SÜNİ İNTELLEKT ƏSASLI FƏRDİLƏŞDİRİLMİŞ TƏHSİL: NƏZƏRİ YANAŞMALAR VƏ BEYNƏLXALQ TƏCRÜBƏNİN TƏHLİLİ

Asiman İsmayılov

Müəlliflər

Asiman İsmayılov Naxçıvan Dövlət Universiteti Müəllif

Açar sözlər

süni intellekt, fərdiləşdirilmiş təhsil, adaptiv təlim, formativ qiymətləndirmə, beynəlxalq təcrübə

Xülasə

Məqalədə süni intellekt əsaslı fərdiləşdirilmiş təhsilin nəzəri əsasları və seçilmiş beynəlxalq tətbiqlər təhlil olunur. Məqsəd fərdi dəstəyin pedaqoji prinsiplərlə əlaqəsini müəyyənləşdirmək və Azərbaycan təhsili üçün uyğunlaşdırma istiqamətləri təklif etməkdir. Anlayışların təhlili, məqsədli ədəbiyyat icmalı və müqayisəli təhlil metodlarından istifadə edilmişdir. Mənimsəməyə əsaslanan təlim, koqnitiv yük, formativ qiymətləndirmə və özünütənzimləyən öyrənmə yanaşmaları nəzərdən keçirilir. Hindistan, Sinqapur və Türkiyədən nümunələr, eləcə də intellektual təlim sistemlərinə dair meta-analiz sübutların xarakteri və tətbiq şərtləri baxımından müqayisə olunur. Nəticə olaraq, texnoloji dəstəklə tapşırığın tamamlanmasının müstəqil öyrənmə ilə eyniləşdirilməməli olduğu əsaslandırılır. Müəllim hazırlığı, Azərbaycan dilində etibarlı məzmun, məlumatların qorunması və əlçatanlıq tətbiqin vacib şərtləri kimi müəyyənləşdirilir. Yerli istifadə üçün diaqnostika, uyğun dəstək və köməksiz qiymətləndirməni birləşdirən mərhələli pilot yanaşma təklif olunur. Məqalə nəzəri və müqayisəli xarakter daşıyır; yeni eksperiment nəticələri təqdim edilmir.

Referanslar

1. Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122

2. Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and Classroom Learning. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 5(1), 7–74. https://doi.org/10.1080/0969595980050102

3. Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16. https://doi.org/10.3102/0013189X013006004

4. Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-Analytic Review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78. https://doi.org/10.3102/0034654315581420

5. Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. Paris: UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers

6. Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

7. Muralidharan, K., Singh, A., & Ganimian, A. J. (2019). Disrupting Education? Experimental Evidence on Technology-Aided Instruction in India. American Economic Review, 109(4), 1426–1460. https://doi.org/10.1257/aer.20171112

8. Singapore Ministry of Education. (tarix göstərilmir). About Adaptive Learning System (ALS). Singapore Student Learning Space. https://www.learning.moe.edu.sg/teachers/teacher-user-guide/discover/about-adaptive-learning-system/ (müraciət tarixi: 17.10.2026).

9. Sweller, J. (1988). Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4

10. Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2