DOI: https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-025-00566-6
تاريخ النشر: 2025-07-25
المؤلف: Gahyoun Gim وآخرون
الموضوع الرئيسي: البحث بين التخصصات والتعاون
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة إطارًا يهدف إلى قياس واستغلال التداخل بين التخصصات ضمن المناهج الدراسية للعلوم والهندسة على مستوى الجامعات. يستخدم المؤلفون نموذج لغة كبير لتوحيد بيانات التعليم الرسمية الواسعة من كوريا، مما يمكّن من بناء خرائط معرفية توضح العلاقات بين التخصصات العلمية. يقومون بتصميم وتقييم مناهج دراسية أحادية المجال ومناهج دراسية مزدوجة متكاملة، مستخدمين نظريات تربوية ومقاييس قائمة على نظرية المعلومات لتقييم فعاليتها.
تقدم الدراسة مناهج دراسية قياسية للتخصصات الفردية إلى جانب مناهج متكاملة تدمج بين مجالين، وتقيس تداخلها بين التخصصات من خلال مقياس يُسمى درجة تآزر المنهج. تكشف النتائج أن تركيبات المجالات ذات الصلة الوثيقة، لا سيما في الهندسة، تظهر مستويات أعلى من التداخل بين التخصصات. تشير التحليلات إلى أن التخصصات الهندسية تشكل الإطار المركزي لتصميم المنهج المقترح، بينما تعمل العلوم الطبيعية الأساسية كمكونات محيطية، مقدمةً مفاهيم أساسية ضرورية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التعقيد المتزايد للتحديات في القطاعات الاجتماعية والأكاديمية والصناعية، مما أدى إلى زيادة الطلب على الأساليب متعددة التخصصات في التعليم العالي. استجابةً لذلك، توسع الجامعات برامجها متعددة التخصصات، مما يدفع الباحثين لاستكشاف نظرية التداخل بين التخصصات ونماذج المناهج الدراسية. ومع ذلك، غالبًا ما تعتمد الدراسات الحالية على التقييمات النوعية، مما يثير القلق بشأن قابليتها للتعميم. تهدف هذه الدراسة إلى إنشاء إطار قائم على البيانات لتصميم وتقييم المناهج الدراسية متعددة التخصصات من خلال تحليل بيانات حقيقية واسعة النطاق، متجاوزةً الطرق التقليدية.
تشمل المنهجية توحيد بيانات اللغة الطبيعية العلمية والتكنولوجية الواسعة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة، بما في ذلك نماذج اللغة واسعة النطاق. يقوم الباحثون ببناء خرائط معرفية تربط هذه المجموعة من البيانات بالأقسام الأكاديمية من خلال شبكة ثنائية، مع التركيز على العلاقات بين التخصصات في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. يحفز هذا التركيز الطلب المتزايد على المهنيين في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، المدفوع بالتقدم التكنولوجي والمبادرات السياسية الأخيرة التي تدعو إلى التدريب متعدد التخصصات. تقترح الدراسة نموذج منهج دراسي قياسي أحادي التخصص وتفترض تكامل التخصصات، مطورةً منهجًا متكاملًا مزدوجًا لمجموعات متنوعة. يتم تقديم إطار قياس لتقييم تداخل هذه التخصصات المتكاملة، مميزًا بين التداخل الحقيقي والتجمعات متعددة التخصصات البسيطة. توضح الورقة هيكلها، مفصلةً الأقسام التالية التي تغطي معالجة البيانات، والتحليل الهيكلي للمناهج الدراسية، ونموذج المنهج الدراسي متعدد التخصصات.
نقاش
في هذا القسم، يقدم المؤلفون إطارًا شاملاً لمعالجة البيانات لتوحيد وتحليل المناهج الدراسية في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات عبر مؤسسات التعليم العالي في كوريا. باستخدام مجموعات بيانات موثوقة من بوابة “التعليم العالي في كوريا”، يركزون على برامج البكالوريوس التي تستمر أربع سنوات في الهندسة والعلوم الطبيعية، مما يؤدي في النهاية إلى بناء مجموعة بيانات موحدة من 2,841 قسمًا في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، تشمل 126,437 إدخال دورة خام. يؤكد المؤلفون على أهمية توحيد أسماء الدورات لمعالجة التباينات في التسمية، مستخدمين نماذج لغة متقدمة لمعالجة البيانات الخام بشكل منهجي وتقليلها إلى 24,476 دورة موحدة. لا يسهل هذا النهج المقارنات المتسقة عبر الأقسام فحسب، بل يتماشى أيضًا مع سياسات التعليم العالي المركزية في كوريا.
علاوة على ذلك، يستكشف المؤلفون العلاقات الهيكلية بين الأقسام من خلال شبكة تشابه الأقسام، ويقيسون التشابهات باستخدام معامل تشابه جاكارد الموزون. يطبقون خوارزميات تعظيم التمايز لتحديد الهياكل المجتمعية داخل شبكة تشابه الأقسام، كاشفين عن اتصالات متعددة التخصصات كبيرة بين الأقسام. تختتم هذه القسم باقتراح إطار لتصميم المناهج الدراسية متعددة التخصصات، مستخدمين نموذجًا قائمًا على نظرية المعلومات لتقييم التآزر الذي تم تحقيقه من خلال عروض الدورات المتكاملة. يتم تقديم درجة تآزر المنهج كقياس للمعرفة الجديدة الناتجة عن التركيبات متعددة التخصصات، مميزًا بين التجميعات البسيطة للتخصصات والتصاميم التعليمية المتكاملة حقًا. يهدف هذا الإطار إلى تعزيز التماسك والقيمة التربوية للمناهج الدراسية متعددة التخصصات، مما يعزز في النهاية تجربة تعلم أكثر ترابطًا للطلاب.
DOI: https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-025-00566-6
Publication Date: 2025-07-25
Author(s): Gahyoun Gim et al.
Primary Topic: Interdisciplinary Research and Collaboration
Overview
This research proposes a framework aimed at quantifying and leveraging interdisciplinarity within university-level science and engineering curricula. The authors utilize a large language model to standardize extensive official educational data from Korea, enabling the construction of knowledge maps that illustrate interdisciplinary relationships among scientific disciplines. They design and assess both single-field and integrated dual-field curricula, employing pedagogical theories and information theory-based metrics to evaluate their effectiveness.
The study introduces standard curricula for individual disciplines alongside integrated curricula that merge two fields, measuring their interdisciplinarity through a metric termed the curriculum synergy score. Findings reveal that combinations of closely related fields, particularly within engineering, exhibit higher levels of interdisciplinarity. The analysis suggests that engineering disciplines form the central framework for the proposed curriculum design, while basic natural sciences serve as peripheral components, providing essential foundational concepts.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the growing complexity of challenges in social, academic, and industrial sectors, which has led to a demand for interdisciplinary approaches in higher education. In response, universities are expanding their multidisciplinary programs, prompting researchers to explore interdisciplinary theory and curriculum models. However, existing studies often rely on qualitative assessments, raising concerns about their generalizability. This research aims to create a data-driven framework for designing and evaluating interdisciplinary curricula by analyzing large-scale real-world data, moving beyond traditional methods.
The methodology involves standardizing extensive scientific and technological natural language data using advanced natural language processing (NLP) techniques, including large-scale language models (LLMs). The researchers construct knowledge maps linking this dataset to academic departments through a bipartite network, focusing on the relationships among STEM disciplines. This focus is motivated by the increasing demand for professionals in STEM fields, driven by technological advancements and recent policy initiatives advocating for interdisciplinary training. The study proposes a single-discipline standard curriculum model and hypothesizes integration majors, developing a double-field integrated curriculum for various combinations. A measurement framework is introduced to assess the interdisciplinarity of these integration majors, distinguishing between true interdisciplinarity and mere multidisciplinary combinations. The paper outlines its structure, detailing subsequent sections that cover data processing, structural analysis of curricula, and the interdisciplinary curriculum model.
Discussion
In this section, the authors present a comprehensive data processing framework for standardizing and analyzing STEM curricula across higher education institutions in Korea. Utilizing authoritative datasets from the “Higher Education in Korea” portal, they focus on four-year undergraduate programs in Engineering and Natural Sciences, ultimately constructing a standardized dataset from 2,841 STEM departments, encompassing 126,437 raw course entries. The authors emphasize the importance of standardizing course names to address nomenclatural variations, employing advanced language models (LLMs) to systematically process and reduce the raw data to 24,476 standardized courses. This approach not only facilitates consistent cross-departmental comparisons but also aligns with Korea’s centralized higher education policies.
Furthermore, the authors explore the structural relationships among departments through a department similarity network (DSN), quantifying similarities using the weighted Jaccard similarity coefficient. They apply modularity-maximization algorithms to identify community structures within the DSN, revealing significant interdisciplinary connections among departments. The section concludes by proposing a framework for designing interdisciplinary curricula, utilizing an information-theoretical model to evaluate the synergy achieved through integrated course offerings. The curriculum synergy score (CSS) is introduced as a measure of the new knowledge generated from interdisciplinary combinations, distinguishing between mere aggregations of disciplines and truly integrative educational designs. This framework aims to enhance the coherence and pedagogical value of interdisciplinary curricula, ultimately promoting a more interconnected learning experience for students.