تأثیر محیط یادگیری هوشمند مبتنی بر اصول فراشناختی بر کاهش بار شناختی و افزایش مهارت‌های خودتنظیمی زبان آموزان پسر پایه هشتم شهرستان اهواز در درس عربی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه آموزش علوم تربیتی، دانشگاه فرهنگیان، تهران، ایران

2 گروه آموزشی علوم تربیتی، دانشگاه فرهنگیان، اهواز، ایران

3 Department of Educational Sciences, Farhangian University, Ahvaz, Iran

10.48310/alle.2026.22463.1366

چکیده

پژوهش حاضر به‌منظور سنجش اثربخشی یک محیط یادگیری هوشمند مبتنی بر اصول فراشناختی بر کاهش بار شناختی و ارتقای مهارت‌های خودتنظیمی در دانش‌آموزان پسر پایه هشتم در درس زبان عربی صورت گرفت. این مطالعه با رویکردی شبه‌آزمایشی و طرح پیش‌آزمون-پس‌آزمون با گروه کنترل اجرا شد. جامعه آماری شامل کلیه دانش‌آموزان پسر پایه هشتم مدارس دولتی شهر اهواز در سال تحصیلی ۱۴۰۳-۱۴۰۴ بود. نمونه پژوهش متشکل از ۱۲۰ دانش‌آموز بود که به‌صورت تصادفی به دو گروه آزمایش (متشکل از دانش‌آموزانی که در معرض محیط یادگیری هوشمند فراشناخت‌محور، قرار گرفتند) و گروه کنترل (که آموزش‌های معمول را دریافت کردند) تقسیم شدند. برای گردآوری داده‌ها از ابزارهای معتبر شامل پرسشنامه آگاهی فراشناختی نوجوانان پرسشنامه بار شناختی و آزمون پیشرفت تحصیلی محقق‌ساخته استفاده گردید. محیط یادگیری هوشمند با تمرکز بر سه مؤلفه فراشناختی برنامه‌ریزی، نظارت و تنظیم طراحی و پیاده‌سازی شد تحلیل داده‌ها با استفاده از آزمون تحلیل کوواریانس و آزمون t مستقل نشان داد که استفاده از محیط یادگیری هوشمند فراشناخت‌محور منجر به بهبود معنادار آماری در مهارت‌های نظارت و تنظیم فراشناختی، افزایش چشمگیر عملکرد تحصیلی و کاهش مؤثر بار شناختی بیرونی در دانش‌آموزان گروه آزمایش در مقایسه با گروه کنترل گردید. بااین‌حال، تأثیر این محیط بر مؤلفه برنامه‌ریزی فراشناختی، معنادار نبود یافته‌های این پژوهش حاکی از آن است که ادغام اصول فراشناختی در طراحی محیط‌های یادگیری هوشمند، پتانسیل بالایی در بهینه‌سازی فرایندهای شناختی و فراشناختی دانش‌آموزان دارد. این رویکرد نوین قادر است یادگیری درس زبان عربی را از سطوح ابتدایی و مبتنی بر حافظه به سطوح عمیق‌تر، خودراهبرانه و معنادار ارتقا بخشد و زمینه را برای یادگیری مادام‌العمر فراهم آورد. پیشنهاد می‌شود در طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های آموزشی مبتنی بر فناوری، به مؤلفه‌های فراشناختی توجه ویژه مبذول گردد.

کلیدواژه‌ها


آلیعلی، مسلم؛ هوشمند، مژگان؛ رضایی، رضا. (۲۰۲۴). مطالعه‌ای تطبیقی درباره ترمیم در مکالمات گویش اهوازی زبان عربی و فارسی. زبان‌شناسی و زبان‌های ایرانی، ۹ ۲https://doi.org/10.22099/jill.2025.51568.1397
برنا، محمد؛ عبیات، عاطی. (۱۴۰۴). طراحی یک واحد یادگیری در درس زبان عربی با تأکید بر نظریه پیوندگرایی. پژوهش در آموزش زبان و ادبیات عربی، دوره ۷، شماره 2، ص ۱۲۴–۱۴۱.
پودق نژاد، ه. و مولایی پاشایی، س. (۲۰۲۵). ارزیابی ترجمه رمان «دزد و سگان» اثر نجیب محفوظ توسط بهمن رازانی بر اساس تمایلات تعویقی برمان، با تمرکز بر عقلانی‌سازی، شفاف‌سازی و فقیرسازی کیفی. پژوهش‌های ترجمه در زبان و ادبیات عربی، ۱۵(۳۳)، ۲۱۳-۲۳۶.
شیـدایی قره‌قشلاقی، آرزو. (۱۴۰۴). نقش کارورزی معلمان پیش از خدمت در رشد حرفه‌ای مرتبط با آموزش زبان عربی. پژوهش در آموزش زبان و ادبیات عربی،دوره  ۷، شماره ۲، ص ۲۰-۴۸.
صدیقی، کلثوم، (1394)، رویکردی نوین به فرآیند واژه‌گزینی در زبان عربی، مجله زبان و ادبیات عربی مجله ادبیات و علوم انسانی سابق، شماره 12.
عزیزی مراد، گ. (1404). دیالکتیک ساختار عمیق و ساختار سطحی در بازنمایی معنایی ساختارهای نحوی مبتنی بر زبان‌شناسی صوری: مطالعه موردی تحول کاهش فعل در مفعول مطلق مجازی در ترجمه آیات از قرآن کریم. پژوهش‌های ترجمه در زبان و ادبیات عربی، ۱۵(۳۳)، ۱۰۲-۱۲۳.
یوسفی، پروین؛ قائمی، مرتضی؛ مسبوق، سید مهدی. (1404). سبک‌شناسی شناختی استعاره‌های مفهومی اجتماعی در داستان‌های منتخب از «النظرات» منقوطی. نقد ادبیات عربی، ۱۶(۱)، ۷۶-۹۹.
Alajramy, L., Simoni, M., Rasori, M., Saracino, A., & Mori, P. (2026). On-device derivation of IoT usage control policies: Automating U-XACML policy generation from natural language with LLMs in smart homes environments. Future Generation Computer Systems, 175, 108067. https://doi.org/10.1016/j.future.2025.108067
Alhamami, M. (2025). Intention over motivation: A holistic analysis of psychological constructs in Arabic as a foreign language learning. Acta Psychologica, 258, 105142. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105142
Alotaibi, A. H., AlJahlan, A. A., AlHarbi, G. F., & Alghizzi, T. M. (2025). The impact of English as a medium of instruction in international education on Arabic language preservation and cultural identity: Parents' perspectives and strategies. Ampersand, 15, 100240. https://doi.org/10.1016/j.amper.2025.100240
Chen, J., Wang, K., Zhou, L., & Zhou, H. (2025). Design of an intelligent Camellia oleifera fruit picking robot system with a dual-track transport. Smart Agricultural Technology, 12, 101308. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101308
Corrigan, J. A., & Forzani, E. (2026). "I would have gone to the original source": Emerging and established readers’ cognitive and metacognitive strategies during online evaluation. Computers in Human Behavior, 174, 108818. https://doi.org/10.1016/j.chb.2025.108818
Devi, M., Nandal, P., & Sehrawat, H. (2025). Federated learning-enabled lightweight intrusion detection system for wireless sensor networks: A cybersecurity approach against DDoS attacks in smart city environments. Intelligent Systems with Applications, 27, 200553. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2025.200553
Fatmawati, B., Hunaepi, & Asy'ari, M. (2025). The moderating role of cognitive style on the relationship between critical thinking disposition, metacognitive awareness, and metacognitive strategies. Social Sciences & Humanities Open, 12, 102006. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.102006
Gao, Y., Guaralda, M., Xia, B., & Volz, K. (2026). Mapping forty years of smart environments for older people research: A scientometric review. Cities, 168, 106505. https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.106505
Ghassan, H., & Haider, A. S. (2025). Partial intralingual subtitling as a means of understanding varieties of the same language: A case study of Syrian vernacular and modern standard Arabic. Ampersand, 14, 100219. https://doi.org/10.1016/j.amper.2025.100219
Hayre, R. K., Ingham, M., Smith, S., Findel, B., Sargent, C., Beck, S. R., & Colloff, M. F. (2026). The developmental trajectories of implicit and explicit metacognitive monitoring and control in cued recall. Journal of Experimental Child Psychology, 262, 106367. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2025.106367
Ismaiel, W., Kechiche, L., Aribi, Y., Omer, O. S. D., & Merghani, W. (2025). Leveraging edge detection techniques to enhance Arabic sign language static-gesture recognition using deep learning. Journal of Engineering Research. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.jer.2025.09.011
Khaled, S., Medhat, W., & Mohamed, E. H. (2025). UniTextFusion: A low-resource framework for Arabic multimodal sentiment analysis using early fusion and LoRA-tuned language models. Ain Shams Engineering Journal, 16, 103682. https://doi.org/10.1016/j.asej.2025.103682
Leppink, J., Paas, F., van der Vleuten, C. P. M., van Gog, T., & van Merriënboer, J. J. G. (2013). Development of an instrument for measuring cognitive load. Behavior Research Methods, 45(4), 1046–1062. https://doi.org/10.3758/s13428-013-0334-1
Love, S., Armstrong, K., & Koppel, S. (2026). The effect of metacognitive skills on dissociative driving behaviour: A pilot study of two brief attention-based training methods. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 116, 103382. https://doi.org/10.1016/j.trf.2025.103382
Mosleh, M. A. A., Mohammed, R. A. A., Mohammed, A. A. A., & Gumaei, A. H. (2025). ArYSL: Arabic Yemeni sign language dataset. Data in Brief, 62, 111996. https://doi.org/10.1016/j.dib.2025.111996
Nguyen, H. T. M., Nguyen, H. T. T., Gilanyi, L., Hoang, T. H., & Gao, X. (2025). Content Language Integrated Learning (CLIL): Teachers' metacognitive understanding of pedagogical translanguaging. Learning and Instruction, 97, 102085. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2025.102085
Pan, Y., Kim, H., Huang, Y., Hwang, G.-J., & Tu, Y.-F. (2025). Promoting students’ metacognition and self-regulatory efficacy through metacognitive scaffolding in mobile technology-enhanced interactive classrooms: The moderating role of inner speech. Education and Information Technologies, 30, 10811–10836. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13284-9
Pintrich, P. R., Smith, D. A. F., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1991). A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). National Center for Research to Improve Postsecondary Teaching and Learning, University of Michigan.
Ramezanzadeh, A.-M., Woore, R., & Malmberg, L.-E. (2025). Imagining, believing and achieving in L2 Arabic: Motivational self-concepts and language outcomes in a multiplossic context. System, 135, 103866. https://doi.org/10.1016/j.system.2025.103866
Sinneh, I. S., & Yanxia, S. (2026). Federated deep MPC-enabled digital twin and multiagent learning framework for secure and scalable smart nano grid energy management. Renewable Energy Focus, 56, 100762. https://doi.org/10.1016/j.ref.2025.100762
Sperling, R. A., Howard, B. C., Miller, L. A., & Murphy, C. (2002). Measures of children's knowledge and regulation of cognition. Contemporary Educational Psychology, 27(1), 51–79. https://doi.org/10.1006/ceps.2001.1091
subait, W., Asiri, M. M., Alzaidi, M. S. A., Alanazi, M. H., Alshammeri, M., Yafoz, A., Alsini, R., & Khadidos, A. O. (2025). Artificial Intelligence-based Natural Language Processing for sarcasm detection and classification on Arabic Corpus. Alexandria Engineering Journal, 125, 320–331. https://doi.org/10.1016/j.aej.2025.03.125
Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and Instruction, 4(4), 295–312. https://doi.org/10.1016/0959-4752(94)90003-5
Towler, M. A. (2025). Arabic language tutors’ beliefs on including regional varieties in undergraduate degree courses in England. Linguistics and Education, 87, 101427. https://doi.org/10.1016/j.linged.2025.101427
Wong, I. Y. F., Kwok, T. T. O., Wong, C. W. M., Lam, Y. H. L., & So, G. L. H. (2025). Comparison of students’ use of cognitive and metacognitive strategies between live demonstration and complementary immersive virtual reality simulation in fundamental skills learning: A mixed-methods study. Nurse Education in Practice, 88, 104576. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2025.104576
Wu, Q. (2025). Design of intelligent Q&A system based on knowledge graph combined with large language model. In Procedia Computer Science, 262, 338–347. https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.05.061
Xu, S. (2025). Design of intelligent English translation teaching system combined with bidirectional encoder representation. Systems and Soft Computing, 7, 200284. https://doi.org/10.1016/j.sasc.2025.200284
Zhang, Y., Yu, X., & Tan, H. (2025). Design of prompt language in navigation systems: An empirical study of intelligent vehicle. Design and Artificial Intelligence, 1, 100028. https://doi.org/10.1016/j.daai.2025.100028
Zhao, Y., Zhu, D.-D., Wang, F., Dai, X.-P., Jiao, H.-S., & Zhou, Z.-J. (2025). An intelligent drilling guide algorithm design framework based on highly interactive learning mechanism. Petroleum Science, 22, 3333–3343. https://doi.org/10.1016/j.petsci.2025.05.019