DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1729156
تاريخ النشر: 2026-02-06
المؤلف: May Portuguez Castro وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في التقييم النوعي القائم على المعايير لتعزيز التقييم الأصيل ومهارات التفكير المعقد في التعليم التجاري. أجريت الدراسة في مدرسة دراسات عليا للأعمال في بيرو مع عينة من 120 محفظة طلابية، واستخدمت البحث نهجًا استكشافيًا نوعيًا إلى جانب تحليل ارتباطي للتقييمات البشرية وتقييمات الذكاء الاصطناعي. تم استخدام مساعد GPT-eComplex، وهو مُقيّم ذكاء اصطناعي يعتمد على ChatGPT ومُعدَّل باستخدام معيار eComplex، لتحديد الأنماط ومجالات التحسين في أعمال الطلاب دون استبدال الحكم التربوي البشري. تشير النتائج الرئيسية إلى أن المُقيّم الذكاء الاصطناعي كان متوافقًا بشكل وثيق مع التقييمات البشرية، مما يعزز الاتساق والشفافية، بينما كانت المحفظة الرقمية أداة فعالة لالتقاط التفكير النظامي والنقدي، على الرغم من وجود قيود في الصرامة العلمية.
تؤكد الدراسة على الحالة الناشئة للذكاء الاصطناعي التوليدي في التقييم التعليمي ضمن السياق الإيبرو-أمريكي، مما يبرز ضرورة البحث التجريبي والإرشادات الأخلاقية. وتؤكد أن الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلب مشاركة نشطة من المعلمين واعتبارات أخلاقية لضمان أن تكمل التكنولوجيا الحكم البشري بدلاً من استبداله. تجمع الاستراتيجية التربوية المقترحة بين تقييم المحفظة التكويني، والتقييم المشترك المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وإطار AI-PROMPT، مما يوفر نموذجًا قابلًا للتكرار لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في ممارسات التقييم التأملي والمبنية على الأخلاق. تدعو النتائج إلى نهج متوازن يعزز التنمية المعرفية، والوعي الأخلاقي، والمسؤولية الاجتماعية، بينما تحدد أيضًا مجالات للتحسين في قدرات التفكير النقدي لدى الطلاب. يتم تشجيع البحث المستقبلي لاستكشاف قابلية تطبيق نهج GPT-eComplex عبر مختلف التخصصات والسياقات التعليمية.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في التعليم، لا سيما في تعزيز ممارسات التقييم. وتؤكد على ضرورة أن يتفاعل المعلمون مع تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي وهادف، حيث تم دمجها بالفعل في البيئات التعليمية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي، كما يتضح من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، أن ينتج محتوى ذي صلة بالسياق ويدعم تطبيقات متنوعة في الإعدادات التعليمية، بما في ذلك التقييمات التكوينية والأصيلة. تهدف الدراسة إلى استكشاف فعالية مساعد GPT-eComplex، وهو أداة ذكاء اصطناعي مُعدة لتقييم كفاءات التفكير المعقد باستخدام معيار eComplex، ومقارنة تقييماته بتلك التي أجراها المعلمون البشر.
تتناول البحث فجوة كبيرة في الأدبيات المتعلقة بموثوقية وصلاحية التقييمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لا سيما في السياق الإيبرو-أمريكي، حيث تقتصر الدراسات التجريبية حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم العالي. تشمل أهداف الدراسة فحص اتساق تقييمات الذكاء الاصطناعي، وتحديد الاتفاق بين التقييمات البشرية وتلك التي أجراها الذكاء الاصطناعي، وتحديد نقاط القوة والضعف في محافظ الطلاب، والتفكير في الآثار الأخلاقية لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في التقييمات النوعية. في النهاية، تهدف النتائج إلى تقديم إرشادات قائمة على الأدلة للمعلمين حول الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في التقييم، مما يضمن أن يبقى الحكم البشري مركزيًا في عملية التقييم بينما يتم الاستفادة من التكنولوجيا لتعزيز الممارسات التعليمية.
الطرق
استخدمت الدراسة تصميمًا استكشافيًا نوعيًا لتحليل محافظ الطلاب التي تم تقييمها باستخدام معيار eComplex. تم تعزيز هذه المنهجية النوعية من خلال تحليل إحصائي ارتباطي قارن الدرجات من الخبراء البشر مع تلك التي تم إنتاجها بواسطة مساعد GPT-eComplex، وهو أداة تقييمية قائمة على الذكاء الاصطناعي تم تطويرها من ChatGPT. كان الهدف الأساسي هو تقييم التوافق والاتساق بين التقييمات البشرية وتلك المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز صلاحية عملية التقييم. سهل مساعد GPT-eComplex تحديد الأنماط المتكررة، ونقاط القوة، ومجالات التحسين في أعمال الطلاب، مع الحفاظ على الدور الأساسي للحكم التربوي البشري.
لتحقيق صحة النتائج، تم استخدام الإحصائيات الاستنتاجية لمقارنة التقييمات البشرية وتلك التي تم إنتاجها بواسطة الذكاء الاصطناعي ضمن عينة فرعية محكومة، لتقييم درجة الاتفاق بين المقيمين قبل تطبيق تحليل الذكاء الاصطناعي على مجموعة البيانات الكاملة. تم إجراء تحليلات وصفية بعد ذلك على العينة الكاملة لتحديد الاتجاهات الأوسع في تطوير كفاءات التفكير المعقد. يتماشى هذا الإطار المنهجي مع نموذج التقييم الأصيل، مما يبرز تقييم الكفاءات في سياقات ذات مغزى. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام التقاطع مع تقييمات المعلمين البشر لضمان صلاحية التفسير واستكشاف الإمكانات والقيود للذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات التقييم التكويني ضمن التعليم التجاري في السياق الإيبرو-أمريكي.
النتائج
يقدم قسم النتائج تحليلين رئيسيين. أولاً، تم إجراء مقارنة ارتباطية بين التقييمات البشرية والتقييمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على عينة تجريبية من 12 مشاركًا. كان الهدف من هذا التحليل هو تحديد درجة الاتفاق أو الاختلاف بين طريقتي التقييم. ثانيًا، تم اشتقاق نتائج وصفية من تحليل وكيل الذكاء الاصطناعي لمجموعة بيانات أكبر تضم 120 مشاركًا، مع التركيز على مستويات التفكير المعقد المعروضة. توفر هذه النتائج رؤى حول فعالية الذكاء الاصطناعي في تقييم التعقيد المعرفي مقارنة بالتقييمات البشرية التقليدية.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على الدور المزدوج للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في التعليم، لا سيما في التقييم وتطوير الكفاءات. منذ ظهور ChatGPT في عام 2022، واجه المعلمون تحديات في تكييف طرق التقييم التقليدية مع قدرات GenAI، التي يمكن أن تنتج مخرجات قد تقوض نزاهة التقييمات. غالبًا ما تفشل الطرق التقليدية، مثل الاختبارات متعددة الخيارات والمقالات، في التقاط التعلم الأعمق والأصالة، مما يثير تحولًا نحو تقييم العمليات التي تركز على التعلم الذاتي المنظم والتفكير الأخلاقي. تشير الدراسات إلى أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تعزيز التغذية الراجعة والتخصيص في التقييمات، فإنه يثير أيضًا مخاوف بشأن النزاهة الأكاديمية، وحقوق التأليف، والحاجة إلى أطر تقييم شفافة تعطي الأولوية للحكم البشري (اليونسكو، 2025).
أظهر دمج GenAI في التقييمات الأصيلة وعدًا، كما يتضح من دراسات متنوعة. على سبيل المثال، استخدم برنامج دراسات عليا في علم النفس في المملكة المتحدة الذكاء الاصطناعي لمساعدة الطلاب في إنشاء مدونات أكاديمية، مما يعزز مهارات حيوية مثل معرفة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة، لا سيما في الحفاظ على النزاهة الأكاديمية وضمان موثوقية التقييمات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. تكشف الأبحاث التي تقارن تقييمات الذكاء الاصطناعي مع التقييمات البشرية عن تناقضات، حيث غالبًا ما يمنح الذكاء الاصطناعي درجات متوسطة ويظهر قيودًا في المهام المعرفية العليا. ومن الجدير بالذكر أن مساعد GPT-eComplex، الذي تم تطويره لتقييم محافظ الطلاب في برنامج دراسات عليا للأعمال، يمثل نهجًا منظمًا لاستخدام GenAI في التقييمات. يستخدم هذا المساعد منهجية هندسة المطالبات لتتوافق مع الأهداف التربوية مع الحفاظ على الدور الأساسي للمقيمين البشر، مما يعزز الفكرة القائلة بأن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكمل وليس أن يحل محل الحكم التعليمي.
القيود
تقدم الدراسة نتائج مهمة حول الجدوى التربوية والتقنية للتقييم المدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي؛ ومع ذلك، فهي ليست خالية من القيود. من الجدير بالذكر أن البحث مقيد بنطاقه التخصصي، وحجم العينة، والاعتماد على المطالبات المحددة مسبقًا، مما قد يؤثر على قابلية تعميم النتائج. بالإضافة إلى ذلك، لم تأخذ الدراسة في الاعتبار تصورات المعلمين والطلاب، كما أنها لم تتناول الفجوات التكنولوجية السائدة في السياق الإيبرو-أمريكي، مما يبرز مجالات للاستفسار المستقبلي.
على الرغم من هذه القيود، تسهم النتائج في توفير أساس تجريبي قيم لتطوير نماذج التقييم الهجينة. تهدف هذه النماذج إلى دمج الذكاء الاصطناعي مع الحكم التربوي، مما يعزز في النهاية الشفافية والطبيعة التكوينية لممارسات التغذية الراجعة في البيئات التعليمية.
DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1729156
Publication Date: 2026-02-06
Author(s): May Portuguez Castro et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
This study investigates the integration of Generative Artificial Intelligence (GenAI) into rubric-based qualitative assessment to enhance authentic evaluation and complex thinking skills in business education. Conducted at a graduate business school in Peru with a sample of 120 student portfolios, the research utilized a qualitative exploratory-documentary approach alongside a correlational analysis of human and AI evaluations. The GPT-eComplex Assistant, an AI evaluator based on ChatGPT and configured with the eComplex rubric, was employed to identify patterns and areas for improvement in student work without supplanting human pedagogical judgment. Key findings indicate that the AI evaluator closely aligned with human assessments, enhancing consistency and transparency, while the digital portfolio served as an effective tool for capturing systemic and critical thinking, albeit with limitations in scientific rigor.
The study underscores the nascent state of GenAI in educational assessment within the Ibero-American context, highlighting the necessity for empirical research and ethical guidelines. It emphasizes that the responsible use of GenAI requires active teacher involvement and ethical considerations to ensure that technology complements rather than replaces human judgment. The proposed pedagogical strategy combines formative portfolio assessment, AI-supported co-evaluation, and the AI-PROMPT Framework, offering a replicable model for embedding GenAI into reflective and ethically grounded assessment practices. The results advocate for a balanced approach that fosters cognitive development, ethical awareness, and social responsibility, while also identifying areas for improvement in students’ critical thinking capabilities. Future research is encouraged to explore the applicability of the GPT-eComplex approach across various disciplines and educational contexts.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative potential of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in education, particularly in enhancing assessment practices. It emphasizes the need for educators to engage with AI technologies ethically and purposefully, as they are already integrated into educational environments. GenAI, exemplified by Large Language Models (LLMs) like ChatGPT, can generate contextually relevant content and support diverse applications in educational settings, including formative and authentic assessments. The study aims to explore the effectiveness of the GPT-eComplex Assistant, an AI tool configured to evaluate complex thinking competencies using the eComplex rubric, and compare its assessments with those made by human instructors.
The research addresses a significant gap in the literature regarding the reliability and pedagogical validity of AI-assisted evaluations, particularly in the Ibero-American context, where empirical studies on GenAI applications in higher education are limited. The study’s objectives include examining the consistency of AI evaluations, determining the agreement between human and AI assessments, identifying strengths and weaknesses in student portfolios, and reflecting on the ethical implications of integrating GenAI into qualitative assessments. Ultimately, the findings aim to provide evidence-based guidance for educators on the responsible use of AI in assessment, ensuring that human judgment remains central to the evaluation process while leveraging technology to enhance educational practices.
Methods
The study employed a qualitative exploratory-documentary design to analyze student portfolios assessed using the eComplex rubric. This qualitative methodology was enhanced by a correlational statistical analysis that compared scores from human experts with those generated by the GPT-eComplex Assistant, an AI-based evaluative tool developed from ChatGPT. The primary aim was to evaluate the alignment and consistency between human and AI-assisted assessments, thereby reinforcing the validity of the evaluation process. The GPT-eComplex Assistant facilitated the identification of recurring patterns, strengths, and areas for improvement in student work, while still preserving the essential role of human pedagogical judgment.
To validate the findings, inferential statistics were utilized to compare human and AI-generated assessments within a controlled subsample, assessing the degree of agreement between evaluators prior to applying AI analysis to the full dataset. Descriptive analyses were subsequently conducted on the complete sample to identify broader trends in the development of complex thinking competencies. This methodological framework aligns with the authentic assessment paradigm, emphasizing the evaluation of competencies in meaningful contexts. Additionally, triangulation with evaluations from human instructors was employed to ensure interpretive validity and to explore the potential and limitations of generative AI in formative assessment processes within business education in the Ibero-American context.
Results
The results section presents two key analyses. First, a correlational comparison was performed between human assessments and AI-assisted evaluations on a pilot subsample of 12 participants. This analysis aimed to determine the degree of agreement or divergence between the two assessment methods. Second, descriptive findings were derived from the AI agent’s analysis of a larger dataset comprising 120 participants, focusing on the levels of complex thinking exhibited. These findings provide insights into the effectiveness of AI in evaluating cognitive complexity compared to traditional human assessments.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the dual role of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in education, particularly in assessment and competency development. Since the advent of ChatGPT in 2022, educators have faced challenges in adapting traditional assessment methods to the capabilities of GenAI, which can produce outputs that may undermine the integrity of assessments. Traditional methods, such as multiple-choice tests and essays, often fail to capture deeper learning and authenticity, prompting a shift towards evaluating processes that emphasize self-regulated learning and ethical reflection. Studies indicate that while GenAI can enhance feedback and personalization in assessments, it also raises concerns regarding academic integrity, authorship, and the need for transparent evaluation frameworks that prioritize human judgment (UNESCO, 2025).
The integration of GenAI into authentic assessments has shown promise, as evidenced by various studies. For instance, a postgraduate psychology program in the UK utilized AI to assist students in creating academic blogs, fostering critical skills such as AI literacy. However, challenges persist, particularly in maintaining academic integrity and ensuring the reliability of AI-generated evaluations. Research comparing AI assessments with human evaluations reveals discrepancies, with AI often assigning mid-range scores and demonstrating limitations in higher-order cognitive tasks. Notably, the GPT-eComplex Assistant, developed to evaluate student portfolios in a graduate business program, exemplifies a structured approach to using GenAI in assessments. This assistant employs a prompt-engineering methodology to align with pedagogical goals while preserving the essential role of human evaluators, thereby reinforcing the notion that AI should complement rather than replace educational judgment.
Limitations
The study presents significant findings on the pedagogical and technical feasibility of GenAI-assisted evaluation; however, it is not without limitations. Notably, the research is constrained by its disciplinary scope, sample size, and dependence on predefined prompts, which may affect the generalizability of the results. Additionally, the investigation did not consider the perceptions of teachers and students, nor did it address the technological disparities prevalent in the Ibero-American context, highlighting areas for future inquiry.
Despite these limitations, the findings contribute a valuable empirical foundation for the development of hybrid assessment models. These models aim to integrate artificial intelligence with pedagogical judgment, ultimately enhancing the transparency and formative nature of feedback practices in educational settings.