
تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 426 |
تعداد مقالات | 3,753 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,903,459 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,095,307 |
واکاوی مولفههای برنامه درسی علوم دوره ابتدایی با هوش مصنوعی (AI): رویکرد سنتزپژوهی | ||
رهبری آموزشی کاربردی | ||
مقاله 7، دوره 6، شماره 3، مهر 1404، صفحه 134-151 اصل مقاله (1.17 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/ael.2025.17848.1607 | ||
نویسندگان | ||
سهیلا قربانی* 1؛ مصطفی قادری2؛ محبوبه خسروی3؛ لطیفه پورمحمد باقر اصفهانی4 | ||
1دانشجوی دکتری مطالعات برنامه درسی، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران | ||
2دانشیار گروه برنامهریزی درسی، دانشکده روانشناسی و علوم تربیتی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران. | ||
3دانشیار گروه برنامهریزی درسی، دانشکده روانشناسی و علوم تربیتی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران | ||
4استادیار، گروه رایانه، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
مقدمه و هدف: استفاده از هوش مصنوعی (AI) در توسعه برنامه درسی، یک رویکرد تحولآفرین است به این جهت هدف تحقیق واکاوی مولفههای برنامه درسی علوم دوره ابتدایی با هوش مصنوعی بوده است. روششناسی پژوهش: روش این پژوهش کیفی با رویکرد سنتزپژوهی بوده است که در جامعه مجلات معتبر ملی و بینالمللی از سال 2010 تا 2025 اجرا شد و تعداد 76 مقاله به عنوان نمونه مورد بررسی قرار گرفت که در نهایت 31 مقاله با توجه به روش کدگذاری با استفاده از نرم افزار Maxqda مورد تحلیل قرار گرفته است. یافتهها: یافتههای تحقیق مطابق با مطالعه سنتزپژوهی نشان داد که مولفههای برنامه درسی علوم دوره ابتدایی با هوش مصنوعی دارای 5 مضمون فراگیر و 10 مضمون اصلی که مضامین فراگیر شامل عوامل فناورانه (با ابعاد ابزارهای هوش مصنوعی برای آموزش علوم و واقعیت افزوده و واقعیت مجازی در آموزش علوم)، عوامل محتوایی (با ابعاد به روزرسانی و انعطافپذیری محتوای درسی و تلفیق مفاهیم هوش مصنوعی در آموزش علوم)، عوامل روششناختی پداگوژیک (با ابعاد یادگیری شخصیسازی شده و یادگیری مبتنی بر پروژه)، عوامل انسانی (با ابعاد مهارتهای معلمان و مهارتهای دانشآموزان) و عوامل زیرساختی و مدیریتی (با ابعاد دسترسی به زیرساختهای دیجیتال و سیاستگذاری و برنامهریزی آموزشی) است بوده است. بحث و نتیجهگیری: یافتههای این پژوهش در کشور کاملاً جدید است. و میتوان گفت آینده آموزش درس علوم ترکیبی از خلاقیت انسانی و قدرت محاسباتی هوش مصنوعی برای پرورش نسلی از دانشآموزان کنجکاو، منتقد و توانمند خواهد بود. | ||
کلیدواژهها | ||
برنامه درسی علوم؛ دوره ابتدایی؛ هوش مصنوعی؛ سنتزپژوهی | ||
مراجع | ||
Abbasi, B. N., Wu, Y., & Luo, Z. (2025). Exploring the impact of artificial intelligence on curriculum development in global higher education institutions. Education and Information Technologies, 30(1), 547-581. DOI:10.1007/s10639-024-13113-z Adeoye, I. A., Adanikin, A. F., & Adanikin, A. (2021). COVID-19 and E-learning: Nigeria tertiary education system experience. https://www.researchgate.net/publication Ashnagar, S. (2023). Analyzing the relationship between educational technology and artificial intelligence and its impact on student education, 9th Scientific Research Conference on the Development and Promotion of Educational Sciences and Psychology in Iran, Tehran. Ayanwale, M. A., Sanusi, I. T., Adelana, O. P., Aruleba, K. D., & Oyelere, S. S. (2022). Chalmers, I., Hedges, L. V., & Cooper, H. (2002). A brief history of research synthesis. Evaluation & the health professions,25(1), 12-37. DOI: 10.1177/0163278702025001003 Chartash, D., & Finnell, J. T. (2021). Designing a Clerkship Curriculum for Medical Students in Clinical and Medical Informatics in the Electronic Medical Record Era. medRxiv. https://doi.org/10.1101/2021.04.01.21253895 Chiu, T. K., Xia, Q., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2023). Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100118. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118 Fathi, F., Fathi-Vajargah, K., Jafari, E., Vahidi-Asl, M. (2024). Designing a digital curriculum in the workplace based on artificial intelligence components. Human-Information Interaction. 11(3). 92-71. http://hii.khu.ac.ir/article-1-3183-fa.html Fullan, M., Azorín, C., Harris, A., & Jones, M. (2023). Artificial intelligence and school Fundi, M., Sanusi, I.T., Oyelere, S.S., & Ayere, M. (2024). Advancing AI Education: Assessing Kenyan In-service Teachers' Preparedness for Integrating Artificial Intelligence in Competence-Based Curriculum. Computers in Human Behavior Reports. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100412 Ghanbari Hashemabadi, Z. (2023). The role of educational planning with artificial intelligence tools in the personal and social development of students, 14th National Conference on Law, Social Sciences and Humanities, Psychology and Counseling, Shirvan. Gocen, A., & Aydemir, F. (2023). Artificial intelligence in education and schools. Research on Education and Media, 12(1), 13-21. DOI:10.2478/rem-2020-0003 Isfahani-Sadat, M. (2024). Designing the first year of secondary school curriculum based on the use of artificial intelligence. Research Approaches in Management Sciences. 13(33), 1-16. http://jnraims.ir/article-1-368-en.html Jafari, D., Shah-Mohammadi, M., Gandali, A. (2023). Artificial intelligence and new technologies in educational systems: opportunities and challenges. E-learning and New Educational Technologies, 4(4). 129-139. https://esjournal.ir/fa/paper.php?pid=153 Leclerc, J. (2024). AI for educators: Practical strategies to integrate artificial intelligence into the curriculum, develop effective lesson plans, and establish ethical policies for the modern classroom. DOI:10. 979-8343423518 Park, J., Teo, T. W., Teo, A., Chang, J., Huang, J. S., & Koo, S. (2023). Integrating artificial intelligence into science lessons: Teachers’ experiences and views. International Journal of STEM Education, 10(1), 61. DOI:10.1186/s40594-023-00454-3 Saati, B. (2024). The effect of artificial intelligence in making students interested in experimental science lessons. Monthly specialized scientific magazine Paya Shahr, 2(7); 1-15. Saini, M., & Shlonsky, A. (2012). Systematic synthesis of qualitative research. OUP USA. DOI:10.1093/acprof:oso/9780195387216.001.0001 Samala, A. D., Rawas, S., Wang, T., Reed, J. M., Kim, J., Howard, N. J., & Ertz, M. (2025). Unveiling the landscape of generative artificial intelligence in education: a comprehensive taxonomy of applications, challenges, and future prospects. Education and Information Technologies, 30(3), 3239-3278. DoI:10.1007/s10639-024-12936-0 Sandelowski, M., and J. Barroso. (2007), Handbook for synthesizing qualitative research. New York Springer,1-284. https://www.google.com/books/edition/Handbook_for_Synthesizing_Qualitative Sheikh-Shoaei, H. (2021). Challenges, roles and policy-making of artificial intelligence research in education, Third International Conference on Management, Tourism and Technology, Tehran. Iran. https://sid.ir/paper/901398/fa Tahmourthi, A., Rafiei, F., Zarei, M., Afzali, E. (2023). Investigating the use of artificial intelligence tools and facilities to motivate students to learn. Monthly magazine of contemporary research in science and research. 5(48), 35-48. Talaei, E., Bozorg, H. (2015). Explaining the necessity of early childhood (pre-primary) based on a synthesis of contemporary empirical evidence. Quarterly Journal of Education and Training, 31(2), 118-91. http://qjoe.ir/article-1-173-fa.html Tavakoli-Dogonchi, R., Senchouli, F., Gharejeh, F., Nazari, A. (2023). Investigating the impact of artificial intelligence on the curriculum and academic performance of students, 13th International Conference on Management Research and Humanities. Tehran. Thurzo, A., Strunga, M., Urban, R., Surovková, J., & Afrashtehfar, K. I. (2023). Impact of artificial intelligence on dental education: a review and guide for curriculum update. Education Sciences, 13(2), 150. DOI:10.3390/educsci13020150 Wang,Y. & Xue,Y.(2023).Artificial intelligence for education and teaching. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, https://doi.org/10.1155/2022/4750018 Xia, Q., Chiu, T. K., Zhou, X., Chai, C. S., & Cheng, M. (2022). Systematic literaturereview on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100118. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 21 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 12 |