طراحی برنامه درسی دیجیتال در محیط کار مبتنی بر مولفه‌های هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری برنامه ریزی درسی، گروه علوم تربیتی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران. رایانامه: fa_fathi@sbu.ac.ir

2 نویسنده مسئول، استاد تمام گروه علوم تربیتی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران. رایانامه: k-fathi@sbu.ac.ir

3 استادیار گروه علوم تربیتی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران. رایانامه: es.jafari@sbu.ac.ir

4 استادیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی وعلوم کامپیوتر، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران. رایانامه: mo_vahidi@sbu.ac.ir

چکیده
زمینه و هدف: تحولات دیجیتال وظهور هوش مصنوعی درعرصه آموزش ویادگیری به‌ویژه در زمینه آموزش مدیران و منابع انسانی نیازمند تغییرات اساسی و نوآوری در رویکردهای آموزشی است. در همین راستا هدف پژوهش حاضر طراحی برنامه درسی دیجیتال در محیط کار مبتنی بر مولفه‌های هوش مصنوعی بود.

روش: پژوهش حاضر بر اساس هدف، کاربردی و از لحاظ نحوه گردآوری داده­‌ها، طرح کیفی است.از میان روش­‌های مختلف کیفی، از روش نظریه‌­داده بنیاد با رویکرد سازنده گرایی شارماز استفاده شد. جامعه پژوهش حاضر، کلیه متخصصان حوزه برنامه درسی، فناوری آموزشی، تکنولوژی آموزشی و هوش مصنوعی هستند و اطلاع رسان‌ها شامل 23 نفر از متخصصان بودند. به منظور گردآوری اطلاعات، از مصاحبه نیمه ساختاریافته، مشاهده و مطالعه اسناد و مدارک استفاده گردید. به منظور تجزیه و تحلیل اطلاعات در این پژوهش، از روش سه مرحله‌ای سوزان فریز شامل توجه، جمع آوری و تفکر به کمک نرم افزار اطلس تی آی7 انجام شد.

یافته ها: الگوی برنامه درسی فازی شامل برنامه درسی فاز1 (یادگیری مبتنی بر الگوی مشخص، طبقه بندی و سازماندهی محتوا، یادگیری خطی، یادگیری تحت نظارت بیرونی، یادگیری تقویتی و ادراک متقابل زبان)، برنامه درسی فاز2 (دانش ترکیبی در یادگیری، بهینه سازی یادگیری، یادگیری از داده های ناقص، یادگیری مبتنی بر استدلال، پیش بینی روند یادگیری و مواجه با مسائل یادگیری) و برنامه درسی فاز 3 (مواجه با مسائل غیرخطی، یادگیری عمیق، یادگیری بدون نظارت، خبرگی در یادگیری، تشابه یابی معنایی، یادگیری خودراهبر و انعطاف پذیری در یادگیری) بود.

نتیجه گیری: این الگو بر پایه منطق فازی هوش مصنوعی طراحی شده است و می‌تواند به بهبود طراحی برنامه درسی دیجیتال در محیط کار کمک کند. بر اساس مطالعات پیشینه، هیچ پژوهشی به این صورت یافت نشد که بتواند برنامه درسی دیجیتال در محیط کار رابه این نحو سازماندهی کرده و بنابراین، یافته‌های پژوهش حاضر و خروجی نهایی، کاملا منحصر به فرد بوده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Designing a Workplace Digital Curriculum Based on Artificial Intelligence Components

نویسندگان English

Farhad Fathi 1
Kourosh Fathi Vagargah 2
Esmaeil Jafari 3
Mojtaba Vahidi Asl 4
1 Ph.D Candidate, Department of Educational Sciences, Faculty of Education and Psychology, Shahid Beheshti University E-mail: fa_fathi@sbu.ac.ir
2 Professor of the Educational Sciences Department, Faculty of Educational Sciences and psychology, Shahid Bahshti University, Tehran, Iran. E-mail: k-fathi@sbu.ac.ir
3 Assisstant Professor of the Educational Sciences Department, faculty of Educational Sciences and psychology, Shahid Bahshti University, Tehran, Iran. E-mail: es.jafari@sbu.ac.ir
4 Assisstant Professor of Computer Engineering, Faculty of engineering and computer science, Shahid bahshti University, Tehran, Iran. E-mail: mo_vahidi@sbu.ac.ir
چکیده English

Purpose: developments and the emergence of artificial intelligence in the field of learning education, especially in the field of training managers and human resources, require fundamental changes and innovation in educational approaches.
In this regard, the aim of this study was to design a workplace digital curriculum based on AI components.
Methodology: The present research is based on purpose, application and in terms of how data is collected, qualitative design. the various qualitative methods, the foundation data theory method was used with charmaz's constructivist approach.
The current research community is all specialists in the field of curriculum, educational technology, educational technology and artificial intelligence, and the media included 23 specialists. In order to gather information, a semi-structured interview was used to view and study documents. In order to analyze the information in this study, the three-step Susan freeze method included Attention, collection and thinking with the help of Atlas T.I 7 software.
Findings: The phase curriculum pattern included the Phase 1 curriculum (characteristic pattern-based learning, classification and content organization, linear learning, external supervised learning, reinforcement learning and interlinguistic perception), the Phase 2 curriculum (blended knowledge in learning, learning optimization, learning from incomplete data, reasoning-based learning, predicting learning trends and facing learning issues), and the Phase 3 curriculum (facing nonlinear issues, deep learning, unsupervised learning, learning expertise, semantic similarity, self-directed learning, and flexibility in learning).
Conclusion: This model is based on AI phase logic and can help improve design of workplace digital curriculum. Based on background studies, no research was found to be able to organize a workplace digital curriculum in this way, and therefore, the findings of the present and final output research were completely unique.

کلیدواژه‌ها English

Curriculum model
Digital Curriculum
Workplace Curriculum
Phase Curriculum
Artificial intelligence
منابع
ظفری، مصطفی، اسماعیلی، علی و صادقی نیارکی، ابوالقاسم .(1400). مروری بر کاربرد های هوش مصنوعی و واقعیت مجازی در آموزش. مطالعات اندازه گیری و ارزشیابی آموزشی، 11 (36)، 89-16.doi: 10.22034/emes.2021.251559
پیروزفر، خدیجه و آزاد، رامین و معلمی، سمانه.(1402). کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و یادگیری،کنفرانس بین المللی علوم انسانی ، علوم آموزشی ، حقوق و علوم اجتماعی.https://civilica.com/doc/1669151
 
References
Bhardwaj, G., Singh, S. V., & Kumar, V. (2020). An empirical study of artificial intelligence and its impact on human resource functions. In 2020 International Conference on Computation, Automation and Knowledge Management (ICCAKM) 47-51. IEEE. DOI: 10.1109/ICCAKM46823.2020.9051544
Ifenthaler, D. (2010). Learning and instruction in the digital age. In J. M. Spector, D. Ifenthaler, P. Isaías, Kinshuk, & D. G. Sampson (Eds.), Learning and instruction in the digital age: Making a difference through cognitive approaches, technology-facilitated collaboration and assessment, and personalized communications (pp. 3–10). New York, NY: Springer.
Kaklij, V., Shah, V., Kunal, M., & Mandawkar, M. (2020). Microlearning based content-curation using Artificial Intelligence for Learning Experience Platform: A Survey. Shah, Mr. Kunal and Mandawkar, Mr. Umakant, Microlearning Based Content-Curation Using Artificial Intelligence for Learning Experience Platform: A Survey (August 19, 2020). IJRAR-International Journal of Research and Analytical Reviews (IJRAR), E-ISSN, 2348-1269.
Kim, M. Y., Atakishiyev, S., Babiker, H. K. B., Farruque, N., Goebel, R., Zaïane, O. R., ... & Chun, P. (2021). A multi-component framework for the analysis and design of explainable artificial intelligence. Machine Learning and Knowledge Extraction, 3(4), 900-921. https://doi.org/10.3390/make3040045
Kose, U. (Ed.). (2014). Artificial Intelligence applications in distance education. IGI Global.
Mahmoudi-Dehaki, M., Chalak, A., & Heidari Tabrizi, H. (2021). The Impact of Learning through Management System vs. Learning through Experience Platform on Exam Results of Digital Natives and Digital Immigrants. Journal of Teaching Language Skills, 40(3), 117-158. DOI: 10.22099/jtls.2021.39227.2922
Mellit, A., & Kalogirou, S. A. (2008). Artificial intelligence techniques for photovoltaic applications: A review. Progress in energy and combustion science, 34(5), 574-632. https://doi.org/10.1016/j.pecs.2008.01.001
Pepin, B., Choppin, J., Ruthven, K., & Sinclair, N. (2017). Digital curriculum resources in mathematics education: foundations for change. ZDM, 49, 645-661.
Rožman, M., Tominc, P., & Milfelner, B. (2023). Maximizing employee engagement through artificial intelligent organizational culture in the context of leadership and training of employees: Testing linear and non-linear relationships. Cogent Business & Management, 10(2). https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2248732
Sandberg, O., & Sjöqvist, J. (2022). Implementing a gamified e-learning platform to teach softskills to bachelor students. https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2248732
Stone, D.L., D.L. Deadrick, K.M. Lukaszewski and R. Johnson (2015), ‘The influence of  technology on the future of  human resource management’, Human Resource Management Review, 25(2), 216–31. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2015.01.002