DOI: https://doi.org/10.3389/fcomm.2025.1614804
تاريخ النشر: 2025-06-20
المؤلف: Aya Shata
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تصورات أعضاء هيئة التدريس بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) في التعليم العالي، مع التركيز بشكل خاص على الأسباب وراء عدم استخدامه بين المعلمين. باستخدام نظرية مقاومة الابتكار، قامت الدراسة بمسح 294 من أعضاء هيئة التدريس بدوام كامل من جامعتين حكوميتين متوسطتي الحجم في الولايات المتحدة. تكشف النتائج أن أكثر من ثلث أعضاء هيئة التدريس يمتنعون عن استخدام GAI بسبب خمسة مخاوف رئيسية: الاستعداد، perceived lack of value، صراعات الهوية، التهديدات للذكاء البشري، والمخاوف بشأن الآثار المستقبلية والمخاطر الحالية.
تشير التحليلات إلى أنه بينما يعبر كل من المستخدمين وغير المستخدمين عن مخاوف بشأن الغش الأكاديمي، فإن غير المستخدمين يميلون أكثر إلى ربط GAI بالتأثيرات السلبية على المجتمع. تشمل مخاوفهم الرئيسية قضايا الأصالة والمساءلة، بينما يهتم المستخدمون بشكل أساسي بدقة مخرجات GAI. من الجدير بالذكر أن الراحة العامة مع التكنولوجيا تم تحديدها كمتنبئ مهم لنوايا غير المستخدمين في اعتماد GAI. تعزز هذه الدراسة الفهم لمقاومة أعضاء هيئة التدريس لـ GAI، مما يبرز ضرورة معالجة كل من المزايا والعيوب المحتملة لدمج GAI في التعليم العالي.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) في التعليم العالي، مع تسليط الضوء على كل من فوائده وتحدياته. بينما يعترف العديد من المعلمين بـ GAI كأداة لتعزيز كفاءة التدريس وتفاعل الطلاب، يعبر جزء كبير من أعضاء هيئة التدريس (61.2%) عن مخاوف أكثر من الفوائد بشأن استخدامه. تشمل القضايا الرئيسية النزاهة الأكاديمية، الدقة، وأولوية المصالح التجارية على الأهداف التعليمية. تركز الأدبيات الحالية بشكل أساسي على تصورات الطلاب وتقدم تحليلات وصفية لمواقف أعضاء هيئة التدريس، مما يكشف عن فجوة في فهم الأسباب وراء تردد أعضاء هيئة التدريس في اعتماد GAI.
لمعالجة هذه الفجوة، تهدف الدراسة إلى استكشاف تصورات ومخاوف أعضاء هيئة التدريس بشأن GAI، مع مقارنة المستخدمين وغير المستخدمين. تستخدم نظرية مقاومة الابتكار (IRT) لتحليل الحواجز الوظيفية والنفسية التي تسهم في المقاومة ضد اعتماد GAI. تقترح الدراسة فرضيتين: أولاً، أن غير المستخدمين يظهرون مخاوف أعلى ومستويات راحة أقل مع GAI مقارنة بالمستخدمين؛ وثانياً، أن المخاوف بين غير المستخدمين تؤثر سلبًا على النية لاستخدام GAI، بينما تؤثر الراحة مع التكنولوجيا بشكل إيجابي على هذه النية. تسعى هذه الدراسة إلى تقديم رؤى يمكن أن توجه دمج GAI بشكل أخلاقي في الأكاديمية، مما يضمن أن تنفيذها يدعم الأهداف التعليمية ويعد الطلاب لمستقبل مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
نقاش
تستكشف الدراسة تصورات أعضاء هيئة التدريس والحواجز أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) بين أعضاء هيئة التدريس في التعليم العالي في العلوم الاجتماعية والإنسانية. باستخدام استبيان عبر الإنترنت تم توزيعه على 294 من أعضاء هيئة التدريس، تحدد الدراسة خمسة مواضيع رئيسية توضح أسباب المقاومة لـ GAI: (1) **غير جاهز/ليس الآن**، حيث يشعر أعضاء هيئة التدريس بالضغط بسبب المسؤوليات الحالية؛ (2) **عدم وجود قيمة متصورة**، مما يبرز الشكوك حول فائدة GAI في تخصصاتهم؛ (3) **الهوية في توتر**، مما يعكس المخاوف بشأن النزاهة المهنية والأصالة؛ (4) **تهديد للذكاء البشري**، مما يبرز المخاوف من أن GAI قد تقوض الإبداع البشري؛ و(5) **مخاوف مستقبلية ومخاطر حالية**، والتي تشمل المخاوف الأخلاقية بشأن الخصوصية والدقة. تتماشى هذه المواضيع مع نظرية مقاومة الابتكار، مما يشير إلى وجود حواجز وظيفية ونفسية أمام اعتماد GAI.
تكشف التحليلات الكمية أن مستخدمي GAI أبلغوا عن مستويات راحة أعلى مع التكنولوجيا مقارنة بغير المستخدمين، مما أثر بشكل كبير على نيتهم في اعتماد GAI. بينما أعربت المجموعتان عن مخاوف بشأن الغش الأكاديمي، كان غير المستخدمين قلقين بشكل خاص بشأن أصالة GAI وآثارها الاجتماعية، بينما ركز المستخدمون على قضايا الدقة والموثوقية بعد الاعتماد. من المثير للاهتمام أن فقدان الوظائف لم يكن مصدر قلق كبير لأي من المجموعتين، مما يشير إلى أن أعضاء هيئة التدريس يرون أن أدوارهم تتطلب مهارات معقدة ومركزية بشرية لا يمكن لـ GAI تكرارها. بشكل عام، تسهم النتائج في فهم مواقف أعضاء هيئة التدريس تجاه GAI، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف لهذه التصورات عبر سياقات أكاديمية متنوعة.
القيود
تقدم هذه الدراسة رؤى مهمة حول الحواجز التي تسهم في مقاومة أعضاء هيئة التدريس للذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) في التعليم العالي، مما يعزز الأدبيات الحالية حول اعتماد التكنولوجيا والمقاومة. تكشف الدراسة أن مقاومة أعضاء هيئة التدريس تتأثر ليس فقط بالفائدة المتصورة وسهولة الاستخدام ولكن أيضًا بمخاوف أعمق قائمة على الهوية والقيم والنظام الاعتقادي والمخاوف الأخلاقية. تشير هذه النتيجة إلى الحاجة إلى توسيع نماذج قبول التكنولوجيا الحالية لتشمل العوامل العاطفية والمدفوعة بالقيم جنبًا إلى جنب مع الاعتبارات العملية. تعتبر تداعيات هذه النتائج حاسمة لتطوير السياسات المؤسسية التي تعالج مخاوف أعضاء هيئة التدريس من خلال التدريب الشامل والدعم والإرشادات الواضحة، مع تعزيز الحوار الأكاديمي المستمر لتحقيق التوازن بين فوائد GAI وآثارها الأخلاقية.
تتمثل إحدى القيود الملحوظة في هذه الدراسة في تركيزها على جامعتين أمريكيتين ضمن مجالات العلوم الإنسانية والعلوم الاجتماعية، مما قد يقيد إمكانية تعميم النتائج على التخصصات العلمية أو السياقات الدولية. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى تتبع التغيرات بمرور الوقت واستكشاف الاختلافات التخصصية، لا سيما في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، للحصول على فهم أكثر شمولاً لمقاومة أعضاء هيئة التدريس لـ GAI عبر بيئات أكاديمية متنوعة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fcomm.2025.1614804
Publication Date: 2025-06-20
Author(s): Aya Shata
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
This study investigates the perceptions of faculty regarding Generative Artificial Intelligence (GAI) in higher education, particularly focusing on the reasons behind non-use among educators. Utilizing Innovation Resistance Theory, the research surveyed 294 full-time faculty members from two mid-sized public universities in the U.S. The findings reveal that over one-third of faculty abstain from GAI due to five key concerns: readiness, perceived lack of value, identity conflicts, threats to human intelligence, and fears regarding future implications and present risks.
The analysis indicates that while both users and non-users express concerns about academic dishonesty, non-users are more inclined to associate GAI with negative societal impacts. Their primary worries include issues of originality and accountability, whereas users are chiefly concerned with the accuracy of GAI outputs. Notably, a general comfort with technology was identified as a significant predictor of non-users’ intentions to adopt GAI. This research enhances the understanding of faculty resistance to GAI, highlighting the necessity of addressing both the advantages and potential drawbacks of GAI integration in higher education.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the transformative potential of Generative AI (GAI) in higher education, highlighting both its benefits and challenges. While many educators recognize GAI as a tool for enhancing teaching efficiency and student engagement, a significant portion of faculty (61.2%) express more concerns than benefits regarding its use. Key issues include academic integrity, accuracy, and the prioritization of commercial interests over educational goals. Existing literature predominantly focuses on students’ perceptions and provides descriptive analyses of faculty attitudes, revealing a gap in understanding the reasons behind faculty hesitance to adopt GAI.
To address this gap, the research aims to explore the perceptions and concerns of faculty regarding GAI, particularly comparing users and non-users. It employs Innovation Resistance Theory (IRT) to analyze the functional and psychological barriers that contribute to resistance against GAI adoption. The study proposes two hypotheses: first, that non-users exhibit higher concerns and lower comfort levels with GAI compared to users; and second, that among non-users, concerns negatively impact the intention to use GAI, while comfort with technology positively influences this intention. This research seeks to provide insights that can guide ethical GAI integration in academia, ensuring that its implementation supports educational objectives and prepares students for an AI-driven future.
Discussion
The study investigates faculty perceptions and barriers to the adoption of Generative Artificial Intelligence (GAI) among higher education faculty in social sciences and humanities. Utilizing an online survey distributed to 294 faculty members, the research identifies five key themes that elucidate the reasons for resistance to GAI: (1) **Not Ready/Not Now**, where faculty feel overwhelmed by existing responsibilities; (2) **No Perceived Value**, highlighting skepticism about GAI’s utility in their disciplines; (3) **Identity in Tension**, reflecting concerns about professional integrity and authenticity; (4) **Threat to Human Intelligence**, emphasizing fears that GAI may undermine human creativity; and (5) **Future Fears and Present Risks**, which encompasses ethical concerns regarding privacy and accuracy. These themes align with the Innovation Resistance Theory, indicating both functional and psychological barriers to GAI adoption.
Quantitative analysis reveals that GAI users reported higher comfort levels with technology compared to non-users, which significantly influenced their intention to adopt GAI. While both groups expressed concerns about academic dishonesty, non-users were particularly worried about GAI’s originality and societal implications, whereas users focused on issues of accuracy and reliability post-adoption. Interestingly, job displacement was not a significant concern for either group, suggesting that faculty perceive their roles as requiring complex, human-centered skills that GAI cannot replicate. Overall, the findings contribute to the understanding of faculty attitudes toward GAI, highlighting the need for further exploration of these perceptions across diverse academic contexts.
Limitations
This research provides significant insights into the barriers that contribute to faculty resistance to Generative Artificial Intelligence (GAI) in higher education, enhancing the existing literature on technology adoption and resistance. The study reveals that faculty resistance is influenced not only by perceived usefulness and ease of use but also by deeper identity-based, value, belief system, and ethical concerns. This finding suggests a need to expand current technology acceptance models to incorporate emotional and value-driven factors alongside practical considerations. The implications of these findings are critical for developing institutional policies that address faculty concerns through comprehensive training, support, and clear guidelines, while fostering ongoing academic dialogue to balance the benefits of GAI with its ethical implications.
A notable limitation of this study is its focus on two U.S. universities within the humanities and social sciences, which may restrict the generalizability of the findings to STEM disciplines or international contexts. Future research should aim to track changes over time and explore disciplinary differences, particularly in STEM fields, to gain a more comprehensive understanding of faculty resistance to GAI across diverse academic environments.