DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1711718
تاريخ النشر: 2026-01-06
المؤلف: Aránzazu Sanz Tejeda وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تستكشف هذه المراجعة المنهجية تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على القراءة والكتابة الرقمية في التعليم العالي، وخاصة في العلوم الاجتماعية. باستخدام منهجية PRISMA وإطار SALSA، قامت الدراسة بتحليل 136 مقالة منشورة في مجلات بين 1 يناير 2023 و7 مارس 2025، مستمدة من قواعد بيانات Scopus وWeb of Science. تشمل المراجعة مجموعة متنوعة من منهجيات البحث، بما في ذلك الأساليب الكمية والنوعية والمختلطة، وتبرز اتجاهًا ملحوظًا نحو دمج أدوات الذكاء الاصطناعي، وخاصة ChatGPT، في عمليات الكتابة الأكاديمية.
تشير النتائج إلى تحسينات كبيرة في جودة كتابة الطلاب، وخاصة في مجالات مثل التماسك، والتنظيم الخطابي، وغنى المفردات، والحجة. بالإضافة إلى ذلك، يظهر أن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا حاسمًا في تقديم التغذية الراجعة التكوينية، وتوليد الأفكار، وإعادة الصياغة، وتعزيز استقلالية الطلاب في التحرير الذاتي. ومع ذلك، تحدد المراجعة أيضًا التحديات، بما في ذلك الاعتماد المفرط للطلاب على الذكاء الاصطناعي، وتقليل الانخراط الميتامعرفي، والقضايا الأخلاقية المتعلقة بالسرقة الأدبية وحقوق التأليف. بشكل عام، بينما يقدم الذكاء الاصطناعي فرصًا للدعم الشخصي في الكتابة الأكاديمية، فإنه يثير أيضًا مخاوف بشأن الاعتماد، والتفكير النقدي، والتداعيات الأخلاقية في التعليم العالي.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) على ممارسات القراءة والكتابة في التعليم العالي، مما يشير إلى ظهور مجال دراسي جديد يتطلب تحقيقًا أكاديميًا شاملاً. تؤكد الورقة على أهمية فهم النظريات والمفاهيم الأساسية، ومنهجيات البحث، والنتائج، والتحديات المرتبطة بدمج GAI في البيئات التعليمية. يُعتبر GAI أداة يمكن أن تعزز التعلم الشخصي، وتؤتمت المهام الإدارية، وتولد محتوى تكيفي، مما يحسن اتخاذ القرارات التعليمية في بيئة جامعية رقمية وعالمية متزايدة.
ومع ذلك، فإن اعتماد GAI ليس بدون تحديات، بما في ذلك مقاومة من المعلمين، والحاجة إلى تعديلات منهجية، ومراجعة نتائج التعلم لتلبية الكفاءات المهنية المتطورة. كما يتم تسليط الضوء على المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالسرقة الأدبية وضرورة التطوير المهني المستمر لكل من الطلاب والمعلمين. يجادل المؤلفون من أجل مفهوم أوسع للقدرة الأكاديمية يشمل ليس فقط مهارات القراءة والكتابة التقليدية ولكن أيضًا مهارات الإعلام والرقمية والمعلومات الضرورية للاستخدام الفعال لـ GAI. الهدف المركزي من المقال هو إجراء مراجعة منهجية للأدبيات حول دور GAI في التعليم العالي، مع التركيز على النتائج التجريبية، والأطر النظرية، والأساليب المنهجية في هذا السياق.
الطرق
في هذا القسم، يصف المؤلفون الإطار المنهجي المستخدم في مراجعة الأدبيات المنهجية (SLR) التي تهدف إلى التحقيق في تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) على ممارسات القراءة والكتابة لدى طلاب التعليم العالي. تتبع المنهجية نهجًا منظمًا يعتمد على إطار SALSA (البحث، التقييم، التركيب، والتحليل) وتلتزم ببروتوكول PRISMA، مما يضمن عملية مراجعة صارمة وشفافة. بالإضافة إلى ذلك، يدمج المؤلفون إرشادات من بروتوكول منهجي يركز على تحليل المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز موثوقية وصدق نتائجهم.
يسلط القسم الضوء أيضًا على استخدام التصاميم شبه التجريبية كنهج منهجي مهم، مما يسمح بتقييم تأثيرات GAI على المجموعات الموجودة دون تخصيص عشوائي. يسهل هذا النهج استكشاف علاقات السبب والنتيجة، على الرغم من وجود قيود بشأن القابلية للتعميم. تشير النتائج من هذه الدراسات إلى أن GAI يؤثر على مجالات متعددة، بما في ذلك تعلم اللغة، وفهم القراءة، والكتابة ومراجعة النصوص، وتحفيز الطلاب. علاوة على ذلك، تتناول الأبحاث مواضيع أوسع مثل النزاهة الأكاديمية، والعمليات المعرفية، والإبداع، وتحليل الشخصية من خلال الفحص النصي.
النتائج
خلال تحليل استمر 27 شهرًا، تم تحديد ما مجموعه 136 مقالة تتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI)، والكتابة، والقراءة في التعليم العالي ضمن العلوم الاجتماعية من قواعد بيانات Web of Science (WoS) وScopus. يبرز هذا العدد الكبير الاهتمام الأكاديمي المتزايد وأهمية البحث في هذا المجال. تشير النتائج إلى أن الإنتاج العلمي حول GAI ليس فقط ديناميكيًا ولكن أيضًا يتوسع بسرعة، مما يبرز جاذبية الظاهرة داخل المجتمع الأكاديمي.
تم تمثيل النتائج بصريًا في مخطط انسيابي بناءً على إطار SALSA ونظام PRISMA، مما يوضح النهج المنهجي المتبع في التحليل. يبرز هذا الشرح المنهجية المنظمة المستخدمة لتقييم مجموعة الأدبيات المتزايدة حول GAI في التعليم العالي.
المناقشة
في قسم المناقشة من الورقة البحثية، يحدد المؤلفون نهجًا منهجيًا لدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) على التعليم العالي، وخاصة في مجالات القراءة والكتابة. تم تقسيم عملية البحث إلى أربع مراحل: مصادر المعلومات، تقييم الدراسة، تحليل البيانات، والتركيب. أسفر البحث الأولي عن 254 مقالة من قواعد بيانات مثل Web of Science وScopus، والتي تم تنقيحها بعد ذلك إلى عينة نهائية من 136 دراسة بناءً على معايير شمول واستبعاد محددة. تم إجراء تحليل محتوى موضوعي باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي NotebookLM، مدعومًا من باحثين بشريين لضمان الصدق والموثوقية في تفسير البيانات.
تكشف النتائج عن اهتمام عالمي بدور GAI في التعليم العالي، مع تركيز ملحوظ للبحث في آسيا، وخاصة الصين والسعودية. منهجيًا، استخدمت الدراسات بشكل رئيسي أساليب كمية، مستخدمةً الاستطلاعات لتقييم التصورات واستخدامات أدوات GAI بين الطلاب والمعلمين. ظهرت مواضيع رئيسية، بما في ذلك تطوير الأطر النظرية التي تتناول النزاهة الأكاديمية، والفوائد المتصورة لـ GAI في تعزيز جودة الكتابة وكفاءتها، والتحديات المتعلقة بالسرقة الأدبية وحقوق التأليف. يبرز المؤلفون أطرًا متنوعة، مثل إطار “نزاهة الكاتب” ونظريات إدراك الذكاء الاصطناعي، التي تهدف إلى توجيه الدمج الأخلاقي والفعال لـ GAI في السياقات الأكاديمية. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على الإمكانات التحويلية لـ GAI في التعليم العالي مع الاعتراف أيضًا بالتعقيدات والتحديات التي يقدمها.
القيود
تعترف الأبحاث بعدة قيود قد تؤثر على النتائج والتداعيات للدراسة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) في التعليم العالي. بشكل أساسي، الطبيعة الناشئة لـ GAI، مع حدوث تطورات كبيرة فقط منذ عام 2022، تحد من القدرة على تحديد الاتجاهات الراسخة وطويلة الأمد، مما يتطلب مراجعات مستقبلية لالتقاط التقدم المستمر. بالإضافة إلى ذلك، بينما استخدمت الدراسة قاعدتين رئيسيتين لمراجعة الأدبيات، تعترف بإمكانية إغفال مقالات ذات صلة من قواعد بيانات متخصصة مثل ERIC وPsycINFO، مما قد يحد من شمولية النتائج. علاوة على ذلك، كان النطاق اللغوي محصورًا في الإنجليزية والإسبانية، مما قد يستبعد أبحاثًا ذات صلة نشرت بلغات أخرى ويقدم تحيزات جغرافية أو ثقافية.
Looking ahead, the authors propose future research avenues that include longitudinal studies to assess the impact of GAI on student learning outcomes, specifically focusing on critical thinking, creativity, autonomy, and academic writing skills. They also aim to evaluate innovative teaching practices that incorporate GAI ethically, ensuring academic integrity while fostering the development of students’ metacognitive skills.
DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1711718
Publication Date: 2026-01-06
Author(s): Aránzazu Sanz Tejeda et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
This systematic review investigates the impact of generative artificial intelligence on digital reading and writing in higher education, specifically within the social sciences. Utilizing the PRISMA methodology and the SALSA Framework, the study analyzed 136 journal articles published between January 1, 2023, and March 7, 2025, sourced from Scopus and Web of Science databases. The review encompasses a variety of research methodologies, including quantitative, qualitative, and mixed-method approaches, and highlights a notable trend towards the integration of AI tools, particularly ChatGPT, in academic writing processes.
The findings indicate significant improvements in the quality of student writing, particularly in areas such as coherence, discursive organization, lexical richness, and argumentation. Additionally, AI is shown to play a crucial role in providing formative feedback, generating ideas, paraphrasing, and promoting student autonomy in self-editing. However, the review also identifies challenges, including students’ overreliance on AI, reduced metacognitive engagement, and ethical issues related to plagiarism and authorship. Overall, while AI presents opportunities for personalized support in academic writing, it also raises concerns about dependency, critical thinking, and ethical implications in higher education.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of generative artificial intelligence (GAI) on reading and writing practices in higher education, marking the emergence of a new field of study that necessitates thorough academic investigation. The paper emphasizes the importance of understanding the underlying theories and concepts, research methodologies, findings, and challenges associated with GAI’s integration into educational settings. GAI is posited as a tool that can enhance personalized learning, automate administrative tasks, and generate adaptive content, thus improving instructional decision-making in an increasingly digital and globalized university environment.
However, the adoption of GAI is not without challenges, including resistance from educators, the need for methodological adaptations, and the revision of learning outcomes to meet evolving professional competencies. Ethical concerns regarding plagiarism and the necessity for ongoing professional development for both students and educators are also highlighted. The authors argue for a broader conception of academic literacy that encompasses not only traditional reading and writing skills but also media, digital, and information literacies essential for effective GAI utilization. The central aim of the article is to conduct a systematic review of the literature on GAI’s role in higher education, focusing on empirical findings, theoretical frameworks, and methodological approaches within this context.
Methods
In this section, the authors describe the methodological framework employed for a Systematic Literature Review (SLR) aimed at investigating the impact of Generative Artificial Intelligence (GAI) on the reading and writing practices of higher education students. The methodology follows a structured approach based on the SALSA Framework (Search, Appraisal, Synthesis, and Analysis) and adheres to the PRISMA protocol, ensuring a rigorous and transparent review process. Additionally, the authors incorporate guidelines from a methodological protocol focused on Artificial Intelligence-Assisted Content Analysis, enhancing the reliability and validity of their findings.
The section also highlights the use of quasi-experimental designs as a significant methodological approach, which allows for the assessment of GAI’s effects on existing groups without random assignment. This approach facilitates the exploration of cause-and-effect relationships, albeit with limitations regarding generalizability. The findings from these studies indicate that GAI is influencing various domains, including language learning, reading comprehension, writing and text revision, and student motivation. Furthermore, the research addresses broader themes such as academic integrity, cognitive processes, creativity, and personality analysis through textual examination.
Results
During the 27-month analysis, a total of 136 articles related to Generative Artificial Intelligence (GAI), writing, and reading in higher education within the social sciences were identified from the Web of Science (WoS) and Scopus databases. This substantial number underscores the increasing academic interest and significance of research in this area. The findings indicate that the scientific output on GAI is not only dynamic but also rapidly expanding, highlighting the phenomenon’s strong appeal within the academic community.
The results are visually represented in a flowchart based on the SALSA framework and the PRISMA system, illustrating the systematic approach taken in the analysis. This elaboration emphasizes the structured methodology employed to assess the growing body of literature on GAI in higher education.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors outline a systematic approach to studying the impact of Generative Artificial Intelligence (GAI) on higher education, particularly in the realms of reading and writing. The research process was divided into four stages: information sourcing, study evaluation, data analysis, and synthesis. The initial search yielded 254 articles from databases such as Web of Science and Scopus, which were then refined to a final sample of 136 studies based on specific inclusion and exclusion criteria. A thematic content analysis was conducted using the AI tool NotebookLM, supplemented by human researchers to ensure validity and reliability in data interpretation.
The findings reveal a global interest in GAI’s role in higher education, with a notable concentration of research in Asia, particularly China and Saudi Arabia. Methodologically, the studies predominantly employed quantitative approaches, utilizing surveys to assess perceptions and uses of GAI tools among students and educators. Key themes emerged, including the development of theoretical frameworks addressing academic integrity, the perceived benefits of GAI in enhancing writing quality and efficiency, and the challenges related to plagiarism and authorship. The authors highlight various frameworks, such as the “Writer’s Integrity” framework and theories of AI perception, which aim to guide the ethical and effective integration of GAI in academic contexts. Overall, the research underscores the transformative potential of GAI in higher education while also acknowledging the complexities and challenges it presents.
Limitations
The research acknowledges several limitations that may affect the findings and implications of the study on Generative Artificial Intelligence (GAI) in higher education. Primarily, the emerging nature of GAI, with significant developments occurring only since 2022, restricts the ability to identify established, long-term trends, necessitating future reviews to capture ongoing advancements. Additionally, while the study utilized two major databases for literature review, it recognizes the potential omission of relevant articles from specialized databases such as ERIC and PsycINFO, which could limit the comprehensiveness of the findings. Furthermore, the linguistic scope was confined to English and Spanish, potentially excluding pertinent research published in other languages and introducing geographical or cultural biases.
Looking ahead, the authors propose future research avenues that include longitudinal studies to assess the impact of GAI on student learning outcomes, specifically focusing on critical thinking, creativity, autonomy, and academic writing skills. They also aim to evaluate innovative teaching practices that incorporate GAI ethically, ensuring academic integrity while fostering the development of students’ metacognitive skills.