<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName></PublisherName>
      <JournalTitle>یادگیری هوشمند و تحول مدیریت</JournalTitle>
      <Issn>3115-8900</Issn>
      <Volume>3</Volume>
      <Issue>اردیبهشت ماه 1404</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>1404</Year>
        <Month>02</Month>
        <Day>10</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Identifying the Dimensions of Artificial Intelligence with the Approach of Developing Smart Education at Farhangian University, Region 9</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>شناسایی ابعاد هوش مصنوعی با رویکرد توسعه آموزش هوشمند در دانشگاه فرهنگیان منطقه ۹ کشور</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>21</LastPage>
    <Language>FA</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>مائده</FirstName>
        <LastName> خانعلی پور رودی </LastName>
        <Affiliation>دکتری مدیریت آموزشی، آموزش و پرورش استان مازندران، بابل، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>سمانه</FirstName>
        <LastName>شیرزاد</LastName>
        <Affiliation>دکتری مدیریت آموزش عالی، مدرس پردیس فاطمه الزهرا (س)، دانشگاه فرهنگیان، ساری، ایران</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>1403/12/07</Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </History>
    <Abstract>&lt;p&gt;The present study aimed to identify and rank the dimensions of artificial intelligence (AI) within a smart education development framework at Farhangian University, Region 9, in order to propose an applied model for improving teacher education quality and teaching–learning processes. This applied research employed an exploratory mixed-methods (qualitative–quantitative) design. In the qualitative phase, grounded theory was used. Twelve experts were selected purposively based on theoretical saturation, and data were collected through semi-structured interviews and analyzed via open, axial, and selective coding. In the quantitative phase, the statistical population consisted of 263 faculty members and instructors, from whom 156 were selected using stratified random sampling. A researcher-developed 35-item Likert-scale questionnaire was administered. Face, content, and construct validity were confirmed, and reliability was established with a Cronbach’s alpha of 0.92. Quantitative data were analyzed using confirmatory factor analysis (CFA) and the Friedman test. CFA results indicated that five dimensions—educational content development, human resource capacity building, blended learning technologies, decision support systems, and personalized learning—had standardized factor loadings above 0.70 and statistically significant t-values at the 99% confidence level. The highest standardized coefficient was related to human resource capacity building, while the lowest was associated with decision support systems. Friedman test results revealed significant differences in ranking, with personalized learning ranked first and human resource capacity building ranked last. Implementing AI-driven smart education at Farhangian University requires integrated attention to content, human, technological, and managerial dimensions, with personalized learning emerging as the primary strategic priority for enhancing teacher education quality.&lt;/p&gt;</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">&lt;p&gt;هدف پژوهش حاضر شناسایی و رتبه‌بندی ابعاد هوش مصنوعی با رویکرد توسعه آموزش هوشمند در دانشگاه فرهنگیان منطقه ۹ کشور به منظور ارائه چارچوبی کاربردی برای ارتقای کیفیت تربیت معلم و بهبود فرایندهای یاددهی–یادگیری بود. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر روش آمیخته (کیفی–کمی) از نوع اکتشافی بود. در بخش کیفی با استفاده از نظریه داده‌بنیاد، ۱۲ نفر از خبرگان دانشگاه فرهنگیان منطقه ۹ کشور به روش نمونه‌گیری هدفمند و بر اساس اصل اشباع نظری انتخاب شدند و داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته گردآوری و در سه مرحله کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شد. در بخش کمی، جامعه آماری شامل ۲۶۳ نفر از اعضای هیأت علمی، مأموران و مدرسان مدعو بود که ۱۵۶ نفر با روش نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای انتخاب شدند. ابزار پژوهش پرسشنامه محقق‌ساخته ۳۵ گویه‌ای در طیف لیکرت پنج‌درجه‌ای بود. روایی صوری، محتوایی و سازه ابزار تأیید و پایایی آن با ضریب آلفای کرونباخ 0.92 احراز شد. تحلیل داده‌های کمی با استفاده از تحلیل عاملی تأییدی و آزمون فریدمن انجام گرفت. نتایج تحلیل عاملی تأییدی نشان داد پنج بعد «توسعه محتوای آموزشی»، «توسعه ظرفیت نیروی انسانی»، «فناوری‌های یادگیری ترکیبی»، «سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری» و «شخصی‌سازی یادگیری» دارای بار عاملی بالاتر از 0.70 و مقادیر t معنادار در سطح اطمینان 99 درصد هستند. بیشترین ضریب استاندارد مربوط به توسعه ظرفیت نیروی انسانی و کمترین مربوط به سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بود. آزمون فریدمن نیز تفاوت معنادار در رتبه‌بندی ابعاد را نشان داد، به‌گونه‌ای که شخصی‌سازی یادگیری در رتبه نخست و توسعه ظرفیت نیروی انسانی در رتبه آخر قرار گرفت. توسعه آموزش هوشمند در دانشگاه فرهنگیان مستلزم توجه همزمان به ابعاد محتوایی، انسانی، فناورانه و مدیریتی هوش مصنوعی است و تمرکز راهبردی بر شخصی‌سازی یادگیری می‌تواند بیشترین نقش را در ارتقای کیفیت تربیت معلم ایفا کند.&lt;/p&gt;</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial Intelligence</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Development of Smart Education</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Farhangian University</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">توسعه آموزش هوشمند</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">دانشگاه فرهنگیان</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jilmt.com/index.php/jilmt/article/download/139/106</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
