This study examines the implementation of collaborative supervision and its contribution to student well-being at MI Al Mubarok Uman Agung, Central Lampung Regency. A qualitative approach with a case study design was employed. The participants included the principal, three classroom teachers, and three students selected purposively. Data were collected through semi-structured interviews, participant observation, and documentation. Data credibility was established through source and technique triangulation and member checking, while data analysis followed the interactive model of Miles and Huberman. The findings indicate that collaborative supervision was implemented through three interconnected stages: participatory planning, non-interventionist classroom observation, and dialogic reflection and follow-up. This approach reduced teachers' anxiety, encouraged openness during reflection, and supported changes in classroom practices. Its contribution to student well-being was most evident in the loving dimension through warmer teacher-student relationships and in the being dimension through greater student participation in learning. However, its contribution to the having and health dimensions remained limited because these aspects were closely related to school facilities and health-related policies. The study demonstrates that collaborative supervision can contribute to a school environment that supports student well-being, particularly by strengthening teachers' professional and interpersonal practices.
این پژوهش به بررسی اجرای نظارت مشارکتی و نقش آن در بهزیستی دانش‌آموزان در مدرسه MI Al Mubarok Uman Agung، شهرستان لامپونگ مرکزی می‌پردازد. رویکرد کیفی با طرح مطالعه موردی به کار گرفته شده است. شرکت‌کنندگان شامل مدیر مدرسه، سه معلم کلاس و سه دانش‌آموز بودند که به صورت هدفمند انتخاب شدند. داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته، مشاهده مشارکتی و اسناد جمع‌آوری گردید. اعتبار داده‌ها از طریق مثلث‌سازی منبع و روش و بررسی اعضا تأمین شد و تحلیل داده‌ها بر اساس مدل تعاملی Miles و Huberman انجام گرفت. یافته‌ها نشان می‌دهد که نظارت مشارکتی از طریق سه مرحله به هم پیوسته شامل برنامه‌ریزی مشارکتی، مشاهده کلاس بدون مداخله و بازتاب و پیگیری گفت‌وگومحور اجرا شده است. این رویکرد موجب کاهش اضطراب معلمان، تقویت شفافیت در بازتاب و حمایت از تغییرات در شیوه‌های تدریس شد. نقش آن در بهزیستی دانش‌آموزان عمدتاً در بعد محبت‌آمیز از طریق روابط گرم‌تر معلم و دانش‌آموز و در بعد بودن از طریق مشارکت بیشتر دانش‌آموزان در یادگیری مشهود بود. با این حال، نقش آن در ابعاد داشتن و سلامت محدود باقی ماند، زیرا این جنبه‌ها ارتباط نزدیکی با امکانات مدرسه و سیاست‌های مرتبط با سلامت داشتند. این پژوهش نشان می‌دهد که نظارت مشارکتی می‌تواند به محیط مدرسه‌ای که از بهزیستی دانش‌آموزان حمایت می‌کند، به ویژه از طریق تقویت شایستگی‌های حرفه‌ای و بین‌فردی معلمان، کمک نماید.
Introduction Promoting scientific argumentation in the context of socio-scientific issues remains a major challenge in science education. Artificial intelligence offers new opportunities to provide adaptive feedback on students’ written arguments; however, little is known about learners’ perceptions of hybrid learning environments that combine AI-supported feedback with peer feedback under authentic classroom conditions. This study presents the development and pilot evaluation of SMOKEChem, a web-based learning environment designed to foster scientific argumentation through AI-supported and collaborative feedback processes. Methods An exploratory mixed-methods design was employed to investigate learners’ perceptions of SMOKEChem during regular chemistry lessons. A total of 130 secondary school students (mean age = 15 years) participated in the study. Quantitative data were collected using questionnaires assessing technology acceptance, cognitive load, and chatbot usability, while qualitative responses explored students’ perceptions of peer feedback. Results The findings indicate that SMOKEChem was perceived as useful, user-friendly, and cognitively balanced, with low levels of extraneous cognitive load and high levels of germane cognitive load. Furthermore, students perceived AI-supported and peer feedback as fulfilling complementary functions: acceptance and usability data indicate that AI provided immediate, structured guidance for revising arguments, while qualitative data on peer feedback point to dialogic reflection, perspective-taking, and collaborative knowledge construction. Discussion The findings provide initial empirical evidence that hybrid feedback designs combining AI-supported and peer feedback can effectively support scientific argumentation in socio-scientific contexts. The complementary strengths of both feedback sources highlight the potential of integrating AI into collaborative learning environments rather than replacing peer interaction. These results provide practical implications for the design of AI-supported argumentation environments and inform future research on hybrid feedback approaches in science education.
مقدمه: ارتقای استدلال علمی در زمینه مسائل اجتماعی-علمی همچنان یکی از چالش‌های عمده در آموزش علوم به‌شمار می‌رود. هوش مصنوعی فرصت‌های جدیدی را برای ارائه بازخورد تطبیقی بر استدلال‌های نوشتاری دانش‌آموزان فراهم می‌کند؛ با این حال، اطلاعات اندکی درباره ادراک یادگیرندگان از محیط‌های یادگیری ترکیبی که بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی را با بازخورد همتایان در شرایط واقعی کلاس درس تلفیق می‌کنند، وجود دارد. این مطالعه به معرفی توسعه و ارزیابی اولیه SMOKEChem، یک محیط یادگیری مبتنی بر وب که با هدف تقویت استدلال علمی از طریق فرآیندهای بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی و همکاری طراحی شده است، می‌پردازد. روش‌ها: یک طرح اکتشافی آمیخته برای بررسی ادراک یادگیرندگان از SMOKEChem در جریان کلاس‌های معمول شیمی به‌کار گرفته شد. در مجموع ۱۳۰ دانش‌آموز دبیرستانی (میانگین سنی = ۱۵ سال) در این پژوهش شرکت کردند. داده‌های کمی از طریق پرسشنامه‌هایی درباره پذیرش فناوری، بار شناختی و قابلیت استفاده چت‌بات گردآوری شد و پاسخ‌های کیفی به بررسی ادراک دانش‌آموزان از بازخورد همتایان پرداخت. یافته‌ها: نتایج نشان داد که SMOKEChem به‌عنوان ابزاری مفید، کاربرپسند و دارای تعادل شناختی ادراک شد و سطوح بار شناختی بیرونی پایین و بار شناختی سازنده بالایی را نشان داد. افزون بر این، دانش‌آموزان بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی و بازخورد همتایان را دارای کارکردهای مکمل تلقی کردند: داده‌های پذیرش و قابلیت استفاده نشان داد که هوش مصنوعی راهنمایی فوری و ساختاریافته‌ای برای بازنگری استدلال‌ها ارائه می‌دهد، در حالی که داده‌های کیفی درباره بازخورد همتایان به بازتاب گفت‌وگویی، دیدگاه‌پذیری و ساخت دانش مشارکتی اشاره داشت. بحث: یافته‌ها شواهد تجربی اولیه‌ای ارائه می‌دهند که طراحی بازخورد ترکیبی با ادغام بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی و بازخورد همتایان می‌تواند به‌طور مؤثری از استدلال علمی در زمینه‌های اجتماعی-علمی حمایت کند. نقاط قوت مکمل هر دو منبع بازخورد، پتانسیل ادغام هوش مصنوعی در محیط‌های یادگیری مشارکتی به‌جای جایگزینی تعامل همتایان را برجسته می‌کند. این نتایج پیامدهای عملی برای طراحی محیط‌های استدلال مبتنی بر هوش مصنوعی داشته و پژوهش‌های آتی درباره رویکردهای بازخورد ترکیبی در آموزش علوم را هدایت می‌کند.
