متطلبات توظيف بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التدريس الجامعي من وجهة نظر أعضاء هيئة التدريس بجامعة طيبة
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
هدفت هذه الدراسة إلى التعرف على متطلبات توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التدريس الجامعي من وجهة نظر أعضاء هيئة التدريس في جامعة طيبة، إضافة إلى تقديم مقترحات تساهم في دعم هذا التوظيف داخل مؤسسات التعليم العالي في المملكة العربية السعودية. وقد اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي، مستخدمة أداة الاستبانة التي ضمت (24) عبارة موزعة على عدة أبعاد تعكس المتطلبات التقنية والتربوية والتنظيمية اللازمة لتفعيل الذكاء الاصطناعي في البيئة الجامعية. وتم تطبيق الأداة على عينة من أعضاء هيئة التدريس في جامعة طيبة.
أظهرت نتائج الدراسة وجود وعي عالٍ لدى أفراد العينة بأهمية توظيف الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية، وعبّر المشاركون عن توجهات إيجابية نحو استخدامه، معتبرين أنه يسهم في تطوير أساليب التدريس ورفع كفاءة الأداء الأكاديمي. كما بينت النتائج وجود عدد من التحديات التي تحول دون التوظيف الفاعل لهذه التطبيقات، أبرزها ضعف التدريب المتخصص، ونقص البنية التحتية الرقمية، وغياب دعم إداري مستدام يضمن استمرارية التطبيق وتطوره.
وفي ضوء هذه النتائج، أوصت الدراسة بضرورة تقديم برامج تدريبية ممنهجة لأعضاء هيئة التدريس حول استخدامات الذكاء الاصطناعي، وتعزيز البنية التحتية التقنية داخل الجامعات، إلى جانب إدماج مفاهيم الذكاء الاصطناعي ضمن الخطط التطويرية والتأهيلية في التعليم العالي، وتشجيع البحث العلمي المتخصص في هذا المجال، وتأسيس شراكات بين الجامعات ومراكز التقنية لدعم توظيف هذه التطبيقات بما يحقق تكاملًا حقيقيًا بين البعدين التربوي والتقني.
تؤكد هذه الدراسة أن التوجه نحو الذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي ليس خيارًا إضافيًا، بل ضرورة استراتيجية لمواكبة التحولات الرقمية وتحقيق جودة مستدامة في التعليم العالي.
This study aimed to identify the requirements for employing artificial intelligence (AI) applications in university teaching from the perspective of faculty members at Taibah University. It also sought to offer practical proposals to support the integration of these technologies within higher education institutions in Saudi Arabia. The study adopted a descriptive-analytical approach and utilized a questionnaire consisting of 24 items distributed across various dimensions that reflect the technical, pedagogical, and organizational requirements for implementing AI in the university environment. The instrument was administered to a sample of faculty members at Taibah University.
The findings revealed a high level of awareness among participants regarding the importance of employing AI in enhancing the quality of university education. Participants expressed positive attitudes toward its use, highlighting its role in improving teaching strategies and enhancing academic performance. However, the study also identified several challenges hindering the effective adoption of AI applications, most notably the lack of specialized training, inadequate digital infrastructure, and the absence of sustained institutional support to ensure continuity and advancement of implementation.
Based on these findings, the study recommends offering structured training programs for faculty members on the educational uses of AI, strengthening the digital infrastructure within universities, integrating AI concepts into faculty development plans, encouraging specialized research in the field of educational AI, and establishing strategic partnerships between universities and technology centers to support the effective integration of these applications in ways that promote both pedagogical and technical integration.
This study confirms that the adoption of AI in higher education is no longer optional but a strategic necessity for keeping pace with digital transformation and ensuring sustainable quality in university education.
المقاييس
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
المراجع
المراجع العربية:
القحطاني، غادة علي سعد. (2022). واقع استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد البشرية ومعوقاته ومتطلبات تطبيقه بجامعة الملك سعود من وجهة نظر هيئة التدريس بالجامعة. مجلة العلوم التربوية والنفسية.
عبد السلام، علي أحمد. (2023). دراسة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في تعليم اللغات في الدول العربية. المجلة الليبية للدراسات الأكاديمية المعاصرة.
بدوي، محمد عبد الهادي، وعبد المحسن، محمد. (2022). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم: التحديات والآفاق المستقبلية. المجلة العلمية المحكّمة للجمعية المصرية للكمبيوتر التعليمي.
فرج، محمد مصطفى، ومصطفى، محمد. (2024). الذكاء الاصطناعي ومستقبل التعليم. Artificial Intelligence Information Security.
العزب، محمد، والنشار، محمد. (2022). الذكاء الاصطناعي وانعكاساته في التعليم .المجلة الدولية للذكاء الاصطناعي في التعليم والتدريب.
ميرة، أمل كاظم، وكاطع، تحرير جاسم. (2019). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم من وجهة نظر تدريسي الجامعة .Psychological Science
باريان، عفاف. (2024). توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم الإلكتروني (الفوائد والتحديات) – مراجعة منهجية .IJHSS.
العنزي، مريم عايد. (2024). الذكاء الاصطناعي في التعليم: مراجعة منهجية. المجلة العربية للعلوم التربوية والنفسية، 8(39)..
أبو خطوة، السيد عبد المولى السيد. (2022). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم وانعكاساتها على بحوث تكنولوجيا التعليم. المجلة العلمية المحكّمة للجمعية المصرية للكمبيوتر التعليمي، 10(2)، 145–162.
حسن، منال موسى سعيد. (2023). رؤية مقترحة لتحقيق متطلبات القدرة التنافسية لجامعة الوادي الجديد باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مجلة كلية التربية - جامعة المنوفية، 3، 519584-.
العنزي، مريم حمدان علي. (2024). تطبيقات الذكاء الاصطناعي التربوية وفاعليتها في تعليم اللغة العربية: المراجعة المنهجية للأدبيات. العلوم التربوية، 32(3)، 465498-.
الهايج، نجلاء محمد حسنين إبراهيم. (2024). اتجاهات القائمين بالاتصال في الإذاعات التقليدية والرقمية نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في الإذاعة .المجلة العلمية لبحوث الإذاعة والتلفزيون، 29، 845–920.
الحميداوي، ياسر خضير. (2024). معوقات توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تدريس مناهج الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات بجامعة دهوك من وجهة نظر أعضاء هيئة التدريس .تكنولوجيا التربية: دراسات وبحوث، 15(1)، 513.567-
أبو زيد، نصر. .(2020) الذكاء الاصطناعي: التحديات والفرص. دار الكتاب العربي.
السقا، محمد. (2021). الذكاء الاصطناعي ومستقبل التعليم: رؤى وتطبيقات. مجلة التكنولوجيا الحديثة، 12(3)، 4559-.
المراجع الأجنبية:
Zhou, X., Xu, Y., & Yang, X. (2020). Big data analytics and artificial intelligence.
Al-Khatib, S., & Al-Debei, M. (2020). Data security and privacy in AI applications in education. Journal of Information Security, 14(1), 44–56.
Baidoo-Anu, D., et al. (2024). Exploring student perspectives on generative artificial intelligence in higher education learning. Discover Education, 3(1), 98.
Baker, R. S. J. D., & Siemens, G. (2020). Learning analytics and the application of artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 30(4), 495–510.
Chen, L., Zhang, M., & Xu, B. (2021). The role of AI in education: A review of applications and implications. Journal of Educational Technology Systems, 49(3), 376–390.
Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approach (4th ed.). Sage Publications.
García-Peñalvo, F. J. (2020). Artificial intelligence in education: Foundations and applications. Springer.
Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). Exploring generative artificial intelligence preparedness among university language instructors: A case study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5.
Kumar, V. (2021). Advances in AI in educational systems and technological infrastructure. AI & Education, 33(2), 102–118.
Mollah, M. S., & Rahman, M. M. (2020). AI and machine learning in education: Applications and challenges. Journal of Artificial Intelligence Research, 23(1), 58–74.
Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B. P. T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies.
O’Flaherty, J., & Phillips, C. (2020). The role of AI in transforming education: Opportunities and challenges. Journal of Learning Technologies, 45(2), 231–243.
Palinkas, L. A., Horwitz, S. M., Green, C. A., Wisdom, J. P., Duan, N., & Hoagwood, K. (2015). Purposeful sampling for qualitative data collection and analysis in mixed method implementation research. Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 42, 533–544.
Shin, W.-S., & Shin, D.-H. (2020). A study on the application of artificial intelligence in elementary science education. Journal of Korean Elementary Science Education, 39(1).
Tian, J., Zhang, Y., & Li, X. (2021). Adoption of artificial intelligence in educational institutions: Barriers and facilitators. Computers in Human Behavior, 114, 106555. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106555
Vassileva, J. (2022). AI in education: Enhancing student engagement and teaching strategies. Learning and Teaching in Higher Education, 35(1), 29–45.
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2020). Data mining: Practical machine learning tools and techniques (4th ed.). Elsevier.
Zhang, J. (2021). Artificial intelligence and its applications in the classroom: A paradigm shift in higher education. Educational Technology, 61(4), 5–11.
Zhou, X., Xu, Y., & Yang, X. (2020). Big data analytics and artificial intelligence in finance: A review of applications and challenges. Computers & Industrial Engineering, 148, 106718. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106718