اساتذہ کی تربیت

انگریزی صفحے کا خودکار ترجمہ، جو ابھی تک کسی مقامی بولنے والے کے ذریعے جانچا نہیں گیا۔

پیشہ ورانہ ترقی — اساتذہ کی تیاری اور جاری پیشہ ورانہ ترقی، جس میں پیش از خدمت استاد کی تربیت (ابتدائی سند کے پروگرام) اور دورانِ خدمت پیشہ ورانہ ترقی دونوں شامل ہیں۔ تعلیم میں AI کی تحقیق میں اساتذہ کی تربیت ایک مرکزی فکر بن گئی ہے، کیونکہ اساتذہ کی AI خواندگی، تکنیکی-پیدگوجیکل علم، اخلاقی روانی اور AI کو تدریس میں شامل کرنے کی تیاری ہی طے کرتی ہے کہ کلاس رومز میں AI کا اپنانا کامیاب ہوتا ہے یا نہیں۔ یہ تصور علم کی بنیاد کی اُس وسیع پوشیدگی کو منظم کرتا ہے جو بتاتی ہے کہ AI ممکنہ اور موجودہ اساتذہ کی تیاری، علم، عقائد اور عمل کو کیسے بدل رہا ہے۔

غور کرنے کے لیے سوالات

• یہاں اساتذہ کی تربیت میں پیش از خدمت تربیت (سند کے پروگراموں میں مستقبل کے اساتذہ) اور دورانِ خدمت پیشہ ورانہ ترقی (عملی طور پر پڑھانے والے اساتذہ) دونوں شامل ہیں۔ آپ کے خیال میں AI کلاس رومز کی تیاری میں اِن دونوں میں سے کس کو بڑا چیلنج درپیش ہے، اور کیوں؟
• صفحہ کہتا ہے کہ اساتذہ کی تربیت کو اساتذہ کو صرف AI ٹولز استعمال کرنا نہیں سکھانا چاہیے بلکہ اُنہیں سمجھنا، جانچنا اور اخلاقی طور پر شامل کرنا بھی سکھانا چاہیے — یہ ایسی تبدیلی ہے جو 'دوبارہ متعین کرتی ہے کہ استاد ہونے کا مطلب کیا ہے'۔ آپ کے خیال میں یہ دوبارہ تعین اس بات کو کیسے بدلنا چاہیے کہ سند کا پروگرام کیا سکھاتا ہے؟
• AI-TPACK جیسے فریم ورک کلاسیکی TPACK ماڈل کو AI اور اخلاقیات کی جہت شامل کر کے بڑھاتے ہیں۔ آپ کے خیال میں تکنیکی-پیدگوجیکل-مواد کے علم کی 'AI جہت' میں یہ بتانے کے علاوہ کہ چیٹ بوٹ کیسے چلانا ہے، اصل میں کیا ہونا چاہیے؟
• صفحے پر حوالہ دیے گئے 55 مطالعات کے اسکوپنگ جائزے سے پتہ چلتا ہے کہ AI پیش از خدمت اساتذہ کی تدریسی ڈیزائن، غور و فکر اور تنقیدی سوچ کو بہتر کرتا ہے۔ مگر اگر AI اُن کے لیے کچھ یہ کام کر سکتا ہے، تو استاد کی تربیت میں اس کا استعمال کب مہارت بناتا ہے اور کب اُس فیصلے کا متبادل بن جاتا ہے جس کی اُنہیں ضرورت ہوگی؟
• اگر آپ AI کے دور کے لیے اساتذہ کی تربیت کا پروگرام نئے سرے سے ڈیزائن کر رہے ہوتے، تو آپ ہر مستقبل کے استاد کے لیے کیا تجربہ لازمی قرار دیتے — اور کیا چیز آپ جان بوجھ کر AI کے حوالے کرنے سے روکتے؟

تعارف

اساتذہ کی تربیت علم کی بنیاد کے کئی ریشوں کے ملاپ پر بیٹھتی ہے: یہ ایک شعبہ/ڈومین ہے (جیسے طبی تعلیم اور انسانیتی تعلیم)، مگر یہ تدریس، ٹیکنالوجیکل پیڈاگوجیکل کنٹینٹ نالج (TPACK)، استاد کی AI صلاحیت اور مصنوعی ذہانت کی لیٹریسی کے عمومی تصورات سے بھی اخذ کرتی ہے۔ AI کے دور میں اساتذہ کی تربیت کو اساتذہ کو صرف AI ٹولز استعمال کرنا نہیں سکھانا چاہیے بلکہ اُنہیں سمجھنا، جانچنا اور اخلاقی طور پر شامل کرنا بھی، اور یہ ایسی تبدیلی ہے جو استاد ہونے کے مطلب کو دوبارہ متعین کرتی ہے۔ سیکھنے کی سائنسز وہ علم فراہم کرتی ہیں جو اس تشکیل کو اٹھانا ہے: جہاں وہ شعبہ مطالعہ کرتا ہے کہ لوگ کیسے سیکھتے ہیں اور سیکھنے کے ماحول کو کیسے ڈیزائن کرنا چاہیے، وہاں اساتذہ کی تربیت وہ پیشہ ورانہ تشکیل ہے جس میں ایسے شواہد کو استاد کی اپنی ڈیزائن، تدریس اور جانچ کی قابلیت کے طور پر اُترنا ہوتا ہے۔

بین السطح شواہد ڈیزائن کی ترجیح کو تیز کرتے ہیں: 46 اساتذہ اور 2,832 ثانوی طلبہ کے کثیر السطح مطالعے نے پایا کہ پیدگوجیکل AI علم (TPAIK) — نہ کہ تکنیکی AI علم — طلبہ کے ادراک کو سماجی بھلائی کے لیے AI اور AI سیکھنے کے اُن کے ارادے کو چلاتا تھا۔ اس لیے اساتذہ کی تربیت کو ٹول کی مہارت پر 'AI کے ساتھ اور AI کے بارے میں کیسے پڑھانا ہے' کو مقدم رکھنا چاہیے، جو 'پیدگوجی پہلے، ٹیکنالوجی بعد میں' کی رہنما ہدایت سے ہم آہنگ ہے۔

اس ڈیزائن ترجیح کے ساتھ ساتھ ایک ہیوٹاگوجیکل ریشہ بھی چلتا ہے: Hochberg & Waitzman (2026) نے 93 اسرائیلی اساتذہ کو آٹھ ہفتوں کے AI پیشہ ورانہ ترقی کے پروگرام میں پیروی کی اور دو تہوں والا تعلق تجویز کیا جس میں اساتذہ کی اپنی عکاسانہ ضابطگی اور تنقیدی AI خواندگی اُن ڈیزائنوں میں ثالثی کرتی ہیں جو وہ ایجنسی اور قابلیت کی طرف مبنی رکھتے ہوئے سیکھنے والے کے لیے بناتے ہیں۔

پیش از خدمت استاد کی تربیت

پیش از خدمت (ابتدائی) اساتذہ کی تربیت مستقبل کے اساتذہ کو اُن کے سند کے پروگراموں کے دوران تیار کرتی ہے۔ اس ریشے میں AI کی تحقیق میں شامل ہے:

• AI-TPACK اور ذہین-TPACK کی تیاری۔ آلات اور فریم ورک پیش از خدمت اساتذہ کی AI شامل کرنے کی تیاری کو ناپتے اور بناتے ہیں، ٹیکنالوجیکل پیڈاگوجیکل کنٹینٹ نالج (TPACK) فریم ورک کو AI/اخلاقیات کی جہت سے بڑھاتے ہوئے۔(Conceptualizing pre-service teachers' readiness for AI integration into teaching practices: An intelligent-TPACK approach)(Assessing AI-TPACK readiness in mathematics teacher education: The role of self-efficacy and teaching beliefs)

• قبولیت کے پروفائلز، اور آسانیِ استعمال/ارادے کا تضاد۔ Chen et al. (2026) نے 128 پیش از خدمت اساتذہ کو ChatGPT قبولیت کے چار گروہوں میں پروفائل کیا: مزاحم شکوک (14.06%) نے استعمال کی بلند ادراکی آسانی بتائی مگر رویّے کا ارادہ بہت کم، اس لیے محض عملی مہارت کی تربیت اُنہیں بدلتی نہیں۔

• مقامی سیاق بطور ڈیزائن اِن پٹ۔ سوئس طالب علم اساتذہ نے سماجی افادیت اور داخلی محرکات کو اپنے چینی ہم منصبوں سے زیادہ درجہ دیا، جنہوں نے زیادہ ڈیجیٹل تدریسی قابلیت اور AI جوش بتایا (Martínez-Moreno et al. (2026))۔ تیاری کو اپنا نقطۂ آغاز ہر ماحول کے تحریکی پروفائل سے جوڑنا چاہیے۔

• اطلاقات اور فوائد۔ 55 مطالعات کا اسکوپنگ جائزہ دکھاتا ہے کہ AI پیش از خدمت اساتذہ کی تدریسی ڈیزائن، مضمون کی تدریس، عملی تدریسی مہارت، جانچ، عکاسانہ عمل، تنقیدی سوچ، ٹیکنالوجی کے ادغام اور پیدگوجیکل جدت کو بہتر کرتا ہے۔(Harnessing artificial intelligence for preservice teachers' development: A scoping review of applications, benefits, and challenges)

• بغیر سکافولڈ genAI تک رسائی نے genAI نہ ہونے سے بھی کم سکور کیا۔ 52 پیش از خدمت اساتذہ کے 11 ہفتوں کے نیم تجربے میں، بغیر سکافولڈ genAI کلاس نے ربڑک کے مطابق جانچے گئے سبق کے منصوبے بغیر genAI کلاس سے کم درجے کے بنائے (ایڈجسٹ شدہ 86.54 بمقابلہ 81.87، F = 8.348، p = 0.006، η² = 0.146)، جبکہ خود ضابطگی والے سیکھنے یا تنقیدی سوچ میں کوئی گروہی فرق نہ تھا (Zhang et al. (2026))۔

• ساختی کسٹم-GPT چکروں نے چار علمی ساتھی کردار پیدا کیے۔ ایک سمسٹر کے ڈیزائن پر مبنی مطالعے میں، 14 پیش از خدمت ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کے اساتذہ نے LMS میں شامل ذاتی نوعیت کے GPT ایجنٹس کو پرامپٹ–غور–بہتری کے چکروں سے استعمال کیا اور مہارت بڑھنے کے ساتھ تصوراتی ٹیوٹر، شریک ڈیزائنر، عکاسانہ آئینہ اور علمی چیلنجر کے کردار ادا کیے (Zagami)، اور 82% حتمی مصنوعات نے مواد کی وضاحت کنندگان، جانچ کے کاموں اور کامیابی کے معیاروں کا نقشہ بنایا۔

• تعلیمی روبوٹکس اور ML۔ ابتدائی استاد کی تربیت کوڈنگ، روبوٹکس اور مشین لرننگ کی سرگرمیاں (مثلاً micro:bit) شامل کرتی ہے تاکہ مستقبل کے اساتذہ میں کمپیوٹیشنل سوچ بنے۔(Coding, robots, computational concepts, and machine learning using the microbit card and the Maqueen and Nezha kits. A study in initial teacher training)

• مستند جانچ اور میٹا کوگنیشن۔ AI کی وساطت والے جانچ کے ماڈلز (مثلاً AAIWA) پیش از خدمت پروگراموں میں ربڑک پر مبنی مستند جانچ، حالات کے مطابق AI فیڈبیک اور میٹا کوگنیٹو غور و فکر کو یکجا کرتے ہیں۔(AI-mediated authentic assessment and metacognitive reflection: A mixed-methods study of the AAIWA model)

• سائنس کی تعلیم میں AI کی معاونت والی تحقیقات۔ ترکی میں 48 پیش از خدمت سائنس اساتذہ کے نیم تجربے (Aydın) نے مسئلہ اور ڈیزائن پر مبنی سیکھنے کو ضیائی تالیف اور تنفس پر آٹھ ہفتوں کے AI کی معاونت والے رہنمائی شدہ تحقیقی پروگرام میں شامل کیا۔ اس نے دونوں حیاتیاتی عملوں کی تصوراتی فہم میں معنی خیز فائدے دیے، مگر AI خواندگی یا خود ادراک شدہ کمپیوٹیشنل سوچ پر کوئی معنی خیز اثر نہیں — یہ یاد دہانی ہے کہ AI-IBL استاد کے امیدواروں میں مضمون کی فہم گہری کر سکتا ہے بغیر خودبخود اُن کی AI/CT قابلیتیں بنائے، جن کے لیے واضح، ہدف شدہ ڈیزائن ضروری ہے۔

• میٹا کوگنیٹو پرامپٹنگ گروہ کے لحاظ سے غیر جانبدار نہیں، چنانچہ مستقبل کے اساتذہ کو گروہ پڑھنا سیکھنا ہوگا۔ Wang et al. (2026) کے مطالعے میں سیکھنے والے خود پیش از خدمت اساتذہ تھے، چودہ گروہ جو 60 منٹ کی تحقیقات میں حسبِ طلب میٹا کوگنیٹو چیٹ بوٹ کے ساتھ کام کر رہے تھے۔ جن گروہوں کے ارکان کے تصورات مختلف تھے اُنہوں نے AI کو تصوراتی گفتگو کا مرکز بنایا؛ جو گروہ پہلے سے متفق تھے اُنہوں نے اسے ایک لغت کے طور پر استعمال کیا اور فعال اشاروں کو منفی جانچا۔ مصنفین کا عملی نوٹ اساتذہ سے کہتا ہے کہ گروہ تصوراتی تنوع کی بنیاد پر بنائیں اور مشترکہ ضابطگی کی معاونت کو اختیاری رکھیں۔

• جنریٹو AI کنسترکٹوِسٹ تدریسی ڈیزائن کے لیے۔ SAHAB ماڈل ایک نیم تجرباتی پیشہ ورانہ ترقی کی مداخلت ہے جس میں جنریٹو AI اساتذہ کو کنسترکٹوِسٹ تدریس ڈیزائن کرنے کا اختیار دیتا ہے، بڑے فوائد کے ساتھ (d = 1.18)۔ یہ دکھاتا ہے کہ GenAI استاد کے امیدواروں اور عملی اساتذہ دونوں کو سکافولڈنگ دے سکتا ہے اور تدریسی ڈیزائن کو سہارا دے سکتا ہے — صرف مواد پہنچانا نہیں بلکہ طالب علم مرکوز سیکھنے کی سرگرمیوں کے ڈیزائن کو سہارا دینا۔

• گریجویٹ ریاضی M.Ed. طلبہ کے لیے سمارٹ کلاس روم کی تربیت۔ Zhu, Liang, Mao, and Wang (2026) دکھاتے ہیں کہ ریاضی کے M.Ed. کورس کو ذہین تعلیمی ٹیکنالوجیز (خودکار اسکورنگ، ذاتی نوعیت کی سفارشات، کثیر-AI فیڈبیک) سے کلاس سے پہلے، کلاس کے دوران اور بعد کے مراحل میں کیسے بڑھایا جا سکتا ہے، جس سے تدریسی مقاصد کی ڈیزائن مہارت میں شماریاتی طور پر معنی خیز فائدے ملے۔ منتقلی کے قابل D-T-E ماڈل (Disciplinary Demand–Technological Empowerment–Evaluation Loop) اساتذہ کے معلمین کو گریجویٹ استاد کی تیاری میں سمارٹ تعلیم شامل کرنے کے لیے شعبے کے مخصوص فریم ورک دیتا ہے۔

• اجازت دینے والی پالیسی کے تحت اپنانا سروے کے بتائے سے پتلا ہے، اور جانچ کی خواندگی منتقل نہیں ہوتی۔ Zou et al. (2026) نے ہانگ کانگ کے تین اساتذہ کی تربیت کے کورسوں میں 85 طالب علم اساتذہ کا سروے کیا جہاں جانچ میں جنریٹو AI کو واضح طور پر اجازت تھی: 62.4% (53) نے اسے بالکل استعمال نہ کرنے کا انتخاب کیا، اور اپنانے والوں کا استعمال سطحی اور اصلاحی تھا (پروف ریڈنگ 43.8%، وضاحت کی جانچ 34.4%، متن کی تخلیق 18.8%، دماغی طوفان 12.5%)۔ سرقے کا غلط الزام لگنے کا خوف (غیر اپنانے والوں میں 41.5%) اور تنہا کام کرنے کی ترجیح (77.4%) نے مہارت کی کمی (13.2%) پر بھاری پڑا، اور گیارہ میں سے نو انٹرویو دہندگان نے اجازت دینے والی پالیسی کو ممکنہ 'جال' پڑھا — یہ ثبوت کہ پیش از خدمت اساتذہ AI کی اجازت والے کورس ورک میں صرف ٹول کی تیاری نہیں بلکہ دیانت کی بے چینی بھی لاتے ہیں۔

• کلاس روم کی AI پالیسی لکھنا بطور پیش از خدمت سوچ کے عدسے۔ Nash & Burriss (2026) نے ثانوی انگریزی کی تیاری کے پروگرام کے آخری سال میں 27 پیش از خدمت ثانوی انگریزی اساتذہ سے کہا کہ وہ وہ AI پالیسیاں لکھیں جو وہ اپنے 6–12 کلاس رومز میں استعمال کریں گے، ایسی ریاست میں جہاں ریاستی سطح کی AI رہنمائی نہیں تھی۔ 27 میں سے 26 نے کچھ AI استعمال کی اجازت دی، تقریباً ہمیشہ استاد کے متعین کردہ کاموں، اوقات اور مقامات تک محدود، اور صرف ایک نے محنت کے طریقوں اور کاپی رائٹ سے جڑی اخلاقی بنیادوں پر اسے مکمل طور پر ممنوع قرار دیا؛ 22 نے خیالات پیدا کرنے کے لیے AI کی اجازت دی جبکہ 22 نے جملے، پیراگراف یا مقالے لکھنے کے لیے AI کے استعمال کی اجازت نہ دی یا اسے غیر واضح چھوڑا، اور ساتھ کے غور و فکر پیدگوجیکل وعدوں اور AI کو شامل کرنے کی محسوس ذمہ داری کے درمیان سودے بازی لگتے تھے۔ پیش از خدمت اساتذہ سے پالیسی لکھوانا — بجائے تجرید میں AI پر بحث کرانے کے — اُن کے فلسفے، عقائد اور نصابی مفروضے سامنے لایا، جس سے پالیسی لکھنا طریقہ کار کے کورس ورک کے لیے اعلیٰ قدر کی سرگرمی بن جاتا ہے۔

• پالیسی عمل پر حکمرانی نہیں کرتی۔ امریکی اساتذہ کی تربیت کے پروگرام کے چار سمسٹروں کے سروے ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ جانچ کی تیاری کے لیے GenAI کا استعمال 57% سے 83% اور مطالعے کے لیے 44% سے 76% تک بڑھا، جبکہ ادارے AI کا پتہ لگانے والے سافٹ ویئر پر غور کر رہے تھے، اور ہر مرحلے میں اخلاقی غیر یقینی بڑھتی گئی (Parker et al. (2026))۔

• کسی پیش از خدمت مطالعے نے شاگردوں کے سیکھنے کو نہیں ناپا۔ ایک جائزہ جس میں صرف سات ماخذ شامل کیے جا سکے، پایا کہ اخلاقیات کو تسلیم کیا جاتا ہے مگر شاذ و نادر ہی پڑھایا یا جانچا جاتا ہے، اور پیش از خدمت اساتذہ AI پر تنقید کرنے میں حد سے زیادہ خود اعتماد ہیں (Shukla (2026))۔

دورانِ خدمت پیشہ ورانہ ترقی

دورانِ خدمت پیشہ ورانہ ترقی عملی اساتذہ کو AI کے ادغام میں سہارا دیتی ہے۔ یہاں AI کی تحقیق میں شامل ہے:

• ذہین-TPACK پر مبنی PD فریم ورک۔ ایک تحقیقی بنیاد والا فریم ورک i-TPACK کے پانچ علمی ڈومینز کو چار ثبوت پر مبنی PD راستوں (فعال سیکھنا، ماڈلز/مثالیں، کوچنگ، فیڈبیک/غور و فکر) سے ہم آہنگ کرتا ہے۔(Designing effective AI professional development: A framework grounded in intelligent-TPACK)

• GenAI کے مخصوص تکنیکی پیدگوجیکل علم (TPK)۔ خود اساتذہ کے معلمین کو GenAI-TPK — پیدگوجیکل استدلال، اخلاقی بیداری اور AI سے افزودہ تدریسی ڈیزائن — درکار ہے تاکہ اساتذہ کو تیار کر سکیں۔(Teaching the teachers: A systematic review of genAI-specific technological pedagogical knowledge (TPK) in teacher education)

• انسان مرکوز اور تنقیدی AI خواندگی۔ ڈیزائن پر مبنی تحقیق ایسے پیشہ ورانہ سیکھنے کے نصاب پیدا کرتی ہے جو انسان مرکوز AI سرگرمیوں کے ذریعے تنقیدی AI خواندگی کو عملی شکل دیتے ہیں، جن میں معلم بہ طورِ حلقہ کے کام شامل ہیں۔(Human-centered AI for teacher educators: Designing professional learning for critical AI literacy)

• صلاحیت کام کرنے سے بنتی ہے، پڑھنے سے نہیں۔ 122 دورانِ خدمت اساتذہ کے TPACK پر مبنی ساختی ماڈل نے پایا کہ سائنس اور سبز توانائی کے کاموں پر AI کا حقیقی استعمال اور ESD سے ہم آہنگ مواد کی تیاری میں شمولیت AI کے ادغام کی قابلیت کی پیش گوئی کرتی ہے، جبکہ تجریدی AI علم اور AI کی طرف رویّے نہیں (Riandi et al. (2026))۔

• AI کی تخلیق کردہ مواد کی باہمی جانچ بطور PD۔ Gat, Usher, and Barak (2026) ایک ورکشاپ کی رپورٹ دیتے ہیں جس میں 60 مڈل اسکول سائنس اساتذہ نے ChatGPT کی تخلیق کردہ جانچ کے سوالات کو اپنے شعبے، پیدگوجی اور نصاب کے فیصلے سے جانچا۔ باہمی جانچ نے خود پیشہ ورانہ ترقی کا کام کیا، اساتذہ کو AI کی پیداوار پر تصوراتی درستگی کے معیار لگانے میں مدد دی اور اُس خطرے کو سامنے لایا کہ AI مواد غلط فہمیوں کو مضبوط کرتا ہے — اساتذہ کو GenAI مواد کے غیر فعال صارفین کے بجائے تنقیدی جانچنے والے کے طور پر کھڑا کرتے ہوئے۔

• زبان کے معلمین کے لیے ساختی PD نایاب مگر مؤثر ہے۔ 23 مطالعات کا منظم جائزہ (Li et al. 2026) پایا کہ صرف تین شامل مطالعات نے ساختی پیشہ ورانہ ترقی کی رپورٹ دی — ایک شامل گرامر کورس ماڈیول، ایک سرکاری EMI پروگرام، اور شامل چیٹ بوٹ تحقیقات — مگر سب علم، خود اعتمادی اور شناخت کی نئی تشکیل میں فوائد پر متفق ہوئے، اور معلمین کے GenAI کے بارے میں نظریے کو 'تبدیلی کا خطرہ' سے معاون/افزوں کرنے والا بنا دیا۔ جائزہ دلیل دیتا ہے کہ PD کو تکنیکی مہارت کی تعمیر کو عملی حکمت کے ساتھ جوڑنا چاہیے، بیداری اور اخلاقیات سے ہاتھوں ہاتھ ٹول کی مہارت اور پھر AI سے افزودہ اسباق کی مشترکہ ڈیزائن تک، اور دو مرحلوں والی 'پہلے پچھلا حصہ، پھر کلاس روم' کی عمل درآمد حکمتِ عملی تجویز کرتا ہے۔

علم کی بنیاد میں ریاضی کے لیے فریم ورک پر مبنی GenAI PD کی سب سے واضح مثال آٹھ دورانِ خدمت اساتذہ کا مطالعہ ہے جو دیہی اور کم وسائل والے اضلاع سے تھے اور Rhodes کے 4P فریم ورک پر بنے دس متعامل ماڈیول مکمل کرتے تھے (How generative AI guided-professional development supports teachers’ engagement with mathematical creativity, content knowledge, and pedagogical content knowledge)۔ یہ دورانِ خدمت PD کے ڈیزائن کو دو ایسے میکانزم دیتا ہے جو یہاں ورنہ نہیں ملتے: ایسا سکافولڈنگ جو جان بوجھ کر کم ہو (شروع میں واضح رہنمائی، پھر جواز، عمومیت اور کام کی ڈیزائن کی درخواستیں) اور ماڈیول 6-10 میں نقل شدہ طالب علم استدلال، ساتھ اس تلاش کے کہ MC، CK اور PCK ساتھ ساتھ چلے — جبکہ صرف شمولیت ناپی گئی، استاد کا علم یا طالب علم کا سیکھنا نہیں۔

• بعد از قابلیت پروگرام۔ دورانِ خدمت سائنس معلمین کی AI خواندگی اور استعمال AI سے متعلق بعد از قابلیت پروگراموں کی ڈیزائن کو معلومات دیتے ہیں۔(Science educators' AI literacy and AI usage in teaching: Implications for post-qualification programs)

• استاد کے ڈیزائن کام میں AI کی معاونت اور رہنمائی۔ Pishtari, Gnadlinger & Ley (2026) نے 13 اعلیٰ تعلیم کے اساتذہ سے نصف دن کے پروگرام میں بغیر AI، AI-چیٹ بوٹ، اور AI بہ علاوہ تربیت کے حالات میں سرگرمیاں ڈیزائن کروائیں۔ AI تک رسائی نے اعلیٰ درجے کے (Bloom) کام کی تکمیل بڑھائی اور ادراکی محنت کو گھٹایا، جبکہ بعد کی تعامل تربیت نے معیار کو جمود دیا مگر محنت تھوڑی بڑھائی (جرمانہ بمقابلہ غیر ضروری بوجھ حل طلب)۔ یہ AI کے دور کی تدریس کے لیے PD کو پیدگوجی پر استوار ڈیزائن فریم ورک (Bloom، ICAP) اور چیٹ بوٹ تعامل کی ساختی حکمتِ عملیوں دونوں کی ضرورت کے طور پر پیش کرتا ہے، جبکہ خبردار کرتا ہے کہ معیار کے فوائد پیدگوجیکل فیصلوں کی AI کو منتقلی چھپا سکتے ہیں۔

علم، عقائد اور عمل

اساتذہ کی تربیت کی تحقیق میں ایک اہم دریافت یہ ہے کہ اساتذہ جو کچھ بیان کرتے ہیں اور جو کچھ کرتے ہیں، اُن میں خلا ہے: اساتذہ اکثر AI کی عملی مہارتیں ہونے کا دعویٰ کرتے ہیں مگر پیدگوجیکل طور پر بامعنی علم کو عمل میں لاگو کرنے میں دشواری ہوتی ہے۔(Beyond operational skills: Teachers' AI knowledge and interactions with generative AI in lesson planning) یہ فرق اُس وقت اور گہرا ہو جاتا ہے جب تجربے کو AI مہارت کے ساتھ ملایا جائے: Choi et al. (2026) پاتے ہیں کہ تکنیکی طور پر روانی رکھنے والے نو آموز سبق کی ڈیزائن میں AI کی پیداوار کو غیر فعال طور پر قبول کرتے ہیں، جبکہ تجربہ کار اساتذہ — حتیٰ کہ کم ناپی گئی AI مہارت والے بھی — تنقیدی طور پر دوبارہ پرامپٹ کرتے ہیں اور AI کی تجاویز کو اپنے طلبہ اور سیاق کے مطابق ڈھالتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ دورانِ خدمت PD 'AI مہارت بنانا' کو کافی نہیں مان سکتی؛ اُسے استاد کے تجربے اور مہارت کے پروفائل کے لحاظ سے مختلف ہونا چاہیے — نو آموزوں کے لیے جواب کی جانچ اور تنقیدی موافقت کے سکافولڈز، اور کمزور AI مہارت والے تجربہ کار اساتذہ کے لیے ہاتھوں ہاتھ AI مہارت کی تعمیر۔ AI کی تخلیق کردہ سبق کی منصوبہ بندی پر ماہرانہ فیصلہ اُس تنقیدی موافقت کے رویّے کو معمول، نہ کہ استثنا، قرار دیتا ہے: Karaismailoglu, Surmeli and Yildirim (2026) نے پایا کہ ترکی کے گیارہ سائنس تعلیم کے ماہرین نے چھٹی جماعت کے یونٹ کے لیے ChatGPT-4 اور Teacher's Buddy کے منصوبوں کو قابلِ استعمال مسودے قرار دیا — 11 میں سے 7 نے اُنہیں 'اصلاح کے ساتھ قابلِ اطلاق' جانچا، صرف 3 نے براہِ راست 'قابلِ اطلاق' — اور اُن کی ترجیحات خام سکور سے ہٹ گئیں، اور ساختی وفاداری پر جذباتی اور سیاقی خوبیوں کو ترجیح دی۔ اس لیے اساتذہ کی تربیت کو AI کی تخلیق کردہ تدریسی مواد کی جانچ، موافقت اور مقامی بنانے کی صلاحیت کو بنیادی پیشہ ورانہ قابلیت کے طور پر بنانا چاہیے، پیش از خدمت اور دورانِ خدمت دونوں پروگراموں میں۔ نفسیاتی عوامل بھی اہم ہیں — خود اعتمادی AI-TPACK کی مثبت پیش گوئی کرتی ہے، جبکہ مضبوط روایتی تدریسی عقائد علمی رکاوٹ کا کام کر سکتے ہیں۔(Assessing AI-TPACK readiness in mathematics teacher education: The role of self-efficacy and teaching beliefs) AI پر بھروسہ تکنیکی علم اور اخلاقی ادراک (شفافیت، انصاف، جوابدہی، شمولیت) دونوں سے شکل پاتا ہے۔(Unpacking ethics-domain of intelligent-TPACK scale in relation to in-service teachers' trust and distrust) اساتذہ کی AI خواندگی کی پیمائش خود ایک فعال محاذ ہے: چونکہ بیشتر AI خواندگی کے جائزے طلبہ یا عام صارفین کو نشانہ بناتے ہیں، اساتذہ کا AI خواندگی اسکیل (TAILS) — جو چھ جہتوں والے ED-AI فریم ورک پر استوار ہے — خاص طور پر پیش از خدمت زبان کے اساتذہ کے لیے EFA اور CFA سے تیار اور تصدیق شدہ ہے، جو اساتذہ کی تربیت میں پیمائشی خلا بھرتا ہے۔ ایک اتنی ہی نظر انداز شدہ بات یہ ہے کہ کیا تیاری کا طریقہ AI کی تیاری بدلتا ہے۔ Mnguni et al. (2026) نے جنوبی افریقہ میں 186 آخری سال کے سائنس طالب علم اساتذہ کا سروے کیا اور پایا کہ AI سے منسلک تدریس کے لیے خود رپورٹ شدہ TPACK کیمپس میں قائم یونیورسٹی میں زیادہ (64.0%) تھا بجائے فاصلاتی تعلیم یونیورسٹی کے (47.4%)، دونوں میں پیدگوجیکل علم سب سے کمزور تھا، اور AI تربیت صرف فاصلاتی ادارے میں خود رپورٹ شدہ TPACK سے منسلک تھی، جہاں پانچ کریڈٹ کا مختصر کورس بغیر تربیت سے کمزور TPACK کی پیش گوئی کرتا تھا۔ اس لیے فاصلاتی تیاری کو اپنی الگ شواہد کی بنیاد درکار ہے، نہ کہ یہ مان لینا کہ کیمپس کے پروگراموں کے لیے بنائی گئی تربیت منتقل ہوتی ہے۔

نقل شدہ تدریسی مشق

مواد اور عقائد سے آگے، استاد کی تیاری تیزی سے نقل شدہ کلاس رومز کو ہاتھوں ہاتھ، قابلِ توسیع مشق کے لیے استعمال کرتی ہے۔ EducaSim جنریٹو طالب علم ایجنٹس (شخصیات، کورس پر استوار یادداشتیں، اور بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) بحیثیت جج تقریری فیصل کنندہ) استعمال کرتا ہے تاکہ CS1 کورس میں تربیت پانے والے اساتذہ کے لیے تقریباً 20,000 طلبہ کی خدمت کرنے والا چھوٹے گروہ کا سیکشن نقل کیا جا سکے۔ 254 سیشنوں میں اختیاری تیاری کے ٹول کے طور پر تعینات (اوسط ~16 منٹ)، یہ کم لاگت ($0.05–$0.10 فی سیشن) کردار ادا کرنے کی مشق دیتا ہے، ساختی بعد از سیشن فیڈبیک (بات کرنے کے وقت کے اعدادوشمار، LLM کی شناسا کردہ تدریسی عادتیں) اور خود غور کے اشاروں کے ساتھ۔ یہ طلبہ کی سمولیشن کے نمونے کی تکمیل کرتا ہے: نقل شدہ سیکھنے والے صرف جانچ کے لیے نہیں بلکہ تجرباتی، کثرت سے ہونے والی استاد کی تیاری کے لیے بھی کام کرتے ہیں، بالخصوص بڑے آن لائن کورسوں میں جہاں زندہ کوچنگ قابلِ توسیع نہیں۔ ایک مضمون کے مخصوص نمونے کی مثال Student GPT (Zhuang & Zhang 2025) ہے، ایک کسٹم ChatGPT چیٹ بوٹ جو عام تناسب کے استدلال کی عام غلط فہمیوں میں مبتلا مڈل اسکول طالب علم کا کردار ادا کرتا ہے؛ پیش از خدمت ثانوی ریاضی کے اساتذہ نے طریقہ کار کورس کے اندر کم خطرے، ذاتی نوعیت کے تعاملات میں اُن غلط فہمیوں کی تشخیص اور اصلاح کی مشق کی، جو دکھاتا ہے کہ ہلکا پھلکا GenAI کردار ادا کرنا مشق پر مبنی تدریس کو کیسے سہارا دے سکتا ہے۔

اساتذہ کے معلمین کے لیے مضمرات

• AI خواندگی اور تنقیدی AI-TPACK دونوں بنائیں۔ پیش از خدمت اور دورانِ خدمت اساتذہ کو AI شامل کرنے کی تیاری درکار ہے — آلات TPACK کو AI/اخلاقیات کی جہت سے بڑھاتے ہیں (AI-TPACK، i-TPACK PD)؛ ٹول کے استعمال کے ساتھ اخلاقی استدلال، شفافیت اور انصاف سکھائیں۔

• اعتماد کی بجائے قابلیت ناپیں۔ Mnguni (2026) دلیل دیتے ہیں کہ خود رپورٹ شدہ TPACK اور ادراک شدہ رویّے کا کنٹرول دونوں عام خود اعتمادی کی نشاندہی کر سکتے ہیں، اور تیاری کو سبق کی ڈیزائن کے کاموں اور پرامپٹ جانچنے کے کاموں سے سکور کرنے کی تجویز دیتے ہیں، نہ کہ صرف خود رپورٹ سے، اور AI-TPACK قابلیت کو رویّے اور ارادے سے بالادست رکھتے ہیں۔

• بیان اور عمل کا خلا بند کریں۔ اساتذہ اکثر AI کی عملی مہارتیں ہونے کا دعویٰ کرتے ہیں مگر اُنہیں پیدگوجیکل طور پر لاگو کرنے میں دشواری ہوتی ہے؛ ایسی PD ڈیزائن کریں جو علم سے عملی شکل اختیار کرنے تک لے جائے (سبق کی منصوبہ بندی)۔

• تیاری کو بڑھانے کے لیے نقل شدہ مشق استعمال کریں۔ EducaSim طرز کے نقل شدہ کلاس رومز تربیت پانے والے اساتذہ کو کم لاگت، کثرت سے ہونے والی مشق فیڈبیک کے ساتھ دیتے ہیں — محدود زندہ کوچنگ کی تکمیل کے طور پر۔

• عقائد اور بھروسے کو مخاطب کریں۔ خود اعتمادی AI-TPACK کی پیش گوئی کرتی ہے جبکہ مضبوط روایتی تدریس کے عقائد رکاوٹ بن سکتے ہیں، اور بھروسہ شفافیت/انصاف سے شکل پاتا ہے — اِن نفسیاتی عوامل کو بھی دھیان میں رکھیں، صرف مہارتوں کو نہیں۔

• کلاس روم کے مخمصوں سے پیچھے ہٹ کر۔ Kohnke et al. (2026) نے ہانگ کانگ کی ایک یونیورسٹی میں 17 پیش از خدمت اساتذہ کے انٹرویو کیے اور متوقع کلاس روم مخمصوں سے پیچھے ہٹ کر اساتذہ کی تربیت کی ڈیزائن ضرورتوں تک پہنچے۔ پیش از خدمت اساتذہ نے GenAI سے چلنے والے ماحول میں تعلیمی دیانت، رازداری اور بنیادی انسانی مہارتوں کے تحفظ پر تشویش ظاہر کی، اور نصاب کے اُن مضمرات کی طرف اشارہ کیا جو اخلاقیات، رازداری اور AI خواندگی (تنقیدی سوچ کی مہارتوں کے ساتھ) کو پوری استاد کی تیاری میں بُنتے ہیں، بجائے اس کے کہ ذمہ دار استعمال کو ایک اضافی چیز سمجھا جائے۔

• استاد کے غور و فکر میں AI بطور علمی ثالث (2026): ایک مشق پر مبنی عکاسانہ مثلث ماڈل AI کو انفرادی استاد کے غور و فکر اور سیکھنے کی برادریوں میں مشترکہ پیشہ ورانہ علم کے درمیان ثالثی کے لیے استعمال کرتا ہے، اور اُس عام ناکامی کو مخاطب کرتا ہے کہ غور و فکر اجتماعی پیشہ ورانہ سیکھنے میں تبدیل نہیں ہوتا (The Reflective Triangle Model: AI as a Cognitive Mediator in Teachers' Professional Learning and Learning-Community Development)۔

• GenAI کو جانچ کی ڈیزائن کا پیشہ ورانہ نصابی کام بنائیں۔ Zou et al. (2026) کے طالب علم اساتذہ نے جنریٹو AI کے جواب میں اپنے مستقبل کے اسکولی جائزوں کی نئی ڈیزائن کا بہت کم ارادہ دکھایا، اور کنڈرگارٹن اور ثانوی شرکاء نے ٹیکنالوجی کو اپنے تدریسی سیاق سے بڑی حد تک غیر متعلق جانچا — یہ جانچ کی خواندگی کی کم ترقی یافتہ جہت ہے، علم کا خلا نہیں۔ اس لیے اساتذہ کی تربیت کے پروگراموں کو جانچ کی ڈیزائن میں اخلاقی GenAI کے استعمال کو پیشہ ورانہ نصاب کا حصہ بنانا چاہیے، پروگرام کی سطح کی پالیسی کی یکسانی کو قابلِ قبول اور ناقابلِ قبول استعمال کی ٹھوس مثالوں اور طلبہ کے حقیقی AI استعمال پر بروقت فیڈبیک کے ساتھ جوڑنا چاہیے۔

• تفویض کے قابل اور ناقابلِ تفویض کام کو الگ کریں۔ O'Byrne (2026) نے پایا کہ 23 انڈرگریجویٹ، جن میں بیشتر پیش از خدمت اساتذہ تھے، یکساں مصنوعات پیدا کرتے ہیں چاہے اُنہوں نے حد بندی کا کام جاری رکھا یا جلد تفویض کر دیا، اور تصنیف پر 'نقل کی کشیدگی' اُن میں سب سے زیادہ تھی جو سب سے زیادہ حد بندی کا کام کر رہے تھے — چنانچہ تدریس کا مقصد یہ فیصلہ کرنا ہے کہ کون سا تفسیری کام ہاتھ سے نہیں دینا چاہیے۔

• کلاس روم کی پالیسی لکھنے کو اساتذہ کی تربیت کی بنیادی سرگرمی بنائیں، اور ابہام کو پالیسی کی خرابی سمجھیں۔ Nash & Burriss (2026) نے پایا کہ پیش از خدمت اساتذہ سے اپنی کلاس روم کی AI پالیسیاں لکھوانا اِس بارے میں خطابی دنیا سازی کا کام کرتا ہے کہ تحریر کس لیے ہے — یہ ابھرتے عقائد کی کھڑکی ہے جو تجریدی بحث نہیں کھولتی۔ چونکہ AI تحریر بہ طور مصنوعات کو تحریر بہ طور عمل سے الگ کرتا ہے، پروگراموں کو اساتذہ کی مدد کرنی چاہیے کہ وہ سوچ، سیکھنے اور قدر کی حقیقی جگہ دماغی طوفان، مسودہ، نظرثانی اور تدوین کے دوران تلاش کریں، نہ کہ سوچ کو صرف حتمی متن میں ڈھونڈیں، اور اُنہیں عقائد کو عملی، غیر مبہم قواعد میں بدلنے میں سہارا دینا چاہیے، AI خواندگی کی تعلیم کے ساتھ: ایسے تضادات کہ AI کی تخلیق کردہ متن ممنوع ہو مگر طلبہ اپنے جمع کردہ AI مواد کے ذمہ دار ہوں، طلبہ کو تعمیل کے قابل نہیں چھوڑتے۔

• اساتذہ کو AI پالیسی کے پس پردہ بنیادی تحقیق پڑھنا سکھائیں۔ چھ ہفتوں کا گریجویٹ تحقیقی طریقوں کا کورس جو پیداوار کے بجائے تحقیق کے استعمال کے لیے ہے: ایک استاد نے تنقیدی جانچ کا فریم ورک ضلع کے لازمی نصاب پر لاگو کیا اور تجزیہ اپنے پرنسپل کو پیش کیا، اور کئی نے اپنے طلبہ کے ساتھ سقراطی سوال اپنایا Packard et al. (2026)۔

عام غلط فہمیاں

• "پیش از خدمت اساتذہ میں AI کی قبولیت ایک واحد رویّہ ہے۔" 128 پیش از خدمت اساتذہ کو ChatGPT قبولیت کے چار گروہوں میں پروفائل کیا گیا، جن میں مزاحم شکوک (14.06%) شامل ہیں، جنہوں نے استعمال کی بلند ادراکی آسانی مگر رویّے کا بہت کم ارادہ بتایا۔ اُس گروہ میں آسانیِ استعمال اور ارادہ الگ ہو گئے، چنانچہ استعمال پذیری پر مبنی مداخلت اُنہیں ویسا ہی چھوڑ دیتی۔
• "AI پیش از خدمت اساتذہ کی بنیادی طور پر مواد کے علم میں مدد کرتا ہے۔" 55 مطالعات کا اسکوپنگ جائزہ پاتا ہے کہ AI تدریسی ڈیزائن، مضمون کی تدریس اور عملی تدریس کو بہتر کرتا ہے — ڈیزائن اور عمل کی قابلیتیں، مواد کی مہارت نہیں۔
• "55 مطالعات کا اسکوپنگ جائزہ فائدہ ثابت کرتا ہے۔" یہ دستاویز کرتا ہے کہ میدان میں کیا رپورٹ ہوا۔ رپورٹ شدہ بہتری کی وسعت ادب کے اتفاق کے بارے میں ایک دعویٰ ہے، اور اسکوپنگ جائزے میں 55 مطالعات کوئی مجموعی اثر نہیں۔

منسلک تصورات

• تدریس
• ٹیکنالوجیکل پیڈاگوجیکل کنٹینٹ نالج (TPACK)
• استاد کی AI صلاحیت
• مصنوعی ذہانت کی لیٹریسی
• تعلیمی ترقی
• K-12
• اخلاقیات
• تعلیم میں مصنوعی ذہانت
• سیکھنے کے علوم
• کیمسٹری کی تعلیم — کیمیا کی تعلیم اور AI: لیبز، تکوینی جانچ، LLM کی حدود، تجربے کا فلسفہ

منسلک مضامین

• Artificial Intelligence in Teacher Education: A Systematic Literature Review of Pedagogical Frameworks — اساتذہ کی تربیت میں AI: پیدگوجیکل فریم ورک، تجرباتی شواہد اور اخلاقیات، 2020-2026 (Shukla 2026)

• How generative AI guided-professional development supports teachers’ engagement with mathematical creativity, content knowledge, and pedagogical content knowledge — جنریٹو AI کی رہنمائی شدہ پیشہ ورانہ ترقی اساتذہ کے ریاضیاتی تخلیقیت، مواد کے علم اور پیدگوجیکل مواد کے علم سے تعلق کو کیسے سہارا دیتی ہے

• Writing the Rules for Generative Machines: Tensions and Entanglements in Preservice Teachers' Classroom AI Policies — پیش از خدمت انگریزی اساتذہ کلاس روم کی AI پالیسیاں لکھتے ہوئے: جائز، محدود اور ممنوع استعمالات (Nash & Burriss 2026)

• "Is this a trap?": Student teachers' perceptions and adoption of GenAI in assessments in three teacher education courses — 85 طالب علم اساتذہ: سطحی GenAI اپنانا، دیانت کی بے چینی، اور ایسی جانچ کی خواندگی جو منتقل نہیں ہوتی

• When Teachers Use AI Chatbots and Are Trained for It: Impact on Learning Design Quality and Cognitive Effort — اساتذہ کی سیکھنے کی ڈیزائن میں AI چیٹ بوٹ کی معاونت اور تربیت

• Pedagogy first, technology second: Cross-level relationships between teacher professional knowledge and student — پیدگوجیکل AI علم بطور اساتذہ کی پیشہ ورانہ سیکھنے کا ترجیحی لیور (Shen et al. 2026)

• Preparing Pre-Service Teachers for Responsible Generative AI Use: Curriculum Implications for Ethics, Privacy, and AI Literacy — پیش از خدمت اساتذہ کا ذمہ دار GenAI استعمال: نصابی مضمرات (Kohnke et al. 2026)

• Harnessing artificial intelligence for preservice teachers' development: A scoping review of applications, benefits, and challenges — پیش از خدمت استاد کی ترقی میں AI کا اسکوپنگ جائزہ

• Designing effective AI professional development: A framework grounded in intelligent-TPACK — ذہین-TPACK پر مبنی پیشہ ورانہ ترقی کا فریم ورک

• Human-centered AI for teacher educators: Designing professional learning for critical AI literacy — اساتذہ کے معلمین میں تنقیدی AI خواندگی کے لیے پیشہ ورانہ سیکھنا

• Teaching the teachers: A systematic review of genAI-specific technological pedagogical knowledge (TPK) in teacher education — اساتذہ کی تربیت میں GenAI کے مخصوص TPK

• Beyond operational skills: Teachers' AI knowledge and interactions with generative AI in lesson planning — GenAI سے سبق کی منصوبہ بندی میں اساتذہ کا AI علم

• Analyzing teacher-AI interaction patterns across teacher experience and AI proficiency in student-centered lesson design — سبق کی ڈیزائن میں تدریسی تجربے اور AI مہارت کے لحاظ سے استاد-AI تعامل کے نمونے (Choi et al. 2026)

• Conceptualizing pre-service teachers' readiness for AI integration into teaching practices: An intelligent-TPACK approach — پیش از خدمت ذہین-TPACK کی تیاری

• Assessing AI-TPACK readiness in mathematics teacher education: The role of self-efficacy and teaching beliefs — ریاضی میں اساتذہ کی تربیت میں AI-TPACK

• Unpacking ethics-domain of intelligent-TPACK scale in relation to in-service teachers' trust and distrust — اخلاقیات کا ڈومین اور دورانِ خدمت اساتذہ کا بھروسہ

• Coding, robots, computational concepts, and machine learning using the microbit card and the Maqueen and Nezha kits. A study in initial teacher training — ابتدائی استاد کی تربیت میں Micro:bit روبوٹکس

• AI-mediated authentic assessment and metacognitive reflection: A mixed-methods study of the AAIWA model — پیش از خدمت تعلیم میں AI کی وساطت والی مستند جانچ

• Science educators' AI literacy and AI usage in teaching: Implications for post-qualification programs — سائنس معلمین کی AI خواندگی اور بعد از قابلیت پروگرام

• Using Context-Based and AI-Enhanced Approaches to Improve Student Engagement and Achievement in Secondary Chemistry Education — ثانوی کیمیا میں سیاق پر مبنی 7E + AI تدریس

• EducaSim: Interactive Simulacra for CS1 Instructional Practice — EducaSim: CS1 تدریسی مشق کے لیے متعامل نقل

• Unpacking the Heterogeneity of Pre-service Teachers' ChatGPT Acceptance: A Latent Profile Analysis Across STEM and Non-STEM Disciplines — پیش از خدمت اساتذہ کے ChatGPT قبولیت کے پروفائلز

• Motivation to shape the future of education with Artificial Intelligence: An international comparison between Switzerland and China — AI کے ساتھ تعلیم کے مستقبل کی تشکیل کا محرک

• AI-Supported Inquiry-Based Learning in Photosynthesis and Respiration: Implications for Sustainable Science Teacher Education — سائنس میں اساتذہ کی تربیت میں AI کی معاونت والی رہنمائی شدہ تحقیقات

• The Reflective Triangle Model: AI as a Cognitive Mediator in Teachers' Professional Learning and Learning-Community Development — عکاسانہ مثلث ماڈل: AI بطور علمی ثالث

• Evaluating the Effectiveness of Generative Artificial Intelligence in Empowering Teachers for Constructivist — SAHAB ماڈل: GenAI کنسترکٹوِسٹ تدریسی ڈیزائن

• Teacher Involvement in Developing Sustainable Education Materials for AI Integration in Green Energy Education — سبز توانائی کی تعلیم کے لیے AI کے ادغام میں اساتذہ کی شمولیت (Riandi et al. 2026)

• Longitudinal Insights into AI in Education: Usage, Ethics, and Policy Development in Higher Education — اساتذہ کی تربیت میں طویل مدتی GenAI استعمال، اخلاقیات اور پالیسی (Parker et al. 2026)

• Improving Instructional Design Proficiency of Master's Students in Mathematics Education Through Intelligent Educational Technologies — سمارٹ کلاس روم ماڈل اور D-T-E لوپ جو ریاضی میں M.Ed. کی تدریسی ڈیزائن مہارت بہتر کرتا ہے (Zhu et al. 2026)

• A Systematic Review of Language Educators' Practices and Development with GenAI — زبان کے معلمین کے GenAI کے ساتھ عمل اور ترقی

• Integrating ChatGPT in Mathematics Teacher Education: AI-Based Simulation Role-Playing to Support Practice-based Teaching

• Suitability of Artificial Intelligence Supported Lesson Plans from the Perspective of Science Education Experts

• Teachers' Collaborative Evaluation of AI-Generated Content: Insights from a Professional Development Workshop — اساتذہ کی AI کی تخلیق کردہ مواد کی باہمی جانچ بطور پیشہ ورانہ ترقی (Gat, Usher & Barak 2026)

• AI training and science student teachers’ TPACK in campus-based and distance education: a comparative study — 186 سائنس طالب علم اساتذہ کے AI سے متعلق TPACK اور تربیت کی سطح کا کیمپس بمقابلہ فاصلاتی موازنہ

• Co-Constructing AI Boundaries: Agency, Judgment, and Ethical Literacy in AI-Mediated Meaning-Making — ایک سمسٹر کی خواندگی کی نسلی نگاری میں پیش از خدمت اساتذہ کے AI حدود بنانے کا سراغ لگاتے ہیں

• The Impact of Unscaffolded GenAI Use on Pre-Service Teachers' AI Readiness, Self-Regulated Learning, Critical Thinking, and Instructional Design Performance: A Quasi-Experimental Study — بغیر سکافولڈ genAI نے پیش از خدمت اساتذہ کے سبق کے منصوبے کا معیار بغیر genAI کلاس سے نیچے کیا

• A Capability–Decision Model of teacher readiness for AI integration in teaching — اعتماد کی بجائے قابلیت ناپیں

• From information providers to learning designers: heutagogical teaching practices in AI-enhanced education — ایک ہیوٹاگوجیکل دو تہوں والا ماڈل جو اساتذہ کی اپنی عکاسانہ ضابطگی کو سیکھنے والے کی ایجنسی سے جوڑتا ہے

• Teaching with AI, Not Against It: A Thinking Partner Framework for Working Adult Learners in Compressed Online Formats — K-12 اساتذہ بنیادی AI تحقیق پڑھنا اور ضلعی احکامات کو چیلنج کرنا سیکھتے ہوئے

• GenAI-based metacognitive prompting in collaborative inquiry: A comparison across diverse preconception groups — پیش از خدمت اساتذہ بہ طور سیکھنے والے: جن گروہوں میں توانائی پر اختلاف تھا اُنہوں نے AI کو تصوراتی گفتگو کا مرکز بنایا، متفق گروہوں نے اسے لغت سمجھا اور فعال اشاروں کو ناپسند کیا (Wang et al. 2026)