DOI: https://doi.org/10.30935/cedtech/17892
تاريخ النشر: 2026-02-10
المؤلف: Tatyana Shoustikova وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تدرس الدراسة معرفة الذكاء الاصطناعي (AI) في السياق التعليمي باستخدام التحليل البيبليومتري. من خلال فحص 154 مقالًا من قواعد بيانات Web of Science وScopus المنشورة حتى فبراير 2025، تحدد الأبحاث الاتجاهات الرئيسية، والتخصصات، والمنهجيات، والمجالات الموضوعية المتعلقة بمعرفة الذكاء الاصطناعي. تكشف التحليلات أن أول منشور حول هذا الموضوع ظهر في عام 2019، مع ذروة في المقالات المنشورة في عام 2024. ومن الجدير بالذكر أن تركيز أبحاث معرفة الذكاء الاصطناعي يشمل تعليم المعلمين، ومهارات الطلاب، وتأمل البرامج، والاعتبارات الأخلاقية، والبنية التحتية التكنولوجية.
تشير النتائج إلى أن الغالبية العظمى من الأبحاث قد أُجريت في الصين والولايات المتحدة الأمريكية، مع استخدام أساليب كمية بشكل أساسي. المجلات “التعليم وتكنولوجيا المعلومات” و”الحواسيب والتعليم: الذكاء الاصطناعي” هي الأكثر استشهادًا بها في هذا المجال. تبرز جامعة التعليم في هونغ كونغ كأهم مؤسسة في أبحاث معرفة الذكاء الاصطناعي. الكلمات الرئيسية مثل “الذكاء الاصطناعي”، “المعرفة”، “التعليم العالي”، و”كفاءة المعلم” شائعة في الأدبيات. تقترح الدراسة أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تستكشف التحليلات المقارنة لمعرفه الذكاء الاصطناعي عبر سياقات ثقافية وتعليمية مختلفة، بالإضافة إلى استخدام منهجيات مختلطة لتقييمات أكثر شمولاً.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك التعليم، والرعاية الصحية، والمالية، والصناعة، كما يتضح من الاعتراف بمساهمات الذكاء الاصطناعي في جوائز نوبل لعام 2024 في الفيزياء والكيمياء (كولتر، 2024). يؤكد المؤلفون على ضرورة معرفة الذكاء الاصطناعي، التي تُعرف بأنها الكفاءات المطلوبة لفهم واستخدام وتقييم تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي. تشمل هذه المعرفة ليس فقط المهارات التقنية ولكن أيضًا الوعي بالآثار الاجتماعية والأخلاقية والتربوية للذكاء الاصطناعي (لي وسون، 2024).
في ضوء الأهمية المتزايدة لمعرفه الذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية، تؤكد الورقة على الحاجة إلى أبحاث منهجية في هذا المجال. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون تحليلًا بيبليومتريًا، وهو أسلوب كمي لفحص المنشورات الأكاديمية المتعلقة بمعرفة الذكاء الاصطناعي في التعليم. يهدف هذا النهج إلى تحديد الاتجاهات الحالية وتقديم رؤى ستوجه جهود البحث المستقبلية في هذا المجال (ميريغو ويانغ، 2017).
النتائج
تشير النتائج للسؤال الفرعي الأول للبحث إلى زيادة كبيرة في إنتاج الأبحاث على مر السنين، حيث بدأت الدراسات الأولية في عام 2019. ومن الجدير بالذكر أن عام 2024 شهد أعلى حجم من المنشورات، حيث يمثل 51.95% من الإجمالي مع 80 دراسة. بالمقارنة، ساهم عام 2023 بـ 25 دراسة (16.23%)، بينما كان لدى عام 2025 21 دراسة (13.64%).
عند فحص التوزيع عبر قواعد البيانات، تم تحديد ما مجموعه 82 دراسة في Web of Science (WoS) و89 في Scopus. مرة أخرى، ظهر عام 2024 كأعلى سنة نشر في كلا القاعدتين، مع تسجيل 46 دراسة في WoS و47 في Scopus. تؤكد هذه النتائج على اتجاه متزايد في النشاط البحثي، خاصة في عام 2024، عبر القواعد البيانات التي تم فحصها.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على التعريف المتطور والأهمية لمعرفه الذكاء الاصطناعي في التعليم. في البداية، كانت تركز على مبادئ علوم الكمبيوتر الأساسية، وقد توسعت معرفة الذكاء الاصطناعي لتشمل مجموعة أوسع من الكفاءات اللازمة للأفراد للتفاعل النقدي مع تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب الحياة اليومية. تشمل المكونات الرئيسية لمعرفه الذكاء الاصطناعي الفهم الفني، والتقييم النقدي، والتطبيق العملي، والاعتبارات الأخلاقية. تسلط الورقة الضوء على أن معرفة الذكاء الاصطناعي ضرورية للطلاب، خاصة في مجالات STEM، حيث تعزز قدرتهم على تحليل البيانات، وفهم التعلم الآلي، وأن يصبحوا منتجين نشطين للتكنولوجيا بدلاً من مجرد مستهلكين.
تشير النتائج إلى اتجاه متزايد في الأبحاث حول معرفه الذكاء الاصطناعي، خاصة منذ عام 2019، مما يعكس أهميتها المتزايدة في الأنظمة التعليمية. يكشف التحليل البيبليومتري أن الدراسات ليست مركزة فقط في أبحاث التعليم ولكن تمتد أيضًا عبر تخصصات مثل علوم الكمبيوتر وعلم النفس، مما يبرز الطبيعة متعددة التخصصات لمعرفه الذكاء الاصطناعي. تقترح الورقة أن دمج معرفه الذكاء الاصطناعي في المناهج التعليمية يمكن أن يعزز تفكير الطلاب الخوارزمي ومهارات حل المشكلات، بينما يعالج أيضًا المخاوف الأخلاقية المتعلقة بخصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على ضرورة تجهيز كل من الطلاب والمعلمين بمعرفة الذكاء الاصطناعي للتنقل بفعالية ومسؤولية في تعقيدات تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.30935/cedtech/17892
Publication Date: 2026-02-10
Author(s): Tatyana Shoustikova et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
The study investigates artificial intelligence (AI) literacy within the educational context using bibliometric analysis. By examining 154 articles from the Web of Science and Scopus databases published up to February 2025, the research identifies key trends, disciplines, methodologies, and thematic areas related to AI literacy. The analysis reveals that the first publication on this topic emerged in 2019, with a peak in articles published in 2024. Notably, the focus of AI literacy research includes teacher education, student skills, program reflection, ethical considerations, and technological infrastructure.
The findings indicate that the majority of research has been conducted in China and the USA, predominantly utilizing quantitative methods. The journals “Education and Information Technologies” and “Computers and Education: Artificial Intelligence” are the most frequently cited in this field. The Education University of Hong Kong stands out as the leading institution in AI literacy research. Keywords such as “AI,” “literacy,” “higher education,” and “teacher competency” are prevalent in the literature. The study suggests that future research should explore comparative analyses of AI literacy across different cultural and educational contexts, as well as employ mixed methodologies for more comprehensive evaluations.
Introduction
The introduction of the paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) across various sectors, including education, healthcare, finance, and industry, as evidenced by the recognition of AI’s contributions in the 2024 Nobel Prizes in Physics and Chemistry (Coulter, 2024). The authors emphasize the necessity of AI literacy, defined as the competencies required to understand, utilize, and critically assess AI technologies. This literacy encompasses not only technical skills but also an awareness of the social, ethical, and pedagogical implications of AI (Li & Sun, 2024).
In light of the growing importance of AI literacy in educational contexts, the paper underscores the need for systematic research in this area. To address this, the authors propose a bibliometric analysis, a quantitative method for examining academic publications related to AI literacy in education. This approach aims to identify current trends and provide insights that will guide future research efforts in the field (Merigó & Yang, 2017).
Results
The results for the first sub-research question indicate a significant increase in research output over the years, with the initial studies commencing in 2019. Notably, the year 2024 saw the highest volume of publications, accounting for 51.95% of the total with 80 studies. In comparison, 2023 contributed 25 studies (16.23%), while 2025 had 21 studies (13.64%).
When examining the distribution across databases, a total of 82 studies were identified in the Web of Science (WoS) and 89 in Scopus. The year 2024 again emerged as the peak publication year in both databases, with 46 studies recorded in WoS and 47 in Scopus. These findings underscore a growing trend in research activity, particularly in 2024, across the examined databases.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the evolving definition and significance of AI literacy in education. Initially focused on basic computer science principles, AI literacy has expanded to encompass a broader set of competencies necessary for individuals to critically engage with AI technologies in various aspects of daily life. Key components of AI literacy include technical understanding, critical appraisal, practical application, and ethical considerations. The paper highlights that AI literacy is essential for students, particularly in STEM fields, as it fosters their ability to analyze data, understand machine learning, and become proactive producers of technology rather than mere consumers.
The findings indicate a growing trend in research on AI literacy, particularly since 2019, reflecting its increasing importance in educational systems. The bibliometric analysis reveals that studies are not only concentrated in educational research but also span disciplines such as computer science and psychology, underscoring the interdisciplinary nature of AI literacy. The paper suggests that integrating AI literacy into educational curricula can enhance students’ algorithmic thinking and problem-solving skills while also addressing ethical concerns related to data privacy and algorithmic bias. Overall, the research underscores the necessity of equipping both students and educators with AI literacy to navigate the complexities of AI technologies effectively and responsibly.