دوفصلنامه مطالعات برنامه درسی آموزش عالی

دوفصلنامه مطالعات برنامه درسی آموزش عالی

تدوین برنامه های درسی کارشناسی مدیریت گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد داده بنیاد چند وجهی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری برنامه ریزی درسی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.،
2 استاد گروه برنامه ریزی درسی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
3 استادیار گروه برنامه ریزی درسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم تحقیقات، تهران، ایران.
10.22034/hecs.2025.511763.2005
چکیده
هدف از مطالعه حاضر تدوین برنامه های درسی کارشناسی مدیریت گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد. بدین منظور از دو رویکرد پژوهش کیفی شامل تحلیل محتوا و تحلیل داده بنیاد چند وجهی از طریق نرم افزار مکس-کیودا استفاده گردید. نمونه ها به صورت نظری به تعداد 7 نفر انتخاب شدند. در بخش تحلیل محتوا، به تمرکز بر شباهت ها و تفاوت های پاسخی در 4 الگوریتم هوش مصنوعی پرداخته شد. در تحلیل داده بنیاد چند وجهی، مفاهیم به منظور ارائه مدل پارادایم در قالب علیت ها(پایگاه دانش برنامه درسی گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی، ماژول یادگیری دانشجوبان گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی، ماژول تدریس برنامه های درسی تدوین شده مدرس گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی، ماژول ارزشیابی رشته گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی)،مقوله های اصلی(دانشجویان، مدرسان)، مداخله گرها(سازمانی، فرآیندی، مالی و اقتصادی)، زمینه ها و بسترها(ساختاری،سیستمی،انسانی)، راهکارها(مالی-مدیریتی، اخلاقی-اجتماعی، سازمانی) و پیامد ها(سطح دانشجویان، سطح مدرسان، سطح کلان صنعت) تدوین شدند. 
کلیدواژه‌ها
موضوعات

رجائی نیا، عاطفه و هارون آبادی، علی،1403،استفاده از ظرفیت های موجود در تکنولوژی جهت توسعه گردشگری الکترونیکی،نهمین کنفرانس بین المللی مدیریت، گردشگری و تکنولوژی،تهران.
Akay, B., Uslu, A., & Sancar, M. F. (2018). Turizm eğitimi alan öğrencilerin staj döneminde yaşadıkları sorunlar: lisans ve ortaöğretim turizm öğrencileri örneği. OPUS International Journal of Society Researches, 8(1), 212-236.
Al-Nafjan, A., Aldayel, M., & Kharrat, A. (2023). Systematic review and future direction of neuro-tourism research. Brain Sciences, 13(4), 682.
Altıntop, M. (2023). Yapay zekâ/akıllı öğrenme teknolojileriyle akademik metin yazma: chatgpt örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(46), 186-211.
Angelaccio, M., Fasolo, M., & Zappitelli, L. (2024). Intelligent Smart Tourism Education: AI-based Learning for Cultural Tourism Experiments.
Bearly. (2023, Kasım). Bearly about. Retrieved from https://bearly.ai, Access Date: 05.11.2023.
Chen, C., & Huang, J. (2024). Personalized Learning Scheme of Tourism Management Professional Curriculum System in Colleges and Universities under Intelligent Recommendation System Based on OBE Education Model. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 9(1).
Dogru, T., Line, N., Mody, M., Hanks, L., Abbott, J. A., Acikgoz, F., ... & Zhang, T. (2025). Generative artificial intelligence in the hospitality and tourism industry: Developing a framework for future research. Journal of Hospitality & Tourism Research, 49(2), 235-253.
Feng, Y., & Zhao, Y. (2024). Exploring Teaching Pathways for Deep Learning and Smart Tourism Based on Project-Based Learning: A Case Study of the Deep Learning Course at Guilin Tourism University. Pacific International Journal, 7(3), 6-10.
Gluska, J. (2023, Şubat, 27). What is Jenni.Ai?. Retrieved from https://goldpenguin.org/blog/jenni-ai- review/#:~:text=jenni.ai%20functions%20as%20a,and%20im prove%20your%20writing%20confidence.
Güner, D., & Çılgınoğlu, H. (2024). Artificial intelligence perspective on tourism education. Tourism and Recreation, 6(1), 149-157.
Güner, D., & Çılgınoğlu, H. (2024). Artificial intelligence perspective on tourism education. Tourism and Recreation, 6(1), 149-157.
Istomina, O. B., Maypil, E. S., Metelitsa, V. I., & Rinchinov, Z. A. (2021). Socio-economic situation of the region as a factor in the dynamics of the institute of education in the new social reality. Linguistics and Culture Review, 5(S4), 617-626.
Neophytou, R., Liasidou, S., Pipyros, K., & Christofi, A. (2025). Artificial intelligence driven adaptive learning methods in sustainable tourism education. Worldwide Hospitality and Tourism Themes.
Saragih, R. (2025). STUDENT PERCEPTION OF THE ADVANTAGES AND CHALLENGES OF USING CHATGPT (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) FOR ACADEMIC ASSIGNMENTS. Journal of Information Technology, computer science and Electrical Engineering, 2(1), 23-34.
Shieh, R. S. (2024). The impact of technology-enabled active learning (teal) implementation on student learning and teachers’ teaching in a high school context. Computers & Education, 59(2).
Siddik, A. B., Forid, M. S., Yong, L., Du, A. M., & Goodell, J. W. (2025). Artificial intelligence as a catalyst for sustainable tourism growth and economic cycles. Technological Forecasting and Social Change, 210, 123875.
Skavronskaya, L., Hadinejad, A., & Cotterell, D. (2023). Reversing the threat of artificial intelligence to opportunity: a discussion of ChatGPT in tourism education. Journal of Teaching in Travel & Tourism, 23(2), 253-258.
Szymkowiak, A., Melović, B., Dabić, M., Jeganathan, K., & Kundi, G. S. (2021). Information technology and Gen Z: The role of teachers, the internet, and technology in the education of young people. Technology in Society, 65, 101565.
Xing, Y. (2022). [Retracted] Design and Implementation of Tourism Teaching System Based on Artificial Intelligence Technology. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022(1), 5298530.
Xu, G., Jia, G., Shi, L., & Zhang, Z. (2021). Personalized course recommendation system fusing with knowledge graph and collaborative filtering. Computational Intelligence and Neuroscience, 2021(1), 9590502.
Zhai, L. (2023). Research on tourism management education under the background of new liberal arts construction. International Journal of Electrical Engineering & Education, 60(2_suppl), 436-445.
Zvaigzne, A., Litavniece, L., Kodors, S., & Jurkane, K. (2025). Negative impacts of artificial intelligence technologies on the tourism industry. Worldwide Hospitality and Tourism Themes.