DOI: https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.12.022
تاريخ النشر: 2024-01-01
المؤلف: Mazen Alzyoud وآخرون
الموضوع الرئيسي: أداء المنظمات والموظفين
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في العوامل التي تؤثر على قبول الطلاب للذكاء الاصطناعي (AI) في السياقات التعليمية، مع التأكيد على أهمية قبول المستخدمين لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي بنجاح. مستندة إلى نموذج قبول استخدام أجهزة الذكاء الاصطناعي (AIDUA)، تحلل الدراسة تأثيرات الأمن السيبراني المدرك، وقيمة التجديد، والثقة المدركة على استعداد الطلاب لتبني الذكاء الاصطناعي. باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية، تم فحص بيانات من 526 طالبًا في الجامعات الأردنية.
تكشف النتائج أن التأثير الاجتماعي يؤثر إيجابيًا على توقعات الأداء، بينما يعزز الأمن السيبراني المدرك كل من توقعات الأداء والجهد. وُجد أن قيمة التجديد ترتبط إيجابيًا بتوقعات الأداء ولكن سلبًا مع توقعات الجهد. علاوة على ذلك، تؤثر كل من توقعات الجهد والأداء بشكل كبير على الثقة المدركة، والتي بدورها لها تأثير إيجابي قوي على الاستعداد لقبول الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية. هذه الرؤى حاسمة لتطوير وتعزيز الأنظمة التعليمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما يساهم في فهم أعمق لقبول تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الأوساط الأكاديمية.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث التأثير التحويلي للتكنولوجيا والرقمنة عبر مختلف القطاعات، مع التأكيد بشكل خاص على أهميتها في تعزيز أداء الأعمال والنتائج التعليمية. يتم تسليط الضوء على التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي (AI) كعامل محوري في إعادة تشكيل التعليم العالي من خلال تحسين الكفاءة التنظيمية، وتقديم الدعم الأكاديمي المخصص، وتسهيل عمليات اتخاذ القرار. ومن الجدير بالذكر أن تصنيف الأردن القوي في مهارات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) بين الدول العربية يبرز التزامه بدمج هذه التقنيات ضمن إطار عمله التعليمي، وهو أمر ضروري للتكيف مع التغيرات التكنولوجية السريعة.
كما تنتقد الورقة نماذج قبول التكنولوجيا الحالية، مشيرة إلى أنها لا تلتقط بشكل كافٍ مواقف المستخدمين تجاه الذكاء الاصطناعي، خاصة في سياقات ثقافية محددة مثل الأردن. يُقترح إطار AIDUA لمعالجة هذه الفجوة، مع التأكيد على دور العواطف في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. يأخذ نموذج البحث المقدم في الاعتبار العوامل الثقافية، مثل الخصائص العالية لتجنب عدم اليقين لدى السكان الأردنيين، والتي تؤثر على التصورات والانخراط مع التقنيات الناشئة. تشير هذه المحاذاة بين الإمكانات الابتكارية للذكاء الاصطناعي والقيم الثقافية إلى أن الطلاب قد يرون في الذكاء الاصطناعي وسيلة لتحقيق النجاح الأكاديمي، مما يعزز تجاربهم التعليمية.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. يتم تسليط الضوء على النتائج الرئيسية، مما يظهر فعالية الأساليب أو النماذج المقترحة في معالجة أسئلة البحث. غالبًا ما يتم الإبلاغ عن الدلالة الإحصائية، مع قيم p التي تشير إلى موثوقية النتائج. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة أي اتجاهات أو أنماط ملحوظة في البيانات، مما يوفر رؤى حول تداعيات النتائج.
قد يتضمن القسم أيضًا تحليلات مقارنة مع الأساليب الحالية، مما يظهر تحسينات في مقاييس الأداء مثل الدقة، والموثوقية، أو الكفاءة الحسابية. عادةً ما تُستخدم وسائل بصرية، مثل الرسوم البيانية أو الجداول، لتوضيح النتائج بوضوح، مما يسهل فهم أفضل لملاءمة البيانات للاختبارات المفترضة. بشكل عام، تساهم النتائج في المجال الأوسع للدراسة، مما يشير إلى تطبيقات محتملة أو مجالات للبحث المستقبلي.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على فجوة كبيرة في الأدبيات المتعلقة بتبني الذكاء الاصطناعي (AI) في السياقات التعليمية، وخاصة في الأردن. بينما كان هناك زيادة ملحوظة في الدراسات منذ عام 1975، لا يزال إطار AIDUA (Gursoy et al., 2019)، الذي يقيم قبول الذكاء الاصطناعي، غير مستخدم بشكل كافٍ. بدأت دراسات حديثة، مثل Gerlich (2023)، في استكشاف قبول الذكاء الاصطناعي بين طلاب الجامعات وأعضاء هيئة التدريس، ومع ذلك لم يتم دمج عوامل رئيسية مثل الأمن السيبراني المدرك (PC)، وقيمة التجديد (NV)، والثقة المدركة (PT) بشكل كافٍ في هذا الإطار. تؤكد الدراسة على أهمية هذه العناصر في تشكيل استعداد الطلاب لتبني الذكاء الاصطناعي، خاصة في ثقافة جماعية مثل الثقافة الأردنية، حيث يلعب التأثير الاجتماعي دورًا حاسمًا في قبول التكنولوجيا.
تشير النتائج إلى أن تعزيز تدابير الأمن السيبراني المدرك يمكن أن يعزز بشكل كبير من تبني الذكاء الاصطناعي بين الطلاب الأردنيين، الذين يظهرون تفضيلًا قويًا للأمان بسبب الخصائص الثقافية لتجنب عدم اليقين. بالإضافة إلى ذلك، تتماشى قيمة التجديد للذكاء الاصطناعي في التعليم مع تطلعات الطلاب للإنجاز والنجاح، مما يعزز أهمية دمج هذه العناصر في إطار AIDUA. تشير الآثار العملية للدراسة إلى أن مطوري الذكاء الاصطناعي والمؤسسات التعليمية يمكنهم الاستفادة من هذه الرؤى لإنشاء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة تلبي احتياجات الطلاب، مما يسهل في النهاية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي الأردني.
القيود
يسلط قسم القيود الضوء على عدة قيود رئيسية للدراسة الحالية، التي فحصت بشكل أساسي سياق التعليم الجامعي في الأردن. قد يحد هذا التركيز من إمكانية تعميم النتائج على ثقافات وسياقات تعليمية أخرى. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية على توسيع نطاقها الجغرافي ليشمل دولًا أو مناطق متنوعة لتعزيز قابلية تطبيق النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن إطار AIDUA المستخدم في هذه الدراسة شامل، إلا أنه قد لا يشمل جميع العوامل ذات الصلة بمختلف البيئات التعليمية. لتحسين فعاليته في تقييم قبول التكنولوجيا، خاصة فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي (AI)، يجب على الدراسات المستقبلية أن تأخذ في الاعتبار دمج عناصر إضافية مثل السياسات التعليمية المحددة، والمتغيرات البنية التحتية، والاحتياجات التربوية. أخيرًا، على الرغم من أن الدراسة اعترفت ببعض العوامل الثقافية مثل التوجه نحو الإنجاز وتجنب عدم اليقين، إلا أنها تقترح أن متغيرات ثقافية أخرى تؤثر على تبني الذكاء الاصطناعي قد تم تجاهلها، مما يستدعي مزيدًا من الاستكشاف في الأبحاث المستقبلية.
DOI: https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.12.022
Publication Date: 2024-01-01
Author(s): Mazen Alzyoud et al.
Primary Topic: Organizational and Employee Performance
Overview
This research investigates the factors influencing students’ acceptance of Artificial Intelligence (AI) in educational contexts, emphasizing the importance of user acceptance for the successful implementation of AI technologies. Grounded in the AI Device Use Acceptance (AIDUA) model, the study analyzes the effects of perceived cybersecurity, novelty value, and perceived trust on students’ willingness to adopt AI. Utilizing structural equation modeling, data from 526 students at Jordanian universities were examined.
The findings reveal that social influence positively impacts performance expectancy, while perceived cybersecurity enhances both performance and effort expectancy. Novelty value is found to positively correlate with performance expectancy but negatively with effort expectancy. Furthermore, both effort and performance expectancy significantly affect perceived trust, which in turn has a strong positive influence on the willingness to accept AI in educational settings. These insights are crucial for the development and enhancement of AI-driven educational systems, contributing to a deeper understanding of AI technology acceptance in academia.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the transformative impact of technology and digitization across various sectors, particularly emphasizing their significance in enhancing business performance and educational outcomes. Recent advancements in artificial intelligence (AI) are highlighted as pivotal in reshaping higher education by improving organizational efficiency, providing personalized academic support, and facilitating decision-making processes. Notably, Jordan’s strong ranking in Information and Communication Technology (ICT) skills among Arab countries underscores its commitment to integrating these technologies within its educational framework, which is essential for adapting to rapid technological changes.
The paper also critiques existing technology acceptance models, suggesting that they inadequately capture user attitudes towards AI, particularly in specific cultural contexts like Jordan. The AIDUA framework is proposed to address this gap, emphasizing the role of emotions in the adoption of AI technologies. The research model presented considers cultural factors, such as the high uncertainty avoidance characteristic of the Jordanian population, which influences perceptions and engagement with emerging technologies. This alignment of AI’s innovative potential with cultural values suggests that students may view AI as a means to achieve academic success, thereby enhancing their learning experiences.
Results
The “Results” section of the research paper presents the findings derived from the conducted experiments or analyses. Key outcomes are highlighted, showcasing the effectiveness of the proposed methods or models in addressing the research questions. Statistical significance is often reported, with p-values indicating the reliability of the results. Additionally, any observed trends or patterns in the data are discussed, providing insights into the implications of the findings.
The section may also include comparative analyses with existing approaches, demonstrating improvements in performance metrics such as accuracy, precision, or computational efficiency. Visual aids, such as graphs or tables, are typically employed to illustrate the results clearly, facilitating a better understanding of the data’s relevance to the hypotheses tested. Overall, the findings contribute to the broader field of study, suggesting potential applications or areas for future research.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights a significant gap in the literature regarding the adoption of Artificial Intelligence (AI) in educational contexts, particularly in Jordan. While there has been a notable increase in studies since 1975, the AIDUA framework (Gursoy et al., 2019), which evaluates AI acceptance, remains underutilized. Recent studies, such as Gerlich (2023), have begun to explore AI acceptance among university students and faculty, yet key factors like perceived cybersecurity (PC), novelty value (NV), and perceived trust (PT) have not been adequately integrated into this framework. The study emphasizes the importance of these constructs in shaping students’ willingness to adopt AI, particularly in a collectivist culture like Jordan’s, where social influence plays a crucial role in technology acceptance.
The findings suggest that enhancing perceived cybersecurity measures can significantly boost AI adoption among Jordanian students, who exhibit a strong preference for security due to cultural characteristics of uncertainty avoidance. Additionally, the novelty value of AI in education aligns with students’ aspirations for achievement and success, reinforcing the importance of integrating these elements into the AIDUA framework. The study’s practical implications indicate that AI developers and educational institutions can leverage these insights to create tailored AI solutions that meet students’ needs, ultimately facilitating a smoother integration of AI technologies in Jordanian higher education.
Limitations
The section on limitations highlights several key constraints of the current study, which primarily examined the university education context in Jordan. This focus may restrict the generalizability of the findings to other cultural and educational settings. Future research is encouraged to expand its geographical scope to include diverse countries or regions to enhance the applicability of the results.
Additionally, while the AIDUA framework utilized in this study is comprehensive, it may not encompass all factors pertinent to various educational environments. To improve its effectiveness in evaluating technology acceptance, particularly regarding artificial intelligence (AI), future studies should consider integrating additional elements such as specific educational policies, infrastructural variables, and pedagogical needs. Lastly, although the study recognized certain cultural factors like achievement orientation and uncertainty avoidance, it suggests that other cultural variables influencing AI adoption may have been overlooked, warranting further exploration in subsequent research.