İqlim dəyişikliyi təhsilalanlardan elmi sübutları şərh etməyi, məkan əlaqələrini anlamağı və dayanıqlı həll yolları hazırlamağı tələb edən qlobal təhsil prioritetinə çevrilmişdir. Bu kontekstdə coğrafiya təhsili iqlim savadlılığının, məkan təfəkkürünün və coğrafi tədqiqat bacarıqlarının formalaşdırılmasında mühüm rol oynayır. Bununla belə, ənənəvi çöl tədqiqatları vaxt, xərc, əlçatanlıq və təhlükəsizliklə bağlı məhdudiyyətlərlə üzləşir. Virtual çöl tədqiqatları və generativ süni intellekt (Sİ) sahəsindəki irəliləyişlər bu çətinliklərin aradan qaldırılması üçün yeni imkanlar yaratsa da, süni intellektin virtual çöl tədqiqatlarına inteqrasiyası üzrə sistemli pedaqoji yanaşmalar hələ də məhduddur. Tədqiqatın məqsədi iqlim dəyişikliyi təhsilində süni intellektlə dəstəklənən virtual çöl tədqiqatları üçün pedaqoji cəhətdən əsaslandırılmış çərçivə hazırlamaq və onun tətbiqini nümunəvi təlim fəaliyyətləri vasitəsilə nümayiş etdirməkdir. Tədqiqatda iqlim dəyişikliyi təhsili, coğrafiya təhsili, virtual çöl tədqiqatları, süni intellekt, məkan təfəkkürü və təhsil texnologiyaları üzrə müasir elmi ədəbiyyatın sintezinə əsaslanan konseptual layihələndirmə yanaşması tətbiq edilmişdir. Təklif olunan çərçivə yeddi pedaqoji layihələndirmə prinsipi əsasında qurulmuşdur: real iqlim dəyişikliyi problemlərindən başlamaq, məkan sübutlarına əsaslanan öyrənməni təşviq etmək, süni intellekti koqnitiv təlim tərəfdaşı kimi mövqeləndirmək, coğrafi tədqiqatı təlim prosesinin mərkəzinə yerləşdirmək, həll yönümlü öyrənməni inkişaf etdirmək, prosesyönümlü qiymətləndirmə tətbiq etmək və süni intellektdən etik və məsuliyyətli istifadəni təmin etmək. Təklif olunan çərçivəni nümayiş etdirmək məqsədilə buzlaqların geri çəkilməsi, quraqlıq və şəhər istilik adaları mövzularına yönəlmiş üç nümunəvi virtual çöl tədqiqatı fəaliyyəti hazırlanmışdır. Təklif edilən çərçivə coğrafiya təhsilində iqlim savadlılığının, məkan təfəkkürünün, coğrafi tədqiqat bacarıqlarının, tənqidi təfəkkürün və süni intellekt savadlılığının gücləndirilməsi üçün pedaqoji əsas yaradır.

Açar sözlər: iqlim dəyişikliyi təhsili, süni intellekt dəstəkli virtual çöl tədqiqatı, coğrafi araşdırma, məkan təfəkkürü, pedaqoji layihələndirmə çərçivəsi

ƏDƏBİYYAT

Ahmed, F. (2024). The digital divide and AI in education: Addressing equity and accessibility. AI EDIFY Journal, 1(2), 12–23.

Baumeister, R.F., & Leary, M.R. (1997). Writing narrative literature reviews. Review of General Psychology, 1(3), 311–320.

Bednarz, S. W., Heffron, S., & Huynh, N. T. (Eds.). (2013). A road map for 21st century geography education: Geography education research. National Geographic Society.

Bransford, J.D., Brown, A.L., & Cocking, R.R. (Eds.). (2000). How people learn: Brain, mind, experience, and school. National Academies Press.

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101.

Cliffe, A. D. (2017). A review of the benefits and drawbacks to virtual field guides in today's geoscience higher education environment. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(1), Article 28. https://doi.org/10.1186/s41239-017-0066-x

Design-Based Research Collective. (2003). Design-based research: An emerging paradigm for educational inquiry. Educational Researcher, 32(1), 5–8.

France, D., & Haigh, M. (2018). Fieldwork@40: Fieldwork in geography higher education. Journal of Geography in Higher Education, 42(4), 498–514. https://doi.org/10.1080/03098265.2018.1515187

Fuller, I.C., Edmondson, S., France, D., Higgitt, D., & Ratinen, I. (2006). International perspectives on the effectiveness of geography fieldwork for learning. Journal of Geography in Higher Education, 30(1), 89–101. https://doi.org/10.1080/03098260500499667

Grant, M. J., & Booth, A. (2009). A typology of reviews. Health Information & Libraries Journal, 26(2), 91–108.

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Holstein, K., & Doroudi, S. (2021). Equity and artificial intelligence in education: Will “AIEd” amplify or alleviate inequities in education? arXiv. https://arxiv.org/abs/2104.12920

Ibrahimova, S.I., Jabarov, S.H., Aliyeva, N.A., & Aliyev, Y.I. (2021). Study vibrational and structural properties of Cu₃SeTe by Raman spectroscopy and XRD. International Journal of Modern Physics B, 35(27), Article 2150271. https://doi.org/10.1142/S0217979221502714

Intergovernmental Panel on Climate Change. (2023). Climate change 2023: Synthesis report.

Iskandarov, E., Ismayilov, G., Ismayilova, F., & Myltykbaeva, L. (2026). Active boundary layer approach to laminar flow under high-pressure and entrance conditions. Advanced Physical Research, 8(1), 75–85. https://doi.org/10.62476/apr.8175

Jafarov, S. (2023). Synergetic and innovative approaches to education. Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, 35(1), 415–430. https://doi.org/10.33975/riuq.vol35n1.1191

Jafarov, S. (2024). Internationalisation and cultural aspects of online learning, training, and research. Pakistan Journal of Life and Social Sciences, 22(2), 6437–6452. https://doi.org/10.57239/PJLSS-2024-22.2.00486

Jafarov, S. (2024). Education Policy of 3rd Generation Universities. Revista De Gestão Social E Ambiental, 18(6), e05690. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n6-007

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeiffer, F., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Kent, M., Gilbertson, D. D., & Hunt, C. O. (1997). Fieldwork in geography teaching: A critical review of the literature and approaches. Journal of Geography in Higher Education, 21(3), 313–332. https://doi.org/10.1080/03098269708725439

Kolb, D. A. (2015). Experiential learning: Experience as the source of learning and development (2nd ed.). Pearson Education.

Lambert, D., & Morgan, J. (2010). Teaching geography 11–18: A conceptual approach. Open University Press.

Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.

Maude, A. (2016). What might powerful geographical knowledge look like? Geography, 101(2), 70–76. https://doi.org/10.1080/00167487.2016.12093987

McKenney, S., & Reeves, T. C. (2012). Conducting educational design research. Routledge.

Mirzayev, N.A., Filosofov, D., Mammadov, Kh., De Jésus, M., Karaivanov, D.V., Ponomarev, D., Rakhimov, A., Rozova, I., Rozov, S., & Temerbulatova, N. (2020). Low radioactive NH₄Cl flux. Journal of Instrumentation, 15, Article T05004. https://doi.org/10.1088/1748-0221/15/05/T05004

Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054.

Monroe, M.C., Plate, R.R., Oxarart, A., Bowers, A., & Chaves, W.A. (2019). Identifying effective climate change education strategies: A systematic review of the research. Environmental Education Research, 25(6), 791–812. https://doi.org/10.1080/13504622.2017.1360842

National Research Council. (2006). Learning to think spatially. National Academies Press.

OECD. (2024). Artificial intelligence in education: Shaping the future of learning.

OECD. (2024). The potential impact of artificial intelligence on equity and inclusion in education.

Puentedura, R.R. (2006). Transformation, technology, and education: The SAMR model. http://hippasus.com

Stainfield, J., Fisher, P., Ford, B., & Solem, M. (2000). International virtual field trips: A new direction? Journal of Geography in Higher Education, 24(2), 255–262. https://doi.org/10.1080/713677387

UNESCO. (2021). Learn for our planet: A global review of how environmental issues are integrated in education.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research.

U.S. Global Change Research Program. (2009). Climate literacy: The essential principles of climate science.