طراحی الگوی بومی حکمرانی هوش مصنوعی در سازمان‌های آموزشی: مطالعه‌ای مبتنی بر نظریه داده‌بنیاد

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

استادیار، گروه مدیریت آموزشی، دانشگاه فرهنگیان تهران، ایران

چکیده

با وجود استفاده روزافزون از هوش مصنوعی در سیستم‌های آموزشی، هنوز یک چارچوب حاکمیتی متناسب با بافت که با ویژگی‌های فرهنگی و سازمانی نهادهای آموزشی همسو باشد، به شکل شایسته‌ای توسعه نیافته است. این پژوهش با هدف طراحی الگوی بومی حکمرانی هوش مصنوعی در سازمان‌های آموزشی انجام شد. رویکرد پژوهش کیفی و روش آن نظریه داده‌بنیاد با رویکرد نظام‌مند استراوس و کوربین بود. میدان پژوهش شامل اساتید مدیریت آموزشی کشور بود که با استفاده از نمونه‌گیری هدفمند انتخاب شدند. گردآوری داده‌ها از طریق انجام 27 مصاحبه عمیق و نیمه‌ساختاریافته صورت گرفت و فرایند نمونه‌گیری تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. تحلیل داده‌ها با استفاده از کدگذاری باز، محوری و انتخابی انجام شد و در نهایت، الگوی پارادایمی پژوهش در قالب شرایط علّی، پدیده محوری، شرایط زمینه‌ای، شرایط مداخله‌گر، راهبردها و پیامدها تدوین گردید. برای اعتباریابی یافته‌ها از معیارهای اعتمادپذیری لینکلن و گوبا شامل اعتبار، انتقال‌پذیری، تأییدپذیری و پایایی یا اتکاپذیری استفاده شد. یافته‌ها نشان داد که شرایط علّی در قالب 6 مقوله محوری، شرایط زمینه‌ای در قالب 7 مقوله محوری، شرایط مداخله‌گر در قالب 4 مقوله محوری، راهبردها در قالب 5 مقوله محوری و پیامدها در قالب 5 مقوله محوری شناسایی شدند که در تعامل با یکدیگر، چارچوب مفهومی الگوی بومی حکمرانی هوش مصنوعی در سازمان‌های آموزشی را شکل می‌دهند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Designing a Native Model of Artificial Intelligence Governance in Educational Organizations: A Grounded Theory Study

نویسنده [English]

  • zeinab sadeghi
Assistant Professor, Department of Educational Administration, Farhangian University, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Despite the increasing use of artificial intelligence in educational systems, a context-sensitive governance framework aligned with the cultural and institutional characteristics of educational organizations has not yet been adequately developed. This study was conducted with the aim of designing a native model of artificial intelligence governance in educational organizations. The research adopted a qualitative approach using grounded theory based on the systematic method of Strauss and Corbin. The research field consisted of educational management professors in the country who were selected through purposive sampling. Data were collected through 27 in-depth semi-structured interviews, and the sampling process continued until theoretical saturation was achieved. Data analysis was carried out through open, axial, and selective coding. Ultimately, the paradigmatic model of the study was developed in terms of causal conditions, the central phenomenon, contextual conditions, intervening conditions, strategies, and consequences. To ensure the trustworthiness of the findings, the criteria proposed by Lincoln and Guba—credibility, transferability, confirmability, and dependability—were applied. The findings indicated that causal conditions consisted of six axial categories, contextual conditions included seven axial categories, intervening conditions comprised four axial categories, strategies involved five axial categories, and consequences included five axial categories. The interaction among these categories formed the conceptual framework of the native model of artificial intelligence governance in educational organizations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Governance
  • Artificial Intelligence
  • Educational Organizations
  • Native Model
  • GT