فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی

evidence evaluation

همهٔ آثار این مفهوم در فکر بنیان

Beyond comprehension

Zakaria El Hajji; Nadia Hellalet Journal of Interdisciplinary Studies in Education, 2026, Vol. 15, Issue 8 https://doi.org/10.32674/enffa425

چکیده

The rapid proliferation of generative artificial intelligence in educational contexts has transformed how students encounter academic content, yet a fundamental question remains underexamined: Do English as a Foreign Language (EFL) learners possess the critical literacy competencies needed to evaluate AI-generated texts? This study investigated whether students in Morocco’s Classes Préparatoires aux Grandes Écoles (CPGE)—one of the nation’s most academically selective post-secondary programs—demonstrate readiness for AI-era literacy demands. We developed a diagnostic assessment instrument, the Critical Reading Diagnostic Assessment (CRDA), designed to mirror common characteristics of AI-generated academic content: a confident, authoritative tone, a logical structure with subtle gaps, claims requiring verification, and culturally embedded assumptions. Thirty first-year CPGE students (M age = 18.6 years) evaluated argumentative passages across five critical dimensions: argument identification, evidence evaluation, assumption recognition, multi-source synthesis, and source criticism. Metacognitive self-assessment data were also collected. Results revealed systematic evaluation failures across all dimensions, with mean accuracy rates of only 18–39% and large effect sizes confirming substantial deficits (d = 1.11–2.25). Metacognitive analysis showed that students overestimated their abilities by 11–38 percentage points across all dimensions, indicating profound self-assessment inaccuracies.

متن کامل دسترسی آزاد

ENHANCING EPISTEMIC COMPETENCE OF PHILOLOGY STUDENTS IN DIGITAL LEARNING ENVIRONMENTS

ارتقای شایستگی معرفتی دانشجویان زبان‌شناسی در محیط‌های یادگیری دیجیتال

Ismailova Marifat Bakhrambek kizi American Journal of Pedagogical and Educational Research, 2026

چکیده

The rapid transformation of higher education through digital technologies has changed how students acquire, evaluate, interpret, and construct knowledge. In philological education, where linguistic evidence and textual interpretation are central, epistemic competence is increasingly essential. This article analyzes theoretical and pedagogical approaches to enhancing philology students’ epistemic competence in digital learning environments. Using conceptual analysis and a critical synthesis of scholarship on epistemic cognition, digital literacy, and technology-enhanced education, the study develops a five-dimensional framework encompassing cognitive-epistemic understanding, critical analysis, metacognitive reflection, digital research, and ethical communication. It discusses problem-based inquiry, corpus-based analysis, collaborative interpretation, reflective portfolios, and critical verification of AI-generated materials as instructional strategies. These approaches are presented as pedagogical propositions rather than experimentally validated outcomes. The article argues that digital tools can support responsible academic judgment when they are accompanied by explicit instruction in evidence evaluation, awareness of uncertainty, and academic integrity. The framework provides a basis for curriculum design and future empirical research in university philology programs.

تحول سریع آموزش عالی از طریق فناوری‌های دیجیتال، نحوه کسب، ارزیابی، تفسیر و ساخت دانش توسط دانشجویان را دگرگون کرده است. در آموزش زبان‌شناسی، که شواهد زبانی و تفسیر متون در آن نقش محوری دارد، شایستگی معرفتی اهمیت فزاینده‌ای یافته است. این مقاله رویکردهای نظری و آموزشی برای ارتقای شایستگی معرفتی دانشجویان زبان‌شناسی در محیط‌های یادگیری دیجیتال را تحلیل می‌کند. با بهره‌گیری از تحلیل مفهومی و ترکیب انتقادی پژوهش‌ها در حوزه‌های شناخت معرفتی، سواد دیجیتال و آموزش مبتنی بر فناوری، این مطالعه چارچوبی پنج‌بعدی شامل فهم شناختی-معرفتی، تحلیل انتقادی، بازتاب فراشناختی، پژوهش دیجیتال و ارتباطات اخلاقی ارائه می‌دهد. در این مقاله، راهبردهای آموزشی همچون پژوهش مبتنی بر مسئله، تحلیل مبتنی بر پیکره، تفسیر مشارکتی، پرتفوی‌های بازتابی و راستی‌آزمایی انتقادی مواد تولیدشده توسط هوش مصنوعی مورد بحث قرار می‌گیرد. این رویکردها به عنوان پیشنهادهای آموزشی و نه نتایج تجربی اعتبارسنجی‌شده ارائه شده‌اند. مقاله استدلال می‌کند که ابزارهای دیجیتال می‌توانند از قضاوت علمی مسئولانه حمایت کنند، مشروط بر آنکه با آموزش صریح در ارزیابی شواهد، آگاهی از عدم قطعیت و رعایت صداقت علمی همراه باشند. این چارچوب مبنایی برای طراحی برنامه درسی و پژوهش‌های تجربی آتی در برنامه‌های دانشگاهی زبان‌شناسی فراهم می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد