تأثير الذكاء الاصطناعي في مهارات التعلم لدى المراهقين

المؤلفون

  • فاضل شاكر حسن مركز البحوث التربوية والنفسية، جامعة بغداد، بغداد، العراق.

DOI:

https://doi.org/10.52839/0111-000-089-015

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي، ChatGPT، التلخيص الذكي، الترجمة الذكية، مهارات التعلم، المراهقون، نمذجة المعادلات البنائية

الملخص

هدفت الدراسة الحالية إلى تحليل التأثير البنيوي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي( (ChatGPT، أدوات التلخيص الذكية، وأدوات الترجمة الذكية) في مهارات التعلم لدى المراهقين في المرحلة الثانوية. واعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي ذي الطابع الكمي، باستخدام نمذجة المعادلات البنائية (SEM) لاختبار العلاقات السببية بين المتغيرات. تكونت العينة من (192) طالبًا وطالبة من المدارس الثانوية في محافظة بغداد للعام الدراسي 2024–2025 . تم بناء أداة قياس مكونة من (42) فقرة موزعة على سبعة أبعاد، شملت ثلاثة أبعاد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وأربعة أبعاد لمهارات التعلم (القراءة، الاستماع، التفكير النقدي، حل المشكلات). أظهرت نتائج نموذج القياس تحقق الثبات والصدق التقاربي والتميزي وفق معايير Cronbach’s Alpha، والثبات المركب (CR)، ومتوسط التباين المستخرج (AVE)، ومعياري Fornell–Larcker وHTMT. كما كشفت نتائج النموذج البنيوي عن وجود تأثيرات إيجابية ذات دلالة إحصائية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مهارات التعلم، حيث فسرت التطبيقات ما بين (12.6% – 17%) من التباين في المهارات الأربع. وأظهرت نتائج Bootstrapping أن أدوات التلخيص الذكية كانت الأكثر تأثيرًا في مهارتي التفكير النقدي وحل المشكلات، في حين سجلت الترجمة الذكية أعلى تأثير في مهارة الاستماع، بينما جاء تأثير ChatGPT إيجابيًا ومعتدلًا في معظم المهارات. تشير النتائج إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تمثل أدوات معرفية داعمة يمكن أن تسهم في تعزيز المهارات العليا لدى المراهقين عند استخدامها في إطار تربوي منظم. وتوصي الدراسة بدمج هذه التطبيقات ضمن سياسات تعليمية موجهة تعزز الاستخدام النقدي والمسؤول للذكاء الاصطناعي في البيئة المدرسية.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

السيرة الشخصية للمؤلف

  • فاضل شاكر حسن، مركز البحوث التربوية والنفسية، جامعة بغداد، بغداد، العراق.

      

المراجع

المراجع الأجنبية:

[1] Akgun, S., & Greenhow, C. (2022). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K–12 settings. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100063. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100063

[2] Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots. Proceedings of FAccT ’21, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

[3] Crompton, H., Burke, D., & Cobo, C. (2023). Artificial intelligence in education: A review of the literature. Computers and Education Open, 4, 100124. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100124

[4] Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., & Liu, S. (2025). Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis. Computers & Education, 227, 105224. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224

[5] Dwivedi, Y. K., et al. (2023). “So what if ChatGPT wrote it?” International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

[6] Garzón, J., Patiño, E., & Marulanda, C. (2025). Systematic review of artificial intelligence in education. Multimodal Technologies and Interaction, 9(8), 84. https://doi.org/10.3390/mti9080084

[7] Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on PLS-SEM (3rd ed.). Sage.

[8] Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542–570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533

[9] Hwang, G.-J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision of AI in education. Computers and Education: AI, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001

[10] Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

[11] Kintsch, W. (1998). Comprehension: A paradigm for cognition. Cambridge University Press.

[12] Lee, S.-M. (2023). Machine translation in language learning. Computer Assisted Language Learning, 36(1–2), 103–125. https://doi.org/10.1080/09588221.2021.1992345

[13] Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed. Pearson.

[14] Mokhtari, K., & Ghimire, N. (2026). AI-supported reading comprehension. Encyclopedia, 6(3), 56. https://doi.org/10.3390/encyclopedia6030056

[15] OECD. (2023). AI and the future of skills. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/

[16] OpenAI. (2023). GPT-4 technical report. https://openai.com/research/gpt-4

[17] Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2023). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 27(2), 137–150. https://doi.org/10.1016/j.tics.2022.10.008

[18] Rizvi, S., Waite, J., & Sentance, S. (2023). AI in K–12 education. Computers and Education: AI, 4, 100145. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100145

[19] Snow, C. (2002). Reading for understanding. RAND Corporation.

[20] Su, J., & Yang, W. (2023). AI in education review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 35. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00426-1

[21] Sweller, J. (2011). Cognitive load theory. Psychology of Learning and Motivation, 55, 37–76.

[22] Tlili, A., et al. (2023). ChatGPT in education. Smart Learning Environments, 10, 26. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00229-0

[23] UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education. UNESCO.

[24] Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. NeurIPS.

[25] Wu, Y., et al. (2016). Google neural machine translation. arXiv preprint.

[26] Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). AI in higher education. IJETHE, 16, 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

[27] Zimmerman, B. J. (2002). Self-regulated learning. Theory into Practice, 41(2), 64–70.

التنزيلات

منشور

2026-04-01

إصدار

القسم

المقالات

كيفية الاقتباس

تأثير الذكاء الاصطناعي في مهارات التعلم لدى المراهقين. (2026). مجلة البحوث التربوية والنفسية, 23(89), 183-198. https://doi.org/10.52839/0111-000-089-015

المؤلفات المشابهة

1-10 من 351

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.