DOI: https://doi.org/10.33902/jpr.202533231
تاريخ النشر: 2025-03-27
المؤلف: John Mark R. Asio وآخرون
الموضوع الرئيسي: الإصرار، الكفاءة الذاتية، والدافع
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في دور الجنس في تعديل العلاقة بين كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي (AISE) وقلق الذكاء الاصطناعي (AIA) وكفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي (AISC) بين الطلاب. باستخدام تصميم تفسيري كمي، استطلعت الدراسة 1,006 طالبًا خلال الفصل الدراسي الثاني من العام الأكاديمي 2024-2025، مستخدمة أدوات معدلة لقياس AISE وAIA وAISC. كشفت التحليلات الإحصائية، بما في ذلك المتوسط والانحراف المعياري وماكرو عملية هايز، أن الطلاب عمومًا أظهروا مستويات معتدلة من كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وكفاءة الذات والقلق. أشارت النتائج إلى أنه بينما يتنبأ AISE بـ AISC ويرتبط AISC بانخفاض AIA، كانت التأثير المباشر لـ AISE على AIA غير ذي دلالة إحصائية، كما كان مؤشر الوساطة المعدل فيما يتعلق بالجنس.
في الختام، تبرز الدراسة أن الطلاب الذكور يختبرون علاقة كبيرة بين AISE وAIA، حيث ترتبط كفاءة الذات الأعلى بمستويات قلق أقل. في المقابل، هذه العلاقة ليست ذات دلالة للطالبات، مما يشير إلى أن AISE لا يؤثر مباشرة على قلقهن. أظهر كلا الجنسين أن AISC يتوسط العلاقة بين AISE وAIA، مع كون الاعتقاد الذاتي في الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية في تقليل القلق للذكور. بشكل عام، تستنتج الدراسة أن الجنس لا يؤثر بشكل كبير على تأثير الوساطة لـ AISC على العلاقة بين AISE وAIA، وتوصي ببرامج لتعزيز استعداد الطلاب لدمج الذكاء الاصطناعي في التعليم.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التكامل المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي في المجتمع وضرورة فهم كيفية إدراك الأفراد، وخاصة عبر الجنسين، والتفاعل مع هذه الأنظمة. مستشهدين بدراسات متنوعة، يؤكد المؤلفون على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في التعليم العالي، بما في ذلك التعلم المخصص وآليات التغذية الراجعة المحسنة. ومع ذلك، يلاحظون أيضًا أن تصورات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تختلف بشكل كبير بناءً على الجنس، حيث تشير بعض الدراسات إلى أن النساء يرون المعرفة كأمر حاسم للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي، بينما تقترح دراسات أخرى أن الجنس لا يؤثر بشكل كبير على تصورات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تهدف الدراسة إلى معالجة فجوة حاسمة في الأدبيات بشأن التفاعل بين الفروق الجنسية وكفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وقلق الذكاء الاصطناعي وكفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام تحليل الوساطة المعدل، تسعى الدراسة إلى توضيح كيفية تأثير الجنس على هذه العلاقات، مما يوفر في النهاية رؤى يمكن أن تُفيد في تطوير برامج تعليمية شاملة للذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تكون النتائج لها تداعيات كبيرة على المعلمين وصانعي السياسات والمطورين، خاصة في إنشاء استراتيجيات تخفف من القلق وتعزز الكفاءة في استخدام الذكاء الاصطناعي عبر مجموعات الجنس المختلفة. هذه التحقيقات جديدة بشكل خاص في سياق الفلبين، حيث لم تستكشف أي دراسات سابقة هذه الديناميات، مما يبرز أهمية واستعجال هذا الجهد البحثي.
النتائج
تقدم قسم النتائج نتائج حول تصورات الطلاب لكفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وكفاءة الذات والقلق، كما هو ملخص في الجدول 1. المتوسط المركب لكفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي هو 3.05، مما يشير إلى إدراك “ذاتي الكفاءة إلى حد ما” بين المستجيبين. في المقابل، حصلت كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي على متوسط مركب أعلى قدره 3.53، مصنفة كـ “ذاتي الكفاءة.” فيما يتعلق بقلق الذكاء الاصطناعي، أظهر المستجيبون مستوى معتدل، مع متوسط مركب قدره 3.21. تعكس البيانات مجموعة من الردود، مما يوفر نظرة شاملة على مواقف الطلاب تجاه الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، تتناول الجداول 2 و3 تحليلات الوساطة الشرطية والوساطة المعدلة، مستكشفة الفروق الجنسية في العلاقة بين كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وقلق الذكاء الاصطناعي، التي تتوسطها كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي. باستخدام نموذج ماكرو عملية هايز 59 مع 5000 عينة معاد تشكيلها، تكشف هذه التحليلات عن رؤى حول كيفية تأثير كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي على قلق الذكاء الاصطناعي من خلال كفاءة الذات وما إذا كانت هذه العلاقة تختلف حسب الجنس طوال عملية الوساطة.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في الدراسة الدور المعدل للجنس في العلاقة بين كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وقلق الذكاء الاصطناعي وكفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي بين الطلاب في التعليم العالي. تشير النتائج إلى أن الطلاب يظهرون مستويات معتدلة من كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وكفاءة الذات، إلى جانب درجة معتدلة من قلق الذكاء الاصطناعي. يتماشى هذا مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى أن قدرات مؤسسات التعليم العالي (HEIs) في دمج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز نتائج تعلم الطلاب من خلال زيادة الإبداع وكفاءة الذات (Wang et al., 2023). من الجدير بالذكر أنه بينما تقلل كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من قلق الذكاء الاصطناعي للطلاب الذكور، لا يُلاحظ هذا التأثير بالنسبة للطالبات، مما يبرز الفجوة الجنسية في كيفية تأثير كفاءة الذات على مستويات القلق.
علاوة على ذلك، تكشف الدراسة أن كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي تتوسط العلاقة بين كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وقلق الذكاء الاصطناعي لكلا الجنسين، على الرغم من أن التأثير يكون أقوى قليلاً بالنسبة للذكور. وهذا يشير إلى أن تعزيز كفاءات الطلاب في الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخفف من القلق، بغض النظر عن الجنس. تؤكد النتائج العامة على أهمية تعزيز كل من كفاءة الذات في الذكاء الاصطناعي وكفاءة الذات لتخفيف قلق الذكاء الاصطناعي، مع تداعيات على استراتيجيات التعليم التي تهدف إلى تحسين معرفة الذكاء الاصطناعي ودمجه داخل مؤسسات التعليم العالي. تدعو النتائج إلى تدخلات مخصصة تعالج الاحتياجات الفريدة للطلاب الذكور والإناث لتعزيز نتائج عادلة في تعليم الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.33902/jpr.202533231
Publication Date: 2025-03-27
Author(s): John Mark R. Asio et al.
Primary Topic: Grit, Self-Efficacy, and Motivation
Overview
The research investigates the role of gender in moderating the relationship between Artificial Intelligence self-efficacy (AISE), AI anxiety (AIA), and AI self-competency (AISC) among students. Utilizing a quantitative explanatory design, the study surveyed 1,006 students during the second semester of the 2024-2025 academic year, employing adapted instruments to measure AISE, AIA, and AISC. Statistical analyses, including mean, standard deviation, and Hayes’ Process Macro, revealed that students generally exhibited moderate levels of AI self-efficacy, self-competency, and anxiety. The findings indicated that while AISE predicts AISC and AISC is associated with reduced AIA, the direct effect of AISE on AIA was statistically insignificant, as was the moderated mediation index concerning gender.
In the conclusion, the study highlights that male students experience a significant relationship between AISE and AIA, where higher self-efficacy correlates with lower anxiety levels. In contrast, this relationship is not significant for female students, suggesting that AISE does not directly affect their anxiety. Both genders showed that AISC mediates the relationship between AISE and AIA, with AI self-belief being more effective in reducing anxiety for males. Overall, the study concludes that gender does not significantly influence the mediation effect of AISC on the relationship between AISE and AIA, and it recommends programs to enhance students’ preparedness for AI integration in education.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the increasing integration of AI technologies in society and the necessity to understand how individuals, particularly across genders, perceive and interact with these systems. Citing various studies, the authors emphasize the transformative potential of AI in higher education, including personalized learning and enhanced feedback mechanisms. However, they also note that perceptions of AI can vary significantly based on gender, with some studies indicating that women view knowledge as crucial for engagement with AI, while others suggest that gender does not significantly affect perceptions of generative AI.
The research aims to address a critical gap in the literature regarding the interplay between gender differences, AI self-efficacy, AI anxiety, and AI self-competency. By employing a moderated mediation analysis, the study seeks to elucidate how gender influences these relationships, ultimately providing insights that could inform the development of inclusive AI education programs. The findings are expected to have significant implications for educators, policymakers, and developers, particularly in creating strategies that mitigate anxiety and enhance competency in AI usage across diverse gender groups. This investigation is particularly novel in the context of the Philippines, where no prior studies have explored these dynamics, thus underscoring the relevance and urgency of this research endeavor.
Results
The results section presents findings on students’ perceptions of AI self-efficacy, self-competency, and anxiety, as summarized in Table 1. The composite mean for AI self-efficacy is 3.05, indicating a “somewhat self-efficient” perception among respondents. In contrast, AI self-competency received a higher composite mean of 3.53, categorized as “self-competent.” Regarding AI anxiety, the respondents exhibited a moderate level, with a composite mean of 3.21. The data reflects a range of responses, providing a comprehensive overview of the students’ attitudes towards AI.
Additionally, Tables 2 and 3 delve into the conditional mediation and moderated mediation analyses, exploring gender differences in the relationship between AI self-efficacy and AI anxiety, mediated by AI self-competency. Utilizing Hayes Process Macro Model 59 with 5000 bootstrapped samples, these analyses reveal insights into how AI self-efficacy influences AI anxiety through self-competency and whether this relationship varies by gender throughout the mediation process.
Discussion
The discussion section of the study examines the moderating role of gender in the relationship between AI self-efficacy, AI anxiety, and AI self-competency among students in higher education. The findings indicate that students exhibit moderate levels of AI self-efficacy and self-competency, alongside a moderate degree of AI anxiety. This aligns with previous research suggesting that the capabilities of higher education institutions (HEIs) in integrating AI can enhance students’ learning outcomes through increased creativity and self-efficacy (Wang et al., 2023). Notably, while AI self-efficacy significantly reduces AI anxiety for male students, this effect is not observed for female students, highlighting a gender disparity in how self-efficacy influences anxiety levels.
Furthermore, the study reveals that AI self-competency mediates the relationship between AI self-efficacy and AI anxiety for both genders, albeit with a slightly stronger effect for males. This suggests that enhancing students’ AI competencies can alleviate anxiety, regardless of gender. The overall results underscore the importance of fostering both AI self-efficacy and self-competency to mitigate AI anxiety, with implications for educational strategies aimed at improving AI literacy and integration within HEIs. The findings advocate for tailored interventions that address the unique needs of male and female students to promote equitable outcomes in AI education.