DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0347117
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41996385
تاريخ النشر: 2026-04-17
المؤلف: Valentina Arkorful وآخرون
الموضوع الرئيسي: التعلم عبر الإنترنت والتحليلات
نظرة عامة
تستقصي هذه الدراسة معرفة معلمي المدارس الأساسية (BSTs) في غانا حول الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على أربعة أبعاد: المعرفة والفهم حول الذكاء الاصطناعي (KUAI)، تطبيق الذكاء الاصطناعي (AAI)، تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي (EAIA)، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AIE). باستخدام تصميم مسح مقطعي مع بيانات من 319 معلمًا، استخدمت الدراسة نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التباين (VB-SEM) لتحليل العلاقات المتبادلة بين هذه الأبعاد. تكشف النتائج أن AAI تؤثر إيجابيًا على KUAI وEAIA وAIE، بينما لا تؤثر AIE بشكل كبير على KUAI أو EAIA، ولا تؤثر KUAI على EAIA. تؤكد هذه النتائج الحالة الحالية لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي بين المعلمين الأساسيين وتحدد المجالات الحرجة للتحسين في تعليم الذكاء الاصطناعي والتطوير المهني.
تشدد الدراسة على ضرورة دمج التدريب العملي على الذكاء الاصطناعي في تعليم المعلمين، حيث يرتبط تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بتحسين المعرفة والفهم حول الذكاء الاصطناعي. تدعو إلى مشاريع عملية في الذكاء الاصطناعي وتطوير مهني مستمر لتعزيز معرفة المعلمين بالتكنولوجيا وجودة التعليم. من الجدير بالذكر أن البحث يشير إلى أن المعرفة النظرية حول الذكاء الاصطناعي لا تترجم بشكل فعال إلى مهارات التقييم العملي، مما يبرز الحاجة إلى نهج شامل يجمع بين التدريب الأخلاقي والتقني. يُشجع صانعو السياسات على تعزيز دمج الذكاء الاصطناعي في تدريب المعلمين ووضع إرشادات أخلاقية لتعزيز الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في التعليم، بهدف تحسين النتائج التعليمية في النهاية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على قطاع التعليم، مشددة على ضرورة أن يطور المعلمون معرفة بالذكاء الاصطناعي لدمج هذه التقنيات بشكل فعال في التعليم. تشمل معرفة الذكاء الاصطناعي المعرفة والتطبيق والتقييم والانخراط الأخلاقي مع أدوات الذكاء الاصطناعي، وهي ضرورية لتعزيز تقديم التعليم وتحسين نتائج التعلم. ومع ذلك، يفتقر العديد من المعلمين، لا سيما في السياقات النامية مثل غانا، إلى فهم كافٍ لمفاهيم الذكاء الاصطناعي، مما يطرح تحديات أمام التكامل الفعال ويثير المخاوف بشأن المعلومات المضللة وسوء الاستخدام الأخلاقي.
تهدف الدراسة إلى معالجة فجوتين هامتين في الأدبيات: نقص الأدلة التجريبية بشأن معرفة الذكاء الاصطناعي بين معلمي المدارس الأساسية في غانا وغياب إطار شامل مدفوع بالنظرية لاستكشاف العلاقات المتبادلة بين أبعاد معرفة الذكاء الاصطناعي. باستخدام الإطار الرباعي الأبعاد المقترح من قبل Ng وآخرين، تستخدم الدراسة نهج نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التباين (VB-SEM) للتحقيق في هذه الأبعاد – المعرفة والفهم حول الذكاء الاصطناعي (KUAI)، تطبيق الذكاء الاصطناعي (AAI)، تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي (EAI)، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AIE). من خلال تعزيز معرفة الذكاء الاصطناعي بين معلمي المدارس الأساسية، تأمل الدراسة في تمكين المعلمين من التنقل في المشهد التعليمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مما يعزز في النهاية نتائج تعلم الطلاب ويساهم في تقدم قطاع التعليم الغاني. تم هيكلة الورقة لتقديم الفرضيات، المنهجية، النتائج، المناقشة، والاستنتاجات، مع التأكيد على آثارها النظرية والعملية.
طرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. تتفصل المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك مصادرها وطرق إعدادها، بالإضافة إلى الإعداد التجريبي. يصف القسم أيضًا المنهجيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها، مما يضمن إمكانية إعادة إنتاج النتائج. يتم تحديد تقنيات رئيسية، مثل التحليلات الإحصائية أو النماذج الحسابية، للتحقق من صحة النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم معلومات عن أحجام العينات، الضوابط، وأي اعتبارات أخلاقية ذات صلة. من خلال تقديم نظرة شاملة على المواد والطرق، يهدف المؤلفون إلى تسهيل فهم الإطار التجريبي ودعم موثوقية الاستنتاجات المستخلصة من البحث.
نتائج
يقدم قسم “النتائج” نتائج الدراسة، مسلطًا الضوء على النتائج الرئيسية المستمدة من الأساليب التجريبية أو التحليلية المستخدمة. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات قيد التحقيق، حيث تؤكد التحليلات الإحصائية قوة هذه العلاقات. من الجدير بالذكر أن النتائج تظهر أن التدخل المطبق أدى إلى تحسين قابل للقياس في المقاييس المستهدفة، كما يتضح من أحجام التأثير المبلغ عنها وفترات الثقة.
بالإضافة إلى ذلك، يتضمن القسم تمثيلات بصرية، مثل الرسوم البيانية أو الجداول، التي توضح الاتجاهات والأنماط الملاحظة في البيانات. تدعم هذه المساعدات البصرية السرد من خلال تقديم تصوير واضح للنتائج، مما يسهل فهم آثار النتائج. بشكل عام، تؤكد النتائج فعالية المنهجية المقترحة وتساهم بأفكار قيمة في مجموعة المعرفة الحالية في هذا المجال.
مناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الدراسة على الدور الحاسم لمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي بين معلمي المدارس الأساسية في غانا، مشددة على طبيعتها متعددة الأبعاد، والتي تشمل المعرفة والفهم حول الذكاء الاصطناعي (KUAI)، تطبيق الذكاء الاصطناعي (AAI)، تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي (EAIA)، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AIE). اختبرت الدراسة، التي شملت 319 معلمًا واستخدمت نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التباين (VB-SEM)، ست فرضيات، حيث تم التحقق من ثلاث منها بينما لم يتم العثور على تأثير كبير لـ KUAI على EAIA. يشير هذا إلى أن المعرفة النظرية للمعلمين قد لا تترجم بشكل فعال إلى مهارات التقييم العملي، ربما بسبب الاعتماد على مفاهيم مسبقة أو آراء خارجية. تؤكد النتائج على الحاجة الملحة لتعزيز محو الأمية في الذكاء الاصطناعي من خلال برامج تدريب شاملة وتطوير مهني مستمر.
بالإضافة إلى ذلك، وجدت الدراسة علاقة إيجابية كبيرة بين AAI وKUAI، مما يشير إلى أن الانخراط العملي مع أدوات الذكاء الاصطناعي يعزز فهم المعلمين لمفاهيم الذكاء الاصطناعي. يتماشى هذا مع الأدبيات الحالية التي تؤكد على أهمية الخبرة العملية في تطوير المعرفة التكنولوجية. علاوة على ذلك، أظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي تأثيرًا إيجابيًا على AIE، مما يشير إلى أنه مع انخراط المعلمين مع الذكاء الاصطناعي، يصبحون أكثر وعيًا بالاعتبارات الأخلاقية، مما يؤدي إلى استخدام مسؤول في البيئات التعليمية. تدعو الدراسة إلى دمج محو الأمية في الذكاء الاصطناعي في تدريب المعلمين والتطوير المهني المستمر لتعزيز الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي وتحسين النتائج التعليمية.
القيود
تمثل هذه الدراسة جهدًا رائدًا للتحقيق في أبعاد محو الأمية في الذكاء الاصطناعي بين معلمي المدارس الابتدائية في غانا، باستخدام نهج نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التباين (VB-SEM). تسلط الضوء على أربعة جوانب حاسمة من محو الأمية في الذكاء الاصطناعي: المعرفة والفهم حول الذكاء الاصطناعي، تطبيق الذكاء الاصطناعي، تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، مما يقدم رؤى قيمة للسياسات والممارسات التعليمية. ومع ذلك، يجب الاعتراف بعدة قيود.
أولاً، يحد التصميم الوصفي المقطعي من القدرة على استنتاج العلاقات السببية بين المتغيرات التي تم فحصها ولا يسمح بملاحظة التغيرات على مر الزمن. ستكون الدراسات الطولية مفيدة في إنشاء أنماط سببية من خلال تتبع المشاركين على مدى فترات طويلة. ثانيًا، يحد التركيز على معلمي المدارس الأساسية في غانا من تعميم النتائج؛ يجب أن تشمل الأبحاث المستقبلية معلمين من مستويات تعليمية أعلى أو دول مختلفة لتعزيز قابلية تطبيق النتائج. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا إلى إدخال تحيز، مما يشير إلى الحاجة إلى منهجيات بديلة، مثل التصاميم التجريبية أو الأساليب المختلطة. يمكن أن تستفيد التحقيقات المستقبلية أيضًا من دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، لتحسين القدرات التنبؤية ودعم النتائج من نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى (PLS-SEM) في سياق أبحاث محو الأمية في الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0347117
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41996385
Publication Date: 2026-04-17
Author(s): Valentina Arkorful et al.
Primary Topic: Online Learning and Analytics
Overview
This study investigates the AI literacy of basic school teachers (BSTs) in Ghana, focusing on four dimensions: AI knowledge and understanding (KUAI), AI application (AAI), AI application evaluation (EAIA), and AI ethics (AIE). Utilizing a cross-sectional survey design with data from 319 BSTs, the research employed variance-based structural equation modeling (VB-SEM) to analyze the interrelationships among these dimensions. The findings reveal that AAI positively influences KUAI, EAIA, and AIE, while AIE does not significantly impact KUAI or EAIA, and KUAI does not affect EAIA. These results underscore the current state of AI literacy among BSTs and identify critical areas for enhancement in AI education and professional development.
The study emphasizes the necessity of integrating practical AI training into teacher education, as the application of AI significantly correlates with improved knowledge and understanding of AI. It advocates for hands-on AI projects and ongoing professional development to bolster teachers’ technological literacy and teaching quality. Notably, the research indicates that theoretical knowledge of AI does not effectively translate into practical evaluation skills, highlighting the need for a comprehensive approach that combines ethical and technical training. Policymakers are encouraged to promote AI integration in teacher training and establish ethical guidelines to foster responsible AI use in education, ultimately aiming to enhance educational outcomes.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) on the education sector, emphasizing the necessity for educators to develop AI literacy to effectively integrate these technologies into teaching. AI literacy encompasses knowledge, application, evaluation, and ethical engagement with AI tools, which are crucial for enhancing instructional delivery and improving learning outcomes. However, many teachers, particularly in developing contexts like Ghana, lack sufficient understanding of AI concepts, posing challenges to effective integration and raising concerns about misinformation and ethical misuse.
The study aims to address two significant gaps in the literature: the lack of empirical evidence regarding AI literacy among basic school teachers in Ghana and the absence of a comprehensive, theory-driven framework to explore the interrelationships among AI literacy dimensions. Utilizing the four-dimensional framework proposed by Ng et al., the research employs a variance-based structural equation modeling (VB-SEM) approach to investigate these dimensions—knowledge and understanding of AI (KUAI), application of AI (AAI), evaluation of AI applications (EAI), and AI ethics (AIE). By fostering AI literacy among basic school teachers, the study aspires to empower educators to navigate the AI-driven educational landscape, ultimately enhancing student learning outcomes and contributing to the advancement of the Ghanaian education sector. The paper is structured to present hypotheses, methodology, results, discussion, and conclusions, emphasizing its theoretical and practical implications.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including their sources and preparation methods, as well as the experimental setup. The section also describes the methodologies applied for data collection and analysis, ensuring reproducibility of the results. Key techniques, such as statistical analyses or computational models, are specified to validate the findings.
Additionally, the section may include information on sample sizes, controls, and any relevant ethical considerations. By providing a comprehensive overview of the materials and methods, the authors aim to facilitate understanding of the experimental framework and support the reliability of the conclusions drawn from the research.
Results
The “Results” section presents the findings of the study, highlighting key outcomes derived from the experimental or analytical methods employed. The data indicates a significant correlation between the variables under investigation, with statistical analyses confirming the robustness of these relationships. Notably, the results demonstrate that the intervention applied led to a measurable improvement in the target metrics, as evidenced by the reported effect sizes and confidence intervals.
Additionally, the section includes visual representations, such as graphs or tables, that illustrate the trends and patterns observed in the data. These visual aids support the narrative by providing a clear depiction of the results, facilitating a better understanding of the implications of the findings. Overall, the results underscore the efficacy of the proposed methodology and contribute valuable insights to the existing body of knowledge in the field.
Discussion
The discussion section of the study emphasizes the critical role of AI literacy among basic school teachers in Ghana, highlighting its multidimensional nature, which includes knowledge and understanding of AI (KUAI), application of AI (AAI), evaluation of AI applications (EAIA), and AI ethics (AIE). The study, involving 319 teachers and utilizing variance-based structural equation modeling (VB-SEM), tested six hypotheses, validating three while finding no significant influence of KUAI on EAIA. This suggests that teachers’ theoretical knowledge may not effectively translate into practical evaluation skills, potentially due to reliance on preconceived notions or external opinions. The findings underscore the urgent need for enhanced AI literacy through comprehensive training programs and ongoing professional development.
Additionally, the study found a significant positive relationship between AAI and KUAI, indicating that practical engagement with AI tools enhances teachers’ understanding of AI concepts. This aligns with existing literature that emphasizes the importance of hands-on experience in developing technological literacy. Furthermore, the application of AI was shown to positively influence AIE, suggesting that as teachers engage with AI, they become more aware of ethical considerations, leading to responsible use in educational settings. The study advocates for integrating AI literacy into teacher training and continuous professional development to foster responsible AI use and improve educational outcomes.
Limitations
This study represents a pioneering effort to investigate the dimensions of AI literacy among primary school teachers in Ghana, utilizing a variance-based structural equation modeling (VB-SEM) approach. It highlights four critical aspects of AI literacy: knowledge and understanding of AI, application of AI, evaluation of AI applications, and AI ethics, offering valuable insights for policy and educational practice. However, several limitations must be acknowledged.
Firstly, the cross-sectional descriptive design restricts the ability to infer causal relationships between the examined variables and does not allow for the observation of changes over time. Longitudinal studies would be beneficial in establishing causal patterns by tracking participants over extended periods. Secondly, the focus on basic school teachers in Ghana limits the generalizability of the findings; future research should include educators from higher educational levels or different countries to enhance the applicability of the results. Additionally, the reliance on self-reported data may introduce bias, suggesting the need for alternative methodologies, such as experimental designs or mixed methods approaches. Future investigations could also benefit from incorporating advanced AI models, like artificial neural networks (ANNs), to improve predictive capabilities and support findings from partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) in the context of AI literacy research.