнөн берет:

Cronbach альфа (α) жана McDonald омега (ω) — бир эле түзүмдү өлчөйт деп күтүлгөн шкала пункттарынын канчалык ырааттуу иштегенин баалоочу ички ырааттуулук коэффициенттери. Булак бул маанилерди канааттандырарлыктан абдан жакшыга чейинки ички ырааттуулук далили катары берет.

Валидация изилдөөсүнүн төрт факторлуу модели үчүн кошумча CFI = 0,929, GFI = 0,900, TLI = 0,922 жана RMSEA = 0,046 маанилери берилген жана модель шайкештиги жетиштүү деп мүнөздөлгөн. CFI, GFI жана TLI моделдин байкалган маалымат түзүмүн канчалык жакшы чагылдырганын ар башка жактан баалоочу шайкештик индекстери; RMSEA болсо модель менен маалыматтын ортосундагы болжолдуу дал келбестикти баалоочу ката индекси.

Бирок адабияттардагы тиешелүү ACISE-IA валидация изилдөөсү “Sensors 2026, under review” деп көрсөтүлгөн. Ошондуктан Verianla бул валидация ишин жарыяланган, аяктаган өз алдынча рецензияланган макала катары кайра классификациялабайт.

Тандалманын түзүмү

Максаттуу жана ыктымалдыксыз тандоо эмнени билдирет?

Катышуучулар коомдогу бардык мугалимдер менен болочок мугалимдердин арасынан кокус тандалган эмес. Изилдөөчүлөр изилдөөгө катышуу шарттарына жооп берген адамдарга жетип, ыктыярдуу катышууну чогултушкан. Бул ыкма изилдөөнү жүргүзүүнү жеңилдетет, бирок тандалма кеңири калкты толук өкүлчүлүк кылат деп болжолдоого жол бербейт.

Киргизүү жана чыгарып салуу критерийлери

Активдүү мугалимдер 2024–2025 академиялык жылында расмий билим берүү баскычында мугалим болуп иштеп жатышы керек болгон. Ошол учурда иштебеген мугалимдер мурда расмий билим берүү баскычында мугалим болуп иштеген болушу талап кылынган. Болочок мугалимдер тобунда Билим берүү илимдерине байланышкан университет программасына катталган болуу же мугалимдик кесипке кирүү процессинде болуу шарты коюлган. Туура толтурулбаган анкеталар талдоодон чыгарылган.

Эмне Үчүн Кесилиштик Корреляциянын Жыйынтыгын Себептүүлүк Деп Чечмелөөгө Болбойт?

Бул изилдөөдө жаш, академиялык жетишкендик же мугалимдик тажрыйба изилдөөчү тарабынан эксперименттик түрдө өзгөртүлгөн эмес жана ошол эле адамдар убакыт ичинде байкалган эмес; ошондуктан байкалган байланыштар өзгөрмөлөрдүн бирге кандай өзгөргөнүн көрсөтөт, бир өзгөрмө экинчисине себеп болот дегенди көрсөтпөйт. Мисалы, тажрыйба жылы менен AI санариптик компетенттүүлүгүнүн ортосундагы терс корреляция мугалимдик тажрыйба AI компетенттүүлүгүн азайтат дегенди далилдебейт.

Жаш, мугалимдик тажрыйба, баштапкы билим алуу мезгили, мурда колдонулган технологиялар, кесиптик милдеттер жана муун таасири бири-бири менен дал келип калышы мүмкүн. Изилдөө ошондой эле ар башка академиялык жылдардагы ар башка студенттик топторду бир убакта салыштырган; ошол эле студенттердин биринчи курстан төртүнчү курска чейинки өнүгүүсүн байкаган эмес.

Ошондуктан, мисалы, төртүнчү курстун студенттери айрым өлчөмдөр боюнча биринчи курстун студенттеринен жогору орточо көрсөткүч көрсөткөнү төрт жылдык мугалимдик билим берүү өзү эле бул айырманы жаратканын далилдебейт.

Изилдөөнүн теориялык алкагы менен өлчөө куралынын ортосундагы чек

UNESCO AI CFTнин Acquire, Deepen жана Create өнүгүү деңгээлдери мугалимдердин AI компетенттүүлүгүн өнүгүү багытында карап чыгууга мүмкүнчүлүк берет. Бирок изилдөөнүн академиялык жылдар арасында тапкан кесилиштик айырмачылыктары студенттер ушул үч AI CFT деңгээлинде илгерилеп жатат деген эмпирикалык далил катары чечмеленбейт.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Изилдөө дизайны

Изилдөө сандык, эксперименттик эмес, сүрөттөөчү жана изилдөөчү; ошол эле учурда кесилиштик жана ex post facto мүнөздө түзүлгөн. Ex post facto ыкмасында изилдөөчү жаш, тажрыйба же окуу багыты сыяктуу мурдатан бар өзгөчөлүктөрдү эксперименттик түрдө дайындабайт; учурдагы топтордун ортосундагы байланыштарды жана айырмачылыктарды изилдейт.

Маалымат чогултуу

Изилдөөчүлөр билим берүү мекемелери, университеттер жана мугалим даярдоо программалары менен байланышкан; анкета шилтемеси университеттин окутуучулары жана мекеме жетекчилиги аркылуу студенттерге жана мугалимдерге таратылган.

Катышуу чоңдор менен чектелип, ыктыярдуу жана анонимдүү уюштурулган. Катышуучуларга изилдөөнүн максаты, академиялык колдонулушу, маалыматтын купуялуулугу жана маалыматтар изилдөө үчүн гана колдонулары түшүндүрүлүп, анкетадан мурун маалымдалган макулдук алынган.

Булак анкетанын 2025-жылдын биринчи чейрегинде өз алдынча толтурулуучу онлайн форма аркылуу жүргүзүлгөнүн билдирет.

Статистикалык талдоо

Талдоолор IBM SPSS 28.0.1.0 аркылуу жүргүзүлгөн. Алгач жыштыктар жана орточо көрсөткүчтөр эсептелген. Нормалдуу бөлүштүрүү божомолу пункттардын асимметрия жана эксцесс маанилери аркылуу текшерилип, −2 менен +2 аралыгындагы маанилер кабыл алынуучу деп эсептелген.

Эки топту салыштырууда көз карандысыз тандалмалар үчүн Student t-тести; экиден көп топту салыштырууда бир багыттуу ANOVA; ANOVAдан кийин кайсы топтор айырмаланарын текшерүү үчүн зарыл болгондо Bonferroni оңдоосу менен post-hoc салыштыруулар колдонулган.

Өзгөрмөлөрдүн ортосундагы сызыктуу байланыштар Pearson жуптук корреляция коэффициенти аркылуу изилденген. Шкалалардын ички ырааттуулугу үчүн Cronbach α жана McDonald ω коэффициенттери эсептелгени көрсөтүлгөн. Бардык статистикалык тесттерде %95 ишеним деңгээли колдонулган.

Бул Изилдөөдө r, p-Маани, Cohen's d жана Жарым-Жартылай Eta-Квадрат Эмнени Билдирет?

Pearson r эки үзгүлтүксүз өзгөрмөнүн ортосундагы сызыктуу байланыштын багытын жана чоңдугун; p-маани байкалган жыйынтык изилдөөдө колдонулган нөлдүк гипотезанын шартында канчалык күтүүсүз экенин; Cohen's d эки топтун орточо көрсөткүчтөрүнүн ортосундагы айырманын стандартташтырылган чоңдугун; жарым-жартылай eta-квадрат (ηp²) болсо ANOVAда топтук өзгөрмө менен байланышкан вариациянын стандартташтырылган таасир өлчөмүн билдирет. Бул изилдөөдө көп жыйынтыктар статистикалык жактан маанилүү болгону менен, r, d жана ηp² маанилеринин көбү кичине болгондуктан статистикалык маанилүүлүк чоң же күчтүү практикалык таасир менен теңештирилбеши керек.

Pearson r кантип окулат?

r маанисинин белгиси байланыштын багытын көрсөтөт. Терс маани бир өзгөрмө көбөйгөндө экинчиси орточо эсеп менен төмөндөөгө жакын экенин; оң маани болсо эки өзгөрмө бир багытта өзгөрүүгө жакын экенин билдирет. Маани нөлгө жакындаган сайын сызыктуу байланыштын чоңдугу алсырайт.

Мисалы, жаш менен PSEAнын ортосундагы r = −0,209 байланыш терс багытта. Ошол эле учурда булак бул корреляциянын чоңдугун кичине деп баалайт.

p-маани эмне үчүн таасир өлчөмү эмес?

p-маани айырма же байланыш статистикалык чечим жагынан маанилүүбү же жокпу дегенди баалоого гана жардам берет. Жыйынтыктын p-мааниси өтө кичине болушу байланыш сөзсүз чоң же билим берүү жагынан күчтүү дегенди билдирбейт. Бул изилдөөдөгү орточо баа корреляциялары мунун ачык мисалы: айрым байланыштар статистикалык жактан маанилүү болгону менен, r маанилери болжол менен 0,065–0,077 деңгээлинде жана практикалык чоңдугу боюнча өтө кичине.

Жаш жана академиялык жетишкендик боюнча жыйынтыктар

H1 колдоого алынган. Жаш гипотезада күтүлгөндөй оң мамиле, санариптик компетенттүүлүк жана жалпы упай менен терс байланышта. Изилдөө жаш менен PSEAнын ортосунда да терс байланышты тапкан. PCRE менен жаштын ортосунда маанилүү байланыш табылган эмес.

H2 да колдоого алынган. Орточо баа APIA, CD, PCRE жана жалпы упай менен оң байланышта болгон. Бирок булак бул байланыштар өтө кичине экенин ачык баса белгилейт.

Окуу багыты боюнча жыйынтыктар

Bonferroni салыштыруулары Социалдык жана укук илимдеринин PSEA упайы Искусство жана гуманитардык илимдер, Табигый илимдер жана Саламаттык сактоо илимдерине караганда статистикалык жактан кыйла жогору экенин көрсөткөн. CD боюнча Социалдык жана укук илимдери менен Табигый илимдердин ортосунда маанилүү айырма табылган; жалпы упай боюнча да ушул эки топтун ортосунда маанилүү айырма аныкталган.

H3 колдоого алынган эмес. Булак айрым тармактык айырмачылыктарды тапкан, бирок гипотезада күтүлгөндөй Инженерия жана архитектура же Табигый илимдер топтору жалпысынан эң жогорку упайларды көрсөткөн эмес.

Болочок мугалимдер менен мугалимдерди салыштыруу

Эң чоң топтук айырма PSEAда байкалган (d = 0,480). APIA жана жалпы упай айырмалары кичине; CD жана PCRE айырмалары болсо өтө кичине же эске алынбай турган деңгээлде деп бааланган.

H4 жарым-жартылай колдоого алынган. Күтүлгөндөй, болочок мугалимдердин PSEA, APIA жана жалпы упай көрсөткүчтөрү жогору жана PCRE боюнча маанилүү айырма жок. Бирок гипотезага каршы CD айырмасы статистикалык маанилүүлүк чегине жеткен эмес.

Мугалимдик тажрыйба

H5 колдоого алынган. Бирок авторлор маанилүү байланыштардын өлчөмү кичине экенин жана мугалимдик тажрыйба аталган өлчөмдөрдөгү өзгөрмөлүүлүктүн чектелген гана бөлүгүн түшүндүрөрүн баса белгилешет.

Бул табылга “көп жыл мугалим болуп иштөө AI компетенттүүлүгүн азайтат” деп окулбашы керек. Жаш, алгачкы мугалимдик билим алынган мезгил, кесиптик милдеттер, мурдагы технологиялык тажрыйба жана тандоо таасирлери бул байланыштар менен бирге өзгөрүшү мүмкүн.

Академиялык жыл боюнча жыйынтыктар

Бардык өлчөмдөрдө академиялык жылдардын ортосунда статистикалык жактан маанилүү айырмачылыктар байкалган; бирок үлгү бир багыттуу эмес. Бакалавриат деңгээлинде PSEA биринчи курстагы 2,71 орточодон төртүнчү курста 3,08 деңгээлине көтөрүлгөндө, магистратура тобунда 2,34 деңгээлине төмөндөйт.

APIA боюнча биринчи курс 3,20 менен эң төмөн орточо көрсөткүчкө ээ болсо, экинчи, үчүнчү жана төртүнчү курстарда орточо көрсөткүч тиешелүүлүгүнө жараша 3,45, 3,72 жана 3,75 деңгээлдерине жогорулаган, магистратура тобунда 3,78 болгон.

CD биринчи курста 2,72 болсо, экинчи курста 3,05 деңгээлине жогорулап, үчүнчү/төртүнчү курста болжол менен 3,06 деңгээлинде калган. Магистратура тобунун CD орточо көрсөткүчү 2,63.

PCRE боюнча эң жогорку орточо көрсөткүч магистратура тобунда 3,93, эң төмөн көрсөткүч биринчи курста 3,24.

Жалпы ACISE-IA упайы биринчи курста 116,08 болсо, төртүнчү курста 133,04 упайга жеткен; магистратура тобунда 124,31 деп эсептелген. Демек, академиялык жыл менен AI кабылдоосунун ортосунда бардык өлчөмдөр боюнча жөнөкөй жана сызыктуу өсүш бар деп айтууга болбойт.

Ошондуктан H6 жарым-жартылай гана колдоого алынган.

Гипотезалардын акыркы абалы

Жыйынтыктардын педагогикалык мааниси

Булакка ылайык AI менен болгон мамилени бир өлчөмдүү “кабыл алат / кабыл албайт” ыкмасы менен түшүндүрүү жетишсиз. Адам AI колдонууга оң мамиле кылып туруп өзүнүн технологиялык компетенттүүлүгүн төмөн деп эсептеши же технологияны колдонууну жакшы билем деп ойлоп туруп этикалык маселелерди күчтүү түрдө суроо астына алышы мүмкүн.

Ошондуктан мугалимдик билим берүү кайсы AI куралын кантип колдонуу керектигин үйрөтүү менен гана чектелбеши керек. Технологиялык компетенттүүлүк педагогикалык баалоо, социалдык-эмоциялык натыйжаларды түшүнүү, AI чыгарган жыйынтыктарды сынчыл баалоо жана этикалык жоопкерчилик менен бирге каралышы керек.

Болочок мугалимдер эмне үчүн жогорураак упай көрсөткөн болушу мүмкүн?

Булактын талкуу бөлүмүндөгү мүмкүн болгон түшүндүрмөлөрдүн бири — болочок мугалимдер заманбап санариптик чөйрөлөргө көбүрөөк туш болуп, AIны академиялык иш, маалымат издөө, тапшырмаларды уюштуруу жана көйгөй чечүү процесстеринде кеңири колдонушу.

Бирок бул түшүндүрмө байкалган айырманын далилденген механизми эмес. Болочок мугалимдер менен мугалимдер жаш, тажрыйба, иш жүгү, институттук күтүүлөр жана технологияга кабылгандык жагынан бирдей мүнөздөмөлөргө ээ топтор эмес.

Социалдык жана укук илимдери боюнча жыйынтык кандай чечмеленген?

Социалдык жана укук илимдери тобунун PSEA, CD жана жалпы упай боюнча жогорку маанилерди көрсөтүшү баштапкы H3 күтүүсүнө каршы келген. Авторлор муну маалымат талдоо, мазмун түзүү жана чечмелөө сыяктуу окуу тажрыйбалары менен байланыштуу болушу мүмкүн деп талкуулашат.

Бирок таасир өлчөмдөрү кичине болгондуктан, изилдөө бул тармак AI боюнча күчтүү же универсалдуу дисциплиналык артыкчылыкка ээ деп айтпайт.

Академиялык жетишкендик боюнча жыйынтык кандай чечмелениши керек?

Жогорураак орточо баа AIга оңураак мамиле, жогору кабыл алынган компетенттүүлүк жана жогорку сынчыл/этикалык баалоо менен оң байланышта табылган. Бирок корреляциялардын чоңдугу болгону 0,065–0,077 аралыгында.

Ошондуктан жыйынтыкты “ийгиликтүү студенттер AI боюнча ачык эле жакшыраак” деп кеңейтүүгө болбойт. Булак колдогон тыянак — орточо баа менен айрым ACISE-IA өлчөмдөрүнүн ортосунда статистикалык жактан маанилүү, бирок практикалык өлчөмү өтө кичине байланыштар бар.

Изилдөө колдогон чечмелөөлөр

• Билим берүүдөгү AI кабылдоосу жеке, академиялык жана кесиптик өзгөчөлүктөргө жараша белгилүү деңгээлде айырмаланат.
• Жаш жана мугалимдик тажрыйба айрым оң мамиле жана кабыл алынган санариптик компетенттүүлүк көрсөткүчтөрү менен кичине терс байланыштарды көрсөтөт.
• Академиялык жетишкендик айрым AI кабылдоо өлчөмдөрү менен өтө кичине оң байланыштарды көрсөтөт.
• Окуу багыты, иштөө абалы жана академиялык жыл боюнча айрым статистикалык айырмачылыктар бар.
• Бул байланыштар ACISE-IAнын төрт өлчөмүндө бирдей көрүнбөйт.
• Мугалимдик билим берүүнүн технологиялык, педагогикалык, социалдык-эмоциялык жана этикалык компоненттерин бирге кароо пайдалуу болушу мүмкүн.

Изилдөө колдобогон чечмелөөлөр

• Жаш курактын өсүшү AIга мамилени себептик түрдө төмөндөтөрү далилденген эмес.
• Узак мугалимдик тажрыйба AI компетенттүүлүгүн азайтары далилденген эмес.
• Университетте курс жогорулаган сайын AI кабылдоосу ошол эле адамдарда автоматтык түрдө жакшырары көрсөтүлгөн эмес.
• Болочок мугалимдердин реалдуу AI көрсөткүчтөрү мугалимдердикинен жогору экени өлчөнгөн эмес.
• ACISE-IAнын CD өлчөмү чыныгы практикалык AI көндүмдөрүнүн тести эмес; кабыл алынган санариптик компетенттүүлүктү өлчөйт.
• Социалдык жана укук илимдеринин студенттери башка бардык тармактардан жалпысынан “AI боюнча компетенттүүрөөк” экени далилденген эмес.
• Испаниянын Андалусия аймагындагы жыйынтыктар бардык өлкөлөргө же бардык мугалимдер калкына түз жайылтыла алары көрсөтүлгөн эмес.
• Статистикалык маанилүүлүк чоң таасир же күчтүү практикалык мааниге барабар эмес.

Изилдөөнүн күчтүү жактары

Изилдөө 1292 кишиден турган салыштырмалуу чоң тандалмада билим берүүдөгү AI кабылдоосун бир эле мамиле өзгөрмөсүнө кыскартпай, социалдык-эмоциялык, мамиле, компетенттүүлүк кабылдоосу жана этикалык-сынчыл өлчөмдөрдү бирге изилдейт. Ошол эле изилдөөдө жаш, академиялык жетишкендик, дисциплина, иштөө абалы, тажрыйба жана академиялык жыл сыяктуу бир нече өзгөчөлүк салыштырылат.

Булак ошондой эле статистикалык маанилүүлүктү гана көрсөтүү менен чектелбей, тармак, иштөө абалы жана академиялык жыл талдоолорунда таасир өлчөмдөрүн билдирген жана көп маанилүү жыйынтыктардын өлчөмү кичине экенин талкууда ачык моюнга алган.

Негизги чектөөлөр

Тандалманын тең салмактуулугу: Катышуучулардын %83,4 бөлүгү мугалимдик билим алып жаткан студенттер; мугалимдер болгону %16,6 үлүштөгү топту түзгөн. Бул студент–мугалим салыштыруусунун жалпылануусун чектейт.

Жыныстык бөлүштүрүү: Тандалманын %70,8 бөлүгү аялдар. Авторлор бул тең салмаксыздык жыйынтыктардын жалпылануусун баалоодо эске алынышы керек экенин белгилешет.

Ыктымалдыксыз тандоо: Максаттуу non-probabilistic тандоо изилдөөгө катышкандар AIга кызыгуу же тааныштык жагынан жалпы калктан айырмаланышы мүмкүн деген ыктымалдыкты жогорулатат.

Кесилиштик дизайн: Ар кандай жаш, тажрыйба жана академиялык жыл топтору бир учурда салыштырылган. Ошол эле адамдар убакыт бою байкалган эмес.

Себептүүлүк: Корреляциялар жана топтук айырмачылыктар себеп-натыйжа мамилеси катары чечмеленбейт.

Когорт таасири: Жашка байланышкан айырма биологиялык же хронологиялык жаштын өзү менен гана эмес, ар башка муундардын ар башка билим берүү жана технологиялык чөйрөлөрдө чоңойгону менен да байланыштуу болушу мүмкүн.

Өзүн-өзү баалоо: Шкаланын CD өлчөмү катышуучулардын өз AI компетенттүүлүгүнө байланыштуу кабылдоосун өлчөйт; реалдуу аткаруу тести эмес.

Келечектеги изилдөөлөр

Авторлор мугалимдер менен болочок мугалимдер тең салмактуу өкүлчүлүк кылган, көбүрөөк өкүлчүлүктүү тандалма дизайндарын колдонууну сунушташат. Жыныстын билим берүүдөгү AI кабылдоосундагы мүмкүн болгон ролун тең салмактуу тандалма менен өзүнчө изилдөө да сунушталат.

Жаш, муун жана билим берүү таасирлерин бири-биринен ажыратуу үчүн ошол эле адамдар убакыт ичинде байкалган узак мөөнөттүү дизайндар өзгөчө баалуу. Изилдөөнү ар кандай билим берүү баскычтарында, мекеме түрлөрүндө жана контексттерде кайталоо жыйынтыктардын жалпылануусун баалоо үчүн да зарыл.

Практикалык тыянактар

Изилдөө бир эле типтеги AI окутуу программасынын ордуна ар кандай баштапкы профилдерге ылайыкташтырылган мугалимдик билим берүү жолдорун колдойт. Тажрыйбалуу мугалимдердин муктаждыктары мугалимдик билим берүүнүн алгачкы жылдарындагы студенттердин муктаждыктары менен бирдей болбошу мүмкүн.

Булакка ылайык туруктуу билим берүү AI интеграциясы бир жолку технология таанытуудан көбүрөөк үзгүлтүксүз кесиптик өнүгүүнү жана институттук колдоону талап кылат. Окутуу куралды колдонууга гана эмес, технологиянын педагогикалык маанисине, окуучу мамилелерине, этикалык тобокелдиктерге жана сынчыл баалоого да орун бериши керек.

Булакта математикалык формула барбы?

Жок. Макалада Pearson корреляциясы, Student t-тести, ANOVA, Cronbach α, McDonald ω, Cohen's d жана жарым-жартылай eta-квадрат сыяктуу статистикалык ыкмалар жана коэффициенттер колдонулат; бирок алардын математикалык теңдемелери булак текстинде берилген эмес. Ошондуктан Verianla булакта жок формулаларды изилдөөнүн өз формулалары сыяктуу кошпойт.

Этикалык бекитүү хронологиясына байланыштуу булак эскертүүсү

Булак ыкма бөлүмүндө анкетанын 2025-жылдын биринчи чейрегинде жүргүзүлгөнүн билдирет. Макаланын Institutional Review Board Statement бөлүмүндө болсо University of Jaén Ethics Committee бекитүү датасы 25 июль 2025, коду 20250508/MAY.LIN деп берилген. PDF бул эки датанын хронологиялык байланышы боюнча кошумча түшүндүрмө бербейт. Verianla бул жагдайды чечмелеп же даталарды өзгөртүп оңдобойт.

ACISE-IA ишенимдүүлүгүнүн билдирилишине байланыштуу булак эскертүүсү

Ыкма бөлүмүндө шкалалардын ички ырааттуулугу Cronbach α жана McDonald ω менен аныкталганы айтылат. Бирок макаланын жыйынтык бөлүмүндө учурдагы 1292 кишиден турган тандалмага тиешелүү өзүнчө α жана ω маанилери ачык көрсөтүлгөн эмес; ачык берилген α/ω маанилери ACISE-IAнын баштапкы валидация изилдөөсүнө таандык.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска аталышы: Personal and Academic Factors in Teachers’ Perceptions of Educational Artificial Intelligence

Түркчө жарыя аталышы: Мугалимдердин Билим Берүүдөгү Жасалма Интеллектти Кабылдоосундагы Жеке жана Академиялык Факторлор

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

Авторлордун ирети: Булакта берилгендей сакталган.

Тең салым: Булакта тең биринчи авторлук же тең салым белгиси жок.

Жооптуу автор: Amador Jesús Lara-Sánchez.

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

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

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

Журнал: Sustainability.

Басмакана: MDPI.

Том / сан / макала номери: 18 / 20 / 10377.

DOI: 10.3390/su182010377.

Academic Editor: Jun (Justin) Li.

Жөнөтүлгөн дата: 20-август 2026.

Кайра кароо датасы: 29-сентябрь 2026.

Кабыл алынган дата: 3-октябрь 2026.

Жарыяланган дата: 13-октябрь 2026.

Булактын түрү: Article; сандык, эксперименттик эмес, сүрөттөөчү/изилдөөчү, кесилиштик жана ex post facto изилдөө.

Рецензия абалы: Sustainability журналында жарыяланган рецензияланган макала.

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

Изилдөө географиясы: Андалусия Автономдук Аймагы, Испания.

Маалымат чогултуу мезгили: Булакка ылайык 2025-жылдын биринчи чейреги.

Тандалма: 1292 киши; мугалимдик билим алып жаткан 1078 университет студенти жана талдоодо бир мугалим категориясына бириктирилген 214 активдүү/активдүү эмес мугалим.

Тандоо: Максаттуу, ыктымалдыксыз тандоо.

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

Пункттардын саны: 39.

Жооп форматы: 1–5 аралыгындагы беш баскычтуу Likert шкаласы.

Өлчөмдөр: PSEA, APIA, CD жана PCRE.

Теориялык чечмелөө алкагы: UNESCO AI Competency Framework for Teachers (AI CFT), DigCompEdu менен толукталган. ACISE-IA бул алкактардан иштелип чыккан эмес жана анын өлчөмдөрү AI CFT/DigCompEdu багыттарына түз барабар эмес.

Талдоо программасы: IBM SPSS 28.0.1.0.

Нормалдуулукту текшерүү: Асимметрия жана эксцесс индекстери; −2 менен +2 аралыгы кабыл алынуучу деп эсептелген.

Эки топту салыштыруу: Көз карандысыз тандалмалар Student t-тести.

Экиден көп топ: Бир багыттуу ANOVA.

Post-hoc талдоо: Bonferroni оңдоосу.

Өзгөрмөлөрдүн ортосундагы байланыш: Pearson жуптук корреляциясы.

Ички ырааттуулук ыкмалары: Cronbach α жана McDonald ω.

Ишеним деңгээли: %95.

Таасир өлчөмдөрү: Эки топту салыштырууда Cohen's d; ANOVA талдоолорунда жарым-жартылай eta-квадрат (ηp²).

Математикалык теңдеме: Булакта статистикалык ыкмалардын ачык математикалык формулалары берилген эмес.

Таблицалар: Беш негизги жыйынтык таблицасы бар: жаш/орточо баа корреляциялары; окуу багыты; иштөө абалы; мугалимдик тажрыйба; академиялык жыл.

Номерленген илимий фигура: Булак макалада номерленген маалымат фигурасы жок.

H1: Колдоого алынды.

H2: Колдоого алынды.

H3: Колдоого алынган жок.

H4: Жарым-жартылай колдоого алынды.

H5: Колдоого алынды.

H6: Жарым-жартылай колдоого алынды.

Этика комитети: University of Jaén Ethics Committee, код 20250508/MAY.LIN.

Булакта билдирилген этикалык бекитүү датасы: 25-июль 2025.

Этикалык хронология эскертүүсү: Булак анкетанын 2025-жылдын биринчи чейрегинде жүргүзүлгөнүн, этика комитетинин билдирүүсүндө болсо бекитүү датасы 25-июль 2025 деп көрсөтүлгөнүн билдирет. Макала бул хронологиялык айырма боюнча түшүндүрмө бербейт; даталар өзгөртүлбөй сакталган.

Маалымдалган макулдук: Изилдөөнүн бардык катышуучуларынан алынган.

Маалыматтын жеткиликтүүлүгү: Катышуучулардын жеке маалыматтарын коргоого байланыштуу купуялык жана этикалык чектөөлөрдөн улам маалыматтар жалпыга ачык эмес. Тийиштүү этикалык шарттардын жактырылышына жараша негиздүү өтүнүч менен corresponding author аркылуу жетүү мүмкүн болушу мүмкүн.

Каржылоо: Изилдөө тышкы каржылоо алган эмес.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришкен.

Автордук салымдар: Концептуалдаштыруу: Inmaculada Serrano-García, Ramón Chacón-Cuberos, Amador Jesús Lara-Sánchez; методология: үч автор; программалык камсыздоо: Inmaculada Serrano-García жана Ramón Chacón-Cuberos; валидация: Ramón Chacón-Cuberos жана Amador Jesús Lara-Sánchez; формалдуу талдоо, изилдөө, ресурстар жана маалыматтарды курациялоо: Inmaculada Serrano-García; баштапкы долбоор: Inmaculada Serrano-García; кайра кароо/редакциялоо жана визуалдаштыруу: үч автор; көзөмөл: Ramón Chacón-Cuberos жана Amador Jesús Lara-Sánchez; долбоорду башкаруу: үч автор; каржылоону алуу: Ramón Chacón-Cuberos жана Amador Jesús Lara-Sánchez.

ACISE-IA библиографиялык статусу боюнча эскертүү: Азыркы макала ACISE-IAны валидацияланган шкала катары аныктап, баштапкы валидация изилдөөсүнүн ички ырааттуулук жана модель шайкештиги жыйынтыктарын берет; бирок адабияттар тизмеси тиешелүү “Design and Validation...” изилдөөсүн “Sensors 2026, under review” деп көрсөтөт. Verianla бул булак изилдөөнүн жарыя статусун өзгөрткөн эмес.

Азыркы тандалма үчүн ички ырааттуулук боюнча отчет: Ыкмада Cronbach α жана McDonald ω эсептелгени айтылганы менен, макаланын көрүнгөн жыйынтык таблицаларында азыркы тандалмага тиешелүү өзүнчө α/ω коэффициенттери билдирилген эмес.

Негизги методологиялык чектөөлөр: Студенттердин тандалмада басымдуу болушу, аял катышуучулардын жогорку үлүшү, максаттуу ыктымалдыксыз тандоо, өзүн-өзү билдирүүгө негизделген компетенттүүлүк өлчөөсү жана кесилиштик/корреляциялык изилдөө дизайны.

Негизги чечмелөө чеги: Жаш, тажрыйба, академиялык жыл же башка өзгөчөлүктөр менен ACISE-IA упайларынын ортосундагы байланыштар себептик таасир катары чечмеленбейт.

Келечектеги валидация зарылдыгы: Тең салмактуу жана өкүлчүлүктүү тандалмалар, жыныс өзүнчө бааланган дизайндар, узак мөөнөттүү байкоо, ар башка билим берүү баскычтарында жана ар башка институттук/географиялык контексттерде кайталоо изилдөөлөрү.