قابلیّت نوآورانه هوش ‌مصنوعی برای ارتقاء یادگیری خودراهبر الکترونیکی در آموزش‌ عالی؛ مرور نظام‌مند گسترۀ دانشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، رشته مدیریت آموزشی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران.
2 دانشیار، گروه مدیریت آموزش عالی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران.
چکیده
مسئله اصلی پژوهش حاضر، کاوش تحوّلات شناختی و انگیزشی ناشی از تعامل روزافزون دانشجویان با فناوری هوش مصنوعی، و بازتعریف نقش آنان در محیط‌های یادگیری هوشمند بود. از این‌رو، هدف مطالعه، بر واکاوی ظرفیت‌های هوش مصنوعی برای ارتقای یادگیری خودراهبر در آموزش عالی و تکمیل نقشه دانشی این حوزه در عصر دیجیتال، تمرکز یافت. در این راستا، این پژوهش با اتخاذ رویکرد کیفی و بهره‌گیری از روش مرور نظام‌مند گسترۀ دانشی، چارچوبی ساختاریافته برای مرور و تحلیل ادبیات پژوهشی در حوزه‌های نوظهور را به‌کار گرفت. غربالگری مطالعات پیشین با پیروی از دستورالعمل‌ توسعه‌یافته گزارش‌دهی برای مرورهای گسترۀ دانشی، در بازه زمانی ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵، منجر به شناسایی ۱۱ مطالعه مرجع و واجد شرایط شد. سپس، تحلیل داده‌ها در دو بخش توصیفی و محتوایی صورت گرفت. تحلیل توصیفی پژوهش با شناسایی الگوها، روندها، توزیع جغرافیایی و موضوعی مطالعات؛ تصویری جامع از وضعیت موجود ادبیات را نمایان ساخت. در ادامه، فرایند سنتز کیفی، مجموعه‌ای از مسیرهای اثرگذاری هوش مصنوعی بر مؤلفه‌های یادگیری خودراهبر؛ عوامل اثرگذار بر پذیرش و تداوم استفاده دانشجویان از هوش مصنوعی؛ و دستاوردها و محدودیت‌های کاربست این فناوری توسط دانشجویان را شناسائی و برجسته نمود. نتایج، با صورت‌بندی مفهوم نوآورانه «یادگیری خودراهبر مبتنی بر هوش مصنوعی»، افق‌های تازه‌ای به ادبیات آموزش عالی می‌گشاید. این رویکرد نوین، زنجیره‌ای به‌هم پیوسته از زمینه، اثر و پیامد استفاده از منابع هوش مصنوعی در راستای یادگیری محتواهای مورد نیاز دانشجویان است. این مفهوم، علاوه بر ارزش افزوده‌ای که به مطالعات پیشین ارائه می‌نماید، پیامدهای عملی مهمی برای ذی‌نفعان نظام آموزش عالی در طراحی آموزشی، مدیریت، سیاست‌گذاری، و ترویج فرهنگ یادگیری فناورانه دارد و در مجموع، مؤید اصالت و نوآوری پژوهش حاضر است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

The Innovative Capability of Artificial Intelligence to Enhance Self-Directed E-Learning in Higher Education: A Systematic Scoping Review

نویسندگان English

Amirhossein Ahmadshahi 1
Ghasem Salimi 2
1 1. MSc. Student, in Educational Administration, Faculty of Educational Sciences and Psychology, Shiraz University, Shiraz, Iran
2 Associate Prof. Department of Higher Education Management, Faculty of Educational Sciences and Psychology, Shiraz University, Shiraz, Iran.
چکیده English

The main research problem of the present study was to explore the cognitive and motivational transformations arising from students’ increasing interaction with artificial intelligence (AI) technologies and the redefinition of their roles within intelligent learning environments. Accordingly, the aim of this study focused on examining the capacities of AI to enhance self-directed learning in higher education and to complete the knowledge map of this field in the digital era. Adopting a qualitative approach and employing a systematic scoping review method, this research used a structured framework for reviewing and analyzing research literature in emerging domains. the screening of prior studies, following an extended reporting guideline for scoping reviews (PRISMA-ScR), and covering the period from 2015 to 2025, led to the identification of 11 eligible and seminal studies. Subsequently, Data analysis was conducted in two parts: (1) The descriptive analysis, through the identification of patterns, trends, and the geographical and thematic distribution of studies, provided a comprehensive overview of the current state of the literature. Thereafter, (2) the qualitative synthesis process identified and highlighted a set of pathways through which AI influences the components of self-directed learning, factors affecting students’ acceptance and continued use of AI, as well as the achievements and limitations associated with students’ application of this technology. The findings, through the conceptualization of the innovative notion of “AI-based self-directed learning,” open new horizons for the higher education literature. This novel approach represents an interconnected chain of context, effects, and outcomes associated with the use of AI resources for learning content required by students. Beyond the added value it provides to prior studies, this concept entails important practical implications for higher education stakeholders in instructional design, management, policymaking, and the promotion of a technology-enhanced learning culture, collectively underscoring the originality and innovativeness of the present research.

کلیدواژه‌ها English

Artificial Intelligence
Higher Education
Self-Directed Learning
Scoping Review

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 05 اسفند 1404

  • تاریخ دریافت 18 مهر 1404
  • تاریخ بازنگری 12 بهمن 1404
  • تاریخ پذیرش 05 اسفند 1404
  • تاریخ انتشار 05 اسفند 1404