Chia Shih Su

This paper presents an exploratory systematic review of artificial intelligence (AI) in physics education and its alignment with Sustainable Development Goal 4 (SDG 4). Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 guidelines (Page et al., 2021), a Web of Science search conducted on January 15, 2025, yielded 105 records; after independent dual-reviewer screening (Cohen’s κ = 0.82 on n = 105 title/abstract decisions), 12 empirical studies published between 2013 and 2025 were included and analyzed. Given the small corpus and emergent nature of the field, findings are explicitly characterized as exploratory evidence mapping rather than consolidated empirical conclusions. The corpus spans educational contexts from secondary school to teacher training and engages AI types including intelligent tutoring systems, machine learning, natural language processing, and generative models. Results indicate that AI is used in four pedagogical roles: tutor, evaluator, assistant, and analyst, with documented benefits in conceptual understanding, formative feedback, personalization, and self-regulated learning. Alignment with SDG-4-relevant sustainability competencies (critical thinking, problem solving, collaboration, and digital literacy) was identified through a secondary interpretive analysis by the review authors against Education for Sustainable Development competency frameworks (Rieckmann, 2011; UNESCO, 2017; 2024); this alignment is inferential and design-based rather than directly measured by the primary studies. Ongoing challenges include technical reliability, teacher preparation and acceptance, and ethical concerns regarding transparency, bias, equity, and data protection. The review contributes an initial, disciplinary-specific evidence map at the intersection of AI, physics education, and SDG 4, and identifies six evidence gaps for future empirical research. No protocol was preregistered prior to conducting this review; this absence is acknowledged as a transparency limitation.

این مقاله به ارائه یک مرور نظام‌مند اکتشافی درباره هوش مصنوعی (AI) در آموزش فیزیک و همسویی آن با هدف توسعه پایدار ۴ (SDG 4) می‌پردازد. با پیروی از دستورالعمل‌های Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 (Page و همکاران، 2021)، جستجوی Web of Science که در تاریخ ۱۵ ژانویه ۲۰۲۵ انجام شد، ۱۰۵ رکورد را به دست داد؛ پس از غربالگری مستقل توسط دو ارزیاب (ضریب کاپا کوهن κ = 0.82 بر روی n = 105 تصمیم عنوان/چکیده)، ۱۲ مطالعه تجربی منتشرشده بین سال‌های ۲۰۱۳ تا ۲۰۲۵ وارد و تحلیل شدند. با توجه به حجم اندک مطالعات و ماهیت نوظهور این حوزه، یافته‌ها به طور صریح به عنوان نگاشت شواهد اکتشافی و نه نتیجه‌گیری‌های تجربی تثبیت‌شده توصیف می‌شوند. بدنه مطالعات زمینه‌های آموزشی از دبیرستان تا آموزش معلمان را دربر می‌گیرد و انواع هوش مصنوعی شامل سامانه‌های آموزش هوشمند، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های مولد را مورد استفاده قرار می‌دهد. نتایج نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در چهار نقش آموزشی شامل معلم، ارزیاب، دستیار و تحلیل‌گر به کار می‌رود و مزایایی چون ارتقای درک مفهومی، بازخورد تکوینی، شخصی‌سازی و یادگیری خودتنظیمی را به همراه دارد. همسویی با شایستگی‌های پایداری مرتبط با SDG-4 (تفکر انتقادی، حل مسئله، همکاری و سواد دیجیتال) از طریق تحلیل تفسیری ثانویه توسط نویسندگان مرور و بر اساس چارچوب‌های شایستگی آموزش برای توسعه پایدار (Rieckmann، ۲۰۱۱؛ یونسکو، ۲۰۱۷؛ ۲۰۲۴) شناسایی شد؛ این همسویی استنباطی و مبتنی بر طراحی است و نه مستقیماً توسط مطالعات اولیه اندازه‌گیری شده باشد. چالش‌های جاری شامل پایایی فنی، آمادگی و پذیرش معلمان و نگرانی‌های اخلاقی درباره شفافیت، سوگیری، عدالت و حفاظت از داده‌ها است. این مرور، نگاشت اولیه و اختصاصی شواهد را در تقاطع هوش مصنوعی، آموزش فیزیک و SDG 4 ارائه می‌دهد و شش شکاف شواهدی برای پژوهش‌های تجربی آینده شناسایی می‌کند. هیچ پروتکلی پیش از انجام این مرور ثبت نشده است؛ این فقدان به عنوان یک محدودیت شفافیت مورد اشاره قرار گرفته است.