ابعاد اجرای برنامه‌های درسی مبتنی بر دانش پداگوژی محتوا با تأکید بر ادغام هوش مصنوعی در آموزش الکترونیکی (مطالعه موردی دانشگاه‌های پیام‌نور و فرهنگیان استان اصفهان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مدیریت بازرگانی و مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه پیام‌نور، تهران، ایران.

2 استادیار گروه آموزش جغرافیا، دانشگاه فرهنگیان، تهران، ایران

10.22091/jrim.2025.14188.1402

چکیده

دانش پداگوژی محتوا، ترکیبی یکپارچه از دانش موضوعی و مهارت‌های تربیتی، نقش‌محوری در بهبود کیفیت آموزش عالی دارد. این پژوهش باهدف بررسی چالش‌ها، ضعف‌ها، فرصت‌ها و تهدیدهای اجرای برنامه‌های درسی دانش پداگوژی محتوا با تأکید بر ادغام هوش مصنوعی در راهبردهای تدریس آموزش عالی و آموزش الکترونیکی، با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. جامعه پژوهش شامل 27 نفر (5 مدیر، 14 استاد، 8 دانشجو) از دانشگاه‌های پیام‌نور و فرهنگیان اصفهان بود که با نمونه‌گیری هدفمند و گلوله‌برفی انتخاب شدند. داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با روش مثلثی برای تضمین روایی و پایایی تا اشباع نظری گردآوری و با تحلیل مضمون بررسی شدند. از مصاحبه‌ها 98 کدباز استخراج شد که در 7 مضمون قوت (دروس پداگوژی، انگیزه‌بخشی به استادان، حمایت از مولفان، جلسات تبادل نظر، کارورزی، جشنواره‌های تدریس، ادغام فناوری)، 7 مضمون ضعف (مشکلات استادان و دانشجویان، ضعف‌های سازمانی، محدودیت منابع، محدودیت‌های پژوهشی، پیچیدگی دروس، چالش‌های دیجیتال)، 4 مضمون تهدید (تضعیف جایگاه در نظام آموزش عالی، تغییر سبک آموزش در نظام آموزش و پرورش ، تهدیدهای فناوری، چالش‌های اخلاقی) و 6 مضمون فرصت (دروس بین‌رشته‌ای، جلب مشارکت، ارتقای شرایط، فناوری اطلاعات، دستاوردها، ادغام هوش مصنوعی) دسته‌بندی شدند. نتایج نشان داد هوش مصنوعی کیفیت یادگیری و تحلیل داده‌های آموزشی را در آموزش الکترونیکی بهبود می‌بخشد، اما کمبود زیرساخت‌های دیجیتال و دانش فنی بهره‌برداری را محدود می‌کند. پیشنهاد می‌شود با سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها، آموزش استادان و تدوین سیاست‌های اخلاقی، از پتانسیل‌های هوش مصنوعی بهره‌برداری شود. این پژوهش مبنایی برای سیاست‌گذاری آموزشی و تحقیقات آینده در ادغام فناوری‌های نوین در دانش پداگوژی محتوا فراهم می‌کند. 

تازه های تحقیق

بر اساس یافته‌ها موارد ذیل مورد بررسی قرار گرفته و با پژوهش‌های مشابه بررسی گردیده و نتایج مربوطه استنباط گردیده است:

الف- نقاط قوت اجرای برنامه درسی دانش‌آموزش محتوا

نقاط قوت در 7 مقوله فرعی شامل اهمیت‌دادن به دروس پداگوژی محتوا، انگیزه‌بخشی به استادان، حمایت از مؤلفان، برگزاری جلسات تبادل نظر، توجه ویژه به کارورزی، برگزاری جشنواره‌های تدریس و حمایت از ادغام فناوری شناسایی شده‌اند.

ب- نقاط ضعف اجرای برنامه درسی دانش‌آموزش محتوا

نقاط ضعف در 7 مقوله شامل مشکلات استادان، مشکلات دانشجویان، ضعف‌های سازمانی، محدودیت منابع، محدودیت‌های پژوهشی، درگیرشدن در پیچیدگی دروس و چالش‌های دیجیتال شناسایی شده‌اند.

ج- تهدیدهای اجرای برنامه درسی دانش‌آموزش محتوا

تهدیدها در چهار مقوله اصلی شناسایی شده‌اند که شامل نظام آموزش عالی، نظام آموزش‌وپرورش، تهدیدهای فناوری و چالش‌های اخلاقی می‌شوند.

د. فرصت‌های اجرای برنامه درسی دانش‌آموزش محتوا

فرصت‌ها در 6 مقوله شامل گرایش جامعه به دروس بین‌رشته‌ای، امکان جلب مشارکت، ارتقای شرایط موجود، استفاده از فناوری اطلاعات، بهره‌گیری از دستاوردها، تقویت کارورزی و ادغام هوش مصنوعی شناسایی شده‌اند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Dimensions of Pedagogical Content Knowledge (PCK) Based Curriculum Implementation with an Emphasis on Artificial Intelligence Integration in E-Learning (Case Study: Payame Noor and Farhangian Universities of Isfahan)

نویسندگان [English]

  • Masarat Ayat 1
  • Rasoul Sharifi Najafabadi 2
1 Assistant Professor., Department of Business Administration and Information Technology Management, Payame Noor University, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, Department of Geography Education, Farhangian University, Tehran, Iran
چکیده [English]

Pedagogical content knowledge (PCK), an integrated blend of subject matter expertise and teaching skills, plays a pivotal role in enhancing the quality of higher education. This study aimed to explore the challenges, weaknesses, opportunities, and threats of implementing PCK curricula with an emphasis on integrating artificial intelligence (AI) into teaching strategies in higher education and e-learning, using a qualitative approach and thematic analysis method. The research population consisted of 27 participants (5 administrators, 14 faculty members, and 8 students) from Payame Noor and Farhangian Universities in Isfahan selected through purposive and snowball sampling. Data were collected via semi-structured interviews, ensuring validity and reliability through triangulation until theoretical saturation was achieved, and analyzed using thematic analysis. From the interviews, 98 open codes were extracted, categorized into 7 strengths (PCK courses, faculty motivation, support for authors, discussion forums, internships, teaching festivals, technology integration), 7 weaknesses (faculty and student challenges, organizational shortcomings, resource constraints, research limitations, course complexity, digital challenges), 4 threats (higher education and schooling system issues, technological threats, ethical challenges), and 6 opportunities (interdisciplinary courses, stakeholder engagement, quality enhancement, information technology, global achievements, AI integration). Findings revealed that AI enhances learning quality and data analysis in e-learning, but limited digital infrastructure and technical knowledge hinder its adoption. It is recommended to invest in digital infrastructure, faculty training, and ethical policies to leverage AI’s potential. This study provides a foundation for educational policy-making and future research on integrating innovative technologies into PCK.

کلیدواژه‌ها [English]

  • pedagogical content knowledge(PCK)
  • artificial intelligence
  • higher education
  • challenges and opportunities
  • e-learning
Alharbi, A., & Althowibi, A. (2025). Empowering Teachers in AI-TPACK: The Critical Role of Institutional Support. Ubiquity Proceedings, 6(1).
Alshamsi, A. S. (2025). Integration of Transformative Leadership, Artificial Intelligence, and the TPACK Framework for Efficient Pedagogy: A Documentary Analysis. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 24(9), 995-1019. https://doi.org/10.26803/ijlter.24.9.47
Azimpour, S., Shahalizadeh, M., Pour Bahraini, S., & Taheri Kurdakandi, A. M. (2024). A systematic review of challenges in applying artificial intelligence in teaching and learning in higher education. Educational Technologies in Learning, 7(26), 9–32. https://doi.org/10.22054/jti.2025.82760.1520. (in Persian)
Baidoo-Anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.36922/jai.260
Banyasady, A. (2025). Uncovering Synergistic Educational Injustices of COVID-19 and AI. arXiv preprint arXiv:2507.03095.
Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 1–41. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
Braun, V., & Clarke, V. (2021). Thematic Analysis: A Practical Guide. Sage.
Bui, N. T. (2024). The learner in digital age: Personalized learning in higher education. IOSR Journal of Research & Method in Education14(3), 1-6.
Cao, X., Huang, Z., Li, M., & He, T. (2026). Teachers’ AI-TPACK as a tangible outcome in the digital transformation of education: A machine learning-based multilevel approach. Teaching and Teacher Education, 169, https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105270
Celik, I. (2023). Towards intelligent-TPACK: An empirical study on teachers’ professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools in education. Computers in Human Behavior, 138, 107468. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468
Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 43.
Chiu, T. K. (2024). The impact of Generative AI (GenAI) on practices, policies and research direction in education: A case of ChatGPT and Midjourney. Interactive Learning Environments, 32(10), 6187-6203.
Clark, R., & Andrews, J. (2023). Evaluating Applied Engineering Education: A Phenomenological Approach. In Applied Degree Education and the Shape of Things to Come (pp. 287-299). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-9315-2_16
Erbas, Y. H. (2022). Cultural Diversity through the Lenses of Teachers: A SWOT Analysis. Educational Policy Analysis and Strategic Research17(4), 64-86., https://eric.ed.gov/?id=EJ1377024
Gunder, A., & Ford, C. (2025). AI Literacies and the TPACK Framework: Insights from a Global Study on AI in Education. Ubiquity Proceedings, 6(1).
Hamedinasab, S., & Rahimi, S. (2024). Barriers and challenges of implementing artificial intelligence in the higher education system. Educational Planning Studies, 13(26), 57–73. https://doi.org/10.22080/eps.2025.28149.2295 (in Persian)
Ibragimov, G. I., Kolomoets, E. N., Filippova, A. A., Khairullina, E. R., Garnova, N. Y., & Torkunova, J. V. (2025). An analysis of science teachers’ use of artificial intelligence in education from a Technological Pedagogical Content Knowledge perspective. Online Journal of Communication and Media Technologies15(3), e202523.
Kakhkharova, M., & Tuychieva, S. (2024). AI-enhanced pedagogy in higher education: redefining teaching-learning paradigms. In 2024 International Conference on Knowledge Engineering and Communication Systems (ICKECS) (Vol. 1, pp. 1-6). IEEE. , doi:10.1109/ICKECS61492.2024.10616893.
Khosravi, R., & Ghasemi, N. (2024). The role of teacher-centered research in developing Pedagogical Content Knowledge (PCK) for chemistry teachers. Research in Chemistry Education, 6(3), 16–31. https://doi.org/10.48310/chemedu.2024.16608.1246 (in Persian)
Lee, D., Arnold, M., Srivastava, A., Plastow, K., Strelan, P., Ploeckl, F.,... & Palmer, E. (2024). The impact of generative AI on higher education learning and teaching: A study of educators’ perspectives. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100221.
Lincoln, Y. S., and E. G. Guba, (1985). Naturalistic inquiry, Thousand Oaks, CA: Sage. P: 124.
Mahdavi, N., Niknam, Z., Attaran, M., & Mousapour, N. (2021). Identifying and examining the components of personal Pedagogical Content Knowledge of primary education instructors at Farhangian University. Theory and Practice in Curriculum, 9(17), 155–186. https://www.cstpicsa.ir/article_191848.html.
Mahdavi, N., Niknam, Z., Attaran, M., Mousapour, N., & Azimi, M. (2024). The evolution of Pedagogical Content Knowledge. Theory and Practice in Teacher Education, 10(17), 18–33. https://doi.org/10.48310/itt.2023.3021.
Marofi, S., Vaisi, S., & Mamandi, V. (2025). Explaining the challenges and opportunities of artificial intelligence in higher education from the point of view of professors and students. Research in Teaching, 12(4), 181-213. doi: 10.22034/trj.2025.142184.2069 (in Persian)
Nguyen, H., Mouw, J. M., Mali, A., Strijbos, J. W., & Korpershoek, H. (2024). Developing a technological pedagogical and content knowledge (TPACK) survey for university teachers. Computers and Education Open7, 100202.
Pashaie,S. , Karimi, J., Abaszadeh, M., & Golmohammadi, H. (2025). Challenges and Opportunities of Artificial Intelligence in Higher Education from the Perspective of Sports Science Researchers. Research on Educational Sport, 13(40), 57-78. doi: 10.22089/res.2025.17597.2601 (in Persian)
Petko, D., Koehler, M. J., & Mishra, P. (2024). Placing TPACK in context: Looking at the big picture. Computers and Education Open7, 100236. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100236
Schmidt, D. A., AlBloushi, B., Thomas, A., & Magalhaes, R. (2025). Integrating Artificial Intelligence in Higher Education: Perceptions, Challenges, and Strategies for Academic Innovation. Computers and Education Open, 100274.
Shulman, L. S. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4–14. https://doi.org/10.3102/0013189X015002004
Seyyedkalan, S. , Golshan, A., & Kuhi, A. (2020). Analysis of the experiences of new teachers graduating from Farhangian University of Content Knowledge Pedagogy (PCK) in the primary school classroom. Applied Educational Leadership, 1(2), 1-12. (in Persian)
Shankar, S. K., Pothancheri, G., Sasi, D., & Mishra, S. (2025). Bringing teachers in the loop: Exploring perspectives on integrating generative AI in technology-enhanced learning. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35(1), 155-180. https://doi.org/10.1007/s40593-024-00428-8
Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 3–10. http://www.itdl.org/Journal/Jan_05/article01.htm
Tomraee, S., Hosseini, S. H., Zamani, M., & Sakhaei, S. (2025). Perceptions of Iranian medical students on artificial intelligence in healthcare and curricular integration. International Journal of Advanced Multidisciplinary Research and Studies, 5(3), 1107-1117.
Torkashvand, S. , Yarigholi, B. & Moradiyan Mohammadieh, V. (2022). Explanation of the challenges of the digital divide over the implementation of educational justice. Technology of Education Journal (TEJ), 16(2), 263-280. doi: 10.22061/tej.2021.7363.2527 (in Persian)
Wang, T., Lund, B. D., Marengo, A., Pagano, A., Mannuru, N. R., Teel, Z. A., & Pange, J. (2023). Exploring the potential impact of artificial intelligence (AI) on international students in higher education: Generative AI, chatbots, analytics, and international student success. Applied Sciences13(11), 6716.
Zahedi, S. (2024). Management with AI and on AI. Development of humanities4(8), 45-58. doi: 10.22047/hsd.2024.194458 (in Persian)
 
دوره 3، شماره 5 - شماره پیاپی 13
ویژه نامه ملاحظات آموزش در عصر هوش مصنوعی
اسفند 1404
صفحه 152-177
  • تاریخ دریافت: 20 مهر 1404
  • تاریخ بازنگری: 18 آبان 1404
  • تاریخ پذیرش: 30 آبان 1404