سازوکارهای نهادینه سازی هوش مصنوعی مولد در طراحی برنامه های درسی تلفیقی

ظهور و گسترش شتابان فناوری های هوش مصنوعی مولد، پارادایم های حاکم بر طراحی، تدوین و اجرای برنامه های درسی را دستخوش دگرگونی های بنیادین ساخته است. در برنامه ریزی درسی سنتی، تلفیق رشته ها، تولید محتوای چندرسانه ای متناسب سازی شده و طراحی پروژه های بین رشته ای مستلزم صرف زمان و منابع انسانی گسترده بود، اما الگوریتم های زایای هوش مصنوعی توانسته اند فرایند بازطراحی و تلفیق حوزه های یادگیری را به سطحی نوین از پویایی، شخصی سازی و کارآمدی برسانند. هدف بنیادین این پژوهش، تحلیل و تبیین جامع سازوکارهای نهادینه سازی هوش مصنوعی مولد در طراحی برنامه های درسی تلفیقی، شناسایی مولفه های ساختاری، پداگوژیک و فناورانه آن، و ارائه چارچوب های عملیاتی برای مواجهه با چالش های اخلاقی و فنی این حوزه است. روش پژوهش در این مطالعه، توصیفی تحلیلی بر پایه سنتزپژوهی انتقادی، فراتحلیل اسنادی و مرور نظام مند دستاوردهای تجربی و نظری در حوزه های برنامه ریزی درسی، علوم شناختی، علوم رایانه و فناوری آموزشی است. یافته های تفصیلی پژوهش نشان می دهد که نهادینه سازی هوش مصنوعی مولد مستلزم بازآفرینی در چهار سطح بنیادین است: یک. سطح پداگوژیک و روش شناختی از طریق طراحی سناریوهای حل مسئله تلفیقی، نگاشت مفاهیم میان رشته ای و ایجاد مسیرهای یادگیری انطباقی؛ دو. سطح ابزاری و فنی با به کارگیری دستیارهای تولید محتوا، شبیه سازهای تعاملی و ابزارهای سنجش تکوینی چندبعدی؛ سه. سطح شایستگی های انسانی از مجرای بازتعریف نقش معلمان به عنوان طراحان یادگیری و ارتقای سواد هوش مصنوعی فراگیران؛ و چهار. سطح حکمرانی و اخلاقی از طریق تدوین پروتکل های صیانت از اصالت علمی، عدالت در دسترسی و حریم خصوصی داده ها. در پایان، راهبردهای جامع اجرایی، ماتریس شایستگی های تلفیقی و سناریوهای کلاسی برای نهادینه سازی پایدار این فناوری در نظام های آموزشی ارائه شده است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی مولد ، برنامه درسی تلفیقی ، طراحی آموزشی ، یادگیری انطباقی ، پداگوژی دیجیتال ، مدل تی پک ، شایستگی های میان رشته ای