علوم اسلامی و انسانی دیجیتال

علوم اسلامی و انسانی دیجیتال

تحلیل کاربست هوش مصنوعی در پژوهش‌‌های علوم انسانی دیجیتال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استادیار گروه روانشناسی وعلوم تربیتی، دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی، اصفهان، ایران.
چکیده
هدف اصلی پژوهش حاضر، تحلیل نقاط قوت، ضعف، فرصت‌ها و تهدیدهای کاربست هوش مصنوعی در پژوهش‌های علوم انسانی دیجیتال از منظر دانشجویان تحصیلات تکمیلی است. این مطالعه با استفاده از روش توصیفی–پیمایشی انجام شده و داده‌ها از طریق دو ابزار مصاحبه نیمه‌ساخت‌یافته و پرسشنامه محقق‌ساخته گردآوری شده‌اند. روایی محتوایی ابزارها با بهره‌گیری از نظرات متخصصان و کارشناسان بررسی شده و پایایی پرسشنامه نیز با استفاده از ضریب آلفای کرونباخ محاسبه و مقدار آن 0.90 برآورد گردیده است. جامعه آماری شامل کلیه دانشجویان تحصیلات تکمیلی دانشگاه هنر اصفهان بوده و نمونه‌گیری به‌صورت طبقه‌ای تصادفی در بخش کمی و هدفمند در بخش کیفی انجام شده است. حجم نمونه با استفاده از فرمول کوکران ۳۰۰ نفر تعیین گردید. یافته‌های پژوهش نشان داد که مهم‌ترین نقاط قوت هوش مصنوعی در پژوهش‌های علوم انسانی دیجیتال عبارت‌اند از: ایجاد پایگاه دانش گسترده، کاربری آسان و مداوم، قابلیت ذخیره و بازیابی اطلاعات، یادگیری مستمر، مدیریت کارآمد داده‌ها، تجر‌به‌کاربری پیشرفته و شخصی‌سازی، اتوماسیون وظایف و فرآیندهای پژوهشی، بهبود تصمیم‌گیری از طریق تحلیل اطلاعات، ارتقاء خودکارآمدی پژوهشی و گسترش فضای پژوهشی غنی و معنادار. در مقابل، مهم‌ترین نقاط ضعف شامل فقدان مؤلفه‌های امنیتی و احراز هویت، اتکای افراطی به داده‌های موجود در پایگاه‌های هوش مصنوعی، ضعف در اعتبارسنجی اطلاعات، محدودیت در تفکر انتقادی، کم‌توجهی به تعاملات انسانی و پشتیبانی شخصی، چالش‌های فنی و احتمال تفسیر نادرست داده‌های نامطمئن است. فرصت‌های شناسایی‌شده شامل حذف محدودیت‌های زمانی و مکانی، توزیع‌یافتگی تولید و انتشار دانش، طبقه‌بندی اولیه محتوای علوم انسانی، قابلیت‌های جستجوی پیشرفته و سیستم‌های توصیه‌گر، پردازش زبان طبیعی توسط ماشین و طراحی نرم‌افزارهای تخصصی در حوزه علوم انسانی است. در نهایت، تهدیدهای مرتبط با کاربست هوش مصنوعی در این حوزه شامل عدم امنیت اطلاعات، مسائل اخلاقی، انتشار اطلاعات نادرست، غفلت از سطوح بالای تفکر شناختی، خطرات مربوط به حریم خصوصی، وابستگی بیش از حد به فناوری، خرابی‌های احتمالی سیستم‌ها، هزینه‌بر بودن برخی ابزارها و فقدان استانداردهای عملکردی و اجرایی در پژوهش‌های علوم انسانی دیجیتال می‌باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 
1.      بهمن‌آبادی، علیرضا، (۱۴۰۲)، هوش مصنوعی و کاربردهای آن در فعالیت‌های پژوهشی، مجله ترویجی علوم و فناوری اطلاعات کشاورزی، ۶ (۲)، ۳۳۴۳.
2.      تقدمی معصومی، محمدمهدی، (۱۴۰۲)، بررسی استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و پژوهش دانش‌آموزان، در نخستین همایش ملی جامعه سالم در عصر دیجیتال: رویکردی تفسیری و انتقادی، جهرم، بازیابی از https: //civilica.com/doc/1966122
3.      حسینی‌مقدم، محمد، (۱۴۰۲)، هوش مصنوعی و آینده آموزش دانشگاهی در ایران، فصلنامه پژوهش و برنامه‌ریزی در آموزش عالی، ۲۹ (۱)، ۱۲۵.
4.      خادم‌علیزاده، امیر، (۱۴۰۲)، ارزیابی کاربست هوش مصنوعی در روش‌های پژوهش علوم انسانی و اجتماعی: مزیت‌ها و چالش‌ها، در نخستین همایش ملی روش‌های پژوهش در علوم انسانی و اجتماعی.
5.      رادفر، حمیدرضا، (۱۴۰۳)، اهمیت نقاط دستیابی به منابع اطلاعاتی دیجیتال از دیدگاه پژوهشگران علوم انسانی: مطالعه موردی اعضای هیئت علمی پژوهشگاه علوم انسانی و مطالعات فرهنگی، نشریه بازیابی دانش و نظام‌های معنایی، (۴۱)، ۳۵۶۱.
6.      میرعمادی، زهرا، صدری، علی‌اکبر، (۱۴۰۲)، هوش مصنوعی: یک بررسی جامع، در هفتمین کنفرانس بین‌المللی پژوهش‌های نوین در مهندسی برق، کامپیوتر، مکانیک و مکاترونیک در ایران و جهان اسلام، تهران. بازیابی از https: //civilica.com/doc/1966607.
7.      وحدانی، محسن، (۱۴۰۲)، هوش مصنوعی، فرصت‌ها و تهدیدها، رشد آموزش و سلامت تربیت بدنی.
8.      AlAfnan, M. A, Dishari, S, Jovic, M, & Lomidze, K. (2023). ChatGPT as an educational tool: Opportunities, challenges, and recommendations for communication, business writing, and composition courses. Journal of Artificial Intelligence and Technology, 3(2), 60–68. https: //doi.org/10.37965/jait.2023.0184.
9.      Berry, D. M, & Fagerjord, A. (2017). Digital humanities: Knowledge and critique in a digital age. Cambridge: Polity.
10.  Crawley, E, Malmqvist, J, Licas, W, & Brodeur, D. (2011). The CDIO syllabus v2.0: An updated statement of goals for engineering education. Paper presented at the 7th International Conceive-Design-Implement-Operate Conference, Copenhagen, Denmark.
11. Creswell, J. W. (2007). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches. Thousand Oaks, CA: Sage.
12. Deilomgani, M. (2003). Information technology in educational programs. Journal of Educational Technology, 5(22), 102–112.
13. Dunis, C, Middleton, P, Karathanasopolous, A, & Theofilatos, K. (2016). Artificial intelligence in financial markets. Berlin: Springer.
14.  Eaton, S. E. (2023). Academic integrity and AI. University World News.https: //www.universityworldnews.com/post.php?story=20230228133041549.
15.  Filiz, O, Yurdakul, I. K, & Şahin İzmirli, Ö. (2013). Changes in professional development needs of faculty members according to stages of technology use and field differences. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 93, 1224–1228.
16. Forum WE. (2018). Driving the sustainability of production systems with fourth industrial revolution innovation. Geneva: World Economic Forum.
17.  Giray, L. (2023). Prompt engineering with ChatGPT: A guide for academic writers. Annals of Biomedical Engineering, 1–5. https: //doi.org/10.1007/s10439-023-03272-4.
18.  Liu, G, Yang, J, Hao, Y, & Zhang, Y. (2018). Big data-informed energy efficiency assessment of China industry sectors based on k-means clustering. Journal of Cleaner Production, 183, 304–314.
19.  Lu, R, Rausch, C, Bolpagni, M, Brilakis, I, & Haas, C. T. (2020). Geometric accuracy of digital twins for structural health monitoring. In Bridge Engineering. IntechOpen.
20.  Müller, J. M, Buliga, O, & Voigt, K. I. (2018). Fortune favors the prepared: How SMEs approach business model innovations in Industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 132, 2–17.
21. McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Stanford University. http: //www-formal.stanford.edu/jmc.
22.      Naik, N, Hameed, B. M. Z, Shetty, D. K, et al. (2022). Legal and ethical consideration in artificial intelligence in healthcare: Who takes responsibility? Frontiers in Surgery, 9. https: //doi.org/10.3389/fsurg.2022.862322.
23.   Palomares, I, Porcel, C, Pizzato, L, Guy, I, & Herrera-Viedma, E. (2021). Reciprocal recommender systems: Analysis of state-of-the-art literature, challenges and opportunities on social recommendation. Information Fusion. https: //doi.org/10.1016/j.inffus.2020.12.001
24. Palomares, I, Martínez-Cámara, E, Montes, R, et al. (2021). A panoramic view and SWOT analysis of artificial intelligence for achieving the sustainable development goals by 2030: Progress and prospects. Applied Intelligence, 51, 6497–6527.
25.       Pandya, M. (2012). Cloud computing for libraries: A SWOT analysis. 8th Convention PLANNER. https: //www.researchgate.net/publication/343280498
26. Plano Clark, V, Creswell, J, O’Neil Green, D, & Shope, R. (2008). Mixing quantitative and qualitative approaches: An introduction to emergent mixed methods research. In S. Hesse-Biber & P. Leavy (Eds.), Handbook of emergent methods (pp. xx–xx). New York: The Guilford Press.
27. Psycharis, S. (2011). Presumptions and actions affecting an e-learning adoption by the educational system: Implementation using virtual private networks. University of the Aegean – Department of Primary Education and Greek Pedagogical Institute. http: //www.eurodl.org/?p=&sp=fullarticle=204
28. Rahman, M, Terano, H. J. R, Rahman, N, Salamzadeh, A, & Rahaman, S. (2023). ChatGPT and academic research: A review and recommendations based on practical examples. Journal of Education, Management and Development Studies, 3(1), 1–12. https: //doi.org/10.52631/jemds.v3i1.175
29.  Raynor, W. (1999). International dictionary of artificial intelligence (1st ed.). Routledge. https: //doi.org/10.4324/9781315074108
30.  Shrestha, D. (2019). How artificial intelligence will impact scientific research. Fusemachines Blog. https: //fusemachines.medium.com/how-artificial-intelligence-will-impact-scientific-research-4e6f4face1ae
31.  Slattery, P. (2010). Curriculum development in the postmodern era. New York: Routledge.
32.  Sobir, R. (2020). Micro-, small and medium-sized enterprises (MSMEs) and their role in achieving the sustainable development goals. Department of Economic and Social Affairs. https: //sustainabledevelopment.un.org/content/documents/26073MSMEsandSDGs.pdf
33.  AlAfnan, M. A, Dishari, S, Jovic, M, & Lomidze, K. (2023). ChatGPT as an educational tool: Opportunities, challenges, and recommendations for communication, business writing, and composition courses. Journal of Artificial Intelligence and Technology, 3(2), 60–68. https: //doi.org/10.37965/jait.2023.0184
34.  Berry, D. M, & Fagerjord, A. (2017). Digital humanities: Knowledge and critique in a digital age. Cambridge: Polity.
35.  Crawley, E, Malmqvist, J, Licas, W, & Brodeur, D. (2011). The CDIO syllabus v2.0: An updated statement of goals for engineering education. Paper presented at the 7th International Conceive-Design-Implement-Operate Conference, Copenhagen, Denmark.
36.  Creswell, J. W. (2007). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches. Thousand Oaks, CA: Sage.
37.  Deilomgani, M. (2003). Information technology in educational programs. Journal of Educational Technology, 5(22), 102–112.
38.  Dunis, C, Middleton, P, Karathanasopolous, A, & Theofilatos, K. (2016). Artificial intelligence in financial markets. Berlin: Springer.
39.  Eaton, S. E. (2023). Academic integrity and AI. University World News.https: //www.universityworldnews.com/post.php?story=20230228133041549
40.  Filiz, O, Yurdakul, I. K, & Şahin İzmirli, Ö. (2013). Changes in professional development needs of faculty members according to stages of technology use and field differences. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 93, 1224–1228.
41.  Forum WE. (2018). Driving the sustainability of production systems with fourth industrial revolution innovation. Geneva: World Economic Forum.
42.  Giray, L. (2023). Prompt engineering with ChatGPT: A guide for academic writers. Annals of Biomedical Engineering, 1–5. https: //doi.org/10.1007/s10439-023-03272-4
43.  Liu, G, Yang, J, Hao, Y, & Zhang, Y. (2018). Big data-informed energy efficiency assessment of China industry sectors based on k-means clustering. Journal of Cleaner Production, 183, 304–314.
44.  Lu, R, Rausch, C, Bolpagni, M, Brilakis, I, & Haas, C. T. (2020). Geometric accuracy of digital twins for structural health monitoring. In Bridge Engineering. IntechOpen.
45.  Müller, J. M, Buliga, O, & Voigt, K. I. (2018). Fortune favors the prepared: How SMEs approach business model innovations in Industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 132, 2–17.
46.  McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Stanford University. http: //www-formal.stanford.edu/jmc/
47.    Naik, N, Hameed, B. M. Z, Shetty, D. K, et al. (2022). Legal and ethical consideration in artificial intelligence in healthcare: Who takes responsibility? Frontiers in Surgery, 9. https: //doi.org/10.3389/fsurg.2022.862322
48.   Palomares, I, Porcel, C, Pizzato, L, Guy, I, & Herrera-Viedma, E. (2021). Reciprocal recommender systems: Analysis of state-of-the-art literature, challenges and opportunities on social recommendation. Information Fusion. https: //doi.org/10.1016/j.inffus.2020.12.001
49.  Palomares, I, Martínez-Cámara, E, Montes, R, et al. (2021). A panoramic view and SWOT analysis of artificial intelligence for achieving the sustainable development goals by 2030: Progress and prospects. Applied Intelligence, 51, 6497–6527.
50.        Pandya, M. (2012). Cloud computing for libraries: A SWOT analysis. 8th Convention PLANNER. https: //www.researchgate.net/publication/343280498
51.  Plano Clark, V, Creswell, J, O’Neil Green, D, & Shope, R. (2008). Mixing quantitative and qualitative approaches: An introduction to emergent mixed methods research. In S. Hesse-Biber & P. Leavy (Eds.), Handbook of emergent methods (pp. xx–xx). New York: The Guilford Press.
52.  Psycharis, S. (2011). Presumptions and actions affecting an e-learning adoption by the educational system: Implementation using virtual private networks. University of the Aegean – Department of Primary Education and Greek Pedagogical Institute. http: //www.eurodl.org/?p=&sp=fullarticle=204
53.  Rahman, M, Terano, H. J. R, Rahman, N, Salamzadeh, A, & Rahaman, S. (2023). ChatGPT and academic research: A review and recommendations based on practical examples. Journal of Education, Management and Development Studies, 3(1), 1–12. https: //doi.org/10.52631/jemds.v3i1.175
54.   Raynor, W. (1999). International dictionary of artificial intelligence (1st ed.). Routledge. https: //doi.org/10.4324/9781315074108
55.  Shrestha, D. (2019). How artificial intelligence will impact scientific research. Fusemachines Blog. https: //fusemachines.medium.com/how-artificial-intelligence-will-impact-scientific-research-4e6f4face1ae
56.  Slattery, P. (2010). Curriculum development in the postmodern era. New York: Routledge.
57.         Sobir, R. (2020). Micro-, small and medium-sized enterprises (MSMEs) and their role in achieving the sustainable development goals. Department of Economic and Social Affairs. https: //sustainabledevelopment.un.org/content/documents/26073MSMEsandSDGs.pdf.