پروژه بومیسازی هوش مصنوعی در آموزش: تحلیل محتوای کتاب تاریخ ۱ دبیرستان
مجموعه داده و دستاورد پژوهشی جدید اینجانب در حوزه تکنولوژی آموزشی (Educational Technology) و برنامهریزی درسی (Curriculum and Instruction) با عنوان فوق که با مشارکت کارگروهی تیمی از دانشجو-معلمان دانشگاه فرهنگیان (پردیس نسیبه تهران) توسعه یافته است، به صورت بینالمللی منتشر شد.
این ارتیفکت پژوهشی، با هدف تحول در حوزه تربیت معلم (Teacher Education) و ارتقای نقش معلمان از مصرفکننده پرامپت به ناظران هوشمند (Intelligent Supervisors)، به تحلیل دقیق ۱۶ فصل کتاب تاریخ ۱ پایه دهم (رشته انسانی) بر اساس روش ویلیام رومی پرداخته است. فرآیند این پژوهش در قالب یک پروتکل داوری چندعاملی ترکیبی (انسان و هوش مصنوعی) با عنوان پروتکل CAP در ۴ مرحله کلیدی اجرا شده است. مشخصات تخصصی و ارجاع علمی بینالمللی در کادر زیر قرار دارد.
Comprehensive Content Analysis Dataset of the Iranian High School “History 1” Textbook: A Multi-Agent Adjudicated Protocol (CAP) Based on the William Romey Method
Principal Investigator: Hossein Talebzadeh
Hosting Institution: Farhangian University (Nasiabeh Campus, Tehran)
Repository / Publisher: Zenodo
Resource Type: Empirical Dataset / Curriculum Audit Artifact
Contributors / Project Members:
Zahra Khanmohammadi, Fatemeh Banihashem, Mobina Hosseini, Ay-Nam Pagheh, Hosna Bastamzadeh, Setayesh Rouhani, Mitra Rahiminasab, Niusha Shirchi, Mohanna Mostafaloo, Hourieh Bavas Akhoundi, Fatemeh Barbari, Fatemeh Sadin, Melika Mojahed, Mohammad Esmaeil Talebzadeh.
Description
This dataset provides a multi-modal, peer-adjudicated content analysis of the Iranian National High School “History 1” (Grade 10, Humanities) textbook based on the William Romey Method. Moving beyond passive curriculum consumption, this open-data initiative by Farhangian University empowers pre-service teachers as Intelligent Supervisors. A cohort of 13 student-teachers, organized into 4 specialized peer teams, executed a systematic auditing of all 16 chapters, evaluating four core curricular dimensions: textual narratives, visual illustrations (images), class activities, and sample questions. The dataset was generated through a rigorous 4-stage Collaborative Adjudication Protocol (CAP).
Keywords: Content Analysis, History Textbook, William Romey Method, Collaborative Adjudication Protocol (CAP), Teacher Education, AI in Education, Educational Technology, Farhangian University.
دسته: انتشارات
مجموعه طرح درسهای هوشمند و دوزبانه تربیت بدنی پایه هفتم (آموزش تخصصی بدمینتون)
مجموعه داده و دستاورد کاربردی جدید اینجانب با عنوان فوق که با همکاری سرکار خانم سحر میسیوند (پژوهشگر) و به میزبانی مجتمع آموزشی دخترانه نور ایمان توسعه یافته است، به صورت بینالمللی منتشر شد.
این ارتیفکت پژوهشی، رویکردی پیشگامانه در حوزه تربیت بدنی ارائه میدهد که مهارتهای فنی بدمینتون را با طراحیهای آموزشی هوشمند و راهبردی تلفیق کرده است. در این اثر، با تمرکز بر تحقق اهداف «ساحت زیستی و بدنی» سند تحول بنیادین، از هوش مصنوعی مولد به عنوان یک داربست شناختی برای توسعه همزمان سواد بدنی و سواد فناورانه دانشآموزان در چارچوب مدل سه وجهی یکپارچه هوش مصنوعی (IAT) و الگوی سازندهگرایی ۷ مرحلهای سحاب (SAHAB) استفاده شده است. مشخصات تخصصی، چکیده انگلیسی و لینکهای دسترسی مستقیم در کادر زیر قرار دارد.
Smart Pedagogical Designs for Physical Education (Grade 7): Bridging National Standards with Global AI-Augmented Pedagogy (Based on the IAT Model and SAHAB Constructivist Pattern)
Authors/Creators: Hossein Talebzadeh (Supervisor), Sahar Misivand (Researcher)
Hosting Institution: Noor-e-Iman Girls’ Educational Complex
Repository / Publisher: Zenodo
Resource Type: Empirical Dataset / Instructional Artifacts
Description
A pioneering approach to Physical Education, integrating technical badminton skills with strategic AI-augmented designs. It emphasizes the “Biological-Physical” strand of the national curriculum while developing technological literacy.
Keywords: Smart Pedagogical Designs, Physical Education, Grade 7, Badminton, IAT Model, SAHAB Pattern, Biological-Physical Strand, Technological Literacy.
مجموعه طرح درسهای هوشمند و دوزبانه زبان انگلیسی پایه نهم
مجموعه داده و دستاورد کاربردی جدید اینجانب با عنوان فوق که با همکاری سرکار خانم فاطمه کمالی (پژوهشگر) و به میزبانی مجتمع آموزشی دخترانه نور ایمان توسعه یافته است، به صورت بینالمللی منتشر شد.
این ارتیفکت پژوهشی، مجموعهای جامع از طراحیهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تدریس زبان انگلیسی پایه نهم است که موضوعاتی همچون شخصیت (Personality)، سفر (Travel) و رسانه (Media) را در بر میگیرد. در این اثر، فرآیند آموزش در چارچوب الگوی سازندهگرایی ۷ مرحلهای سحاب (SAHAB) و مدل سه وجهی یکپارچه هوش مصنوعی (IAT) با هدف اولویتبخشی به ادغام انسانمحور هوش مصنوعی و همسو با اسناد بالادستی تحول آموزشی طراحی شده است. مشخصات تخصصی، چکیده انگلیسی و لینکهای دسترسی مستقیم در کادر زیر قرار دارد.
Smart Pedagogical Designs for English Language (Grade 9): Bridging National Standards with Global AI-Augmented Pedagogy (Based on the IAT Model and SAHAB Constructivist Pattern)
Authors/Creators: Hossein Talebzadeh (Supervisor), Fatemeh Kamali (Researcher)
Hosting Institution: Noor-e-Iman Girls’ Educational Complex
Repository / Publisher: Zenodo
Resource Type: Empirical Dataset / Instructional Artifacts
Description
This collection bridges national English language standards with global AI-augmented pedagogy. It covers personality, travel, and media through the 7-stage SAHAB constructivist pattern, prioritizing human-centric AI integration.
Keywords: Smart Pedagogical Designs, English Language, Grade 9, IAT Model, SAHAB Pattern, Human-Centric AI, Personality, Travel, Media.
مجموعه طرح درسهای هوشمند و دوزبانه کار و فناوری هفتم (آموزش برنامهنویسی پایتون)
مجموعه داده و دستاورد کاربردی جدید اینجانب با عنوان فوق که با همکاری سرکار خانم مرضیه سیفی (پژوهشگر) و به میزبانی مجتمع آموزشی دخترانه نور ایمان توسعه یافته است، به صورت بینالمللی منتشر شد.
این ارتیفکت پژوهشی، مجموعهای جامع از طراحیهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تدریس برنامهنویسی پایتون در پایه هفتم است. در این اثر، از هوش مصنوعی مولد به عنوان یک «داربست شناختی» برای ارتقای عاملیت دانشآموزان در چارچوب سند تحول بنیادین آموزش و پرورش و بر اساس مدل سه وجهی یکپارچه هوش مصنوعی (IAT) و الگوی سازندهگرایی ۷ مرحلهای سحاب (SAHAB) استفاده شده است. مشخصات فنی، چکیده انگلیسی و لینکهای دسترسی مستقیم در کادر زیر قرار دارد.
Smart Pedagogical Designs for Work and Technology (Grade 7): Bridging National Standards with Global AI-Augmented Pedagogy (Based on the IAT Model and SAHAB Constructivist Pattern)
Authors/Creators: Hossein Talebzadeh (Project leader), Marzieh Seyfi (Researcher)
Hosting Institution: Noor-e-Iman Girls’ Educational Complex
Repository / Publisher: Zenodo
Resource Type: Empirical Dataset / Instructional Artifacts
Description
A comprehensive collection of AI-driven instructional designs for Python programming. It utilizes Generative AI as a “Cognitive Scaffold” to foster student agency within the framework of Iran’s Fundamental Reform Document.
Keywords: Smart Pedagogical Designs, Work and Technology, Python Programming, IAT Model, SAHAB Pattern, Student Agency, Cognitive Scaffold.
مجموعه طرح درسهای هوشمند و سازندهگرای علوم تجربی ششم ابتدایی مبتنی بر الگوی IAT و سند تحول
مجموعه داده و دستاورد کاربردی جدید اینجانب با عنوان فوق که با همکاری سرکار خانم مریم صاحبخانی (پژوهشگر) در مجتمع آموزشی دخترانه نور ایمان توسعه یافته است، منتشر شد.
این مجموعه داده شامل طرح درسهای پیشرفته و دوزبانهای است که با تلفیق اصول هوش مصنوعی مولد در چارچوب مدل سه وجهی یکپارچه هوش مصنوعی (IAT) و الگوی ۷ مرحلهای سازندهگرایی سحاب (SAHAB) همسو با اسناد بالادستی تحول آموزشی طراحی شدهاند. مشخصات کامل دسترسی، اطلاعات نمایه و چکیده انگلیسی در کادر زیر قابل دسترسی است.
Smart Pedagogical Designs for Primary Science Grade 6: Bridging National Standards with Global AI-Augmented Pedagogy
Authors/Creators: Hossein Talebzadeh, Maryam Sahebkhani (Researcher)
Hosting Institution: Noor-e-Iman Girls’ Educational Complex
Repository / Publisher: Zenodo
Resource Type: Empirical Dataset / Instructional Artifacts
Description
This dataset presents a collection of AI-integrated lesson plans for Grade 6 Science, structured through the SAHAB 7-stage constructivist pattern and the Integrated AI Triad (IAT) model. The primary objective of this work is to bridge the gap between national educational mandates (specifically the Iranian Fundamental Reform Document) and global pedagogical innovations in the age of Generative AI. The framework conceptualizes AI as a “Cognitive Scaffold” that fosters Student Agency and inquiry-based learning. While the content is strictly aligned with local curriculum standards, the underlying architecture is designed for Global Scalability, offering a universal blueprint for human-centric AI integration in primary education. This resource is vital for educators and researchers seeking to localize AI technology within their specific cultural and educational frameworks.
Keywords: Smart Pedagogical Designs, Primary Science, SAHAB Pattern, Integrated AI Triad (IAT) Model, Student Agency, Cognitive Scaffold, Global Scalability.
The Role of Artificial Intelligence in Green Education: Optimizing Teacher Workflow and Enhancing Pedagogical Design under the Sustainable Development Pedagogy (SDP) Constraint
Author: Dr. Hossein Talebzadeh
Conference: 3rd National Conference on Green Industries Innovation, University of Mazandaran
Publication Date: December 2025
Abstract
This study investigates the efficacy of applying pedagogical constraints centered on sustainable development to improve the quality of instructional design among pre-service teachers within the framework of the Integrated AI Triad (IAT) model. Utilizing a quasi-experimental design, the lesson plans of 28 pre-service teacher teams were compared across Baseline and Sustainable Development Pedagogy (SDP) phases. Paired t-test results demonstrated a significant improvement in overall design quality (t(27) = 13.78, p < 0.001) with a very large effect size (d = 2.80). The highest increase was observed in the SDP workflow compliance index (183%). These findings indicate that enforcing zero-paper resource management constraints assisted by AI serves as a strategic catalyst, transforming the teacher’s role from a mere pedagogical designer into an efficient, reflective strategic educational manager.
Keywords: Green Education Innovation, Sustainable Digital Pedagogy (SDP), Design Leap, Generative AI, Integrated AI Triad (IAT) Model, Resource Management, Pre-service Teachers.
🏆 Best Paper Award – CYSP 2025 – University of Tehran
Designing and Evaluating an Integrated AI-Based Educational System for Enhancing Critical Analysis Skills in Pre-Service Teachers
Author: Dr. Hossein Talebzadeh
Abstract
In light of the emerging challenges and opportunities of generative artificial intelligence (GenAI) in teacher education, this study designs, implements, and evaluates an integrated educational system aimed at enhancing the critical analysis skills of pre-service teachers. Utilizing a qualitative case study design, the research involved history and social sciences student-teachers at Farhangian University. Data from their experiences in an AI-assisted textbook content analysis project were collected via evaluation forms and analyzed using thematic analysis. The findings revealed dual challenges (technical and human) alongside multifaceted learning outcomes (technical, pedagogical, and soft skills). Crucially, the results uncovered a dialectical relationship between challenge and learning, conceptualizing the role of AI as a pedagogical assistant that fosters transformative learning by engineering cognitive conflict. The study concludes that the efficacy of AI in teacher education relies heavily on its integration into a rigorous educational system where challenges become learning opportunities and technology acts as a catalyst for professional identity development.
Keywords: Generative AI in Education, Teacher Education, Transformative Learning.
۱۴۰۵ (۲۰۲۶)
The Effectiveness of an Intensive Generative Artificial Intelligence Professional Development Program on Primary School Teachers’ AI-PCK: The Pivotal Role of Assessment Rubric Design
Abstract
Background: The rapid integration of generative artificial intelligence (AI) into educational environments necessitates a paradigm shift in teacher knowledge, transitioning traditional Pedagogical Content Knowledge (PCK) into AI-informed PCK (AI-PCK).
Purpose: This sub-study aimed to evaluate the effectiveness of an intensive generative AI professional development program on enhancing primary school teachers’ AI-PCK and to identify the specific knowledge component that demonstrated the most significant improvement.
Methodology: Utilizing a quasi-experimental single-group pretest-posttest design, the study was conducted with a sample of N = 142 primary school teachers. Data were gathered using a researcher-developed questionnaire spanning five distinct AI-PCK dimensions. The collected data were analyzed using paired-samples t-tests and Cohen’s d effect sizes.
Findings: The results demonstrated a statistically significant and highly positive overall impact of the professional development program on teachers’ total AI-PCK scores (p < 0.001), yielding a remarkably large effect size (d = 3.71). Crucially, learning gain analysis revealed that Component 5 (Familiarity and Application of Assessment Rubrics) achieved the highest learning gain (2.65) and the largest effect size (d = 4.82) among all dimensions.
Conclusion: These findings indicate that in the era of generative AI, the critical priority for primary school teachers’ professional development has fundamentally shifted from content-generation tools toward mastering the design of authentic, process-oriented assessment rubrics.
How to Cite:
Talebzadeh, H. (2026). The Effectiveness of an Intensive Generative Artificial Intelligence Professional Development Program on Primary School Teachers’ AI-PCK: The Pivotal Role of Assessment Rubric Design. In Proceedings of the 2nd International Conference on Applied Studies in Education Processes (COI: CASEP02_117).