DOI: https://doi.org/10.6007/ijarems/v14-i2/25140
تاريخ النشر: 2025-05-14
المؤلف: Zahir Osman وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة محددات قبول الموظفين للتحولات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مؤسسات التعليم العالي الرقمية، مع التركيز على الأدوار الوسيطة للكفاءة الذاتية والموقف. باستخدام نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، تبحث الدراسة في العلاقات المباشرة وغير المباشرة بين سهولة الاستخدام المدركة، والفائدة المدركة، والقبول. تم جمع البيانات من خلال استبيان من 422 موظفًا، محققًا معدل استجابة قدره 78.4%. استخدمت التحليل نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) من خلال SmartPLS4، وكشفت أن كل من سهولة الاستخدام المدركة والفائدة المدركة تؤثر بشكل كبير على القبول، مع عمل الكفاءة الذاتية والموقف كوسائط حاسمة. كما أوضح تحليل خريطة الأداء-الأهمية (IPMA) الأهمية النسبية لهذه المتغيرات الكامنة في تفسير القبول.
تؤكد النتائج على ضرورة تعزيز مؤسسات التعليم العالي لقبول الموظفين لتقنيات الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز الكفاءة الذاتية وزراعة موقف إيجابي تجاه الابتكار. تشمل التوصيات تنفيذ برامج تدريب شاملة، وتسليط الضوء على مزايا الذكاء الاصطناعي، ورعاية ثقافة الابتكار. تقدم الدراسة رؤى قابلة للتنفيذ لقادة المؤسسات وصانعي السياسات، مقترحة أن معالجة هذه العوامل يمكن أن تسهل التكامل الناجح للذكاء الاصطناعي في التعليم العالي. قد تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دراسة الآثار طويلة الأمد لمثل هذه التدخلات وتأثير الثقافة التنظيمية ودعم القيادة على استعداد الموظفين للتغيير.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم العالي، مع التأكيد على ضرورته لإنشاء بيئات تعليمية مخصصة وفعالة وجذابة تلبي احتياجات المتعلمين المتنوعة (Zawacki-Richter et al., 2019). تشير إلى اتجاه كبير نحو دمج الذكاء الاصطناعي لتعزيز منهجيات التدريس، وتبسيط العمليات الإدارية، وتحسين النتائج التعليمية، حيث تدرك المؤسسات الإمكانات التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في الأطر التعليمية التقليدية (George & Wooden, 2023).
جانب حاسم من هذا التحول هو قبول تقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل الموظفين داخل مؤسسات التعليم العالي (Intaratat et al., 2024). تحدد الورقة التحديات مثل مقاومة التغيير، والقلق بشأن أمان الوظائف، والحاجة إلى تدريب شامل كحواجز أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي بنجاح (Yu & Nazir, 2021). علاوة على ذلك، تشير إلى فجوة بحثية تتعلق بالعوامل التي تؤثر على قبول الموظفين للتحول المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مقترحة أن فهم هذه الديناميات أمر ضروري للتنفيذ الفعال (Zawacki-Richter et al., 2019; Yang & Shankar, 2023). تهدف نتائج هذه الدراسة إلى تقديم رؤى لصانعي السياسات، والمؤسسات، والموظفين، مما يسهل استراتيجيات مستنيرة لدمج الذكاء الاصطناعي وتعزيز عمليات العمل في المشهد المتطور للتعليم الرقمي (Rudolph et al., 2024; Huang et al., 2023). تدرس الدراسة بشكل خاص العلاقات بين الفائدة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة، والقبول، والكفاءة الذاتية، والموقف بين موظفي التعليم العالي.
الطرق
استقصت منهجية هذه الدراسة العلاقات بين الفائدة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة، والقبول، مع عمل الكفاءة الذاتية والموقف كوسائط بين الموظفين في مؤسسات التعليم العالي الرقمية. لجمع البيانات الأولية، أجرت الباحثون مراجعة أدبية شاملة لضمان موثوقية وصلاحية أدوات القياس. استخدموا العينة الغرضية لتوزيع استبيانات على المشاركين المختارين، مما أسفر عن 451 استجابة من 573 استبيانًا، محققًا معدل استجابة قدره 78.7%. من بين هذه الاستجابات، اعتُبرت 422 استجابة مناسبة للتحليل.
لتحليل البيانات واختبار الفرضيات، استخدم الباحثون برنامج SmartPLS 4، المعروف بفعاليته في نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM). سهل هذا البرنامج تقييمًا شاملاً للفرضيات المقترحة وسمح بإجراء تحليل بيانات متعدد المتغيرات شامل، متماشيًا مع أهداف الدراسة ومتبعًا التوصيات المنهجية لـ Ringle et al. (2022). ركز التحليل على 23 متغيرًا ملحوظًا، بما في ذلك المتغيرات المستقلة (الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام المدركة)، والمتغيرات الوسيطة (الكفاءة الذاتية والموقف)، والمتغير التابع (القبول)، جميعها تم تقييمها باستخدام مقياس ليكرت من خمس نقاط.
المناقشة
تتوسع قسم المناقشة في ورقة البحث في تطبيق نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) لفهم قبول تقنيات الذكاء الاصطناعي في مؤسسات التعليم العالي الرقمية. يبرز أن الفائدة المدركة (PU) وسهولة الاستخدام المدركة (PEOU) هما محددان حاسمان لقبول التكنولوجيا، حيث تؤثر PEOU بشكل إيجابي على PU. توسع الدراسة نموذج TAM من خلال دمج الكفاءة الذاتية كعامل وسيط، مقترحة أن الأفراد الذين يتمتعون بكفاءة ذاتية أعلى هم أكثر احتمالًا لرؤية أدوات الذكاء الاصطناعي كأدوات سهلة الاستخدام ومفيدة، مما يعزز قبولهم. تؤكد النتائج على أهمية إنشاء واجهات ذكاء اصطناعي بديهية وتوفير التدريب لتعزيز الكفاءة الذاتية بين المعلمين، مما يمكن أن يسهل اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي بسلاسة.
علاوة على ذلك، تناقش الورقة العلاقات بين سهولة الاستخدام المدركة، والموقف، والقبول، مشددة على أن الموقف الإيجابي يتوسط العلاقة بين PEOU والقبول. تشير النتائج إلى أنه عندما يجد المعلمون أدوات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام، يتحسن موقفهم تجاه هذه التقنيات، مما يؤدي إلى قبول أكبر. كما تفحص الدراسة دور الفائدة المدركة في تشكيل القبول، كاشفة أنه بينما تؤثر الفائدة المدركة بشكل مباشر على الكفاءة الذاتية والموقف، إلا أنها لا تمتلك علاقة مباشرة كبيرة مع القبول. بدلاً من ذلك، تعمل الكفاءة الذاتية والموقف كوسائط في هذه العلاقة. بشكل عام، تسلط الدراسة الضوء على الديناميات المترابطة لهذه المفاهيم، مقترحة أن المؤسسات يجب أن تركز على تعزيز سهولة الاستخدام، وزرع المواقف الإيجابية، وبناء الكفاءة الذاتية لتعظيم الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في التعليم.
DOI: https://doi.org/10.6007/ijarems/v14-i2/25140
Publication Date: 2025-05-14
Author(s): Zahir Osman et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study explores the determinants of employee acceptance of AI-enabled transformations in digital Higher Education Institutions (HEIs), emphasizing the mediating roles of self-efficacy and attitude. Utilizing the Technology Acceptance Model (TAM), the research investigates both direct and indirect relationships among perceived ease of use, perceived usefulness, and acceptance. Data were collected via a survey from 422 employees, achieving a response rate of 78.4%. The analysis employed structural equation modeling (SEM) through SmartPLS4, revealing that both perceived ease of use and perceived usefulness significantly influence acceptance, with self-efficacy and attitude acting as crucial mediators. Importance-performance map analysis (IPMA) further elucidated the relative importance of these latent variables in explaining acceptance.
The findings underscore the necessity for HEIs to enhance employee acceptance of AI technologies by fostering self-efficacy and cultivating a positive attitude towards innovation. Recommendations include implementing comprehensive training programs, highlighting the advantages of AI, and nurturing a culture of innovation. The study provides actionable insights for institutional leaders and policymakers, suggesting that addressing these factors can facilitate the successful integration of AI in higher education. Future research directions may include examining the long-term effects of such interventions and the influence of organizational culture and leadership support on employee readiness for change.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative role of artificial intelligence (AI) in higher education, emphasizing its necessity for creating personalized, efficient, and engaging learning environments that cater to diverse learner needs (Zawacki-Richter et al., 2019). It notes a significant trend towards the integration of AI to enhance teaching methodologies, streamline administrative processes, and improve educational outcomes, as institutions recognize the potential of AI to revolutionize traditional educational frameworks (George & Wooden, 2023).
A critical aspect of this transformation is the acceptance of AI technologies by employees within higher education institutions (Intaratat et al., 2024). The paper identifies challenges such as resistance to change, concerns over job security, and the need for comprehensive training as barriers to successful AI adoption (Yu & Nazir, 2021). Furthermore, it points out a research gap regarding the factors influencing employee acceptance of AI-enabled transformation, suggesting that understanding these dynamics is essential for effective implementation (Zawacki-Richter et al., 2019; Yang & Shankar, 2023). The findings of this study aim to provide insights for policymakers, institutions, and employees, facilitating informed strategies for AI integration and enhancing work processes in the evolving landscape of digital education (Rudolph et al., 2024; Huang et al., 2023). The study specifically examines the relationships among perceived usefulness, perceived ease of use, acceptance, self-efficacy, and attitude among higher education employees.
Methods
The methodology of this study investigated the relationships between perceived usefulness, perceived ease of use, and acceptance, with self-efficacy and attitude acting as mediators among employees in digital higher education institutions. To gather primary data, researchers conducted an extensive literature review to ensure the reliability and validity of measurement instruments. They employed purposive sampling to distribute survey questionnaires to selected participants, resulting in 451 responses from 573 surveys, yielding a response rate of 78.7%. Among these, 422 responses were deemed suitable for analysis.
For data analysis and hypothesis testing, the researchers utilized SmartPLS 4 software, which is recognized for its effectiveness in structural equation modeling (SEM). This software facilitated a thorough evaluation of the proposed hypotheses and allowed for comprehensive multivariate data analysis, aligning with the study’s objectives and adhering to the methodological recommendations of Ringle et al. (2022). The analysis focused on 23 observed variables, including independent variables (perceived usefulness and perceived ease of use), mediating variables (self-efficacy and attitude), and the dependent variable (acceptance), all assessed using a five-point Likert scale.
Discussion
The discussion section of the research paper elaborates on the application of the Technology Acceptance Model (TAM) to understand the acceptance of AI technologies in digital higher education institutions. It highlights that perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU) are critical determinants of technology acceptance, with PEOU positively influencing PU. The study extends TAM by incorporating self-efficacy as a mediating factor, suggesting that individuals with higher self-efficacy are more likely to perceive AI tools as user-friendly and beneficial, thereby enhancing their acceptance. The findings underscore the importance of creating intuitive AI interfaces and providing training to boost self-efficacy among educators, which can facilitate smoother adoption of AI technologies.
Furthermore, the paper discusses the relationships among perceived ease of use, attitude, and acceptance, emphasizing that a positive attitude mediates the connection between PEOU and acceptance. The results indicate that when educators find AI tools easy to use, their attitudes toward these technologies improve, leading to greater acceptance. The study also examines the role of perceived usefulness in shaping acceptance, revealing that while perceived usefulness directly influences self-efficacy and attitude, it does not have a significant direct relationship with acceptance. Instead, self-efficacy and attitude serve as mediators in this relationship. Overall, the research highlights the interconnected dynamics of these constructs, suggesting that institutions should focus on enhancing user-friendliness, fostering positive attitudes, and building self-efficacy to maximize the transformative potential of AI in education.