DOI: https://doi.org/10.26803/ijlter.25.2.6
تاريخ النشر: 2026-02-15
المؤلف: Adelfa Cabigas Silor وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تأثير التعليم المدعوم بالذكاء الاصطناعي على الأداء الأكاديمي، والانخراط الرقمي، ووجهات النظر حول شمولية النوع الاجتماعي في التعليم العالي. باستخدام تصميم بحث مختلط تفسيري تسلسلي، شملت الدراسة 210 طالبًا جامعيًا وستة أعضاء هيئة تدريس من جامعة حكومية في الفلبين. كشفت النتائج الكمية أن الطلاب الذين تلقوا تعليمًا معززًا بالذكاء الاصطناعي أظهروا مكاسب تعليمية أكبر بشكل ملحوظ (م = 5.40) مقارنة بأولئك في البيئات التقليدية (م = 2.10)، مع حجم تأثير كبير (د = 1.06). بالإضافة إلى ذلك، أفاد مستخدمو الذكاء الاصطناعي بمستويات أعلى من الانخراط الرقمي (ت(208) = 5.02، ص < 0.001، د = 0.70) وآراء أكثر إيجابية حول بيداغوجيا شاملة للنوع الاجتماعي (ت(208) = 3.41، ص = 0.01، د = 0.47). ومن الجدير بالذكر أن طلاب LGBTQ+ عبروا عن أعلى مستويات الشمولية المتصورة، كما يتضح من تحليل ANOVA أحادي الاتجاه على درجات مقياس إدراك بيداغوجيا شاملة للنوع الاجتماعي (GIPPS) (ف(2، 207) = 4.15، ص = 0.017، η² = 0.04). سلطت الرؤى النوعية الضوء على دور الذكاء الاصطناعي كشريك في تقديم ملاحظات غير حكمية، مما يشير إلى أن الاستجابات المتسقة من الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل من التوقعات المرتبطة بالنوع الاجتماعي وتعزز ثقة التعلم عندما يتم التوسط فيها من قبل أعضاء هيئة التدريس. تقترح الدراسة إطار بيداغوجيا شاملة للذكاء الاصطناعي قائم على نظرية المعرفة الاجتماعية، ونظرية مخطط النوع الاجتماعي، وبيداغوجيا النسوية، مع التأكيد على أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز نجاح التعلم وتدعم بيئات التعلم الرقمي الشاملة المستجيبة للنوع الاجتماعي (DLEs) عندما يتم دمجها مع الوساطة النقدية للمعلمين. تؤكد النتائج على ضرورة أن تسعى الكليات والجامعات إلى تحقيق مستقبل متساوٍ مدعوم بالذكاء الاصطناعي من خلال الحوكمة، وتطوير أعضاء هيئة التدريس، والتصميم الشامل، بينما تدعو أيضًا إلى مزيد من البحث لاستكشاف الآثار طويلة الأجل والاختلافات عبر التخصصات.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم العالي، لا سيما في تعزيز التعليم والتعلم والتقييم من خلال ميزات مثل الملاحظات الآلية ومسارات التعلم التكيفية. بينما تم ربط الذكاء الاصطناعي بتحسين الأداء الأكاديمي وكفاءة التعليم، فإن فعاليته تعتمد بشكل كبير على التكامل البيداغوجي والاعتبارات الأخلاقية. تثار المخاوف بشأن إمكانية أن يساهم الذكاء الاصطناعي في perpetuating الفوارق القائمة، خاصة إذا لم يتم معالجة التحيزات في بيانات التدريب وتصميم النظام. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص بالنسبة للمجموعات المهمشة، بما في ذلك النساء والطلاب المتنوعين جنسيًا، الذين قد يواجهون حواجز إضافية في الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي والدعم.
تحدد الورقة فجوة بحثية كبيرة بشأن تقاطع الذكاء الاصطناعي، ونتائج التعلم، والانخراط الرقمي، والبيداغوجيا الشاملة للنوع الاجتماعي، لا سيما في سياق التعليم العالي في الفلبين. تهدف إلى التحقيق في كيفية تأثير التعليم المدعوم بالذكاء الاصطناعي على نتائج الطلاب ووجهات نظرهم حول الشمولية من حيث النوع الاجتماعي، مستندة إلى ثلاثة أطر نظرية: نظرية المعرفة الاجتماعية، ونظرية مخطط النوع الاجتماعي، وبيداغوجيا النسوية. ستساعد هذه المنظورات في توضيح ليس فقط فعالية الذكاء الاصطناعي في تحسين نتائج التعليم ولكن أيضًا دوره في تعزيز بيئات تعليمية شاملة. تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى قائمة على الأدلة يمكن أن توجه المؤسسات في استغلال الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف العدالة إلى جانب الكفاءة في الممارسات التعليمية.
النتائج
تكشف نتائج هذه الدراسة عن رؤى مهمة حول تأثير الذكاء الاصطناعي على تعلم الطلاب والانخراط، وهي منظمة حول أربعة مواضيع رئيسية مستمدة من التحليل النوعي. أولاً، اعتبر الطلاب الذكاء الاصطناعي كشريك في تقديم ملاحظات غير حكمية، مما خفف من القلق وشجع على الممارسة، لا سيما بين طلاب LGBTQ+ الذين شعروا بمزيد من الأمان النفسي. تم تكرار هذا الإدراك في ملاحظات أعضاء هيئة التدريس حول زيادة سلوك طلب المساعدة خلال الأنشطة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ثانيًا، تم اعتبار الذكاء الاصطناعي كأداة تخفف من التوقعات المرتبطة بالنوع الاجتماعي، حيث قدمت ملاحظات محايدة قللت من ضغوط الصور النمطية، مما يعزز بيئة من المعاملة المتساوية عبر الجنسين.
برز دور أعضاء هيئة التدريس كعنصر حاسم في التوسط في استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يبرز أهمية الانخراط النقدي مع مخرجات الذكاء الاصطناعي لتجنب التحيزات وعدم الدقة. شجع أعضاء هيئة التدريس الطلاب على التحقق من استجابات الذكاء الاصطناعي مقابل مواد الدورة، مما يعزز الحاجة إلى ممارسات تعليمية تأملية وتشاركية. أخيرًا، أفاد الطلاب بتحسين الكفاءة الذاتية من خلال ملاحظات فورية قائمة على الإتقان من الذكاء الاصطناعي، مما سهل الاستمرار في مهام التعلم. كميًا، أظهر المجموعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مكاسب تعليمية أعلى بشكل ملحوظ (حجم التأثير $د = 1.06$) ومستويات انخراط مقارنة بالتعليم التقليدي، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز بشكل فعال الأداء الأكاديمي ووجهات نظر الشمولية، لا سيما بين المجموعات المهمشة.
بشكل عام، تتماشى النتائج مع نظرية المعرفة الاجتماعية ونظرية مخطط النوع الاجتماعي، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز تجارب الإتقان ويقلل من تهديدات الصور النمطية عندما يتم دمجه بشكل مدروس في البيداغوجيا. تدعو الدراسة إلى إطار بيداغوجيا شاملة للذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على ضرورة الوساطة النقدية من قبل أعضاء هيئة التدريس لضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة تعليمية داعمة بدلاً من سلطة غير مفحوصة.
نقاش
تؤكد قسم النقاش في ورقة البحث على أهمية دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي لمعالجة القضايا الحرجة مثل الشمول الاجتماعي، والعدالة، وبيئات التعلم الحساسة للنوع الاجتماعي. من خلال استخدام أطر مثل نظرية المعرفة الاجتماعية، ونظرية مخطط النوع الاجتماعي، وبيداغوجيا النسوية، تقدم الدراسة أدلة تجريبية حول كيفية تحسين الملاحظات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للكفاءة الذاتية وتعزيز الشمولية. تشير النتائج إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي، عند استخدامها بشكل مدروس، يمكن أن تدعم الممارسات البيداغوجية التي تعزز بيئة تعلم أكثر عدالة، لا سيما للمجموعات المهمشة. تسلط الدراسة الضوء على ضرورة أن ينخرط المعلمون بشكل نقدي مع مخرجات الذكاء الاصطناعي لتخفيف التحيزات وتعزيز وكالة الطلاب، مما يعزز أهمية تصميمات التعلم التي تتوسطها المعلمين.
تحدد الدراسة فجوة ملحوظة في الأدبيات الحالية بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على نتائج التعلم والديناميات الجنسانية في البيئات التعليمية. تثير أسئلة ملحة حول كيفية مقارنة التعليم القائم على الذكاء الاصطناعي بالطرق التقليدية في تعزيز الأداء التعليمي والانخراط الرقمي. تشير النتائج إلى أن التعليم المدعوم بالذكاء الاصطناعي لا يحسن الأداء الأكاديمي فحسب، بل يؤثر أيضًا بشكل إيجابي على تصورات الطلاب حول الشمولية من حيث النوع الاجتماعي، حيث أفاد طلاب LGBTQ+ بأعلى مستويات الشمولية المتصورة. وهذا يبرز إمكانية الذكاء الاصطناعي لتجاوز مجرد التحسين التكنولوجي، مما يشير إلى أنه يمكن أن يلعب أيضًا دورًا حاسمًا في تشكيل الأمان النفسي والعدالة في السياقات التعليمية. بشكل عام، تدعو الأبحاث إلى إطار شامل يوجه الممارسات والسياسات المستقبلية في بيئات التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.26803/ijlter.25.2.6
Publication Date: 2026-02-15
Author(s): Adelfa Cabigas Silor et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
This study investigates the impact of AI-integrated teaching on academic performance, digital engagement, and perceptions of gender inclusivity in higher education. Utilizing an explanatory sequential mixed-method research design, the research involved 210 undergraduate students and six faculty members from a Philippine state university. Quantitative findings revealed that students receiving AI-enhanced instruction exhibited significantly greater learning gains (M = 5.40) compared to those in traditional settings (M = 2.10), with a large effect size (d = 1.06). Additionally, AI users reported higher levels of digital engagement (t(208) = 5.02, p < 0.001, d = 0.70) and more favorable views on gender-inclusive pedagogy (t(208) = 3.41, p = 0.01, d = 0.47). Notably, LGBTQ+ students expressed the highest perceived inclusivity, as indicated by a significant one-way ANOVA on Gender-Inclusive Pedagogy Perception Scale (GIPPS) scores (F(2, 207) = 4.15, p = 0.017, η² = 0.04). Qualitative insights highlighted AI's role as a non-judgmental feedback partner, suggesting that consistent AI responses could reduce gendered expectations and enhance learning confidence when mediated by faculty. The study proposes an Inclusive AI Pedagogy Framework grounded in Social Cognitive Theory, Gender Schema Theory, and Feminist Pedagogy, emphasizing that AI tools can promote learning success and foster gender-responsive, inclusive digital learning environments (DLEs) when integrated with critical teacher mediation. The findings underscore the necessity for colleges and universities to pursue equitable AI-enabled futures through governance, faculty development, and inclusive design, while also calling for further research to explore long-term effects and variations across disciplines.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative role of artificial intelligence (AI) in higher education, particularly in enhancing teaching, learning, and assessment through features like automated feedback and adaptive learning pathways. While AI has been linked to improved academic performance and teaching efficiencies, its effectiveness is heavily dependent on pedagogical integration and ethical considerations. Concerns are raised regarding the potential for AI to perpetuate existing inequalities, especially if biases in training data and system design are not addressed. This is particularly critical for marginalized groups, including women and gender-diverse students, who may face additional barriers in accessing AI tools and support.
The paper identifies a significant research gap regarding the intersection of AI, learning outcomes, digital engagement, and gender-inclusive pedagogy, particularly in the context of higher education in the Philippines. It aims to investigate how AI-facilitated instruction impacts student outcomes and perceptions of gender inclusivity, drawing on three theoretical frameworks: Social Cognitive Theory, Gender Schema Theory, and Feminist Pedagogy. These perspectives will help elucidate not only the effectiveness of AI in improving educational outcomes but also its role in fostering inclusive educational environments. The study seeks to provide evidence-based insights that could guide institutions in leveraging AI to achieve equity goals alongside efficiency in educational practices.
Results
The results of this study reveal significant insights into the impact of AI on student learning and engagement, structured around four key themes derived from qualitative analysis. First, students perceived AI as a non-judgmental feedback partner, which alleviated anxiety and encouraged practice, particularly among LGBTQ+ students who felt a greater sense of psychological safety. This perception was echoed in faculty observations of increased help-seeking behavior during AI-facilitated activities. Second, AI was viewed as a tool that mitigated gendered expectations, providing neutral feedback that reduced stereotype pressures, thereby fostering an environment of equal treatment across genders.
The role of faculty emerged as crucial in mediating AI use, emphasizing the importance of critical engagement with AI outputs to avoid biases and inaccuracies. Faculty encouraged students to validate AI responses against course materials, reinforcing the need for reflective and participatory teaching practices. Lastly, students reported enhanced self-efficacy through immediate, mastery-based feedback from AI, which facilitated persistence in learning tasks. Quantitatively, the AI-integrated group demonstrated significantly higher learning gains (effect size $d = 1.06$) and engagement levels compared to traditional instruction, suggesting that AI can effectively enhance academic performance and inclusivity perceptions, particularly among marginalized groups.
Overall, the findings align with Social Cognitive Theory and Gender Schema Theory, indicating that AI can foster mastery experiences and reduce stereotype threats when integrated thoughtfully into pedagogy. The study advocates for an Inclusive AI Pedagogy Framework, emphasizing the necessity of critical faculty mediation to ensure that AI serves as a supportive educational tool rather than an unexamined authority.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the significance of integrating AI in higher education to address critical issues such as social inclusion, equity, and gender-sensitive learning environments. By employing frameworks like Social Cognitive Theory, Gender Schema Theory, and Feminist Pedagogy, the study provides empirical evidence on how AI-mediated feedback can enhance self-efficacy and promote inclusivity. The findings suggest that AI tools, when used thoughtfully, can support pedagogical practices that foster a more equitable learning environment, particularly for marginalized groups. The research highlights the necessity for educators to critically engage with AI outputs to mitigate biases and enhance student agency, thereby reinforcing the importance of teacher-mediated learning designs.
The study identifies a notable gap in existing literature regarding the impact of AI on learning outcomes and gender dynamics in educational settings. It raises pertinent questions about how AI-based instruction compares to traditional methods in enhancing learning performance and digital engagement. The results indicate that AI-integrated instruction not only improves academic performance but also positively influences students’ perceptions of gender inclusivity, with LGBTQ+ students reporting the highest levels of perceived inclusivity. This underscores the potential of AI to transcend mere technological enhancement, suggesting that it can also play a crucial role in shaping psychological safety and fairness in educational contexts. Overall, the research advocates for a comprehensive framework that informs future practices and policies in AI-mediated learning environments.