نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 کارشناسی ارشد کامپیوتر (نرمافزار)، معاون آموزشی مجتمع پویااندیشان علوی شیراز، ایران
2 دکتری شهرسازی، دانشکدۀ معماری و شهرسازی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
چکیده
تازه های تحقیق
این پژوهش با هدف واکاوی کاربست هوش مصنوعی در آموزشهای فنی و مهارتی، کوشید تا ابعاد عمیقتر این پدیده را در بستر نظام مهارتمحور ایران آشکار سازد. تحلیل مضمون دادهها در سه سطح باز، محوری و انتخابی انجام شد. تحلیل دادههای کیفی این پژوهش نشان میدهد که کاربرد هوش مصنوعی در آموزشهای فنی و مهارتی صرفاً یک ابزار فناورانه نیست، بلکه یک تحول پارادایمی در رویکردهای آموزشی است و بیانگر دگرگونی پارادایمی در نقش یادگیرنده، مربی و ساختار یاددهی–یادگیری است. مضمون انتخابی پژوهش، یعنی «کاربرد هوش مصنوعی در آموزشهای فنی و مهارتی از دل هشت مضمون محوری استخراج شد که بهصورت سیستماتیک، ابعاد گوناگون آموزشی، فناورانه، فرهنگی، سازمانی و اخلاقی این تحول را پوشش میدهند.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
نویسندگان [English]
With the rapid expansion of emerging technologies-especially artificial intelligence (AI)-technical and vocational education and training (TVET) systems are confronting profound opportunities and challenges. As the labor market increasingly requires advanced, technology-based skills, examining the role and capacities of AI in enhancing the quality, efficiency, and personalization of skills training has become imperative. Despite scattered studies in this field, a gap remains in deep understanding of the key themes and the conceptual relationships between AI’s technical components and the contextual requirements of Iran’s TVET. Accordingly, the present study aims to identify and analyze the underlying dimensions and latent themes related to AI applications in technical and vocational education.
This research employed a qualitative approach using thematic analysis. Data were collected through semi-structured interviews with 14 experts in AI, skills training, and educational technology. The data were coded and analyzed with MAXQDA, and EndNote was used to organize the scholarly sources. In total, the analysis yielded 47 initial codes, 8 central themes, and a single selective (overarching) theme.
The findings indicate that AI-through pillars such as personalized learning, educational data analytics, intelligent interactions, and emerging technologies, and with due consideration of cultural, ethical, and infrastructural challenges-can play a significant role in transforming technical and vocational education. Ultimately, by proposing a nested conceptual model, the study explicates the relationships between macro- and micro-level themes and offers an actionable framework for designing AI-enabled instructional programs.
کلیدواژهها [English]