DOI: https://doi.org/10.33395/owner.v10i1.2878
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Raff Iwata Anugrah Lamusa وآخرون
الموضوع الرئيسي: تعليم المحاسبة والمهن
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة جاهزية المدققين المحتملين لدمج الذكاء الاصطناعي (AI) في التدقيق، مع التركيز على ثلاثة أبعاد: الجاهزية التقنية، الجاهزية المعرفية، والجاهزية النفسية. باستخدام طريقة الاستطلاع الكمي، شملت البحث 100 طالب محاسبة من جامعات إندونيسية مختلفة الذين أكملوا دورات تدقيق. أظهرت تحليل البيانات الذي تم عبر برنامج SPSS أن الأبعاد الثلاثة تؤثر بشكل كبير على قبول الذكاء الاصطناعي، مع R² معدل قدره 0.436 (ص < 0.05). من بين الأبعاد، برزت الجاهزية النفسية كأكثر العوامل تأثيرًا (β = 0.954؛ Sig = 0.E-4)، تليها الجاهزية المعرفية (β = 0.364؛ Sig = 0.001) والجاهزية التقنية (β = 0.298؛ Sig = 0.015). تؤكد النتائج على الطبيعة متعددة الأبعاد للجاهزية لعصر الذكاء الاصطناعي، مما يبرز ضرورة تعزيز المناهج المحاسبية ليس فقط المهارات التقنية ولكن أيضًا المهارات الناعمة مثل معرفة الذكاء الاصطناعي والتفكير النقدي. تدعو الدراسة إلى مبادرات تعاونية بين الأكاديميا ومهنة التدقيق لتوفير فرص التعلم التجريبية مع أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الثقة بين الطلاب. بالإضافة إلى ذلك، تدعو الهيئات المهنية إلى تعديل معايير الكفاءة لتعكس متطلبات التحول الرقمي. تشمل القيود حجم العينة الصغيرة، مما يشير إلى الحاجة إلى أبحاث مستقبلية بعينات أكبر وأكثر تمثيلًا وطرق نوعية لاستكشاف الحواجز النفسية والعوامل السياقية بعمق أكبر. يُوصى باستخدام نهج مختلط للبحوث اللاحقة لتطوير تدخلات تعليمية فعالة تُعد الخريجين ليكونوا قادرين وذوي كفاءة في بيئات التدقيق المعززة بالذكاء الاصطناعي.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على ممارسات التدقيق، خاصة في سياق عصر المجتمع 5.0 الناشئ. تشير إلى أنه بينما اعتمدت 85% من المنظمات المحاسبية عالميًا الذكاء الاصطناعي لمهام مثل تحليل المخاطر واكتشاف الاحتيال، تواجه إندونيسيا فجوة كبيرة في الجاهزية. على الرغم من الطلب العالي على الخريجين ذوي الكفاءة الرقمية – حيث تعبر 92% من شركات المحاسبة في جاكرتا عن هذه الحاجة – إلا أن 12% فقط من خريجي المحاسبة الإندونيسيين يعتبرون مستعدين للعمل مع الذكاء الاصطناعي. يُعزى هذا التباين إلى منهج قديم لا يعالج بشكل كافٍ المهارات المطلوبة للتدقيق الحديث، مما يبرز ضرورة إصلاح المناهج لتجهيز المدققين المستقبليين بشكل أفضل.
تحدد الورقة فجوات بحثية حاسمة، بما في ذلك نقص التركيز على جاهزية الطلاب للذكاء الاصطناعي في التدقيق والدراسات التجريبية غير الكافية التي تفحص أبعاد الجاهزية التقنية والمعرفية والنفسية في التعليم المحاسبي. تهدف الدراسة إلى تحليل كيفية تأثير هذه الأبعاد على قبول الذكاء الاصطناعي بين طلاب المحاسبة في إندونيسيا، باستخدام نهج استطلاع كمي. تدمج البحث نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) وإطار عمل تكنولوجيا المنظمة والبيئة (TOE)، إلى جانب رؤى من دراسات تفاعل الإنسان مع الذكاء الاصطناعي، لتوفير فهم شامل لجاهزية المدققين لاعتماد الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تُفيد النتائج تصميم المناهج الذي يتماشى مع التقدم التكنولوجي، مما يبرز أهمية معرفة الذكاء الاصطناعي، والتفكير النقدي، ومعرفة البيانات الأخلاقية، والجاهزية النفسية بين الطلاب للنجاح في بيئة تدقيق مدفوعة بالتكنولوجيا.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. يوضح بشكل منهجي النتائج، مع تسليط الضوء على نقاط البيانات المهمة والاتجاهات التي لوحظت خلال الدراسة. غالبًا ما تكون النتائج مصحوبة بتحليلات إحصائية ذات صلة، والتي قد تشمل قيم p، وفترات الثقة، أو أحجام التأثير، لدعم النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم أي تمثيلات رسومية، مثل الرسوم البيانية أو الجداول، لتوضيح البيانات بشكل أكثر وضوحًا، مما يسمح بتفسير النتائج بسهولة أكبر. قد يناقش القسم أيضًا تداعيات هذه النتائج فيما يتعلق بالفرضيات المطروحة في بداية البحث، مما يوفر أساسًا لمزيد من المناقشة في الأقسام اللاحقة. بشكل عام، تعتبر النتائج حاسمة لفهم مساهمات الدراسة في الجسم المعرفي القائم في هذا المجال.
المناقشة
تدمج قسم المناقشة في ورقة البحث نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) وإطار العمل تكنولوجيا-منظمة-بيئة (TOE) لتحليل العوامل التي تؤثر على اعتماد التكنولوجيا، خاصة فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي (AI) في التدقيق. يركز نموذج TAM، الذي طوره ديفيس (1989)، على تصورات الأفراد حول الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام، بينما يبرز إطار TOE، الذي اقترحه تورناتسكي وفلايشر (1990)، العوامل السياقية التي تؤثر على اعتماد التكنولوجيا في المنظمات. تفترض الدراسة أن دمج هذه النماذج يوفر فهمًا شاملاً لكيفية تأثير العوامل النفسية (TAM) والسياقية (TOE) على جاهزية المدققين المحتملين لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن الجاهزية التقنية، والجاهزية المعرفية، والجاهزية النفسية تؤثر بشكل كبير على قبول الذكاء الاصطناعي بين طلاب المحاسبة. تعتبر الجاهزية التقنية، التي تعكس الكفاءة في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، ضرورية لتجاوز الحواجز الأولية للاعتماد. وُجد أن الجاهزية المعرفية، التي تشمل فهم فوائد الذكاء الاصطناعي وقيوده، لها تأثير أكبر من الجاهزية التقنية، مما يبرز أهمية التفكير النقدي في اعتماد التكنولوجيا. تظهر الجاهزية النفسية، التي تتميز بالثقة والراحة مع الذكاء الاصطناعي، كأهم مؤشر على القبول، مما يشير إلى أن الاستعداد العاطفي والعقلي أمر حاسم لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي في التدقيق. تختتم الدراسة بأن المؤسسات التعليمية يجب أن تعزز المناهج لتطوير المهارات التقنية والفهم المعرفي لتسهيل الانتقال السلس إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي في مهنة التدقيق.
DOI: https://doi.org/10.33395/owner.v10i1.2878
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Raff Iwata Anugrah Lamusa et al.
Primary Topic: Accounting Education and Careers
Overview
This study examines the readiness of potential auditors for the integration of Artificial Intelligence (AI) in auditing, focusing on three dimensions: Technical Readiness, Cognitive Readiness, and Psychological Readiness. Utilizing a quantitative survey method, the research involved 100 accounting students from various Indonesian universities who had completed auditing courses. Data analysis conducted via SPSS software revealed that all three dimensions significantly influence AI acceptance, with an adjusted R² of 0.436 (p < 0.05). Among the dimensions, Psychological Readiness emerged as the most influential factor (β = 0.954; Sig = 0.E-4), followed by Cognitive (β = 0.364; Sig = 0.001) and Technical Readiness (β = 0.298; Sig = 0.015). The findings underscore the multidimensional nature of readiness for the AI era, highlighting the necessity for accounting curricula to enhance not only technical skills but also soft skills such as AI literacy and critical thinking. The study advocates for collaborative initiatives between academia and the auditing profession to provide experiential learning opportunities with AI tools, thereby fostering confidence among students. Additionally, it calls for professional bodies to adapt competence standards to reflect the demands of digital transformation. Limitations include a small sample size, suggesting the need for future research with larger, more representative samples and qualitative methods to explore psychological barriers and contextual factors in greater depth. A mixed-method approach is recommended for subsequent studies to develop effective educational interventions that prepare graduates to be adaptable and proficient in AI-enhanced auditing environments.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) on auditing practices, particularly in the context of the emerging Society 5.0 era. It notes that while 85% of accounting organizations globally have adopted AI for tasks such as risk analysis and fraud detection, Indonesia faces a significant readiness gap. Despite a high demand for digitally competent graduates—92% of accounting firms in Jakarta express this need—only 12% of Indonesian accounting graduates are deemed prepared to work with AI. This discrepancy is attributed to an outdated curriculum that inadequately addresses the skills required for modern auditing, emphasizing the necessity for curriculum reform to better equip future auditors.
The paper identifies critical research gaps, including a lack of focus on student readiness for AI in auditing and insufficient empirical studies examining the dimensions of technical, cognitive, and psychological readiness in accounting education. The study aims to analyze how these dimensions influence AI acceptance among accounting students in Indonesia, utilizing a quantitative survey approach. The research integrates the Technology Acceptance Model (TAM) and the Technology Organization Environment (TOE) framework, alongside insights from Human-AI Interaction studies, to provide a comprehensive understanding of auditors’ readiness for AI adoption. The findings are expected to inform curriculum design that aligns with technological advancements, emphasizing the importance of AI literacy, critical thinking, ethical data knowledge, and psychological readiness among students to thrive in a technology-driven audit environment.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It systematically outlines the outcomes, highlighting significant data points and trends observed during the study. The results are often accompanied by relevant statistical analyses, which may include p-values, confidence intervals, or effect sizes, to substantiate the findings.
Additionally, any graphical representations, such as charts or tables, are utilized to illustrate the data more clearly, allowing for easier interpretation of the results. The section may also discuss the implications of these findings in relation to the hypotheses posed at the outset of the research, providing a foundation for further discussion in subsequent sections. Overall, the results are critical for understanding the contributions of the study to the existing body of knowledge in the field.
Discussion
The discussion section of the research paper integrates the Technology Acceptance Model (TAM) and the Technology-Organization-Environment (TOE) framework to analyze factors influencing technology adoption, particularly concerning Artificial Intelligence (AI) in auditing. TAM, developed by Davis (1989), focuses on individual perceptions of perceived usefulness and ease of use, while the TOE framework, proposed by Tornatzky and Fleischer (1990), emphasizes contextual factors affecting organizational technology adoption. The study posits that combining these models provides a comprehensive understanding of how psychological (TAM) and contextual (TOE) factors influence the readiness of prospective auditors to adopt AI.
Key findings indicate that technical readiness, cognitive readiness, and psychological readiness significantly impact AI acceptance among accounting students. Technical readiness, reflecting proficiency in using AI tools, is essential for overcoming initial barriers to adoption. Cognitive readiness, which encompasses understanding AI’s benefits and limitations, is found to be even more influential than technical readiness, highlighting the importance of critical thinking in technology adoption. Psychological readiness, characterized by trust and comfort with AI, emerges as the most significant predictor of acceptance, suggesting that emotional and mental preparedness is crucial for embracing AI technologies in auditing. The study concludes that educational institutions should enhance curricula to foster both technical skills and cognitive understanding to facilitate smoother transitions to AI adoption in the auditing profession.