ترویج علم

ترویج علم

طراحی و اعتبارسنجی ابزاری برای سنجش آگاهی دانشجویان از تاثیر هوش مصنوعی بر آموزش شیمی به روش سنتزپژوهی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه آموزش علوم تربیتی،دانشگاه فرهنگیان،صندوق پستی 14665-889،تهران،ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد روانشناسی تربیتی، دانشگاه فرهنگیان، تهران، ایران
3 دانشیار گروه آموزش شیمی، دانشگاه فرهنگیان،صندوق پستی 14665-889،تهران،ایران
چکیده
پژوهش حاضر با هدف ساخت و اعتباریابی ابزاری برای سنجش آگاهی دانشجویان از میزان کابرد هوش مصنوعی در آموزش شیمی بود. روش پژوهش حاضر روش آمیخته(کمی-کیفی) بود؛ جامعه آماری بخش کیفی اسناد مشابه با پژوهش حاضر از سال 2010 تا 2024 بود که حدود 16پژوهش به صورت هدفمند انتخاب گردید. در بخش کمی نیز دانشجویان دبیری شیمی ورودی سال 1400 دانشگاه فرهنگیان سراسر کشور بود. به طوری که 129 نفر از آنان به روش نمونه‌گیری سهمیه‌ای برای تکمیل پرسشنامه انتخاب شدند. داده‌های کیفی بیانگر کاربردهای هوش مصنوعی نظیر کاربرد مفهومی، یادگیری مستقل و فعال، تحلیل شناختی، افزایش درک مفهومی، پشتیبانی آموزشی، تحلیل داده‌ها و خودآموزی و خلاقیت و تعامل آموزشی بر آموزش شیمی بود. داده‌های کمی نیز حکایت از تایید روایی محتوای پرسشنامه توسط اساتید و نیز روایی واگرا و همگرای آن توسط اسمارت پی ال اس و پایایی آن با استفاده از آلفای کرونباخ با مقدار 926/0 و پایایی ترکیبی 933/0 بود. ضریب مسیر بین کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش شیمی و مولفه‌های کاربرد مفهومی با مقدار (812/0) یادگیری مستقل و فعال (718/0)، تحلیل شناختی (763/0)، تقویت درک مفهومی (704/0)، پشتیبانی آموزشی (745/0)، تحلیل داده‌ها و خودآموزی (666/0) و خلاقیت و تعامل آموزشی (591/0) در سطح معنی‌داری بدست آمد. همچنین با عنایت به مقدار شاخص(591/0=GOF)در بررسی برازش کلی، مدل اندازه‌گیری از کیفیت مناسبی برخوردار بود. بنابراین نتایج بیانگر از مطلوب بودن ابزار طراحی شده جهت سنجش میزان آگاهی دانشجویان از کاربرد هوش مصنوعی در آموزش شیمی بود که می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

احمدآبادی، زهرا و مسرورنیا، محبوبه (1403). کاربرد و مقایسه بارد و چت‌جی‌پی‌تی در آموزش شیمی معدنی. پژوهش در آموزش شیمی، 6(2): 48-67.
داوری، علی و رضازاده، آرش (1393). مدل‌سازی معادلات ساختاری با نرم‌افزار PLS. تهران: سازمان انتشارات جهاد دانشگاهی.
راستی، مریم؛ مرادی، راضیه و رحیمیان‌خواه، فاطمه (1402). تدریس شیمی به کمک هوش مصنوعی و فضای مجازی، دومین کنگره توسعه علمی و فناوری دانشجویان زیست شناسی و شیمی،تهران،https://civilica.com/doc/1943137.
ملازهی، مصطفی؛ سلاجقه، سنجر؛ حسنی‌احمدیه، صدیقه؛ فیروزآبادی، آمنه و جلالی‌جواران، رحمان (1400). طراحی و اعتبارسنجی الگوی رهبری دیجیتال در نظام آموزش و پرورش کشور (مطالعه موردی: آموزش و پرورش استان سیستان و بلوچستان). پژوهش‌های مدیریت راهبردی، 27(81): 147-175.
Akbar, J. S., & Djakariah, D. (2024). Application Of Artificial Intelligence (AI) In Learning Chemistry. Literacy: Journal of Education and Social Science1(02), 107-111.
Alier, M., García-Peñalvo, F., & Camba, J. D. (2024). Generative Artificial Intelligence in Education: From Deceptive to Disruptive.
Almasri, F. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: A systematic review of empirical research. Research in Science Education, 54(5), 977-997.
Almeida, F. (2018). Strategies to perform a mixed methods study. European Journal of Education Studies.
Araújo, J. L., & Saúde, I. (2024). Can ChatGPT Enhance Chemistry Laboratory Teaching? Using Prompt Engineering to Enable AI in Generating Laboratory Activities. Journal of Chemical Education101(5), 1858-1864.
Azhir, E., Rahmani, A. M., Ali, S., Mohammadi, M., Ahmed, O. H., Yassin Ghafour, M., Hasan Ahmed, S., & Hosseinzadeh, M. (2021). Artificial intelligence approaches and mechanisms for big data analytics: a systematic study. PeerJ. Computer science, 7, article number e488. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.488.
Barclay, D., Higgins, C., & Thompson, R. (1995). The Partial Least Squares (PLS) Approach to Causal Modeling: Personal Computer Adoption and Use as an Illustration. Technology Studies, 2, 285-309.
Biesta, G. (2021). PRAGMATISM AND THE PHILOSOPHICAL FOUNDATIONS OF MIXED METHODS RESEARCH¹. SAGE handbook of mixed methods in social & behavioral research, 95.
Chiu, W. K. (2021). Pedagogy of emerging technologies in chemical education during the era of digitalization and artificial intelligence: A systematic review. Education sciences11(11), 709.
Cooper, H., & Hedges, L. V. (2009), Research Synthesis as a scientific process, The Handbook of Research synthesis and meta-Analysis (pp. 3-16), US: Russell Sage.
Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and Conducting Mixed Methods Research (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE.
Daher, W., Diab, H., & Rayan, A. (2023). Artificial intelligence generative tools and conceptual knowledge in problem solving in chemistry. Information14(7), 409.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
De-Moreta-Llovet, J., Ruiz-Rojas, L. I., Acosta-Vargas, P., & Gonzalez-Rodriguez, M. (2023). Empowering Education with Generative Artificial Intelligence Tools: Approach with an Instructional Design Matrix. Sustainability, 15(15), article number 11524. https://doi.org/10.3390/su151511524.
Farwati, R., Sari, I., & Fadhilah, G. A. (2024). Transforming the Chemistry Education Curriculum: Students’ Creativity Using AI in Lectures. Hydrogen: Jurnal Kependidikan Kimia12(4), 687-696.
Firat, M. (2023). Integrating AI Applications into Learning Management Systems to Enhance e-Learning. Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(1), 1-14. https://doi.org/10.52911.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of marketing research18(1), 39-50.
Galindo-Domínguez, H., Delgado, N., Losada, D., & Etxabe, J. M. (2024). An analysis of the use of artificial intelligence in education in Spain: The in-service teacher’s perspective. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 40(1), 41-56.
George, B., & Wooden, O. (2023). Managing the Strategic Transformation of Higher Education through Artificial Intelligence. Administrative Sciences, 13(9), 196. https://doi.org/10.3390/admsci13090196
Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A.-T., Gorski, H., & Tudorache, P. (2023). Adaptive Learning Using Artificial Intelligence in e-Learning: A Literature Review. Education Sciences, 13(12), article number 1216. https://doi.org/10.3390/educsci13121216.
Hair Jr, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. In Multivariate data analysis (pp. 785-785).
Ivanashko, O., Kozak, A., Knysh, T., & Honchar, K. (2024). The role of artificial intelligence in shaping the future of education: opportunities and challenges. Futurity Education4(1), 126-146.
Johnson, R. B., & Onwuegbuzie, A. J. (2004). Mixed methods research: A research paradigm whose time has come. Educational researcher, 33(7), 14-26.
Kalyani, L. K. (2024). The role of technology in education: Enhancing learning outcomes and 21st century skills. International Journal of Scientific Research in Modern Science and Technology3(4), 05-10.
Kamalov, F., Santandreu Calonge, D., & Gurrib, I. (2023). New Era of Artificial Intelligence in Education:Towards a Sustainable Multifaceted Revolution. Sustainability, 15(16), article number 12451. https://doi.org/10.3390/su151612451.
Kodkin, V. L., & Artem’eva, E. V. (2024). ChatGPT: Application in Chemistry Education and Challenges. Journal of Computer and Communications12(03), 196-206.
Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel psychology28(4).
Leite, B. S. (2024). Generative Artificial Intelligence in chemistry teaching: ChatGPT, Gemini, and Copilot’s content responses. Journal of Applied Learning and Teaching7(2).
Lin, C. C., Huang, A. Y. Q., & Lu, O. H. T. (2023). Artificial intelligence in intelligent tutoring systems toward sustainable education: a systematic review. Smart Learning Environments, 10, 41. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00260-y.
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic Inquiry. Sage Publications.
McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: the kappa statistic. Biochemia medica22(3), 276-282.
Mendez, J. D. (2024). Student Perceptions of Artificial Intelligence Utility in the Introductory Chemistry Classroom. Journal of Chemical Education101(8), 3547-3549.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers college record, 108(6), 1017-1054.
Nguyen, T., & Sirichokcharoenkun, Y. (2023). The Limitations and Potential of ChatGPT in Chemistry Education.
Nja, C. O., Uwe, U. E., & Nkereuwem, V. I. Artificial Intelligence Tools of Personalized Learning and Intelligent Tutoring System as Correlates of Students Motivation in Chemistry. AJSTME, 10(1): 27-32.
Obidovna, D. Z. (2024). THE PEDAGOGICAL-PSYCHOLOGICAL ASPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN INTEGRATIVE EDUCATION. International Journal Of Literature And Languages, 4(03), 13-19.
Okore, G., Ehirim, A., Nwaodu, M. C., & Okeke, P. (2024). Utilization of Artificial Intelligence Tools by Final Year Chemistry Students in Tertiary Institutions in Owerri, Imo State, Nigeria. Faculty of Natural and Applied Sciences Journal of Computing and Applications2(1), 86-93.
P dos Santos, R. (2023). Enhancing Chemistry Learning with ChatGPT, Bing Chat, Bard, and Claude as Agents-to-Think-With: A Comparative Case Study. Enhancing Chemistry Learning with ChatGPT, Bing Chat, Bard, and Claude as Agents-to-Think-With: A Comparative Case Study (October 24, 2023).
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., ... & Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. bmj372.
Pandya, K. & Gor, K. (2011). “Knowledge management: A success key for higher education”. Federation University Journal of Higher Education, 5(1): 16- 23.
Perezzan, R., Montalvo-Quirós, S., Rama-Ballesteros, R., & Herráez-Aguilar, D. (2024). A PROPOSAL TO INTEGRATE ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS IN CHEMISTRY TEACHING IN HIGHER EDUCATION. In INTED2024 Proceedings (pp. 3435-3441). IATED.
Qureshi, M. D. A., Ayaz, S., Amjad, F., Ramzan, M. F., Ikram, M., & Hussain, I. (2024). Innovating Chemical Education: Leveraging Artificial Intelligence and Effective Teaching Strategies to Enhance Public Engagement in Environmental and Organic Chemistry. Indus Journal of Social Sciences2(2), 253-271.
Ruff, E. F., Franz, J. L., & West, J. K. (2024). Using ChatGPT for Method Development and Green Chemistry Education in Upper-Level Laboratory Courses. Journal of Chemical Education101(8), 3224-3232.
Samuel, J., Khanna, T., and Sundar, S. (2024a). Fear of artificial intelligence? NLP, ML and LLMs based discovery of AI-phobia and fear sentiment propagation by AI news. doi: 10.31234/osf.io/j6fnm
Selvam, A. A. A. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence on transforming physics, chemistry, and biology education.
Strauss, A., & Corbin, J. (1998). Basics of qualitative research techniques.
Tashakkori, A. (2010). Sage handbook of mixed methods in social & behavioral research. Sage.
Truong, H., Nguyen, P., Nguyen, P., Bruneau, P., Cao, L., & Wang, J. (2023). Exploring the Chemical Capabilities of Google Bard in Vietnamese High Schools. Researchgate. Net.
Verkuyl, M., & Hughes, M. (2019). Virtual Gaming Simulation in Bridging Nursing Education: A mixed methods study. Clinical Simulation in Nursing, 29 (C): 9-14. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2019.02.00.
Wang, C., Chen, X., Yu, T., Liu, Y., & Jing, Y. (2024). Education reform and change driven by digital technology: a bibliometric study from a global perspective. Humanities and Social Sciences Communications11(1), 1-17.
Wetzels, M., Odekerken, S. G., & Vanoppen, C. (2009). Using PLS path modeling for assessing hierarchical construct models: and empirical illustration. MIS Quarterly, 33(1), 177-195.
Yildirim, B., & Akcan, A. T. (2024). AI-professional development model for chemistry teacher: Artificial intelligence in chemistry education. Journal of Education in Science, Environment and Health, 161-182.
Zudonu, O. C., Osiah, C. U., Ogbu, M., Adejoke, B., John, J. P., & Nkisa, O. D. (2024). Investigating the effect of artificial intelligence on chemistry and physics students' achievement and conceptual change in heat change in SSS2 in rivers state. International Journal of Chemistry and Chemical Processes, 10(3), 42-66.