علوم اسلامی و انسانی دیجیتال

علوم اسلامی و انسانی دیجیتال

کاربست فناوری اطلاعات، علم داده و هوش مصنوعی در پردازش محتوای علوم قرآنی دیجیتال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
کارشناس ارشد مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه تربیت مدرس،تهران، ایران
چکیده
مطالعه مروری نظام‌مند جاضر با بهره‌گیری از چارچوب پریزما، نقش فناوری‌های اطلاعات، علم داده و هوش مصنوعی در پردازش و تحلیل محتوای علوم قرآنی دیجیتال را در دوره انتشار 2020 تا 2025 بررسی کرده است. در فرآیند جستجو و انتخاب مقالات، در نهایت 35 مقاله معتبر برای تحلیل نهایی انتخاب شدند. در مرحله اول، تعداد کل مقالات بازیابی شده از پایگاه‌های معتبر مانند گوگل اسکالر، سماتیک اسکالر، اسکوپوس و ریسرچ گیت، برابر با 150 مقاله بود که بر اساس کلیدواژه‌های مرتبط با فناوری‌های قرآنی، هوش مصنوعی، تحلیل معنایی، گراف‌های دانش، پردازش زبان طبیعی[NLP] و تفسیر دیجیتال جستجو شدند. در مرحله غربال اولیه، مقالات مرتبط باعنوان و چکیده،با موضوع تأیید شدند، و تعداد مقالات به 85 مقاله کاهش یافت. در ادامه، بر اساس روش‌شناسی علمی، نتایج تجربی و تمرکز بر فناوری‌های ساختاری، معنایی و صحت‌سنجی، تعداد مقالات به 50 مقاله کاهش یافت. در مرحله ارزیابی کیفیت، بر اساس معیارهایی چون وضوح هدف، رویکرد علمی، حجم نمونه و نوآوری، نمره‌دهی انجام شد و مقالات با امتیاز بالا (حداقل 80 از 100) انتخاب شدند. در نهایت، 35 مقاله با بالاترین امتیاز و اعتبار علمی برای تحلیل نهایی و استخراج یافته‌ها برگزیده شدند. نتایج نشان داد که فناوری‌های پایگاه‌داده‌های معنایی، مدل‌های ساختاری، فناوری‌های یادگیری عمیق چندوظیفه‌ای و چندزبانه، فناوری‌های ارزیابی صحت و تفسیرپذیر، و فناوری‌های تحلیل ساختاری و نحوی نقش مهمی در تحلیل روابط مفهومی، معنایی و ساختاری آیات قرآن دارند، اما نیازمند داده‌های غنی، برچسب‌گذاری دقیق، توسعه فناوری‌های چندسطحی و استانداردسازی داده‌ها هستند تا بتوانند به طور مؤثر در حوزه علوم قرآنی دیجیتال بهره‌برداری شوند. توسعه فناوری‌های مقاوم، تفسیرپذیر و استانداردسازی داده‌ها، کلید بهره‌برداری پایدار و موثر از فناوری‌های نوین در این حوزه است.



[1]. NLP.
کلیدواژه‌ها

Aamir, N., Raza, A., Iqbal, M. W., Hamid, K., Nazir, Z., Asif, A., ... & Muhammad, H. A. B (2025). Topic Modeling Empowered by a Deep Learning Framework Integrating BERTopic, XLM-R, and GPT. Journal of Computing & Biomedical Informatics, 8(02).
Adnan, B (2024). Leveraging Artificial Intelligence Technologies in the Service of the Holy Quran and Its Sciences. Khazanah Journal of Religion and Technology, 2(2), 36-44.
Adnan, B (2025). Leveraging Artificial Intelligence Technologies in the Service of the Holy Quran and Its Sciences. Khazanah Journal of Religion and Technology.
Afzal, T., Abdul Rauf, S., Malik, M. G. A., & Imran, M (2025). Fine-Tuning QurSim on Monolingual and Multilingual Models for Semantic Search. Information, 16(2), 84.
Al Anazi, M. M., & Shahin, O. R (2022). A machine learning model for the identification of the holy quran reciter utilizing k-nearest neighbor and artificial neural networks. Inf. Sci. Lett, 11(4), 1093-1102.
Alam, K. A., Khalid, M., Ali, S. A., Mahmood, H., Shafi, Q., Haroon, M., & Haider, Z (2025). Automated Authentication of Quranic Verses Using BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) based Language Models. In Proceedings of the New Horizons in Computational Linguistics for Religious Texts (pp. 59-66).
Alkhouri, K.I (2024). The Role of Artificial Intelligence in the Study of the Psychology of Religion. Religions.
Alnefaie, S., Atwell, E., & Alsalka, M. A (2024). Qur’an Passage Ranking Using Transformer Models. In International Conference on Arabic Language Processing (pp. 183-194). Cham‌: Springer Nature Switzerland.
Alshahrani, H. J. A (2020). The semantic prosody of natural phenomena in the Qur’an‌: a corpus-based study (Doctoral dissertation, University of Leeds).
Altammami, S., & Atwell, E (2022). Challenging the transformer-based models with a classical arabic dataset‌: Quran and hadith. In Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference (pp. 1462-1471). European Language Resources Association.
AN, A. N., Mahmudulhassan, M., Ali, M., Muthoifin, M., Waston, W., & Senathirajah, A. R. B. S (2024). The Intersection of Quranic Studies and Modern Technology‌: A Bibliometric Analysis of Academic Publications from 2000 to 2024. Qubahan Academic Journal, 4(4), 178-190.
An, A. N., Tamami, F. Q. A. Y., Daud, Z., Salleh, N. M., bin Ishak, M. H., & Muthoifin, M (2025). Understanding the Integration of Deep Learning and Artificial Intelligence in Quranic Education and Research through Bibliometric Analysis. Educational Process‌: International Journal.
Andriansyah, Y (2023). The Current Rise of Artificial Intelligence and Religious Studies‌: Some Reflections Based on ChatGPT. Millah‌: Journal of Religious Studies, 22(1), ix-xviii. https://doi.org/10.20885/millah.vol22.iss1.editorial
Bakr, A., Yousef, A. H., & Arafa, T (2023). Specialized Syntactic Quran Search Engines‌: Evaluation and Limitations. In 2023 Intelligent Methods, Systems, and Applications (IMSA) (pp. 269-275). IEEE.
Basharat, A., Kamran, A. B., & Rehman, M (2025) SemanticTafsir‌: Building a Cultural Heritage Ontology and Knowledge Graph from the Quranic Exegesis of al-Tabari. https://github.com/A-Kamran/SemanticTafsir
Bashir, M. H., Azmi, A. M., Nawaz, H., Zaghouani, W., Diab, M., Al-Fuqaha, A., & Qadir, J (2023). Arabic natural language processing for Qur’anic research‌: a systematic review. Artificial Intelligence Review, 56(7), 6801-6854.
Beirade, F., Azzoune, H., & Zegour, D. E (2021). Semantic query for Quranic ontology. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 33(6), 753-760.
Bendjamaa, F., & Taleb, N (2024). OntoDin‌: an islamic ontology of quran and hadith. Int. Arab J. Inf. Technol., 21, 773-785.
Bhojani, A. R., & Schwarting, M (2023). Truth and regret‌: Large language models, the quran, and misinformation. Theology and Science, 21(4), 557-563.
Daud, A., Ullah, M. H., Banjar, A. R., & Alshdadi, A. A (2022). Ontological modeling and semantic search in quran. IJCSNS, 22(5), 771.
ElKoumy, M., & Sarhan, A (2024). Improving ranking-based question answering with weak supervision for low-resource Qur’anic texts. Artificial Intelligence Review, 58(1), 17.
Fasyani, M. F., Muqsid, A., & Mujtaba, A. W (2024). Artificial Intelligence and Digital Tafsīr‌: Assessing the Interpretive Accuracy of ChatGPT’s Engagement with Tafsīr al-Qurṭūbī. Journal of Ushuluddin and Islamic Thought, 2(1), 86-118.
Guspita, R., Azzahra, F., & Albizar, A (2025). Utilisation of Artificial Intelligence in Quranic Learning‌: Innovation or Threat? . Journal of Quranic Teaching and Learning, 1(2), 73-89.
Hani, U., & Rahman, A (2024). Predicting Revelation Periods of Verses of the Quran via Deep Learning. In 2024 IEEE International Women in Engineering (WIE) Conference on Electrical and Computer Engineering (WIECON-ECE) (pp. 029-034). IEEE.
Hasanah, I.F., Hasanah, U., Makhzuniyah, M., & Binti Zawawi, A.N (2025). Qur’anic Learning In The Digital Era‌: A Study On Digital Applications And Their Impact. Jurnal Pamator ‌: Jurnal Ilmiah Universitas Trunojoyo.
Iskandar, M. Y., Efendi, E., Putra, D. A., & Halimahturrafiah, N (2025). Digital Technology in Quranic Learning‌: Opportunities and Challenges. Journal of Quranic Teaching and Learning, 1(2), 139-154.
Ismail, R., Makhtar, M., Hasan, H., Zamri, N., & Azizan, A (2025). A Comparative Evaluation of Ontology Learning Techniques in the Context of the Qur’an. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 16(3).
Jarmy, A.D (2024). Methodological Elements‌: Statistics and Digital Humanities. What Research Perspectives for the Early History of Islam? ArXiv, abs/2404.15316.
Khalila, Z., Nasution, A. H., Monika, W., Onan, A., Murakami, Y., Radi, Y. B. I., & Osmani, N. M (2025). Investigating Retrieval-Augmented Generation in Quranic Studies‌: A Study of 13 Open-Source Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2503.16581.
Khidhir, A. M (2024). An AI model for Parsing the Text of Holy Quran Sentences. Mesopotamian Journal of Quran Studies, 2024, 16-23.
Khrushch, S., Kushnarov, V., Liutyi, A., & Onishchenko, I (2023). Immersive Technologies for Digital Libraries. Digital Platform‌: Information Technologies in Sociocultural Sphere.
Lagrini, S., & Debbah, A (2024). A New International Journal of Computing and Digital Systems, 17(1), 1-14.
M Alashqar, A (2024). A classification of Quran verses using deep learning. International Journal of Computing and Digital Systems, 16(1), 1041-1053.
Mauluddin, M (2024). Kontribusi Artificial Intelligence (AI) pada Studi Al Quran di Era Digital; Peluang dan Tantangan. Madinah‌: Jurnal Studi Islam.
Mohamed, E. H., & Shokry, E. M (2022). QSST‌: A Quranic Semantic Search Tool based on word embedding. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 34(3), 934-945.
Ni'am, A. M., Parhan, P., Basyarahil, I., & Hidayaturrohmah, N (2025). Cultivating Spiritual Intelligence in Education during the Era of Artificial Intelligence Based on the Concept of Educational Psychology in the Al-Qur'an. Jurnal Penelitian Ilmu Ushuluddin, 5(1), 44-59.
Prokudin, D., Kononova, O., & Gaevskaya, E.G (2024). Development of Methods for Studying the Image of Culture in the Digital Era. Vestnik of Saint Petersburg University. Philosophy and Conflict Studies.
Putra, D. I. A., & Yusuf, M (2021). Proposing machine learning of Tafsir al-Quran‌: In search of objectivity with semantic analysis and Natural Language Processing. In IOP Conference Series‌: Materials Science and Engineering (Vol. 1098, No. 2, p. 022101). IOP Publishing.
Qamar, F., Latif, S., & Latif, R (2024). A Benchmark Dataset with Larger Context for Non-Factoid Question Answering over Islamic Text. ArXiv, abs/2409.09844.
Sawalha, M., Al-Shargi, F., Yagi, S., AlShdaifat, A. T., Hammo, B., Belajeed, M., & Al-Ogaili, L. R (2025). Morphologically-analyzed and syntactically-annotated Quran dataset. Data in Brief, 58, 111211.
Shahid, U., Hussain, M. Z., & Sayers, W (2025). Computational Analysis of Quran Text Using Machine Learning and Large Language Models. In 2025 8th International Conference on Data Science and Machine Learning Applications (CDMA) (pp. 18-24). IEEE.
Shohoud, Y., Shoman, M., & Abdelazim, S (2023). Quranic Conversations‌: Developing a Semantic Search tool for the Quran using Arabic Natural Language Processing Techniques.
Sonni, A. F., Hafied, H., Irwanto, I., & Latuheru, R (2024). Digital newsroom transformation‌: A systematic review of the impact of artificial intelligence on journalistic practices, news narratives, and ethical challenges. Journalism and Media, 5(4), 1554-1570.
Utomo, F. S., Suryana, N., & Azmi, M. S (2020). Question answering systems on holy quran‌: a review of existing frameworks, approaches, algorithms and research issues. In Journal of Physics‌: Conference Series (Vol. 1501, No. 1, p. 012022). IOP Publishing.
Wahid, S. H.(2025) Rubric-Based Bil MaʾTsūr Framework for Evaluating AI Tafsir Chatbot Using Retrieval-Augmented Generation. Social Sciences & Humanities Open
Zouaoui, S., & Rezeg, K (2021). A novel quranic search engine using an ontology-based semantic indexing. Arabian Journal for Science and Engineering, 46(4), 3653-3674.