فصلنامه علمی پژوهش و توسعه مدیریت

فصلنامه علمی پژوهش و توسعه مدیریت

ادغام هوش مصنوعی در رهبری آموزشی: استراتژی‌هایی برای مدیریت مؤثر

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسندگان
فرزاد لندن 1
مجتبی سلیمانی 2
1 کارشناس ارشد مشاوره و راهنمایی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز، تبریز، ایران (نویسنده مسئول)
2 کارشناس دبیری آموزش هنر، دانشگاه فرهنگیان تبریز، تبریز، ایران
چکیده
ادغام هوش مصنوعی (AI) در رهبری آموزشی به عنوان یک رویکرد دگرگون کننده برای افزایش شیوه های مدیریت آموزشی ظاهر شده است. این مقاله مروری به بررسی مفاهیم، چالش‌ها و فرصت‌های ادغام هوش مصنوعی در چارچوب سیستم آموزشی ایران می‌پردازد. در ابتدا با مروری بر هوش مصنوعی در رهبری آموزشی، اهمیت هوش مصنوعی برای مدیریت آموزشی مورد بحث قرار می‌گیرد و سپس بیان مسئله و هدف مطالعه مورد بررسی قرار می‌گیرد. بررسی ادبیات به دیدگاه‌های تاریخی، روندهای فعلی، چالش‌ها و فرصت‌های مرتبط با ادغام هوش مصنوعی در رهبری آموزشی می‌پردازد و بینش‌هایی از یافته‌های تجربی و مطالعات موردی ارائه می‌دهد. روش‌های یکپارچه‌سازی مؤثر هوش مصنوعی، از جمله طراحی تحقیق، روش‌های جمع‌آوری داده‌ها، جامعه نمونه، و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، با تمرکز بر چشم‌انداز آموزشی ایران تشریح شده‌اند. استراتژی‌های ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در رهبری آموزشی مورد بحث قرار می‌گیرد که شامل توسعه حرفه‌ای، ملاحظات اخلاقی، زیرساخت، همکاری و ارزیابی مستمر می‌شود. در نهایت، توصیه هایی برای تحقیقات آینده، مفاهیم عملی برای رهبران آموزشی، و بینش هایی برای پیمایش پیچیدگی های یکپارچه سازی هوش مصنوعی ارائه شده است. این بررسی بینش ها و راهنمایی های ارزشمندی را برای رهبران آموزشی ارائه می دهد که به دنبال استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی برای هدایت نوآوری، بهبود نتایج و ارتقای تعالی آموزشی در ایران هستند.
کلیدواژه‌ها
هوش مصنوعی
رهبری آموزشی
مدیریت آموزشی
ایران
ادغام

موضوعات

عنوان مقاله English

Integrating Artificial Intelligence into Educational Leadership: Strategies for Effective Management

نویسندگان English

Farzad Landan 1
mojtaba Soleimani 2
1 Senior expert in counseling and guidance, Islamic Azad University, Tabriz branch, Tabriz, Iran (corresponding author)
2 Expert of the Department of Art Education, Farhangian University of Tabriz
چکیده English

The integration of artificial intelligence (AI) into educational leadership has emerged as a transformative approach to enhance educational management practices. This review article examines the concepts, challenges and opportunities of integrating artificial intelligence in the framework of Iran's educational system. First, with an overview of artificial intelligence in educational leadership, the importance of artificial intelligence for educational management is discussed, and then the statement of the problem and the purpose of the study are examined. The literature review addresses historical perspectives, current trends, challenges, and opportunities associated with integrating artificial intelligence into educational leadership and provides insights from empirical findings and case studies. Methods for effective integration of artificial intelligence, including research design, data collection methods, sample population, and data analysis techniques, are outlined, focusing on Iran's educational landscape. Strategies for successfully integrating AI into educational leadership are discussed, including professional development, ethical considerations, infrastructure, collaboration, and ongoing evaluation. Finally, recommendations for future research, practical implications for educational leaders, and insights for navigating the complexities of AI integration are provided. This review provides valuable insights and guidance for educational leaders seeking to harness the potential of artificial intelligence to drive innovation, improve outcomes, and promote educational excellence in Iran.

کلیدواژه‌ها English

artificial intelligence
educational leadership
educational management
Iran
integration
Anderson, J. R., Boyle, C. F., & Reiser, B. J. (1985). Intelligent tutoring systems. Science, 228(4698), 456-462.
Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In J. Larusson & B. White (Eds.), Learning Analytics: From Research to Practice (pp. 61-75). Springer.
Buckingham Shum, S., & Ferguson, R. (2012). Social learning analytics: five approaches. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 23-33). ACM.
Bulger, M. E., Mayer, R. E., Almeroth, K. C., & Blau, S. D. (2016). Measuring learner engagement in computer-based learning environments: A narrative synthesis. Review of Educational Research, 86(2), 481-512.
Cavanaugh, C., & Jacquemin, S. J. (2015). Beyond bricks and mortar: The evolving landscape of online learning. TechTrends, 59(1), 2-8.
Cen, H., Koedinger, K. R., & Junker, B. (2008). Learning factors transfer analysis: Using learning curve analysis to automatically generate domain models. In Proceedings of the 1st International Conference on Educational Data Mining (pp. 34-43).
Dawson, C. W., & Gu, M. (2018). Ethical considerations of using student data for predictive analytics in higher education: A scoping review. Educational Technology Research and Development, 66(5), 1263-1286.
Farrow, R., Dehghantanha, A., Choo, K. K. R., & Parizi, R. M. (2020). The role of artificial intelligence and machine learning in achieving secure and smart healthcare data analytics. Journal of Network and Computer Applications, 150, 102505.
Holstein, K., & McLaren, B. M. (2018). Towards a theory of personalized dynamic learning analytics in massive open online courses. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 28(4), 431-469.
Knight, S., & Buckingham Shum, S. (2014). Learning analytics: Viewing pedagogy through a different lens. In Proceedings of the Fourth International Conference on Learning Analytics And Knowledge (pp. 5-9). ACM.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forceir, L. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in Education. Pearson.
Molnar, A. (2020). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. OECD Education Working Papers, No. 200, OECD Publishing, Paris.
Picciano, A. G. (2017). The evolution of big data and learning analytics in American higher education. Journal of Asynchronous Learning Networks, 21(3), 7-20.
Rodriguez-Medina, D. A., & Martínez-Cruz, C. (2021). Social inequality in the digital age: A multidimensional approach to the digital divide. Information, Communication & Society, 24(7), 1011-1031.
Siemens, G., & Gasevic, D. (2012). Guest editorial: Learning and knowledge analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 1-2.
VanLehn, K. (2019). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 54(4), 215-234.
Williamson, B. (2019). Governing by metrics: The contours of data-driven education. In C. Lubienski & I. West (Eds.), The Routledge Handbook of International Education and Development (pp. 313-324). Routledge.

  • تاریخ دریافت 11 اردیبهشت 1403
  • تاریخ بازنگری 04 خرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 24 خرداد 1403