DOI: https://doi.org/10.3390/educsci16020240
تاريخ النشر: 2026-02-04
المؤلف: Gabriella Józsa وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في تفاعلات الخدمة
نظرة عامة
يقدم هذا القسم من ورقة البحث دراسة حول استخدام وتوجهات الذكاء الاصطناعي (AI) بين طلاب المدارس الابتدائية والثانوية الهنغارية، مسترشدًا بنموذج قبول التكنولوجيا (TAM). شملت الدراسة الاستقصائية المقطعية 183 طالبًا في المدارس الابتدائية و127 طالبًا في المدارس الثانوية، وكشفت أنه بينما يعد استخدام الذكاء الاصطناعي شائعًا في كلا المجموعتين، إلا أن هناك اختلافات كبيرة بناءً على مستوى المدرسة. أفاد طلاب المدارس الثانوية باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تكرارًا وتركيزًا أكاديميًا، مما يظهر استعدادًا أكبر لدمج الذكاء الاصطناعي في الأنشطة الصفية. في المقابل، كان طلاب المدارس الابتدائية يميلون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض ترفيهية، وغالبًا ما يعتمدون على منصات مألوفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي ويوتيوب.
تشير النتائج إلى أن كلا المجموعتين تعترفان بالفائدة المحتملة للذكاء الاصطناعي في التعلم، ومع ذلك، يعبرون أيضًا عن مخاوف بشأن موثوقية المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. تؤكد الدراسة على ضرورة التعليم المناسب لسن الذكاء الاصطناعي، مشددة على الحاجة إلى توجيه الطلاب الأصغر سنًا حول الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، بينما يجب دعم الطلاب الأكبر سنًا في تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي. بالإضافة إلى ذلك، يتم التأكيد على أهمية تدريب المعلمين، لا سيما في البيئات الابتدائية، لتسهيل الدمج المعنوي للذكاء الاصطناعي في التعليم. تدعو الأبحاث إلى الوصول العادل إلى الأدوات الرقمية وتقترح أن تشمل الدراسات المستقبلية عينات أكبر وأكثر تمثيلاً لاستكشاف التفاعل المتطور للطلاب مع الذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم الحديث، لا سيما في سياق طلاب المدارس الابتدائية والثانوية. نشأ الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات، وقد اكتسب زخمًا، خاصة خلال جائحة 2020، التي استدعت الانتقال إلى التعلم عن بُعد (Musztafa et al., 2024). شهدت هذه الفترة زيادة في كل من تطويرات الذكاء الاصطناعي والبحث، بما في ذلك مراجعات الأدبيات المنهجية التي تستكشف دور الذكاء الاصطناعي في التعليم (Boulhrir & Hamash, 2025; S. Wang et al., 2024). يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من أدوات التعلم التفاعلية والتكيفية التي تعزز مشاركة الطلاب، مثل أنظمة التدريس، والألعاب التعليمية، وتطبيقات تعلم اللغات مثل Duolingo وBabbel (Upadhyay et al., 2025).
بينما يقدم الذكاء الاصطناعي فرص تعلم مخصصة ويمكن أن يعزز دافع الطلاب (Jackaria et al., 2024; Kamalov et al., 2023)، تم إثارة المخاوف بشأن عيوبه المحتملة، بما في ذلك الاعتماد المفرط الذي قد يعيق التفكير النقدي ويعرض الطلاب لمعلومات غير موثوقة (Alasgarova & Rzayev, 2024; Zhai et al., 2024). تشير المقدمة أيضًا إلى نقص في الأبحاث التجريبية حول استخدام الذكاء الاصطناعي بين الطلاب الأصغر سنًا في هنغاريا، حيث تركز الدراسات الحالية بشكل أساسي على طلاب المدارس الثانوية والجامعات (Bokor, 2023; Fajt & Kállai, 2024). تهدف هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال التحقيق في الفروق في استخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على مستوى المدرسة والعوامل الديموغرافية بين طلاب المدارس الابتدائية والثانوية الهنغارية، مما يوفر رؤى حول كيفية تأثير العوامل المختلفة على تفاعل الطلاب مع أدوات الذكاء الاصطناعي.
الطرق
يحدد قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يوضح المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، عينات بيولوجية، أو معدات، ويصف البروتوكولات المتبعة لضمان إمكانية إعادة الإنتاج. قد يتضمن القسم أيضًا معلومات حول أحجام العينات، وظروف التحكم، والتحليلات الإحصائية المطبقة لتفسير البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، من المحتمل أن يتم تصنيف الطرق إلى مراحل متميزة، مثل التحضير، والتجريب، والتحليل، مما يسمح بفهم واضح لسير العمل. يضمن هذا النهج المنظم أن تكون النتائج قوية ويمكن التحقق منها من قبل باحثين آخرين في المجال. بشكل عام، يؤكد القسم على الصرامة والشفافية في المنهجيات المستخدمة لتحقيق أهداف الدراسة.
النتائج
تسلط نتائج البحث حول استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم الضوء على اختلافات كبيرة في التطبيق والتأثير عبر سياقات ثقافية وجغرافية مختلفة. في التعليم العالي، أظهرت أدوات الذكاء الاصطناعي مثل تجارب التعلم المخصصة، والاختبارات التكيفية، والتحليلات التنبؤية أنها تعزز فعالية التعلم وتوفر دعمًا مخصصًا (Wang et al., 2023). يستخدم الطلاب الذكاء الاصطناعي لمجموعة من المهام الأكاديمية، حيث يتفاعل المتعلمون الأصغر سنًا غالبًا مع المنصات التفاعلية التي تعزز المهارات الأساسية، بينما يستفيد طلاب المدارس الثانوية من تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر تطورًا لمواضيع متخصصة مثل البرمجة وSTEM المتقدمة (Tariq, 2025). ومن الجدير بالذكر أن العوامل الاجتماعية والديموغرافية، بما في ذلك الجنس، والعمر، وتعليم الوالدين، تؤثر بشكل كبير على تفاعل الطلاب مع أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث يميل الطلاب الذكور عادةً إلى استخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الكفاءة، بينما تركز الطالبات على الفهم والدعم الأساسي (Samardžija, 2025; Sultana et al., 2025).
في السياق الهنغاري، تركز الأبحاث بشكل أساسي على التعليم العالي، مع وجود بيانات تجريبية محدودة حول الطلاب دون سن 18. كشفت دراسة حديثة شملت طلاب المدارس الثانوية أنه بينما كان 98% منهم على دراية بالذكاء الاصطناعي، كانت المواقف تجاه استخدامه متفاوتة، حيث كانت الفضول تدفع التجريب (Szűts et al., 2024). تشير النتائج إلى أن الطلاب يرون الذكاء الاصطناعي كأداة مفيدة، على الرغم من استمرار المخاوف بشأن تداعياته. علاوة على ذلك، بينما يتصور الطلاب أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكبر في البيئات التعليمية، فإنهم يعبرون عن تشكك بشأن استعداد المدارس لدمج هذه التقنيات بشكل فعال (Bokor, 2023). بشكل عام، تؤكد الأدبيات الحالية على ضرورة المزيد من البحث حول تفاعلات الطلاب الأصغر سنًا مع الذكاء الاصطناعي لفهم إمكانياته التعليمية وتحدياته بشكل أفضل.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة من ورقة البحث الضوء على الدور المتطور للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم، لا سيما بين طلاب المدارس الابتدائية والثانوية في هنغاريا. يؤكد على أنه بينما يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة – مثل تجارب التعلم الشخصية، وتعزيز مهارات حل المشكلات، وتحسين المشاركة – هناك أيضًا تحديات ملحوظة، بما في ذلك الاستخدام غير السليم والمخاطر المحتملة لتقليل التفكير النقدي والإبداع. تشير النتائج إلى أن طلاب المدارس الثانوية يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تكرارًا ولمهام أكثر تعقيدًا مقارنة بنظرائهم في المدارس الابتدائية، الذين يميلون إلى التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر ترفيهية. يُعزى هذا الاختلاف في أنماط الاستخدام إلى مستويات مختلفة من الخبرة الرقمية والمراحل التنموية.
تستخدم الدراسة نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لتحليل تصورات الطلاب حول فائدة الذكاء الاصطناعي وسهولة استخدامه، مما يكشف أن طلاب المدارس الثانوية عمومًا يظهرون موقفًا أكثر إيجابية تجاه الذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية. ومع ذلك، تحدد الأبحاث أيضًا وجود فجوة رقمية، حيث يختلف الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي عبر العوامل الديموغرافية مثل نوع settlement وتعليم الوالدين. تؤكد النتائج على ضرورة أن يأخذ المعلمون هذه العوامل في الاعتبار عند دمج الذكاء الاصطناعي في المناهج الدراسية، لضمان استفادة جميع الطلاب من تقنيات الذكاء الاصطناعي مع مراعاة العيوب المحتملة المرتبطة باستخدامها. بشكل عام، تهدف الدراسة إلى سد فجوة حاسمة في فهم استخدام الذكاء الاصطناعي بين المتعلمين الأصغر سنًا في هنغاريا، مما يوفر رؤى يمكن أن تُعلم استراتيجيات وسياسات التعليم المستقبلية.
DOI: https://doi.org/10.3390/educsci16020240
Publication Date: 2026-02-04
Author(s): Gabriella Józsa et al.
Primary Topic: AI in Service Interactions
Overview
This research paper section presents a study on the use and attitudes toward artificial intelligence (AI) among Hungarian elementary and high school students, guided by the Technology Acceptance Model (TAM). The cross-sectional survey involved 183 elementary and 127 high school students, revealing that while AI usage is prevalent in both groups, significant differences exist based on school level. High school students reported more frequent and academically focused AI use, demonstrating a greater willingness to incorporate AI into classroom activities. In contrast, elementary students tended to use AI for recreational purposes, often relying on familiar platforms like social media and YouTube.
The findings indicate that both groups recognize the potential usefulness of AI in learning, yet they also express concerns regarding the reliability of AI-generated content. The study emphasizes the necessity for age-appropriate AI literacy education, highlighting the need for younger students to receive guidance on responsible AI use, while older students should be supported in critically evaluating AI outputs. Additionally, the importance of teacher training, particularly in elementary settings, is underscored to facilitate meaningful integration of AI in education. The research advocates for equitable access to digital tools and suggests that future studies should involve larger, more representative samples to further explore the evolving engagement of students with AI in educational contexts.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the growing significance of Artificial Intelligence (AI) in modern education, particularly in the context of elementary and high school students. Originating in the 1950s, AI has gained momentum, especially during the 2020 pandemic, which necessitated a shift to distance learning (Musztafa et al., 2024). This period has seen an increase in both AI developments and research, including systematic literature reviews that explore AI’s educational role (Boulhrir & Hamash, 2025; S. Wang et al., 2024). AI encompasses various interactive and adaptive learning tools that enhance student engagement, such as tutoring systems, educational games, and language-learning applications like Duolingo and Babbel (Upadhyay et al., 2025).
While AI offers personalized learning opportunities and can boost student motivation (Jackaria et al., 2024; Kamalov et al., 2023), concerns have been raised regarding its potential drawbacks, including overreliance that may impede critical thinking and expose students to unreliable information (Alasgarova & Rzayev, 2024; Zhai et al., 2024). The introduction also notes a lack of empirical research on AI use among younger students in Hungary, as existing studies predominantly focus on high school and university populations (Bokor, 2023; Fajt & Kállai, 2024). This study aims to fill this gap by investigating school-level and demographic differences in AI usage among Hungarian elementary and high school students, thereby providing insights into how various factors influence students’ engagement with AI tools.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any chemicals, biological samples, or equipment, and describes the protocols followed to ensure reproducibility. The section may also include information on sample sizes, control conditions, and statistical analyses applied to interpret the data.
Additionally, the methods are likely categorized into distinct phases, such as preparation, experimentation, and analysis, allowing for a clear understanding of the workflow. This structured approach ensures that the findings are robust and can be validated by other researchers in the field. Overall, the section emphasizes the rigor and transparency of the methodologies used to achieve the study’s objectives.
Results
The research findings on the use of artificial intelligence (AI) in education highlight significant variations in application and impact across different cultural and geographical contexts. In higher education, AI tools such as personalized learning experiences, adaptive testing, and predictive analytics have been shown to enhance learning efficacy and provide tailored support (Wang et al., 2023). Students utilize AI for a range of academic tasks, with younger learners often engaging with interactive platforms that foster foundational skills, while high school students leverage more sophisticated AI technologies for specialized subjects like programming and advanced STEM (Tariq, 2025). Notably, sociodemographic factors, including gender, age, and parental education, significantly influence students’ engagement with AI tools, with male students typically using AI for efficiency and female students focusing on comprehension and foundational support (Samardžija, 2025; Sultana et al., 2025).
In the Hungarian context, research predominantly centers on higher education, with limited empirical data on students under 18. A recent study involving high school students revealed that while 98% were familiar with AI, attitudes towards its use varied, with curiosity driving experimentation (Szűts et al., 2024). The findings indicate that students perceive AI as useful, though concerns about its implications persist. Moreover, while students envision AI playing a larger role in educational settings, they express skepticism regarding schools’ readiness to integrate such technologies effectively (Bokor, 2023). Overall, the existing literature underscores the necessity for further research on younger students’ interactions with AI to better understand its educational potential and challenges.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the evolving role of artificial intelligence (AI) in education, particularly among elementary and high school students in Hungary. It emphasizes that while AI offers significant benefits—such as personalized learning experiences, enhanced problem-solving skills, and improved engagement—there are also notable challenges, including potential misuse and the risk of diminishing critical thinking and creativity. The findings indicate that high school students utilize AI more frequently and for more complex tasks compared to their elementary counterparts, who tend to engage with AI in more recreational ways. This difference in usage patterns is attributed to varying levels of digital experience and developmental stages.
The study employs the Technology Acceptance Model (TAM) to analyze students’ perceptions of AI’s usefulness and ease of use, revealing that high school students generally exhibit a more positive attitude towards AI in educational contexts. However, the research also identifies a digital divide, as access to AI tools varies across demographic factors such as settlement type and parental education. The results underscore the necessity for educators to consider these factors when integrating AI into curricula, ensuring that all students can benefit from AI technologies while being mindful of the potential drawbacks associated with their use. Overall, the study aims to fill a critical gap in understanding AI usage among younger learners in Hungary, providing insights that could inform future educational strategies and policies.