سقوط عاملیت یا تکامل یادگیری؟ آیندهپژوهی استقلال شناختی نوجوانان در عصر هوش مصنوعی با استفاده از روش پویایی سیستم
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, عاملیت شناختی, پویایی سیستم, آیندهپژوهی, روانشناسی نوجوان, تفکر انتقادیچکیده
هدف این پژوهش، تحلیل آیندهپژوهانه تأثیرات بلندمدت ادغام هوش مصنوعی در فرایندهای یادگیری بر عاملیت و استقلال شناختی نوجوانان و شناسایی مسیرهای احتمالی تحول یا تضعیف این توانمندیها در افق آینده بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و بر پایه روش پویایی سیستم انجام شد. ابتدا مرزهای سیستم شامل تعاملات شناختی نوجوانان با فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی در محیطهای آموزشی تعیین گردید. سپس با استفاده از نمودارهای حلقههای علّی، روابط میان متغیرهای کلیدی شامل میزان استفاده از هوش مصنوعی، تلاش ذهنی، تفکر انتقادی، سرعت پاسخدهی و عاملیت شناختی مدلسازی شد. اعتبار مدل از طریق آزمون ساختار، آزمون شرایط حدی و تطبیق با نظریههای روانشناسی رشد و یادگیری بررسی گردید. تحلیل مدل دو حلقه تقویتکننده اصلی را آشکار ساخت. حلقه نخست، «زوال انطباقی» (R1) بود که در آن افزایش استفاده وابستهمحور از هوش مصنوعی موجب کاهش تلاش ذهنی، افت تفکر انتقادی و کاهش عاملیت شناختی شده و در نتیجه وابستگی بیشتری به هوش مصنوعی ایجاد میکند. حلقه دوم، «تکامل همزیستانه» (R2) بود که در آن استفاده راهبردی از هوش مصنوعی به عنوان داربست شناختی موجب تقویت تفکر انتقادی، افزایش عاملیت شناختی و ارتقای یادگیری عمیق میشود. همچنین نتایج آیندهپژوهی نشان داد در صورت نبود مداخلات آموزشی مناسب، تا سال 2030 شکاف شناختی معناداری میان کاربران مصرفکننده و کاربران راهبردی هوش مصنوعی شکل خواهد گرفت. یافتهها نشان دادند که پیامدهای شناختی هوش مصنوعی نه به خود فناوری، بلکه به نحوه طراحی و الگوی استفاده از آن وابسته است. تقویت بازخوردهای فرآیندمحور، آموزش سواد فراشناختی و ایجاد تأخیرهای راهبردی در ارائه پاسخ میتواند از تضعیف عاملیت شناختی جلوگیری کرده و زمینه ارتقای استقلال فکری نوجوانان را در عصر هوش مصنوعی فراهم سازد.
دانلودها
مراجع
Akingbola, A., Benson, A. E., Makinde, A. O., Shekoni, M., Animashaun, K., & Fakiyesi, T. (2025). Post-Pandemic Era: Global Trends, Benefits, and Barriers in Integrating Artificial Intelligence Into Public Health Education. Frontiers in Public Health, 13. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1648970
Allison, J., Hwang, G. J., Mayer, R. E., Πέλλας, Ν., Karnalim, O., Freitas, S. d., Ng, O. L., Huang, Y.-M., Hooshyar, D., Seidman, R. H., Al‐Emran, M., Mikropoulos, T. A., Schroeder, N. L., Roscoe, R. D., & Sanusi, I. T. (2025). From Generative AI to Extended Reality: Multidisciplinary Perspectives on the Challenges, Opportunities, and Future of Educational Computing. Journal of Educational Computing Research, 63(6), 1327-1363. https://doi.org/10.1177/07356331251359964
Baker, B., Mills, K. A., McDonald, P., & Wang, L. (2023). AI, Concepts of Intelligence, and Chatbots: The “Figure of Man,” the Rise of Emotion, and Future Visions of Education. Teachers College Record, 125(6), 60-84. https://doi.org/10.1177/01614681231191291
Beg, M. J., Verma, M., Vishvak Chanthar, K. M. M., & Verma, M. (2024). Artificial Intelligence for Psychotherapy: A Review of the Current State and Future Directions. Indian Journal of Psychological Medicine, 47(4), 314-325. https://doi.org/10.1177/02537176241260819
Bulathwela, S., Pérez‐Ortiz, M., Holloway, C., Cukurova, M., & Shawe‐Taylor, J. (2024). Artificial Intelligence Alone Will Not Democratise Education: On Educational Inequality, Techno-Solutionism and Inclusive Tools. Sustainability, 16(2), 781. https://doi.org/10.3390/su16020781
Chiu, T. K. F., & Chai, C. S. (2020). Sustainable Curriculum Planning for Artificial Intelligence Education: A Self-Determination Theory Perspective. Sustainability, 12(14), 5568. https://doi.org/10.3390/su12145568
Choi, H., & Lee, M.-J. (2022). Analysis of Prerequisite Relation in Knowledge Graph Using ARM and MSMM: Focusing on Problem Evaluation Data of K-12 Math. Journal of Digital Contents Society, 23(6), 1131-1140. https://doi.org/10.9728/dcs.2022.23.6.1131
Cortesi, S., Hasse, A., Lombana-Bermúdez, A., Kim, S., & Gasser, U. (2020). Youth and Digital Citizenship+ (Plus): Understanding Skills for a Digital World. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3557518
Giambruno, C., Carolina, J., Cardozo, H., Paulo, J., Fernandes, C., Bourroul, M., Perez-Alfaro, M., Pérez, M., Bolivia, A., Marotta, L., Alejandro, S., Bustamante, M., Carolina, C., Méndez, P. M., Ecuador, C. M., Guyana, M., Rieble-Aubourg, S., Elacqua, G., Margitic, J. F., . . . Lyra, T. (2024). Education in the Amazon Region. https://doi.org/10.18235/0012989
Giovanelli, A., Rowe, J., Taylor, M., Berna, M., Tebb, K., Penilla, C., Pugatch, M., Lester, J. C., & Ozer, E. M. (2023). Supporting Adolescent Engagement With Artificial Intelligence–Driven Digital Health Behavior Change Interventions. Journal of medical Internet research, 25, e40306. https://doi.org/10.2196/40306
Gomez, L., & Omandam, M. J. B. (2023). Teachers' Initiated Ways in Handling Teenage Pregnancy Cases. Edukasiana Jurnal Inovasi Pendidikan, 2(4), 294-307. https://doi.org/10.56916/ejip.v2i4.459
Ilić, M., Păun, D., Šević, N. P., Hadžić, A., & Jianu, A. (2021). Needs and Performance Analysis for Changes in Higher Education and Implementation of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Extended Reality. Education Sciences, 11(10), 568. https://doi.org/10.3390/educsci11100568
Isaacs, N., Ntinga, X., Keetsi, T., Bhembe, L., Mthembu, B., Cloete, A., & Groenewald, C. (2024). Are mHealth Interventions Effective in Improving the Uptake of Sexual and Reproductive Health Services Among Adolescents? A Scoping Review. International journal of environmental research and public health, 21(2), 165. https://doi.org/10.3390/ijerph21020165
Jiang, J., Bai, W., Yin, Z., Liao, Z., & Zhong, X. (2025). Application of Digital-Intelligent Technologies in Physical Education: A Systematic Review. Frontiers in Public Health, 13. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1626603
Klašnja‐Milićević, A., & Ivanović, M. (2021). E-Learning Personalization Systems and Sustainable Education. Sustainability, 13(12), 6713. https://doi.org/10.3390/su13126713
Marques, L. S., Wangenheim, C. G. v., & Hauck, J. C. R. (2020). Teaching Machine Learning in School: A Systematic Mapping of the State of the Art. Informatics in Education, 283-321. https://doi.org/10.15388/infedu.2020.14
Martins, R. M., & Wangenheim, C. G. v. (2022). Findings on Teaching Machine Learning in High School: A Ten - Year Systematic Literature Review. Informatics in Education. https://doi.org/10.15388/infedu.2023.18
McBride, C., Lee, C. H., & Soep, E. (2024). “Gotta Love Some Human Connection”: Humanizing Data Expression in an Age of AI. Reading Research Quarterly, 59(4), 678-689. https://doi.org/10.1002/rrq.550
Morales-Navarro, L., Noh, D. J., Servat, L., Netting, C., Kafai, Y. B., & Metaxa, D. (2026). Building to Understand: Examining Teens' Technical and Socio-Ethical Pieces of Understandings in the Construction of Small Generative Language Models. https://doi.org/10.48550/arxiv.2603.25852
Morales‐Navarro, L., Kafai, Y. B., Jayathirtha, G., & Shaw, M. S. (2021). Investigating Creative and Critical Engagement With Computing in the Hour of Code (Practical Report). 1-6. https://doi.org/10.1145/3481312.3481314
Mori, L. (2023). Woke in the Dark: Embracing Diversity and Trust Through Social and Emotional Learning in Education in the Age of Artificial Intelligence. International Journal of Didactical Studies. https://doi.org/10.33902/ijods.202321482
Muttaqin, I. (2022). Necessary to Increase Teacher Competency in Facing the Artificial Intelligence Era. Al-Hayat Journal of Islamic Education, 6(2), 549. https://doi.org/10.35723/ajie.v6i2.460
Otero, L. C., Catalá, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., López, B. C., & Barro, S. (2023). AI Literacy in K-12: A Systematic Literature Review. International Journal of Stem Education, 10(1). https://doi.org/10.1186/s40594-023-00418-7
Rowe, J., & Lester, J. C. (2020). Artificial Intelligence for Personalized Preventive Adolescent Healthcare. Journal of Adolescent Health, 67(2), S52-S58. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2020.02.021
Rubio, M. D. N. (2024). Generative Artificial Intelligence in Children and Adolescents: Impact and Future Directions. Glob J Pediat, 3(1), 1-3. https://doi.org/10.54026/gjp/1013
Sanusi, I. T., Oyelere, S. S., & Omidiora, J. O. (2022). Exploring Teachers' Preconceptions of Teaching Machine Learning in High School: A Preliminary Insight From Africa. Computers and Education Open, 3, 100072. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2021.100072
Seymoens, T., Audenhove, L. V., Broeck, W. V. d., & Mariën, I. (2020). Data Literacy on the Road: Setting Up a Large-Scale Data Literacy Initiative in the DataBuzz Project. Journal of Media Literacy Education, 12(3), 102-119. https://doi.org/10.23860/jmle-2020-12-3-9
Sihag, P., & Vibha, V. (2024). Transforming and Reforming the Indian Education System With Artificial Intelligence. Digital Education Review(45), 98-105. https://doi.org/10.1344/der.2024.45.98-105
Swindell, A., Greeley, L., Farag, A., & Verdone, B. (2024). Against Artificial Education: Towards an Ethical Framework for Generative Artificial Intelligence (AI) Use in Education. Online Learning, 28(2). https://doi.org/10.24059/olj.v28i2.4438
Tanveer, M., Hassan, S., & Bhaumik, A. (2020). Academic Policy Regarding Sustainability and Artificial Intelligence (AI). Sustainability, 12(22), 9435. https://doi.org/10.3390/su12229435
Vries, P. d. (2022). The Ethical Dimension of Emerging Technologies in Engineering Education. Education Sciences, 12(11), 754. https://doi.org/10.3390/educsci12110754
Williams, R., Alghowinem, S., & Breazeal, C. (2024). Dr. R.O. Bott Will See You Now: Exploring AI for Wellbeing With Middle School Students. Proceedings of the Aaai Conference on Artificial Intelligence, 38(21), 23309-23317. https://doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30379
Yim, I. H. Y., & Su, J. (2024). Artificial Intelligence (AI) Learning Tools in K-12 Education: A scoping Review. Journal of Computers in Education. https://doi.org/10.1007/s40692-023-00304-9
Zhang, H., Lee, I., Ali, S., DiPaola, D., Cheng, Y., & Breazeal, C. (2022). Integrating Ethics and Career Futures With Technical Learning to Promote AI Literacy for Middle School Students: An Exploratory Study. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(2), 290-324. https://doi.org/10.1007/s40593-022-00293-3
Колесникова, И. А. (2020). Innovative Changes in Education of the 2010s: Pro and Cons. International Dialogues on Education Journal, 7(1). https://doi.org/10.53308/ide.v7i1.6
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 abas najafi; zainab arefi (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.