DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1699114
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41953299
تاريخ النشر: 2026-03-24
المؤلف: Eman Faisal
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة المختلطة دمج ChatGPT وDeepSeek في التعليم العالي من خلال مراجعة منهجية لـ 51 دراسة ورؤى نوعية من ثمانية مشاركين. تكشف النتائج أن ChatGPT يعزز الإبداع واكتساب اللغة والمشاركة، بينما يُلاحظ أن DeepSeek يتمتع بدقة تحليلية وفعالية في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات والطب. معًا، تدعم هذه التقنيات بيداغوجيا ذات وظيفة مزدوجة تجمع بين الطلاقة التوليدية والتفكير المنهجي. ومع ذلك، تسلط التحديات مثل أخطاء الهلوسة، والغش الأكاديمي، وتراجع التفكير النقدي الضوء على ضرورة الدعم الميتامعرفي والإرشادات الأخلاقية.
تخلص الدراسة إلى أن دمج هذه النماذج الذكية التوليدية يمثل تحولًا كبيرًا في النماذج المعرفية والأخلاقية والتربوية في التعليم العالي. بينما يعزز ChatGPT الإبداع والاستجابة، يوفر DeepSeek دقة تحليلية وموثوقية في مجالات محددة. تؤكد الأبحاث على أهمية تطوير بيئات تعليمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعطي الأولوية للتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، والتعليم الأخلاقي، والدعم الميتامعرفي. من خلال دمج هذه التقنيات ضمن أطر مرنة وثقافية ذات صلة، يمكن للمؤسسات التعليمية تحقيق توازن بين الابتكار والنزاهة، مما يعزز في النهاية ثقافة التعليم العالي الأكثر شمولية وتأملًا.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير التحويلي لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وخاصة ChatGPT وDeepSeek، على التعليم العالي. تعمل هذه النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) كمنشئي معرفة معرفية، مما يعزز التعلم الذاتي المنظم، والتفكير النقدي، والاعتبارات الأخلاقية مثل الأمانة الأكاديمية. تشير الأدلة التجريبية إلى أنه بينما يعزز ChatGPT الإبداع والمشاركة في تعلم اللغة، يتفوق DeepSeek في المجالات التقنية بسبب قدراته التحليلية. ومع ذلك، تظل الأدبيات الحالية مجزأة، مما يعيق الفهم الشامل لكيفية تأثير هذه الأدوات على البنى النفسية والنتائج السلوكية عبر مختلف التخصصات.
تسلط الورقة الضوء على الطبيعة المزدوجة لهذه التقنيات، مشيرة إلى أنه بينما يمكن لـ ChatGPT تخصيص التعليم، قد يؤدي أيضًا إلى تراجع التفكير النقدي وزيادة الغش الأكاديمي. على العكس، فإن موثوقية DeepSeek في المجالات التقنية تتأثر بعدم الدقة السياقية والتحيزات الثقافية. تؤكد الدراسة على الحاجة الملحة لمعالجة قضايا مثل الهلوسات، والانتحال، والاستبعاد المعرفي من خلال أطر علم السلوك. بالإضافة إلى ذلك، تشير إلى عدم التوازن في إدارة الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي السعودي، حيث يحدث التبني السريع دون سياسات مؤسسية متماسكة. يبرز هذا التوتر السياقي الدافع للدراسة الحالية، التي تهدف إلى استكشاف تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي في مجالات محددة وضرورة الإشراف البشري في البيئات التعليمية ذات المخاطر العالية.
الطرق
استخدمت الدراسة نهجًا مختلطًا متسلسلًا مع تصميم مهيمن نوعيًا لاستكشاف الأبعاد البيداغوجية والأخلاقية والمعرفية السلوكية لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، وخاصة ChatGPT وDeepSeek، في بيئات التعلم الجامعي. تضمنت المرحلة الأولى مراجعة منهجية للأدبيات التي حددت الموضوعات الرئيسية، والتي أبلغت عن تطوير استبيان شبه هيكلي للمرحلة الثانية. كان الهدف من هذا الاستبيان جمع بيانات نوعية من المشاركين ذوي الخبرة مع نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بالتحقق من الأنماط النظرية المحددة في الأدبيات وتنقيحها. يتماشى هذا النهج مع تقاليد الطرق المختلطة الاستكشافية، حيث تعمل المرحلة الأولى كتركيب موضوعي استقرائي والمرحلة الثانية كتوسيع سياقي من خلال رؤى تجريبية، على الرغم من أنها لم تكن مخصصة للتحقق الإحصائي أو التعميم.
تشير النتائج الرئيسية من الدراسة إلى أن ChatGPT يسهل تجارب التعلم الشخصية، بينما يعزز DeepSeek الدقة التحليلية. من الجدير بالذكر أن Lin وآخرين (2025) وجدوا أن 70% من المتعلمين الصينيين تفاعلوا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي لكنهم أبلغوا عن مهارات غير كافية بسبب التدريب غير الكافي على استيعاب هذه القدرات. بالإضافة إلى ذلك، أبرز محمد وآخرون (2025) أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يحسن المهارات التشخيصية بين طلاب الطب من خلال التفاعلات مع المرضى الافتراضيين، مما يبرز ضرورة التحقق البشري. بشكل جماعي، تشير هذه النتائج إلى أنه بينما يدعم الذكاء الاصطناعي الكفاءات الأساسية بفعالية، فإنه لا يعزز الفهم الميتامعرفي الأعمق دون دمج بيداغوجي مناسب.
النتائج
في النتائج النوعية من المرحلة الثانية، أكمل ثمانية مشاركين (ثلاثة ذكور وخمس إناث) لديهم خبرة سابقة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT وDeepSeek، استبيانًا شبه هيكلي. شملت المجموعة أفرادًا من خلفيات أكاديمية ومهنية متنوعة، مع مستويات تعليم مختلفة (أربعة دكتوراه، اثنان ماجستير، واثنان بكاليوس) وخبرات (سبعة لديهم أكثر من 10 سنوات وواحد لديه أقل من 5 سنوات). حدد التحليل الموضوعي ستة موضوعات رئيسية تتماشى عن كثب مع تلك من المرحلة الأولى من الدراسة.
يكشف دمج النتائج من كلا المرحلتين عن فهم شامل للأدوار البيداغوجية والتحديات والعوامل السياقية المرتبطة بـ ChatGPT وDeepSeek في التعليم العالي. تسلط الدراسة الضوء على مفهوم “بيداغوجيا ذات وظيفة مزدوجة”، الناشئة من توافق الأنماط الموضوعية في الأدبيات ورؤى المشاركين التجريبية. من الجدير بالذكر أن نموذج ChatGPT مرتبط بالطلاقة التوليدية والمشاركة التحفيزية، بينما يرتبط نموذج DeepSeek بالدقة التحليلية والتفكير المنطقي. على الرغم من التقارب القوي في النتائج، لوحظت تباينات كبيرة؛ على سبيل المثال، اقترحت بعض الدراسات أن ChatGPT يمكن أن يعزز التعلم التأملي، بينما أشارت أخرى إلى آثار سلبية محتملة على التفكير النقدي بسبب الاعتماد المفرط على تقنيات الذكاء الاصطناعي، حتى في غياب توجيه المعلم.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة من الورقة البحثية الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في التعليم العالي، مع التأكيد على إمكاناته كأداة لتعزيز المعرفة بدلاً من كونه مجرد جهاز لأتمتة المعرفة. على عكس تقنيات التعليم التقليدية، تعمل النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT وDeepSeek كعوامل معرفية تقدم تغذية راجعة حوارية ودعماً، مما يعزز التعلم الذاتي المنظم (SRL) والوعي الميتامعرفي. ومع ذلك، تثار المخاوف بشأن تحميل المعرفة، حيث قد يؤدي الاعتماد المفرط على GenAI إلى إعاقة السيطرة التأملية والعمليات التعليمية الاستراتيجية. تعقد الآثار الأخلاقية لاستخدام GenAI، وخاصة فيما يتعلق بالنزاهة الأكاديمية وحقوق التأليف، إدارة المؤسسات التعليمية، مما يتطلب معايير إفصاح واضحة ووكالة أخلاقية.
تستكشف الدراسة أيضًا القدرات المعرفية المميزة لـ ChatGPT وDeepSeek من خلال إطار بيداغوجيا ذات عمليتين، مما يشير إلى أن هذه الأدوات يمكن أن تكمل بعضها البعض في السياقات التعليمية. تكشف مراجعة منهجية تجمع 51 دراسة تجريبية أنه بينما يتفوق ChatGPT في الإبداع والمشاركة، يظهر DeepSeek دقة تحليلية متفوقة وكفاءة معرفية. تؤكد النتائج على أهمية دمج هذه الأدوات بشكل مدروس، موازنة بين نقاط قوتها والاعتبارات الأخلاقية لتعزيز التفكير النقدي واليقظة الميتامعرفية بين المتعلمين. تهدف الأبحاث إلى تقديم استراتيجيات قابلة للتنفيذ للمعلمين وصانعي السياسات للاستفادة بشكل فعال من الإمكانات التعليمية لـ GenAI مع معالجة التحديات السلوكية والأخلاقية المرتبطة بها.
القيود
تقدم الدراسة عدة نقاط قوة ملحوظة، بما في ذلك تركيبها الرائد للطرق المختلطة لـ ChatGPT وDeepSeek ضمن التعليم العالي، والذي يدمج رؤى من علوم الأعصاب المعرفية، والأخلاقيات السلوكية، والممارسات البيداغوجية. يعزز هذا النهج بين التخصصات الأساس النظري وقابلية تعميم النتائج، خاصة من خلال الاعتبارات عبر المجالات والثقافات.
ومع ذلك، لا تخلو الأبحاث من القيود. أولاً، قد يؤدي تضمين مقالات باللغة الإنجليزية فقط من قواعد البيانات التي تهيمن عليها الدول الغربية (WOS، EBSCO، ProQuest) إلى إدخال تحيز لغوي وفهرسي، مما قد يتسبب في تجاهل المنح الدراسية الإقليمية وغير الإنجليزية القيمة، خاصة من الجنوب العالمي. ثانيًا، تقتصر العينة النوعية في المرحلة الثانية، على الرغم من توفيرها للعمق من خلال الاختيار الهادف (n = 8)، على قابلية التعميم وتبرز الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف للمستخدمين الأصغر سناً، مثل الطلاب الجامعيين، الذين قد تختلف تجاربهم وأنماطهم المعرفية بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، بينما يُقدم DeepSeek كبديل مفتوح المصدر، فإن إمكانية الوصول إليه تتأثر بهياكل الإدارة وجودة الوثائق، مما قد يعيق التبني والثقة المستمرة مقارنة بالنماذج المدارة تجاريًا، خاصة في السياقات التي تتطلب المساءلة وحماية البيانات.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1699114
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41953299
Publication Date: 2026-03-24
Author(s): Eman Faisal
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
This mixed-methods study examines the integration of ChatGPT and DeepSeek in tertiary education through a systematic review of 51 studies and qualitative insights from eight participants. The findings reveal that ChatGPT fosters creativity, language acquisition, and engagement, while DeepSeek is noted for its analytical precision and effectiveness in STEM and medical fields. Together, these technologies support a dual-function pedagogy that combines generative fluency with systematic reasoning. However, challenges such as hallucination errors, academic dishonesty, and diminished critical thinking highlight the necessity for metacognitive support and ethical guidelines.
The study concludes that the integration of these generative AI models represents a significant shift in cognitive, ethical, and pedagogical paradigms in higher education. While ChatGPT enhances creativity and responsiveness, DeepSeek provides analytical rigor and domain-specific accuracy. The research emphasizes the importance of developing AI-augmented learning environments that prioritize human-AI collaboration, ethical education, and metacognitive scaffolding. By embedding these technologies within adaptive and culturally relevant frameworks, educational institutions can achieve a balance between innovation and integrity, ultimately fostering a more inclusive and reflective higher education culture.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) technologies, particularly ChatGPT and DeepSeek, on higher education. These large language models (LLMs) serve as cognitive co-creators, enhancing self-regulated learning, critical thinking, and ethical considerations such as academic honesty. Empirical evidence suggests that while ChatGPT fosters creativity and engagement in language learning, DeepSeek excels in technical fields due to its analytical capabilities. However, the existing literature remains fragmented, hindering a comprehensive understanding of how these tools influence psychological constructs and behavioral outcomes across various disciplines.
The paper highlights the dual nature of these technologies, noting that while ChatGPT can personalize tutoring, it may also lead to diminished critical thinking and increased academic dishonesty. Conversely, DeepSeek’s reliability in technical domains is tempered by context-specific inaccuracies and cultural biases. The study emphasizes the urgent need to address issues such as hallucinations, plagiarism, and cognitive exclusion through behavioral science frameworks. Additionally, it points out the uneven governance of AI in Saudi Arabian higher education, where rapid adoption occurs without cohesive institutional policies. This contextual tension underscores the motivation for the present study, which aims to explore the domain-specific implementation of AI tools and the necessity of human oversight in high-stakes educational environments.
Methods
The study utilized a sequential, mixed-methods approach with a qualitative-dominant design to explore the pedagogical, ethical, and cognitive-behavioral dimensions of generative AI tools, specifically ChatGPT and DeepSeek, in university learning environments. The first stage involved a systematic literature review that identified key themes, which informed the development of a semi-structured questionnaire for the second stage. This questionnaire aimed to gather qualitative data from participants experienced with the AI models, allowing for the validation and refinement of theoretical patterns identified in the literature. The approach aligns with exploratory mixed-methods traditions, where the first stage serves as an inductive thematic synthesis and the second as contextual elaboration through experiential insights, although it was not intended for statistical validation or generalization.
Key findings from the study indicate that ChatGPT facilitates personalized learning experiences, while DeepSeek enhances analytic accuracy. Notably, Lin et al. (2025) found that 70% of Chinese learners engaged with generative AI but reported insufficient skills due to inadequate training in internalizing these capabilities. Additionally, Mohammad et al. (2025) highlighted that generative AI improves diagnostic skills among medical students through virtual patient interactions, underscoring the necessity for human verification. Collectively, these findings suggest that while AI effectively scaffolds foundational competencies, it does not promote deeper metacognitive understanding without appropriate pedagogical integration.
Results
In the qualitative findings from Stage Two, eight participants (three males and five females) with prior experience in AI technologies, such as ChatGPT and DeepSeek, completed a semi-structured questionnaire. The cohort included individuals from diverse academic and professional backgrounds, with varying levels of education (four doctoral, two master’s, and two bachelor’s degrees) and experience (seven with over 10 years and one with less than 5 years). Thematic analysis identified six key themes that aligned closely with those from Stage One of the study.
The integration of findings from both stages reveals a comprehensive understanding of the pedagogical roles, challenges, and contextual factors associated with ChatGPT and DeepSeek in higher education. The study highlights a “twin-function pedagogy” construct, emerging from the alignment of thematic patterns in the literature and participants’ experiential insights. Notably, the ChatGPT model is linked to generative fluency and motivational engagement, while the DeepSeek model is associated with analytic precision and logical reasoning. Despite the strong convergence in results, significant divergences were observed; for instance, some studies suggested that ChatGPT could enhance reflective learning, while others indicated potential negative impacts on critical thinking due to excessive reliance on AI technologies, even in the absence of instructor guidance.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative role of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in higher education, emphasizing its potential as a cognitive augmentation tool rather than merely a cognitive automation device. Unlike traditional educational technologies, large language models like ChatGPT and DeepSeek serve as cognitive agents that provide dialogic feedback and scaffolding, enhancing self-regulated learning (SRL) and metacognitive awareness. However, concerns arise regarding cognitive offloading, where excessive reliance on GenAI may impede reflective control and strategic learning processes. The ethical implications of GenAI usage, particularly regarding academic integrity and authorship, complicate governance in educational institutions, necessitating clear disclosure norms and moral agency.
The study further explores the distinct cognitive affordances of ChatGPT and DeepSeek through a dual-process pedagogy framework, suggesting that these tools can complement each other in educational contexts. A systematic review synthesizing 51 empirical studies reveals that while ChatGPT excels in creative ideation and engagement, DeepSeek demonstrates superior analytical accuracy and cognitive efficiency. The findings underscore the importance of integrating these tools thoughtfully, balancing their strengths with ethical considerations to foster critical thinking and metacognitive vigilance among learners. The research aims to provide actionable strategies for educators and policymakers to effectively leverage GenAI’s educational potential while addressing the associated behavioral and ethical challenges.
Limitations
The study presents several notable strengths, including its pioneering mixed-method synthesis of ChatGPT and DeepSeek within higher education, which integrates insights from cognitive neuroscience, behavioral ethics, and pedagogical practices. This interdisciplinary approach enhances the theoretical foundation and generalizability of the findings, particularly through cross-domain and cross-cultural considerations.
However, the research is not without limitations. Firstly, the inclusion of only English-language articles from Western-dominated databases (WOS, EBSCO, ProQuest) may introduce language and indexing bias, potentially overlooking valuable regional and non-English scholarship, especially from the Global South. Secondly, the qualitative sample in Stage Two, while providing depth through purposive selection (n = 8), limits generalizability and highlights the need for further exploration of younger users, such as undergraduate students, whose experiences and cognitive patterns may differ significantly. Additionally, while DeepSeek is presented as an open-source alternative, its accessibility is influenced by governance structures and documentation quality, which may hinder consistent adoption and trust compared to commercially governed models, particularly in contexts requiring accountability and data protection.