DOI: https://doi.org/10.60027/jelr.2026.e2551
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Ntapat Worapongpat وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تستند هذه الدراسة إلى نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) وإطار المعرفة التكنولوجية التربوية المحتوى (TPACK)، وتستكشف العلاقة بين كفاءة الذكاء الاصطناعي (AI) والوعي بين المعلمين على مستوى الدراسات العليا في قطاع التعليم العالي الخاص في تايلاند. كانت أهداف البحث تقييم مستويات كفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل عام، ومقارنة هذه المستويات عبر مختلف التخصصات الأكاديمية والمناصب، وتحليل التفاعل بين كفاءة الذكاء الاصطناعي والوعي في إدارة التعليم. تشير النتائج إلى استعداد قوي لدمج الذكاء الاصطناعي، حيث أظهر المعلمون مستويات عالية من معرفة الذكاء الاصطناعي (M = 4.01) والوعي (M = 4.12). ومن الجدير بالذكر أن مهارات التحليل والتقييم كانت أعلى أبعاد الكفاءة تصنيفًا، بينما كانت مهارات التصميم التعليمي أقل، مما يشير إلى الحاجة إلى دعم معزز في دمج المناهج.
كما كشفت الدراسة عن اختلافات كبيرة في كفاءة الذكاء الاصطناعي والوعي عبر التخصصات، حيث أظهر المعلمون في مجالات الطب والمجالات متعددة التخصصات أقوى المهارات. على العكس من ذلك، أظهر أعضاء هيئة التدريس الكبار مستويات أقل من الكفاءة والمشاركة، مما يشير إلى فجوة جيلية. تم العثور على ارتباط إيجابي قوي (r = .928، p < .001) بين كفاءة الذكاء الاصطناعي والوعي، مما يعزز الفكرة القائلة بأن الكفاءة الأعلى تعزز الاستخدام الأخلاقي والتأملي لأدوات الذكاء الاصطناعي. تسهم هذه الدراسة في الأطر النظرية من خلال التأكيد على أهمية الوعي الأخلاقي في اعتماد الذكاء الاصطناعي وتسلط الضوء على ضرورة تطوير أعضاء هيئة التدريس والقيادة المؤسسية لضمان دمج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول في التعليم العالي.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على أنظمة التعليم العالمية، وخاصة في التعليم العالي. تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل بيئات التعلم الشخصية والتحليلات التنبؤية، على إعادة تشكيل عمليات التدريس والإدارة، مما يقدم فرصًا لتعزيز فعالية التعليم وتحديات تتعلق بالحاجة إلى معرفة كافية بالذكاء الاصطناعي والوعي الأخلاقي بين المعلمين. في تايلاند، تتصدر الجامعات الخاصة اعتماد هذه التقنيات، ومع ذلك، هناك فجوة ملحوظة في فهم كيفية إدراك المعلمين على مستوى الدراسات العليا واستخدامهم للذكاء الاصطناعي في ممارساتهم الأكاديمية.
لمعالجة هذه الفجوة، تدمج الدراسة بين إطارين نظريين: نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) وإطار المعرفة التكنولوجية التربوية المحتوى (TPACK). يفترض نموذج قبول التكنولوجيا أن المعلمين الذين لديهم معرفة أعلى بالذكاء الاصطناعي هم أكثر احتمالًا للاعتراف بفوائد الذكاء الاصطناعي، بينما يؤكد TPACK على التقاطع الضروري بين المعرفة التكنولوجية والتربوية والمحتوى من أجل الدمج الفعال. تهدف الدراسة إلى استكشاف العلاقة بين كفاءة الذكاء الاصطناعي – التي تشمل الأبعاد الفنية والتدريسية والتحليلية والتكيفية والأخلاقية – والوعي بالذكاء الاصطناعي بين المعلمين. من خلال تحديد الكفاءات التي ترتبط بالوعي بإمكانات الذكاء الاصطناعي التعليمية والآثار الأخلاقية، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى للسياسات والتدريب والتخطيط الاستراتيجي في قطاع التعليم العالي في تايلاند، مما يعزز في النهاية دمج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول في السعي نحو الابتكار التعليمي.
الطرق
توضح قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث للتحقيق في الفرضيات المحددة. استخدمت الدراسة مزيجًا من الطرق الكمية والنوعية، بما في ذلك التحليل الإحصائي ودراسات الحالة، لضمان فهم شامل للظواهر قيد الدراسة. شملت جمع البيانات الاستطلاعات والتجارب، مع التركيز على الحصول على قياسات موثوقة وصحيحة.
تم تطبيق تقنيات إحصائية، مثل تحليل الانحدار وتحليل التباين (ANOVA)، لتحليل البيانات المجمعة، مما سمح بتحديد العلاقات والتأثيرات المهمة. بالإضافة إلى ذلك، قدمت المقابلات النوعية رؤى أعمق حول تجارب المشاركين، مما يكمل النتائج الكمية. سهل هذا النهج المختلط تحليلًا قويًا، مما عزز موثوقية النتائج ودعم الاستنتاجات العامة المستخلصة من البحث.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في ورقة البحث مستويات معرفة الذكاء الاصطناعي (AI) والوعي بين المعلمين على مستوى الدراسات العليا في الجامعات الخاصة في تايلاند، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المتعلقة بكفاءاتهم وإدراكاتهم. تكشف الدراسة أن المعلمين يظهرون مستويات عالية من كفاءة الذكاء الاصطناعي (المتوسط = 4.01) والوعي (المتوسط = 4.12)، مع تميزهم بشكل خاص في المهارات التحليلية والتقييمية بينما يظهرون حاجة للتحسين في مهارات التصميم التعليمي. الوعي الأخلاقي مرتفع بشكل ملحوظ، ومع ذلك، فإن فهم العدالة والمساواة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي منخفض نسبيًا، مما يشير إلى مجالات لمزيد من التطوير. تشير النتائج إلى أن المعلمين في المجالات متعددة التخصصات والطبية يظهرون أعلى مستويات من مهارات الذكاء الاصطناعي والوعي، بينما يتخلف أعضاء هيئة التدريس الكبار (الأساتذة) عن الركب، مما يعكس اختلافات جيلية في الانخراط الرقمي.
علاوة على ذلك، يبرز ارتباط إيجابي قوي (r = 0.928، p < 0.001) بين كفاءة الذكاء الاصطناعي والوعي الترابط بين هذه المفاهيم، مما يدعم الفكرة القائلة بأن المهارات الفنية المعززة تعزز الوعي الأخلاقي الأكبر في استخدام الذكاء الاصطناعي. تسهم الدراسة في الأطر النظرية لنموذج قبول التكنولوجيا (TAM) وإطار المعرفة التكنولوجية التربوية المحتوى (TPACK) من خلال دمج الاعتبارات الأخلاقية في اعتماد الذكاء الاصطناعي. يوصي المؤلفون ببرامج تطوير مخصصة لأعضاء هيئة التدريس لسد فجوة الكفاءة، خاصة بالنسبة للأكاديميين الكبار، ويؤكدون على أهمية تعزيز ممارسة تأملية تتماشى مع دمج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول في البيئات التعليمية.
DOI: https://doi.org/10.60027/jelr.2026.e2551
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Ntapat Worapongpat et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
This study, grounded in the Technology Acceptance Model (TAM) and Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework, explores the relationship between artificial intelligence (AI) competency and awareness among graduate-level instructors in Thailand’s private higher education sector. The research aimed to assess overall AI competency levels, compare these across various academic disciplines and positions, and analyze the interplay between AI competency and awareness in teaching management. The findings indicate a strong readiness for AI integration, with instructors demonstrating high levels of AI literacy (M = 4.01) and awareness (M = 4.12). Notably, Analytical and Evaluation Skills were the highest-rated competency dimension, while Instructional Design Skills were lower, suggesting a need for enhanced support in curriculum integration.
The study also revealed significant differences in AI competency and awareness across disciplines, with instructors in medicine and interdisciplinary fields exhibiting the strongest skills. Conversely, senior faculty members showed lower levels of competency and engagement, indicating a generational gap. A strong positive correlation (r = .928, p < .001) was found between AI competency and awareness, reinforcing the notion that higher proficiency fosters ethical and reflective use of AI tools. The research contributes to the theoretical frameworks by emphasizing the importance of ethical awareness in AI adoption and highlights the necessity for faculty development and institutional leadership to ensure responsible AI integration in higher education.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) on global education systems, particularly in higher education. AI applications, such as personalized learning environments and predictive analytics, are reshaping teaching and administrative processes, presenting both opportunities for enhanced instructional effectiveness and challenges related to the need for adequate AI literacy and ethical awareness among educators. In Thailand, private universities are at the forefront of adopting these technologies, yet there is a notable gap in understanding how graduate-level instructors perceive and utilize AI in their academic practices.
To address this gap, the study integrates two theoretical frameworks: the Technology Acceptance Model (TAM) and the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework. TAM posits that instructors with higher AI literacy are more likely to recognize the benefits of AI, while TPACK emphasizes the necessary intersection of technological, pedagogical, and content knowledge for effective integration. The study aims to explore the relationship between AI competency—encompassing technical, instructional, analytical, adaptive, and ethical dimensions—and AI awareness among instructors. By identifying the competencies that correlate with awareness of AI’s educational potential and ethical implications, the research seeks to provide insights for policy, training, and strategic planning in Thailand’s higher education sector, ultimately enhancing the responsible integration of AI in pursuit of educational innovation.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research to investigate the specified hypotheses. The study utilized a combination of quantitative and qualitative methods, including statistical analysis and case studies, to ensure a comprehensive understanding of the phenomena under examination. Data collection involved surveys and experiments, with a focus on obtaining reliable and valid measurements.
Statistical techniques, such as regression analysis and ANOVA, were applied to analyze the collected data, allowing for the identification of significant relationships and effects. Additionally, qualitative interviews provided deeper insights into participant experiences, complementing the quantitative findings. This mixed-methods approach facilitated a robust analysis, enhancing the reliability of the results and supporting the overall conclusions drawn from the research.
Discussion
The discussion section of the research paper examines the levels of artificial intelligence (AI) literacy and awareness among graduate-level instructors in private universities in Thailand, highlighting significant findings related to their competencies and perceptions. The study reveals that instructors demonstrate high levels of AI competency (mean = 4.01) and awareness (mean = 4.12), particularly excelling in analytical and evaluative skills while showing a need for improvement in instructional design skills. Ethical awareness is notably high, yet understanding of fairness and equity in AI applications is comparatively low, indicating areas for further development. The findings suggest that instructors in interdisciplinary and medical fields exhibit the highest levels of AI skills and awareness, while senior faculty members (professors) lag behind, reflecting generational differences in digital engagement.
Furthermore, a strong positive correlation (r = 0.928, p < 0.001) between AI competency and awareness underscores the interconnectedness of these constructs, supporting the notion that enhanced technical skills foster greater ethical mindfulness in AI usage. The study contributes to the theoretical frameworks of the Technology Acceptance Model (TAM) and Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) by integrating ethical considerations into AI adoption. The authors recommend tailored faculty development programs to bridge the competency gap, particularly for senior academics, and emphasize the importance of fostering a reflective practice that aligns with responsible AI integration in educational settings.