NAXÇIVAN DÖVLƏT UNİVERSİTETİNİN ELMİ ƏSƏRLƏRİ

ALİ TƏHSİLDƏ SUNİ İNTELEKTİNİN ETİK TƏTBİQİ ÜÇÜN MÜMKÜN ÇƏRÇİVƏLƏR

EXPLORING FRAMEWORKS FOR THE ETHICAL DEPLOYMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HIGHER EDUCATION

Anyinyo Norman OYUGA (ORCID: https://orcid.org/0009-0004-3864-7712)

İl: 2026 Səhifə: 43-49 Cild: 2026-cı il №2 Cild (135)
PDF Yüklə

Xülasə

21-ci əsrdə Süni İntellekt (AI) əsas funksiyaları dəyişdirən ali təhsil də daxil olmaqla müxtəlif sektorlarda ən transformativ texnologiyalardan biri kimi ortaya çıxdı. Mövcud tədqiqatlar universitetlərin süni intellekti idarə etməsi və etik şəkildə inteqrasiya etməsi sahəsində davamlı boşluqların olduğunu göstərir ki, bu da qeyri-ardıcıl və ya qeyri-şəffaf idarəetmə strukturlarına istinad edərək işçilər və tələbələr arasında qeyri-müəyyənlik yaradır. Bu boşluğu doldurmaq üçün bu tədqiqat ali təhsil müəssisələrinin süni intellektdən istifadə edərkən etik standartların təmin edilməsini təmin etmək üçün tətbiq edə biləcəyi çərçivələri araşdırdı. Jurnal məqalələrində dərc edilmiş ikinci dərəcəli məlumatların araşdırılmasını əhatə edən keyfiyyətli tədqiqat yanaşması tətbiq edilmişdir. Ədəbiyyat axtarışından əldə edilən nəticələr göstərir ki, ali təhsil müəssisələrində süni intellektdən istifadəni idarə edə biləcək əsas mümkün çərçivələrə qərar qəbuletmə, iştirakçılıq, məlumat təhlükəsizliyi, məxfilik, hesabatlılıq və kapital mərkəzli çərçivələr daxildir. Nəticələr siyasətçilər, tədqiqatçılar, müəllimlər və institusional menecerlər üçün faydalı mənbə olacaq. Bu araşdırma, AI etikası siyasətlərinin və alətlərinin müxtəlif maraqlı tərəflər üzrə fərqli təsirlərini qiymətləndirmək məqsədilə maraqlı tərəflərə bölünmüş əlavə tədqiqatların aparılmasını tövsiyə edir.

Abstract (EN)

In the 21st century, Artificial Intelligence (AI) has emerged as one of the most transformative technologies in various sectors, including higher education, where it is revolutionising core functions. Existing research shows persistent gaps in how universities govern and ethically integrate AI, citing inconsistent or opaque governance structures that cause uncertainty to staff and students. To fill this gap, this study explored frameworks that higher education institutions can deploy to ensure that ethical standards are upheld when using artificial intelligence. A qualitative literature review approach that involved examination of secondary data published in journal articles was administered. Findings from the literature search revealed that the main possible frameworks that can govern artificial intelligence use in higher learning establishments include decision-making, participatory, data security, privacy, accountability, and equity-centric frameworks. The results will be a useful resource for policymakers, researchers, educators and institutional managers. This paper recommends further stakeholder-segmented research to evaluate the differential impacts of AI ethics policies and tools.

Резюме (RU)

В 21 веке искусственный интеллект (ИИ) оказался среди самых преобразующих технологий в различных секторах, включая высшее образование, где он pадикально изменяет основные функции. Существующие исследования показывают наличие устойчивых пробелов в том, как университеты управляют и этически интегрируют искусственный интеллект, ссылаясь на непоследовательные или непрозрачные структуры управления, которые вызывают неопределённость у сотрудников и студентов. Чтобы заполнить этот пробел, это исследование было направлено на изучение рамок, которые высшие учебные заведения могут применять для обеспечения соблюдения этических стандартов при использовании искусственного интеллекта. Качественный подход к исследованию, который включал изучение вторичных данных, опубликованных в журнальных статьях. Результаты поиска литературы показали, что основные возможные рамок, которые можно использовать для управления использованием искусственного интеллекта в высших учебных заведениях, включают рамку принятия решений, рамку участия, рамку безопасности и конфиденциальности данных, рамку подотчетности и рамку, ориентированную на равенство. Результаты станут полезным ресурсом для политиков, исследователей, педагогов и руководителей учреждений. Данная статья рекомендует проведение дополнительных исследований, дифференцированных по группам заинтересованных сторон, для оценки различного влияния политик и инструментов в области этики искусственного интеллекта

Açar sözlər: Süni intellekt, ali təhsil, çərçivə, etika, alqoritmik qərəz

İstinadlar

  1. AI Singapore. (2024). AI Singapore.
  2. Bibal, A., Lognoul, M., De Streel, A., & Frénay, B. (2021). Legal requirements on explainability in machine learning. Artificial Intelligence and Law, 29, 149-169.
  3. Boch, A., Hohma, E., & Trauth, R. (2022). Towards an accountability framework for AI: Ethical and legal considerations. Institute for Ethics in AI, Technical University of Munich: Munich, Germany.
  4. Dabis, A., & Csáki, C. (2024). AI and ethics: Investigating the first policy responses of higher education institutions to the challenge of generative AI. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-13.
  5. Dignum, V. (2019). Responsible artificial intelligence: how to develop and use AI in a responsible way (Vol. 2156). Cham: Springer.
  6. Duffy, C., & Maruf, R. (2023). Elon Musk warns AI could cause ‘civilization destruction’ even as he invests in it. CNN Business.
  7. European Commission. (2021). Finland AI strategy report.
  8. European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
  9. Forum, W. E. (2018). The future of jobs report 2018. Insight Report, Centre for the New Economy and Society, Geneva/Switzerland.
  10. Fu, Y., & Weng, Z. (2024). Navigating the ethical terrain of AI in education: A systematic review on framing responsible human-centered AI practices. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100306.
  11. Hu, C. (2022). How artificial intelligence exploded over the past decade. Popular Science.
  12. Xu, Q., Wu, Y., Zheng, H., Yan, H., Wu, H., Qian, Y., ... & Liu, B. (2025). Standardization in artificial general intelligence model for education. Computer Standards & Interfaces, 94, 104006.
  13. Karakose, T., Demirkol, M., Aslan, N., Köse, H., & Yirci, R. (2023). A conversation with ChatGPT about the impact of the COVID-19 pandemic on education: Comparative review based on human–AI collaboration. Educational Process: International Journal, 12(3), 7.
  14. Kong, S. C., Cheung, M. Y. W., & Tsang, O. (2024). Developing an artificial intelligence literacy framework: Evaluation of a literacy course for senior secondary students using a project-based learning approach. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100214.
  15. Mittelsteadt, M. (2023). Artificial intelligence: An introduction for policymakers. Mercatus Research Paper.
  16. Nguyen, D., & Hekman, E. (2024). The news framing of artificial intelligence: A critical exploration of how media discourses make sense of automation. AI & Society, 39(2), 437–451.
  17. Oxford University Press. (n.d). Liability. In Oxford English Dictionary. Retrieved April 8, 2026.
  18. Oxford University Press. (n.d.). Accountability, n. In Oxford English Dictionary of Academic English. Retrieved April 8, 2026
  19. Reimer, T., & Hill, J. (2024). Preparing Post-Pandemic, Equity-Focused Educational Leaders: Technology Requires Administrators to Reimagine Schools. International Journal of Educational Leadership Preparation, 19(1), 138-156.
  20. Rubin, L. M. (2024). ChatGPT and Research Ethics. ChatGPT and Global Higher Education: Using Artificial Intelligence in Teaching and Learning, 179.
  21. The White House. (2023). Executive order on the safe, secure, and trustworthy development and use of artificial intelligence. The White House.
  22. Wang, B., Rau, P.-L. P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324–1337.
  23. Wiese, L. J., Patil, I., Schiff, D. S., & Magana, A. J. (2025). AI Ethics Education: A Systematic Literature Review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100405.
  24. Younas, A., Fàbregues, S., Durante, A., Escalante, E. L., Inayat, S., & Ali, P. (2023). Proposing the “MIRACLE” narrative framework for providing thick description in qualitative research. International Journal of Qualitative Methods, 22, 16094069221147162.