طراحی مدل «برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی (SEL)» و بررسی تأثیر آن بر بهزیستی روان‌شناختی دانش‌آموزان

نویسندگان

  • مهدی اکبرزاده سقای دکترای تخصصی برنامه‌ریزی درسی، گروه مطالعات تربیتی و برنامه‌ریزی درسی، پردیس علامه امینی، دانشگاه فرهنگیان، تبریز، ایران نویسنده مسئول https://orcid.org/0000-0002-1038-8040
  • مهسا منتظری‌نیا دانشجوی دکتری برنامه‌ریزی درسی، گروه مطالعات تربیتی و برنامه‌ریزی درسی، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0003-9490-160X
  • اشرف حسن‌زاده دانشجوی دکتری برنامه‌ریزی درسی، گروه مطالعات تربیتی و برنامه‌ریزی درسی، واحد مرند، دانشگاه آزاد اسلامی، مرند، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0009-3053-4955
  • مریم اشرفی دانشجوی دکتری مطالعات تربیتی و برنامه‌ریزی درسی، واحد تبریز دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0001-1431-3927

کلمات کلیدی:

یادگیری اجتماعی-هیجانی, برنامه درس, بهزیستی روان‌شناختی, دانش‌آموزان, سلامت روان, آموزش متوسطه

چکیده

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

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

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

1405-07-10

شماره

نوع مقاله

مقالات

نحوه استناد به مقاله

اکبرزاده سقای م.، منتظری‌نیا م. .، حسن‌زاده . ا.، و اشرفی م. (1405). طراحی مدل «برنامه درسی مبتنی بر یادگیری اجتماعی-هیجانی (SEL)» و بررسی تأثیر آن بر بهزیستی روان‌شناختی دانش‌آموزان. مجله شناخت، رفتار، یادگیری، 1-15. https://journalcbl.com/index.php/jcbl/article/view/jcbl-2605-3637

مقالات مشابه

##common.pagination##

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.