طراحی مدل «برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی (SEL)» و بررسی تأثیر آن بر بهزیستی روانشناختی دانشآموزان
کلمات کلیدی:
یادگیری اجتماعی-هیجانی, برنامه درس, بهزیستی روانشناختی, دانشآموزان, سلامت روان, آموزش متوسطهچکیده
هدف پژوهش حاضر طراحی مدل برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی و بررسی اثربخشی آن بر بهزیستی روانشناختی دانشآموزان دوره متوسطه دوم شهر تهران بود. پژوهش حاضر با رویکرد آمیخته و در دو بخش کیفی و کمی انجام شد. در بخش کیفی، از روش تحلیل مضمون برای طراحی مؤلفههای برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی استفاده شد و 15 نفر از متخصصان حوزه برنامهریزی درسی و روانشناسی تربیتی به صورت هدفمند انتخاب شدند. دادههای کیفی از طریق مصاحبه نیمهساختاریافته گردآوری و با استفاده از کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شدند. در بخش کمی، روش پژوهش نیمهآزمایشی با طرح پیشآزمون–پسآزمون با گروه کنترل بود. جامعه آماری شامل دانشآموزان دوره متوسطه دوم شهر تهران بود که از میان آنان 40 نفر به صورت در دسترس انتخاب و به طور تصادفی در دو گروه آزمایش و کنترل جایگزین شدند. گروه آزمایش طی 10 جلسه 90 دقیقهای تحت آموزش برنامه درسی مبتنی بر SEL قرار گرفت و گروه کنترل مداخلهای دریافت نکرد. ابزار گردآوری دادهها پرسشنامه بهزیستی روانشناختی ریف بود و دادهها با استفاده از تحلیل کوواریانس چندمتغیره در نرمافزار SPSS-27 تحلیل شدند. نتایج تحلیل کوواریانس چندمتغیره نشان داد که برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی تأثیر معناداری بر بهزیستی روانشناختی دانشآموزان و تمامی مؤلفههای آن شامل پذیرش خود، روابط مثبت با دیگران، خودمختاری، تسلط بر محیط، هدفمندی در زندگی و رشد فردی داشته است (001/0>P). همچنین اندازه اثر بهدستآمده نشان داد که مداخله حاضر توانسته است بخش قابل توجهی از تغییرات متغیرهای وابسته را تبیین کند. نتایج آزمون بونفرونی نیز بیانگر تفاوت معنادار میان گروه آزمایش و کنترل در مرحله پسآزمون بود. بر اساس یافتههای پژوهش، برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی میتواند به عنوان یک الگوی آموزشی مؤثر در ارتقای سلامت روان و بهزیستی روانشناختی دانشآموزان مورد استفاده قرار گیرد. این برنامه با تقویت مهارتهای هیجانی، اجتماعی و شناختی، زمینه رشد متوازن، تعاملات مثبت و سازگاری روانی دانشآموزان را فراهم میسازد و میتواند نقش مهمی در تحول نظام آموزشی ایفا کند.
دانلودها
مراجع
Bal, M., & Öztürk, E. (2025). The Potential of Deep Learning in Improving K‐12 Students' Writing Skills: A Systematic Review. British Educational Research Journal, 51(3), 1295-1312. https://doi.org/10.1002/berj.4120
Batu, T., Lemu, H. G., & Shimels, H. (2023). Application of Artificial Intelligence for Surface Roughness Prediction of Additively Manufactured Components. Materials, 16(18), 6266. https://doi.org/10.3390/ma16186266
Benavides-Hernández, J., & Dumeignil, F. (2024). From Characterization to Discovery: Artificial Intelligence, Machine Learning and High-Throughput Experiments for Heterogeneous Catalyst Design. Acs Catalysis, 14(15), 11749-11779. https://doi.org/10.1021/acscatal.3c06293
Bi, Z., Gao, R., & Fang, S. (2024). A General Framework for Visualizing Machine Learning Models. https://doi.org/10.20944/preprints202402.0798.v1
Eitel, F., Schulz, M.-A., Seiler, M., Walter, H., & Ritter, K. (2021). Promises and Pitfalls of Deep Neural Networks in Neuroimaging-Based Psychiatric Research. Experimental Neurology, 339, 113608. https://doi.org/10.1016/j.expneurol.2021.113608
Eslami, T., Almuqhim, F., Raiker, J. S., & Saeed, F. (2021). Machine Learning Methods for Diagnosing Autism Spectrum Disorder and Attention- Deficit/Hyperactivity Disorder Using Functional and Structural MRI: A Survey. Frontiers in Neuroinformatics, 14. https://doi.org/10.3389/fninf.2020.575999
Fernando, X., & Lăzăroiu, G. (2023). Spectrum Sensing, Clustering Algorithms, and Energy-Harvesting Technology for Cognitive-Radio-Based Internet-of-Things Networks. Sensors, 23(18), 7792. https://doi.org/10.3390/s23187792
Friedman, R. (2023). Geometry-Based Deep Learning in the Natural Sciences. Encyclopedia, 3(3), 781-794. https://doi.org/10.3390/encyclopedia3030056
Golilarz, N. A. (2025). Towards Neurocognitive-Inspired Intelligence: From AI's Structural Mimicry to Human-Like Functional Cognition. https://doi.org/10.48550/arxiv.2510.13826
Halkiopoulos, C., Gkintoni, E., Aroutzidis, A., & Antonopoulou, H. (2025). Advances in Neuroimaging and Deep Learning for Emotion Detection: A Systematic Review of Cognitive Neuroscience and Algorithmic Innovations. Diagnostics, 15(4), 456. https://doi.org/10.3390/diagnostics15040456
Hamed, T., & Madancian, M. (2023). AI Advancements: Comparison of Innovative Techniques. Ai, 5(1), 38-54. https://doi.org/10.3390/ai5010003
Jia, Y., Fan, Z., Qian, C., Hougne, P. d., & Chen, H. (2024). Dynamic Inverse Design of Broadband Metasurfaces With Synthetical Neural Networks. Laser & Photonics Review, 18(10). https://doi.org/10.1002/lpor.202400063
Jung, H., Park, S., Joe, S. B., Woo, S.-J., Choi, W. W., & Bae, W. G. (2025). AI-Driven Control Strategies for Biomimetic Robotics: Trends, Challenges, and Future Directions. Biomimetics, 10(7), 460. https://doi.org/10.3390/biomimetics10070460
Li, F., Sun, H., Biswal, B. B., Sweeney, J. A., & Gong, Q. (2021). Artificial Intelligence Applications in Psychoradiology. Psychoradiology, 1(2), 94-107. https://doi.org/10.1093/psyrad/kkab009
Lian, H., Li, X., Chen, L., Wen, X., Zhang, M., Zhang, J., & Qu, Y. (2024). Uncertainty Quantification of Neural Reflectance Fields for Underwater Scenes. Journal of Marine Science and Engineering, 12(2), 349. https://doi.org/10.3390/jmse12020349
Liu, H. (2024). The Application of Deep Learning in the Field of Robotics. Applied and Computational Engineering, 93(1), 98-104. https://doi.org/10.54254/2755-2721/93/20240928
Liu, M., Amey, R. C., Backer, R., Simon, J. P., & Forbes, C. E. (2022). Behavioral Studies Using Large-Scale Brain Networks – Methods and Validations. Frontiers in human neuroscience, 16. https://doi.org/10.3389/fnhum.2022.875201
Makhmet, A. S., Sharaev, M., Dyusembaev, A. E., & Kustubayeva, A. (2021). Machine Learning for Brain Signal Analysis. International Journal of Biology and Chemistry, 14(2), 4-11. https://doi.org/10.26577/ijbch.2021.v14.i2.01
Manakitsa, N., Maraslidis, G. S., Moysis, L., & Fragulis, G. F. (2024). A Review of Machine Learning and Deep Learning for Object Detection, Semantic Segmentation, and Human Action Recognition in Machine and Robotic Vision. Technologies, 12(2), 15. https://doi.org/10.3390/technologies12020015
Mouha, R. A. (2021). Deep Learning for Robotics. Journal of Data Analysis and Information Processing, 09(02), 63-76. https://doi.org/10.4236/jdaip.2021.92005
Mukhlif, F., Ithnin, N., Alroobaea, R., Algarni, S., Alghamdi, W. Y., & Hashem, M. (2023). Intelligence COVID-19 Monitoring Framework Based on Deep Learning and Smart Wearable IoT Sensors. Computers Materials & Continua, 77(1), 583-599. https://doi.org/10.32604/cmc.2023.038757
Özüdoğru, M. (2021). The Investigation of Teacher Candidates’ Learning Approaches and Engagement in a Hybrid Learning Environment According to RASE Model. Bartın University Journal of Faculty of Education, 10(2), 358-377. https://doi.org/10.14686/buefad.797154
Pavone, A., & Plebe, A. (2021). How Neurons in Deep Models Relate With Neurons in the Brain. Algorithms, 14(9), 272. https://doi.org/10.3390/a14090272
Pratyasha, P., Gupta, S., & Padhy, A. P. (2022). Recent Vogues of Artificial Intelligence in Neuroscience: A Systematic Review. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2278690/v1
Rao, B. S., & Aparna, M. (2023). A Review on Alzheimer’s Disease Through Analysis of MRI Images Using Deep Learning Techniques. IEEE Access, 11, 71542-71556. https://doi.org/10.1109/access.2023.3294981
Ricolfe-Viala, C., Correcher, A., & Blanes, C. (2023). Detection of Bad Stapled Nails in Wooden Packages. Applied Sciences, 13(9), 5644. https://doi.org/10.3390/app13095644
Singh, J., Ali, F., Gill, R., Shah, B., & Kwak, D. (2023). A Survey of EEG and Machine Learning-Based Methods for Neural Rehabilitation. IEEE Access, 11, 114155-114171. https://doi.org/10.1109/access.2023.3321067
Sui, Y., Yu, H., Zhang, C., Chen, Y., Jiang, C., & Li, L. (2022). Deep Brain–machine Interfaces: Sensing and Modulating the Human Deep Brain. National Science Review, 9(10). https://doi.org/10.1093/nsr/nwac212
Wanli, Z., Tang, Y., & Ma, X. (2025). From Learning Science to Computer Science: A Scientometric Review of Deeper Learning in Foreign Languages (1993–2024). Sage Open, 15(1). https://doi.org/10.1177/21582440251322564
Xiao, L., & Luo, Y. (2022). The Application of RBF Neural Network Model Based on Deep Learning for Flower Pattern Design in Art Teaching. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 1-9. https://doi.org/10.1155/2022/4206857
Zaim, T., Abdel-Hadi, S., Mahmoud, R., Khandakar, A., Rakhtala, S. M., & Chowdhury, M. E. H. (2025). Machine Learning- And Deep Learning-Based Myoelectric Control System for Upper Limb Rehabilitation Utilizing EEG and EMG Signals: A Systematic Review. Bioengineering, 12(2), 144. https://doi.org/10.3390/bioengineering12020144
Zhang, J. (2023). Cognitive Status Analysis for Recognizing and Managing Students' Learning Behaviors. International Journal of Emerging Technologies in Learning (Ijet), 18(16), 150-164. https://doi.org/10.3991/ijet.v18i16.42705
Zhang, Y. (2024). Path of Career Planning and Employment Strategy Based on Deep Learning in the Information Age. PLoS One, 19(10), e0308654. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308654
Zou, J., Gao, B., Song, Y., & Qin, J. (2022). A Review of Deep Learning-Based Deformable Medical Image Registration. Frontiers in Oncology, 12. https://doi.org/10.3389/fonc.2022.1047215
دانلودها
چاپ شده
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 1404 مهدی اکبرزاده سقای (نویسنده مسئول); مهسا منتظرینیا, اشرف حسنزاده, مریم اشرفی (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.