DOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3720283
تاريخ النشر: 2025-04-23
المؤلف: Nicole C. Wang
الموضوع الرئيسي: الإبداع في التعليم وعلوم الأعصاب
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة الاستكشافية دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن أطر التعلم التجريبي في التعليم التجاري، مع التركيز على دورة دراسية مبتكرة لمرحلة البكالوريوس. تسلط الأبحاث الضوء على كيفية تفاعل الطلاب مع أنماط الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك أدوات توليد النصوص والصور، أثناء مشاركتهم في تجارب العالم الحقيقي. تشير النتائج الرئيسية إلى أن هذا النهج المتكامل يساعد المستخدمين المبتدئين على تجاوز العقبات الإبداعية، ويسرع من اكتساب المهارات، ويعزز العلاقة الديناميكية بين الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي والتحقق العملي.
بالإضافة إلى ذلك، تحدد الدراسة تحديات تفاعلية كبيرة، مثل ضرورة وجود هندسة فعالة للمطالبات والطلب على واجهات ذكاء اصطناعي أكثر بديهية مصممة لأغراض تعليمية. لا تُعلم هذه النتائج فقط تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي المستقبلية التي تهدف إلى تعزيز التعلم الإبداعي، بل تساهم أيضًا في المناقشات الأوسع في تفاعل الإنسان مع الكمبيوتر (HCI) بشأن التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على التعليم والتعلم، لا سيما في التعليم التجاري. بينما استعرضت الأدبيات الحالية تطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي في التعليم، لا يزال هناك فجوة كبيرة بشأن دورها في تسهيل تجارب التعلم المعقدة والمتعددة التخصصات. هذا الأمر مهم بشكل خاص في السياقات التجارية، حيث يجب على الطلاب دمج الإبداع والتكنولوجيا والتفكير الاستراتيجي. غالبًا ما يفشل النهج التقليدي القائم على التخصص في التعليم التجاري في معالجة الطبيعة المترابطة للتحديات الواقعية، مما يزيد من تعقيد مستويات معرفة الذكاء الاصطناعي بين الطلاب.
تهدف الدراسة إلى استكشاف كيفية تأثير دمج أدوات الذكاء الاصطناعي على العمليات الإبداعية ونتائج التعلم لدى الطلاب. تحدد ثلاثة مجالات رئيسية للتحقيق: الطرق التي يستخدمها الطلاب للذكاء الاصطناعي لتجاوز الحواجز الإبداعية، والتفاعل بين الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي والملاحظات من العالم الحقيقي، ودور الذكاء الاصطناعي في تطوير المهارات البصرية والإبداعية. تشير النتائج إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز اكتساب المعرفة وتساعد الطلاب على إنتاج نتائج ملموسة، بينما تكشف أيضًا عن التحديات المتعلقة بأساليب التقييم والتطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي. تسهم هذه الأبحاث الاستكشافية في النقاش حول التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية وتقترح توصيات قابلة للتنفيذ لتصميم تجارب تعليمية فعالة تستفيد من أدوات الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع التطبيقات الواقعية.
طرق البحث
تحدد الورقة البحثية المنهجية لدورة بعنوان “إعادة ابتكار العلامة التجارية”، التي انتقلت من التركيز على إعادة تصور العلامات التجارية الحالية إلى تمكين الطلاب من إنشاء علاماتهم التجارية الخاصة. يعترف هذا التحول بظهور العلامات التجارية التي ينشئها الأفراد ودور الذكاء الاصطناعي (AI) في تقليل الحواجز للدخول في العلامات التجارية وإنشاء المحتوى. تركز الدورة على المخرجات العملية، مما يتطلب من الطلاب تطوير مواقع ويب للعلامات التجارية، واستراتيجيات وسائل التواصل الاجتماعي، ومقاطع فيديو تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ونماذج أولية مادية. يتبنى المنهج الدراسي نهجًا يركز على العرض بدلاً من العمق، مما يعزز التعلم المتعدد التخصصات الذي يعكس تعقيدات تطوير العلامات التجارية الحديثة.
تشمل منهجية البحث سلسلة من المهام مثل ثماني عروض تقديمية صغيرة، واقتراح علامة تجارية في منتصف الفصل، ومحفظة شاملة للعلامة التجارية. تم تصميم هذه المكونات لدعم تعلم الطلاب وت culminate في مشروع نهائي. تستكشف الدراسة تفاعلات الطلاب مع أدوات الذكاء الاصطناعي من خلال عدسات مختلفة: التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي في مجالات غير مألوفة، حيث يتم تحليل المخرجات وتواريخ المطالبات؛ التقييمات المقارنة للمعرفة قبل وبعد رحلة ميدانية؛ والتحول البصري لمفاهيم العلامة التجارية، مع فحص التقدم من الاقتراحات النصية إلى المحافظ البصرية. يهدف هذا النهج المتعدد الأبعاد إلى التقاط تأثير الذكاء الاصطناعي على عمليات العلامة التجارية ونتائج الطلاب.
النتائج
في الدراسة، شارك الطلاب في مهمة ضمن إطار MP4، مع التركيز على عمليات الإنتاج ذات الصلة بمفاهيم علاماتهم التجارية. كانت هذه التحقيق تهدف إلى توضيح تأثير المواد الخام وديناميات سلسلة التوريد على ميزات المنتج، وهي مجالات غالبًا ما يتم تجاهلها في التعليم التجاري التقليدي. تم هيكلة المهمة بشكل خاص لتقييم فعالية ChatGPT كأداة للطلاب لاستكشاف والبحث في مواضيع غير مألوفة لا يتم تضمينها عادة في برامجهم الأكاديمية.
تسلط النتائج الضوء على إمكانيات البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تعزيز فهم الطلاب لعمليات الإنتاج المعقدة، مما يسد الفجوات في معرفتهم ويعزز تجربة تعلم أكثر شمولاً في الدراسات التجارية.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في الورقة البحثية دمج أدوات الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص ChatGPT-3.5، في دورة تجارية تضم ثمانية طلاب دوليين بمستويات محدودة من معرفة الذكاء الاصطناعي السابقة ومستويات تفاعل متفاوتة. تم هيكلة الدورة في مرحلتين: شجعت المرحلة الأولى استخدام ChatGPT للبحث، بينما تضمنت المرحلة الثانية تجارب العالم الحقيقي، بما في ذلك الزيارات إلى مركز تسوق محلي وسوق ييوو للسلع الصغيرة في الصين. سمحت هذه التجارب للطلاب بالتحقق من صحة الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي والانخراط في التعلم العملي، مما يظهر التفاعل بين مخرجات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الواقعية.
تكشف النتائج أن الطلاب أظهروا مسارات تعلم متنوعة عند التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، تأثرت بمعرفتهم في المجال. أولئك الذين لديهم خبرة انخرطوا في استفسارات غير خطية ونقدية، بينما التزم المبتدئون بشكل أقرب بالنهج المنظم. تسلط الدراسة أيضًا الضوء على دور الذكاء الاصطناعي كدعامة معرفية، مما يسهل تطوير مهارات الاتصال البصري من خلال أدوات متعددة الوسائط مثل Midjourney. أتاح هذا التحول في قدرات التصميم للطلاب إنتاج مخرجات بجودة احترافية، مما يعزز التعبير الفردي والانخراط. ومع ذلك، أثار التحول نحو العمل المستقل مخاوف بشأن إمكانية تقليل أهمية العمل الجماعي والمهارات الشخصية، مما يشير إلى أن تصميم الدورات المستقبلية يجب أن يوازن بين دمج الذكاء الاصطناعي مع الفرص للتعلم التعاوني.
القيود
تنشأ قيود هذه الدراسة من طبيعتها الاستكشافية والقيود المفروضة على إجراء البحث ضمن بيئة دورة نشطة، مما حال دون استخدام تصاميم تجريبية رسمية مثل التقييمات قبل/بعد أو مجموعات التحكم. قيد حجم العينة الصغيرة تطبيق أساليب التحليل النوعي المنظمة، مما أدى إلى نتائج مستندة إلى الأنماط الملاحظة وتجارب الطلاب المبلغ عنها بدلاً من الترميز الرسمي. شمل التحليل ملاحظات المعلم حول تواريخ المطالبات، والمقارنات النوعية لمخرجات المشاريع بين الدورات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وغير المدعومة، والتوثيق غير الرسمي للتفاعلات في الفصل. بينما تشير هذه الرؤى إلى أن الذكاء الاصطناعي تم استخدامه لكل من الإبداع والتنفيذ، فإن نقص جمع البيانات المنظم يعني أن مدى تأثير الذكاء الاصطناعي على القدرات الإبداعية للطلاب لا يزال غامضًا ويتطلب مزيدًا من التحقيق.
علاوة على ذلك، تسلط الدراسة الضوء على قيود كبيرة في المعرفة التي يولدها الذكاء الاصطناعي، لا سيما ميله لتقديم استجابات عامة وتأخره في دمج أحدث الابتكارات الصناعية. يبرز هذا ضرورة وجود واجهات ذكاء اصطناعي يمكن أن تدمج آليات التحقق من الصحة من العالم الحقيقي وتدعم تحسين المعرفة بشكل تكراري بناءً على ملاحظات المستخدم. تشير النتائج أيضًا إلى الحاجة إلى أنظمة تعلم تكيفية تستوعب أساليب التعلم المتنوعة وتعزز عملية التعاون الإبداعي بين البشر والذكاء الاصطناعي. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى دمج التحليل المنظم والأطر الطولية لتقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على نتائج التعلم بشكل منهجي، مع معالجة التحديات المتعلقة بهندسة المطالبات والتحيز في الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، تسهم الدراسة في النقاش حول تحسين التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية، مع التأكيد على أهمية تطوير واجهات تدعم عمليات التعلم المعقدة والتكرارية.
DOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3720283
Publication Date: 2025-04-23
Author(s): Nicole C. Wang
Primary Topic: Creativity in Education and Neuroscience
Overview
This exploratory study examines the integration of Generative AI tools within experiential learning frameworks in business education, focusing on an innovative undergraduate course. The research highlights how students engage with various AI modalities, including text-based and image generation tools, while participating in real-world experiences. Key findings indicate that this integrated approach helps novice users surmount creative obstacles, accelerates the acquisition of skills, and fosters a dynamic relationship between AI-generated insights and practical validation.
Additionally, the study identifies significant interaction challenges, such as the necessity for effective prompt engineering and the demand for more intuitive AI interfaces tailored for educational purposes. These findings not only inform the design of future AI tools aimed at enhancing creative learning but also contribute to broader discussions in Human-Computer Interaction (HCI) regarding human-AI collaboration in educational environments.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of Generative AI tools on teaching and learning, particularly in business education. While existing literature has examined various AI applications in education, there remains a significant gap regarding their role in facilitating complex, interdisciplinary learning experiences. This is especially pertinent in business contexts, where students must integrate creativity, technology, and strategic thinking. The traditional discipline-focused approach to business education often fails to address the interconnected nature of real-world challenges, compounded by varying levels of AI literacy among students.
The study aims to explore how the integration of AI tools influences students’ creative processes and learning outcomes. It identifies three key areas for investigation: the ways students utilize AI to overcome creative barriers, the interaction between AI-generated insights and real-world observations, and the role of AI in developing visual and creative skills. The findings suggest that AI tools can enhance knowledge acquisition and help students produce tangible deliverables, while also revealing challenges related to assessment methods and the rapid evolution of AI technologies. This exploratory research contributes to the discourse on human-AI collaboration in educational settings and proposes actionable recommendations for designing effective learning experiences that leverage AI tools in conjunction with real-world applications.
Methods
The research paper outlines the methodology for a course titled “Reinventing the Brand,” which transitioned from a focus on reimagining existing brands to empowering students to create their own brands. This shift acknowledges the rise of individual-created brands and the role of artificial intelligence (AI) in reducing barriers to entry in branding and content creation. The course emphasizes practical outputs, requiring students to develop brand websites, social media strategies, AI-generated videos, and physical prototypes. The curriculum adopts a breadth-over-depth approach, fostering interdisciplinary learning that reflects the complexities of modern brand development.
The research methodology includes a series of assignments such as eight mini-presentations, a midterm branding proposal, and a comprehensive brand portfolio. These components are designed to scaffold students’ learning and culminate in a final project. The study explores student interactions with AI tools through various lenses: AI-assisted learning in unfamiliar domains, where outputs and prompt histories are analyzed; comparative assessments of knowledge before and after a field trip; and the visual transformation of brand concepts, examining the progression from text-based proposals to visual portfolios. This multifaceted approach aims to capture the impact of AI on students’ branding processes and outcomes.
Results
In the study, students engaged in an assignment within the MP4 framework, focusing on the production processes relevant to their brand concepts. This investigation aimed to elucidate the impact of raw materials and supply chain dynamics on product features, areas often overlooked in conventional business education. The assignment was specifically structured to assess the effectiveness of ChatGPT as a tool for students to explore and research unfamiliar topics that are not typically included in their academic programs.
The findings highlight the potential of AI-assisted research in enhancing students’ understanding of complex production processes, thereby bridging gaps in their knowledge and fostering a more comprehensive learning experience in business studies.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the integration of AI tools, specifically ChatGPT-3.5, into a business course involving eight international students with limited prior AI literacy and varying engagement levels. The course was structured in two phases: the first phase encouraged the use of ChatGPT for research, while the second phase incorporated real-world experiences, including visits to a local shopping mall and the Yiwu Small Merchandise Market in China. These experiences allowed students to validate AI-generated insights and engage in hands-on learning, demonstrating the interplay between AI outputs and real-world applications.
The findings reveal that students exhibited diverse learning trajectories when interacting with AI, influenced by their domain knowledge. Those with expertise engaged in nonlinear, critical inquiry, while novices adhered more closely to structured approaches. The study also highlights the role of AI as a cognitive scaffold, facilitating the development of visual communication skills through multimodal tools like Midjourney. This democratization of design capabilities enabled students to produce professional-quality outputs, fostering individual expression and engagement. However, the shift towards independent work raised concerns about the potential deprioritization of teamwork and interpersonal skills, suggesting that future course designs should balance AI integration with opportunities for collaborative learning.
Limitations
The limitations of this study stem from its exploratory nature and the constraints of conducting research within an active course setting, which precluded the use of formal experimental designs such as pre/post assessments or control groups. The small sample size limited the application of structured qualitative analysis methods, leading to findings based on observed patterns and student-reported experiences rather than formal coding. The analysis included instructor observations of prompt histories, qualitative comparisons of project outputs between AI-assisted and non-AI-assisted courses, and informal documentation of classroom interactions. While these insights suggest that AI was utilized for both ideation and execution, the lack of systematic data collection means that the extent of AI’s impact on students’ creative capacities remains ambiguous and warrants further investigation.
Moreover, the study highlights significant limitations in AI-generated knowledge, particularly its tendency to provide generic responses and its lag in incorporating the latest industry innovations. This underscores the necessity for AI interfaces that can integrate real-world validation mechanisms and support iterative knowledge refinement based on user feedback. The findings also indicate a need for adaptive learning systems that accommodate diverse learning approaches and enhance the co-creative process between humans and AI. Future research should aim to incorporate structured analysis and longitudinal frameworks to systematically assess AI’s influence on learning outcomes, while also addressing challenges related to prompt engineering and AI bias. Overall, the study contributes to the discourse on improving human-AI collaboration in educational contexts, emphasizing the importance of developing interfaces that support complex, iterative learning processes.