DOI: https://doi.org/10.55214/25768484.v9i4.6644
تاريخ النشر: 2025-04-28
المؤلف: Ouzif Hicham وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العوامل التي تؤثر على اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) بين المعلمين الجامعيين في المغرب، باستخدام نموذج النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT). أظهر استطلاع أُجري مع 75 أستاذًا في جامعة سيدي محمد بن عبد الله أن الظروف الميسرة – مثل الوصول إلى الموارد – والتأثير الاجتماعي، بما في ذلك دعم الأقران، هي محددات مهمة لنية اعتماد الذكاء الاصطناعي. على العكس من ذلك، لم تؤثر توقعات الأداء وتوقعات الجهد بشكل كبير على نوايا الاعتماد. تؤكد النتائج على أهمية العوامل السياقية والاجتماعية على التصورات الفردية في اعتماد التكنولوجيا، خاصة في السياق النامي للمغرب.
تسلط الأبحاث الضوء على ضرورة تعزيز البنية التحتية التكنولوجية وتعزيز ثقافة الابتكار داخل الجامعات المغربية لتسهيل دمج الذكاء الاصطناعي. تشمل التوصيات الاستثمار في الموارد الحديثة، وتعزيز التعاون بين المعلمين، وزيادة الوعي بفوائد الذكاء الاصطناعي المحتملة في التعليم. بينما تسهم الدراسة في تقديم رؤى قيمة للأدبيات من خلال توسيع نموذج UTAUT إلى سياق تعليمي أقل استكشافًا، فإنها تعترف بالقيود مثل حجم العينة الضيق والتصميم العرضي. يُقترح أن تتبنى الأبحاث المستقبلية نهجًا طوليًا وتستكشف متغيرات إضافية لفهم ديناميات اعتماد الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي بشكل أفضل، بهدف إبلاغ السياسات والاستراتيجيات المؤسسية من أجل مشهد تعليمي مدعوم رقميًا في المغرب ودول نامية مماثلة.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم، مع التأكيد على قدرته على تخصيص التعلم، وأتمتة المهام الإدارية، وتعزيز اتخاذ القرارات التربوية. على الرغم من هذه المزايا، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي غير متسق، خاصة في البلدان النامية مثل المغرب، حيث تستمر التحديات النظامية مثل عدم كفاية البنية التحتية التكنولوجية، والمقاومة للتغيير، وعدم كفاية تدريب المعلمين. على الرغم من أن الحكومة المغربية قد بدأت جهودًا لإدماج التقنيات الرقمية في الإطار التعليمي، إلا أن اعتماد الذكاء الاصطناعي من قبل المعلمين الجامعيين لا يزال محدودًا وغير مستكشف بشكل كافٍ.
تثير هذه الحالة استفسارات حاسمة حول العوامل التي تؤثر على نوايا المعلمين المغاربة لاعتماد الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية، والعقبات التي يواجهونها، والاستراتيجيات للتغلب على هذه العقبات. إن معالجة هذه الأسئلة أمر حيوي لسد الفجوات التجريبية والنظرية المتعلقة باعتماد الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي ضمن السياقات النامية. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح إلى تحسين جودة التعليم، وتبسيط العمليات الإدارية، وتجهيز الطلاب بشكل أفضل للاقتصاد الرقمي. تهدف الدراسة إلى توضيح الديناميات المحيطة باعتماد الذكاء الاصطناعي بين المعلمين في المغرب، وتقديم رؤى يمكن أن تُعلم المبادرات الدولية الأوسع التي تهدف إلى تعزيز التحول الرقمي في التعليم.
النتائج
تتركز نتائج الدراسة، التي تم تحليلها باستخدام برنامج SmartPLS 3، على العلاقات السببية المباشرة التي تؤثر على نية اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) بين أساتذة الجامعات المغربية. تم اختيار طريقة نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لقيودها الدنيا فيما يتعلق بحجم العينة وتوزيع المتبقيات، مما يجعلها مناسبة لعلاقات المتغيرات المعقدة. تكشف النتائج عن محددات مهمة للنوايا السلوكية (BI) تجاه اعتماد الذكاء الاصطناعي.
على وجه التحديد، وُجد أن الظروف الميسرة (FC) لها تأثير إيجابي قوي على BI (β = 0.565، p = 0.004)، مما يشير إلى أن الوصول إلى الموارد اللازمة والدعم الفني أمر حاسم لاعتماد الذكاء الاصطناعي. كما أثر التأثير الاجتماعي (SI) بشكل إيجابي على BI (β = 0.240، p = 0.018)، مما يشير إلى أن توصيات الأقران والدعم المؤسسي تلعب دورًا مهمًا. على العكس من ذلك، لم تؤثر توقعات الجهد (EE) (β = -0.094، p = 0.594) وتوقعات الأداء (PE) (β = 0.017، p = 0.897) بشكل كبير على BI، مما يشير إلى أن سهولة الاستخدام المدركة والفوائد المتوقعة للذكاء الاصطناعي ليست محددات رئيسية في هذا السياق. تشير هذه النتائج إلى أن أساتذة الجامعات المغربية قد يرون الذكاء الاصطناعي معقدًا وقد يفتقرون إلى الوعي بفوائده المحتملة، مما قد يعيق نوايا الاعتماد.
المناقشة
تستكشف الدراسة العوامل التي تؤثر على نوايا المعلمين الجامعيين المغاربة لاعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، باستخدام نموذج النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT). تشير النتائج الرئيسية إلى أن الظروف الميسرة (FC) والتأثير الاجتماعي (SI) تؤثر بشكل كبير على النية السلوكية (BI) تجاه اعتماد الذكاء الاصطناعي، بينما لا تظهر توقعات الأداء (PE) وتوقعات الجهد (EE) تأثيرات كبيرة. يتناقض هذا مع الأبحاث السابقة، مثل تلك التي أجراها طارحيني وآخرون، والتي حددت توقعات الأداء كمؤشر قوي لاعتماد التكنولوجيا. قد تنشأ هذه الفجوة من الاختلافات السياقية، حيث قد يكون لدى المعلمين في المغرب وعي محدود بفوائد الذكاء الاصطناعي المحتملة مقارنة بنظرائهم في الدول المتقدمة.
تؤكد الدراسة على أهمية العوامل البيئية والاجتماعية على التصورات الفردية في اعتماد الذكاء الاصطناعي ضمن السياق التعليمي المغربي. تشمل التوصيات لتعزيز دمج الذكاء الاصطناعي تحسين البنية التحتية التكنولوجية، وتعزيز ثقافة الابتكار من خلال التعاون، وزيادة الوعي بفوائد الذكاء الاصطناعي بين المعلمين. بينما تقدم الأبحاث رؤى قيمة، فإنها تعترف بالقيود، مثل التركيز الضيق على أساتذة الجامعات المغربية والتصميم العرضي، مما يشير إلى أن الدراسات المستقبلية يمكن أن تستكشف سياقات أوسع والتغيرات الطولية في نوايا الاعتماد. بشكل عام، تسهم هذه الأبحاث في فهم ديناميات اعتماد الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي وتقدم أساسًا للسياسات والاستراتيجيات المؤسسية التي تهدف إلى تعزيز مشهد تعليمي مدعوم رقميًا في المغرب.
DOI: https://doi.org/10.55214/25768484.v9i4.6644
Publication Date: 2025-04-28
Author(s): Ouzif Hicham et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates the factors influencing the adoption of artificial intelligence (AI) among university teachers in Morocco, utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. A survey conducted with 75 professors at Sidi Mohamed Ben Abdellah University revealed that facilitating conditions—such as access to resources—and social influence, including peer support, are significant determinants of the intention to adopt AI. Conversely, performance expectancy and effort expectancy did not significantly affect adoption intentions. The findings emphasize the importance of contextual and social factors over individual perceptions in technology adoption, particularly in the developing context of Morocco.
The research highlights the necessity for enhancing technological infrastructure and fostering a culture of innovation within Moroccan universities to facilitate AI integration. Recommendations include investing in modern resources, promoting collaboration among educators, and increasing awareness of AI’s potential benefits in teaching. While the study contributes valuable insights to the literature by extending the UTAUT model to a less explored educational context, it acknowledges limitations such as the narrow sample size and cross-sectional design. Future research is suggested to adopt longitudinal approaches and explore additional variables to further understand AI adoption dynamics in higher education, ultimately aiming to inform policy and institutional strategies for a digitally empowered educational landscape in Morocco and similar developing countries.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative potential of artificial intelligence (AI) in education, emphasizing its ability to personalize learning, automate administrative tasks, and enhance pedagogical decision-making. Despite these advantages, the integration of AI in higher education is inconsistent, particularly in developing countries like Morocco, where systemic challenges such as inadequate technological infrastructure, resistance to change, and insufficient teacher training persist. Although the Moroccan government has initiated efforts to incorporate digital technologies into the educational framework, the adoption of AI by university educators remains limited and under-explored.
This situation prompts critical inquiries into the factors influencing Moroccan teachers’ intentions to adopt AI in their teaching practices, the barriers they face, and strategies to overcome these obstacles. Addressing these questions is vital for bridging the empirical and theoretical gaps regarding AI adoption in higher education within developing contexts. Successful AI integration could enhance teaching quality, streamline administrative processes, and better equip students for a digital economy. The research aims to elucidate the dynamics surrounding AI adoption among educators in Morocco, providing insights that could inform broader international initiatives aimed at advancing digital transformation in education.
Results
The results of the study, analyzed using SmartPLS 3 software, focus on the direct causal relationships influencing the intention to adopt artificial intelligence (AI) among Moroccan university professors. The Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) method was chosen for its minimal constraints regarding sample size and residual distribution, making it suitable for complex variable relationships. The findings reveal significant determinants of behavioral intention (BI) towards AI adoption.
Specifically, facilitating conditions (FC) were found to have a strong positive impact on BI (β = 0.565, p = 0.004), indicating that access to necessary resources and technical support is crucial for AI adoption. Social influence (SI) also positively affected BI (β = 0.240, p = 0.018), suggesting that peer recommendations and institutional support play a significant role. Conversely, effort expectancy (EE) (β = -0.094, p = 0.594) and performance expectancy (PE) (β = 0.017, p = 0.897) did not significantly influence BI, indicating that perceived ease of use and anticipated benefits of AI are not key determinants in this context. These findings suggest that Moroccan university professors may view AI as complex and may lack awareness of its potential benefits, which could hinder adoption intentions.
Discussion
The study investigates the factors influencing Moroccan university teachers’ intentions to adopt artificial intelligence (AI) technologies, utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. Key findings indicate that facilitating conditions (FC) and social influence (SI) significantly impact behavioral intention (BI) towards AI adoption, while performance expectancy (PE) and effort expectancy (EE) do not exhibit significant effects. This contrasts with previous research, such as that by Tarhini et al., which identified performance expectancy as a strong predictor of technology adoption. The discrepancy may stem from contextual differences, as teachers in Morocco may have limited awareness of AI’s potential benefits compared to their counterparts in developed countries.
The study emphasizes the importance of environmental and social factors over individual perceptions in the adoption of AI within the Moroccan educational context. Recommendations for enhancing AI integration include improving technological infrastructure, fostering a culture of innovation through collaboration, and raising awareness of AI’s benefits among educators. While the research provides valuable insights, it acknowledges limitations, such as the narrow focus on Moroccan university professors and the cross-sectional design, suggesting that future studies could explore broader contexts and longitudinal changes in adoption intentions. Overall, this research contributes to understanding AI adoption dynamics in higher education and offers a foundation for policy and institutional strategies aimed at fostering a digitally empowered educational landscape in Morocco.