| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,478 |
| تعداد مقالات | 18,036 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,458,518 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,825,545 |
کاربردهای مدلسازی یادگیرنده در طراحی برنامهدرسی: مرور نظاممند | ||
| برنامه درسی و آموزش یادگیرنده محور | ||
| دوره 4، شماره 4 - شماره پیاپی 16، اسفند 1404، صفحه 97-117 اصل مقاله (710.7 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/lbcij.2025.67775.1284 | ||
| نویسندگان | ||
| محبوبه ظهوریان مفتخر احمدی1؛ محسن آیتی* 2؛ محمدعلی رستمی نژاد2 | ||
| 1دانشجوی دکتری، گروه علوم تربیتی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| 2گروه علوم تربیتی، دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| چکیده | ||
| هدف: توجه به تفاوت های فردی در طراحی و رهبری برنامه درسی بسیار حائز اهمیت است. مدلسازی یادگیرنده، با قابلیت کمک به شخصیسازی یادگیری و بهینهسازی منابع، بهعنوان یک راه حل در این مسیر میتواند مطرح شود. این مطالعه با تمرکز بر چهار سوال (تعریف مدلسازی یادگیرنده، انواع، کاربردها و روشهای پیادهسازی آن) به تحلیل نقش مدلسازی یادگیرنده در طراحی برنامه درسی میپردازد. روش پژوهش: به روش مرور نظاممند براساس دستورالعمل پریزما، ۵1 مقاله از پایگاههای Web of Science و Scopus استخراج شد. پس از غربالگری، 12 مقاله با استفاده از تحلیل استقرایی و کدگذاری کیفی تحلیل شدند. یافتهها: بر اساس بررسی و تحلیل دقیق مقالات، تعریف مدلسازی یادگیرنده در طراحی برنامه درسی در سه چارچوب مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی، مبتنی بر هستی شناسی و مبتنی بر اطلاعات شناختی یادگیرنده تعریف و در هفت نوع پوششی، کلیشهای، اغتشاش، مبتنی بر یادگیری ماشین، ردیابی، هستیشناسی و ترکیبی طبقهبندی شدند. کاربردهای مدلسازی یادگیرنده شامل «تنظیم ساختار یادگیری»، «افزایش کارایی آموزش» و «طراحی برنامههای درسی شخصیسازی» بود. الگویتم پیادهسازی آن به سه دسته کدنویسی، هوش مصنوعی و ترکیبی تقسیم شدند. تفاوت اصلی آنها در سطح وابستگی به داده و پیچیدگی سیستم است. مدلسازی یادگیرنده امکان تنظیم پویای برنامه درسی، بازخورد بلادرنگ و بهینهسازی عملکرد یادگیرندگان را فراهم میکند. نتیجهگیری: مدلسازی یادگیرنده با پیوند نظریههای آموزشی و فناوری، چالشهای نظامهای متمرکز را کاهش میدهد. یکپارچهسازی هوش مصنوعی در چارچوبهای تربیتی نیازمند همکاری بینرشتهای، مدلهای نظری قوی و ملاحظات اخلاقی برای تحول پایدار است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیشرفت تحصیلی؛ طراحی برنامهدرسی؛ مدلسازی یادگیرنده؛ هوشمصنوعی | ||
| مراجع | ||
|
Aleven, V., McLaughlin, E. A., Glenn, R. A., & Koedinger, K. R. (2016). Instruction based on adaptive learning technologies. In R. E. Mayer & P. A. Alexander (Eds.), Handbook of research on learning and instruction (2nd ed., pp. 522–560). Routledge. DOI:10.4324/9781315736419 Aslan, B. G., Öztürk, Ö., & İnan, M. M. (2014). Effect of Bayesian student modeling on academic achievement in foreign language teaching (University level English preparatory school example). Educational Sciences: Theory & Practice, 14(3), 18–26. DOI:10.12738/estp.2014.3.1587 Baldiris, S., Santos, O. C., Barrera, C., Boticario, J. G., Velez, J., & Fabregat, R. (2007). Linking educational specifications and standards for dynamic modelling in ADAPTAPlan. In Representation models and techniques for improving e-learning (ReTIeL’07) (pp. 56-65). Belur, J., Tompson, L., Thornton, A., & Simon, M. (2021). Interrater reliability in systematic review methodology: Exploring variation in coder decision-making. Sociological Methods & Research, 50(2), 837–865. DOI:10.1177/0049124118799372 Bonacina-Pugh, M., Gudmundsen, K. B., & Wasson, B. (2023). Learning personalization: A systematic review from the lens of curriculum design. British Journal of Educational Technology. DOI: 10.1111/bjet.13339 Bramer, W. M., Rethlefsen, M. L., Kleijnen, J., & Franco, O. H. (2017). Optimal database combinations for literature searches in systematic reviews: a prospective exploratory study. Systematic reviews, 6(1), 245. DOI: 10.1186/s13643-017-0644-y Braun, V., & Clarke, V. (2021). Thematic analysis: A practical guide. Sage Publications. Clemente, J., Yago, H., de Pedro-Carracedo, J., & Bueno, J. (2022). A proposal for an adaptive recommender system based on competences and ontologies. Expert Systems with Applications, 208, 118171. DOI: 10.1016/jeswa2022.118171 de Antonio, A., Ramírez, J., & Clemente, J. (2009). Focusing the diagnosis for student modelling on an instructional design. In Proceedings of the International Conference on Computer Supported Education (Vol. 1, pp. 284–289). SCITEPRESS. DOI:10.5220/0001979902840289 Dounas, L., Salinesi, C., & Beqqali, O. E. (2019). Requirements monitoring and diagnosis for improving adaptive e-learning systems design. Journal of Systems and Software, 18, 161–184. DOI: https://doi.org/10.28945/4270 Gamalel-Din, S. A. (2010). Smart e-learning: A greater perspective; From the fourth to the fifth generation e-learning. Egyptian Informatics Journal, 11(1), 39–48. DOI: 10.1016/j.eij.2010.06.006 Gligorea, I., Yaseen, M. U., Cioca, M., Gorski, H., & Oancea, R. (2022). An interpretable framework for an efficient analysis of students' academic performance. Sustainability, 14(14), 8885. DOI:10.3390/su14148885 Goldberg, P., Sümer, Ö., Stürmer, K., Wagner, W., Göllner, R., Gerjets, P., & Trautwein, U. (2021). Attentive or not? Toward a machine learning approach to assessing students' visible engagement in classroom instruction. Educational Psychology Review, 33, 27–49. DOI: 10.1007/s10648-020-09573-7 Gusenbauer, M., & Haddaway, N. R. (2020). Which academic search systems are suitable for systematic reviews or meta‐analyses? Evaluating retrieval qualities of Google Scholar, PubMed, and 26 other resources. Research synthesis methods, 11(2), 181-217. DOI: 10.1002/jrsm.1378 Hernández, J., Baldiris, S., Santos, O. C., Fabregat, R., & Boticario, J. G. (2009). Conditional IMS learning design generation using user modeling and planning techniques. In 2009 Ninth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (pp. 228–232). DOI:10.1109/ICALT.2009.185 Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2018). Student learning benefits of a mixed-reality teacher awareness tool in AI-enhanced classrooms. In Artificial Intelligence in Education (pp. 154–168). Springer. DOI:10.1007/978-3-319-93843-1_12 Jing, Y., Zhao, L., Zhu, K., Wang, H., Wang, C., & Xia, Q. (2023). Research landscape of adaptive learning in education: A bibliometric study on research publications from 2000 to 2022. Sustainability, 15(4), 3115. DOI:10.3390/su15043115 Karimiyan, B., Zandvanian, A., Hassani, H. and darvishpour, D. (2025). The Lived Experience of Teachers and Parents of First Grade Students of Qur'an Curriculum Merits. Iranian Journal of Curriculum Studies, 19(75), 169-192. doi: 10.22034/jcs.2025.466420.2301 [in Persian]. Kavcic, A., Pedraza-Jiménez, R., Molina-Bulla, H., Valverde-Albacete, F. J., Cid-Sueiro, J., & Navia-Vazquez, A. (2003). Student modeling based on fuzzy inference mechanisms. In The IEEE Region 8 EUROCON 2003. Computer as a Tool (Vol. 2, pp. 379–383). IEEE. DOI: 10.1109/EURCON.2003.1248223. Kelly, D., & Tangney, B. (2006). Adapting to an intelligence profile in an adaptive educational system. Interacting with Computers, 18(3), 385–409. DOI:10.1016/j.intcom.2005.11.009 Kärner, T., Peker, H., Maué, E., & Goller, M. (2025). Antinomische Spannungsfelder als berufstypische Anforderungen im Lehrberuf: Operationalisierung und psychometrische Validierung eines Fragebogens. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 1-45. DOI:10.1007/s11618-025-01341-z Koedinger, K. R., Stamper, J. C., McLaughlin, E. A., & Nixon, T. (2013). Using data-driven discovery of better student models to improve student learning. In Artificial Intelligence in Education (pp. 421–430). Kong, H. P. (1994). An intelligent, multimedia-supported instructional system. Expert Systems with Applications, 7(3), 451–465. DOI:10.1016/0957-4174(94)90050-7 Letzel, V., Otto, J., & Schneider, C. (2022). "The effectiveness of personalized learning: A systematic review of contemporary studies". Educational Research Review, 35, 100405. DOI: 10.1016/j.edurev.2022.100405 Masouminejad, R. (2024). Analyzing and explaining the reflective teacher approach and its role in improving curriculum knowledge: Developing an educational discourse at Farhangian University. New Educational Approaches, 19(2), 107-136. DOI:10.22108/nea.2024.141682.2036 [in Persian]. McEneaney, J., & Morsink, P. (2022). Curriculum modeling and learner simulation as a tool in curriculum (re)design. Journal of Learning Analytics, 9(2), 161–178. DOI:10.18608/jla2022.7540 Mehrmohammadi, M. (2014). Curriculum as a product. Iranian Curriculum Studies Encyclopedia. https://daneshnamehicsa.ir/userfiles/file/article/1/as%20product%20%20revised%208-5-%201393.pdf [in Persian] Namkhah, M. (2011). Investigation of the inclusion of the postgraduate curriculum of curriculum studies based on the epistemological dimensions of the curriculum field [Master’s thesis, Ferdowsi University of Mashhad]. Mashhad, Iran [in Persian]. Noruzivand, T., Abdollahi, B., Nave Ebrahim, A.& Abbasian, H. (2022). Designing a Model of Community School Leadership in Elementary Schools: A Qualitative Study. Journal of New Educational Approaches, 16(34), 45-64. DOI:10.22108/nea. 2022.133176 [in Persian]. Novak, J. D., & Cañas, A. J. (2008). The theory underlying concept maps and how to construct and use them. Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. DOI: 10.1136/bmjn71 Pelánek, R. (2017). Bayesian knowledge tracing, logistic models, and beyond: An overview of learner modeling techniques. User Modeling and User-Adapted Interaction, 27, 313–350. DOI:10.1007/s11257-017-9193-2 Pozas, M., & Schindler, A.-K. (2023). "Beyond academic achievement: The impact of holistic differentiation on learner attitudes and engagement". Teaching and Teacher Education, 121, 103945. DOI:10.1016/jtate2022.103945 Rosé, C. P., McLaughlin, E. A., Liu, R., &Koedinger, K. R. (2019). Explanatory learner models: Why machine learning (alone) is not the answer. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2943–2958. DOI:10.1111/bjet.12858 Ryan, R., & Deci, E. L. (2000). La Teoría de la Autodeterminación y la Facilitación de la Motivación Intrínseca, el Desarrollo Social, y el Bienestar. American psychologist, 55(1), 68-78. DOI:10.1037110003-066X.55.1.68 Salehi Najaf Abadi, F., Esfijani, A., and Barat dastjerdey, N. (2024). Effectiveness of the story and self-explanation of the digital game on learning, academic engagement in the mathematics of the first-grade students. Learner-based Curriculum and Instruction Journal, 3(2), 66-87. doi: 10.22034/cipj.2024.62812.1144 [in Persian]. Salimi, J., Mohammad Lalabadi, M. and Aminni Bag, A. (2025). Experiences of Elementary School Teachers of Lesson Study: Implications for Curriculum Leadership. Qualitative Research in Curriculum, 6(18), 157-183. doi: 10.22054/qric.2025.84276.402 [in Persian]. Salmani, B., Maleki, H., Abbaspour, A., Hakimzadeh, R., & Amirteimouri, M.H. (2019). Curriculum Leadership; An Effective Method Toward Change and Dynamic Implementation of The Curricula. Journal of Research in teaching, 6(4), 106-126. https://trj.uok.ac.ir/article_61041.html [in Persian]. Seers, K. (2015). Qualitative systematic reviews: Their importance for our understanding of research relevant to pain. British Journal of Pain, 9(1), 36–40. DOI:10.1177/2049463714549777 Shabalala, N. P., Hebe, H., & Mnguni, L. (2023). Characterization of curriculum leadership by South African school leaders and teachers in environmental education. Problems of Education in the 21st Century, 81(3), 401–415. DOI:10.33225/pec/23.81.401 Sotka, M., & Greenberg, D. (2023). Dynamic adaptability: The core of effective intelligent tutoring systems. A systematic review. Computers & Education, 196, 104724. DOI:10.1016/j.compedu.2022.104724 Tyler, R.W. (1949). Basic principles of curriculum and instruction. University of Chicago Press. Tomlinson, C. A. (2017). How to differentiate instruction in academically diverse classrooms (3rd ed). ASCD, DOI:10.14689/ejer.2015.61.11 Vandewaetere, M., & Clarebout, G. (2014). "Advanced technologies for adaptive learning". In J. M. Spector, M. D. Merrill, J. Elen, & M. J. Bishop (Eds.), Handbook of research on educational communications and technology (4th ed., pp. 413–424). Springer. DOI:10.1007/978-1-4614-3185-5_33 Walker, D. F. (2003). Fundamentals of curriculum: Passion and professionalism. Lawrence Erlbaum Associates. DOI:10.4324/9781410606259 Weitekamp, D., & Koedinger, K. (2023). Computational models of learning: Deepening care and carefulness in AI in education. International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 13–25). Springer. DOI:10.1007/978-3-031-36272-9_2 Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann. Yago, H., Clemente, J., Rodriguez, D., & Fernandez-de-Cordoba, P. (2018). On-smmile: Ontology network-based student model for multiple learning environments. Data & Knowledge Engineering, 115, 48–67. DOI:10.1016/j.datak.2018.02.002 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 11 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 7 |
||