DOI: https://doi.org/10.26803/ijlter.25.2.29
تاريخ النشر: 2026-02-25
المؤلف: Catherine Cuago Ruiz وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في التعليم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين معرفة الذكاء الاصطناعي، والانخراط في التنمية المهنية (PD)، واستعداد معلمي الرياضيات للتدريس المعزز بالذكاء الاصطناعي. باستخدام تصميم ارتباطي كمي، تم جمع البيانات من معلمي الرياضيات في مدرسة خاصة في مترو مانيلا من خلال ثلاثة أدوات موحدة: مقياس معرفة الذكاء الاصطناعي، واستبيان الانخراط في التنمية المهنية، واستبيان استعداد الذكاء الاصطناعي (RAIS). تشير النتائج إلى أنه بينما يمتلك المعلمون مهارات في استخدام وتقييم أدوات الذكاء الاصطناعي، فإن استعدادهم لدمج الذكاء الاصطناعي يتأثر بشكل كبير بالتدريب المتعلق بالذكاء الاصطناعي، الذي تعيقه قيود هيكلية تتعلق بالوقت. تم تحديد ارتباط إيجابي قوي بين معرفة الذكاء الاصطناعي وأبعاد الاستعداد للذكاء الاصطناعي، حيث كشفت ارتباطات رتبة سبيرمان أن معرفة الذكاء الاصطناعي هي المتنبئ الأكثر أهمية للاستعداد (β = 0.59 إلى 0.66، p < 0.01)، تليها الانخراط في التنمية المهنية (β = 0.31 إلى 0.36، p < 0.05). تؤكد الخاتمة على أنه بينما يتمتع معلمو الرياضيات عمومًا بالقدرة على فهم وتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي، فإنهم يفتقرون إلى الخبرة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يبرز الحاجة إلى تدريب تقني مستهدف. تكشف الدراسة أن تصميم برامج التنمية المهنية، وخاصة قيود الوقت، يؤثر بشكل كبير على مشاركة المعلمين في تدريب الذكاء الاصطناعي، بدلاً من دافعهم. على الرغم من أن معرفة الذكاء الاصطناعي تظهر كأهم متنبئ للاستعداد، إلا أن الانخراط في التنمية المهنية يبقى مهمًا لتسهيل تفاعلات الطلاب مع الذكاء الاصطناعي ومعالجة الاعتبارات الأخلاقية. تدعو النتائج إلى دمج معرفة الذكاء الاصطناعي في تعليم المعلمين وإعادة تصميم برامج التنمية المهنية لتخفيف الحواجز، مما يعزز قدرة المعلمين على دمج الذكاء الاصطناعي بفعالية في تدريس الرياضيات.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير التحويلي للتقنيات التعليمية على بيئات الفصول الدراسية التقليدية، مع التأكيد على التحول نحو أساليب تعليمية تفاعلية ومركزية على المتعلم مدعومة بالتكنولوجيا (Mena-Guacas et al., 2025). لقد عزز انتشار الموارد الرقمية وأدوات التدريس المعززة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تفاعل الطلاب ودافعهم، حيث أفاد 81% من الطلاب بتحسن أدائهم الأكاديمي بفضل هذه التقنيات (McGraw-Hill Education Digital Study Trends Survey, 2016; Pangarkar, 2026). يجادل المؤلفون بأن معرفة الذكاء الاصطناعي ضرورية للمعلمين، خاصة في الرياضيات، لاستخدام هذه الموارد بفعالية، داعين إلى التنمية المهنية التي تدمج الأخلاقيات وطرق التدريس جنبًا إلى جنب مع التدريب الفني.
تحدد الورقة فجوة حاسمة في البحث بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على التنمية المهنية، خاصة بين معلمي الرياضيات في الفلبين، حيث أظهر الطلاب كفاءة منخفضة في الرياضيات (PISA, 2022). على الرغم من بعض التحسينات، لا يزال متوسط درجة الرياضيات أقل بكثير من المتوسط الخاص بمنظمة التعاون والتنمية الاقتصادية، مما يشير إلى الحاجة إلى تحسين الأساليب والموارد البيداغوجية. يبرز المؤلفون ضرورة التدريب المنظم على أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز ثقة المعلمين ومهاراتهم، مقترحين أن نهجًا متكاملًا لمعرفية الذكاء الاصطناعي والتنمية المهنية أمر حيوي لإعداد المعلمين لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بفعالية في ممارساتهم التعليمية. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف العلاقة بين انخراط معلمي الرياضيات في تدريب الذكاء الاصطناعي وقدرتهم على دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في تدريسهم، مما يعالج فجوة ملحوظة في الأدبيات الحالية.
الطرق
استخدمت المنهجية المعتمدة في هذه الدراسة تصميمًا ارتباطيًا كميًا لتقييم معرفة الذكاء الاصطناعي، والانخراط في التنمية المهنية (PD)، واستعداد معلمي الرياضيات لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في تدريسهم. يعد هذا التصميم مناسبًا بشكل خاص للبحث التعليمي لأنه يسمح بتحليل العلاقات بين عدة متغيرات مستقلة ومرتبطة دون التلاعب بالبيئة، كما أشار كريسويل (2014). شملت الدراسة 19 معلم رياضيات من مدرسة خاصة في مترو مانيلا، تم اختيارهم من خلال أخذ عينات هادفة لضمان التركيز على مجموعة ذات معرفة تتعلق بأهداف البحث. أظهر المشاركون تنوعًا في الخبرة التعليمية، والمؤهلات التعليمية، والوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، وحضورهم في التنمية المهنية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
لضمان صلاحية البيانات وموثوقيتها، تم استخدام ثلاثة أدوات موحدة: مقياس معرفة الذكاء الاصطناعي (Carolus et al., 2023)، الذي قيم فهم المعلمين لمفاهيم وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي؛ استبيان ذاتي لتقييم الانخراط في التنمية المهنية الذي قيم تصورات المعلمين حول التنمية المهنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؛ واستبيان استعداد الذكاء الاصطناعي (RAIS) (Ramazanoğlu & Akin, 2024)، الذي قيّم المواقف والثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي للتدريس. شملت تحليل البيانات إحصائيات وصفية لخصائص المشاركين وإحصائيات استنتاجية، مثل اختبار شابيرو-ويلك للتماثل وارتباط رتبة سبيرمان (𝜌) لاستكشاف العلاقات بين المتغيرات. تم أيضًا إجراء تحليل انحدار متعدد استكشافي للتحقيق في تأثير معرفة الذكاء الاصطناعي والانخراط في التنمية المهنية على استعداد المعلم. ومع ذلك، اعتبرت نتائج الانحدار في الدراسة غير حاسمة، حيث ركزت بشكل أساسي على تقاطع معرفة الذكاء الاصطناعي، والانخراط في التنمية المهنية، واستعداد الذكاء الاصطناعي، مع استبعاد عوامل سياقية أخرى قد تؤثر على استعداد المعلمين للتدريس المعزز بالذكاء الاصطناعي.
النتائج
في قسم النتائج والمناقشات، تقدم الدراسة نتائج تتعلق بمعرفة معلمي الرياضيات بالذكاء الاصطناعي، وانخراطهم في التنمية المهنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، واستعدادهم للتدريس المعزز بالذكاء الاصطناعي. تم استخدام إحصائيات وصفية لتقييم مستويات معرفة الذكاء الاصطناعي، والمشاركة في التنمية المهنية، والاستعداد لدمج الذكاء الاصطناعي في ممارسات التدريس. بالإضافة إلى ذلك، أجرت الدراسة تحليلات للعلاقات والتنبؤات لاستكشاف الترابطات بين هذه المتغيرات، مما يوفر رؤى حول كيفية تأثيرها على بعضها البعض في سياق الممارسات التعليمية.
المناقشة
تستكشف قسم المناقشة في هذه الدراسة التفاعل بين معرفة الذكاء الاصطناعي، والانخراط في التنمية المهنية (PD)، واستعداد معلمي الرياضيات في المرحلة الثانوية لدمج الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية. تبرز الأبحاث ضرورة أن يمتلك المعلمون فهمًا قويًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي وأن يشاركوا في التنمية المهنية ذات الصلة لتكييف أساليبهم التعليمية بفعالية. تشير النتائج إلى أنه بينما يظهر المعلمون مستويات عالية من الكفاءة في فهم وتطبيق وتحليل أدوات الذكاء الاصطناعي، فإن قدرتهم على إنشاء حلول ذكاء اصطناعي تبقى متوسطة. تسلط هذه الفجوة الضوء على الحاجة إلى التنمية المهنية المستهدفة التي تركز على البرمجة وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة للسياقات التعليمية.
علاوة على ذلك، تكشف الدراسة أنه على الرغم من أن نسبة كبيرة من المعلمين قد شاركوا في التنمية المهنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، فإن الحواجز مثل قيود الوقت تعيق المشاركة الأوسع. تشير الفعالية المتصورة لهذه المبادرات التنموية المهنية إلى أن المعلمين يدركون قيمة تدريب الذكاء الاصطناعي في تعزيز استعدادهم التدريسي. ومع ذلك، تشير القضايا النظامية المحيطة بمشاركة التنمية المهنية إلى أن الدعم المؤسسي أمر حاسم لتعزيز الوصول العادل إلى تدريب الذكاء الاصطناعي. لسد الفجوة بين الانخراط والتأثير، تدعو الدراسة إلى دمج التنمية المهنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ضمن جدول المدرسة، مما يضمن أن جميع معلمي الرياضيات مستعدون بشكل كافٍ للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في فصولهم الدراسية.
DOI: https://doi.org/10.26803/ijlter.25.2.29
Publication Date: 2026-02-25
Author(s): Catherine Cuago Ruiz et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Education
Overview
This study investigates the relationship between AI literacy, professional development (PD) engagement, and mathematics teachers’ readiness for AI-enhanced instruction. Utilizing a quantitative correlational design, data were gathered from mathematics teachers at a private school in Metro Manila through three standardized instruments: the AI Literacy Scale, a PD Engagement Survey, and the AI Readiness Questionnaire (RAIS). The findings indicate that while teachers possess skills in using and evaluating AI tools, their readiness for AI integration is significantly influenced by AI-related training, which is hindered by time-related structural constraints. A strong positive correlation was identified between AI literacy and AI readiness dimensions, with Spearman’s rank correlation revealing that AI literacy is the most substantial predictor of readiness (β = 0.59 to 0.66, p < 0.01), followed by PD engagement (β = 0.31 to 0.36, p < 0.05). The conclusion emphasizes that while mathematics teachers are generally capable of understanding and applying AI tools, they lack experience in developing AI systems, highlighting the need for targeted technical training. The study reveals that the design of PD programs, particularly time constraints, significantly affects teachers' participation in AI training, rather than their motivation. Although AI literacy emerges as the primary predictor of readiness, PD engagement remains important for facilitating student interactions with AI and addressing ethical considerations. The findings advocate for the integration of AI literacy into teacher education and the redesign of PD programs to alleviate barriers, thereby enhancing teachers' capacity to effectively incorporate AI into mathematics instruction.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative impact of educational technologies on traditional classroom environments, emphasizing a shift towards technology-mediated, interactive, and learner-centered approaches (Mena-Guacas et al., 2025). The proliferation of digital resources and AI teaching tools has significantly enhanced student engagement and motivation, with 81% of students reporting improved academic performance due to these technologies (McGraw-Hill Education Digital Study Trends Survey, 2016; Pangarkar, 2026). The authors argue that AI literacy is essential for educators, particularly in Mathematics, to effectively utilize these resources, advocating for professional development that integrates ethics and teaching methodologies alongside technical training.
The paper identifies a critical gap in research regarding the impact of AI on professional development, especially among mathematics teachers in the Philippines, where students have demonstrated low proficiency in mathematics (PISA, 2022). Despite some improvements, the average math score remains significantly below the OECD average, indicating a need for enhanced pedagogical methods and resources. The authors highlight the necessity for structured training on AI tools to bolster teachers’ confidence and skills, suggesting that an integrated approach to AI literacy and professional development is vital for preparing educators to implement AI effectively in their teaching practices. This study aims to explore the relationship between mathematics teachers’ engagement in AI training and their ability to incorporate AI tools like ChatGPT into their instruction, addressing a notable gap in the existing literature.
Methods
The methodology employed in this study utilized a quantitative correlational design to assess AI literacy, professional development (PD) engagement, and mathematics teachers’ readiness to integrate AI tools in their teaching. This design is particularly suitable for educational research as it allows for the analysis of relationships among multiple independent and dependent variables without manipulating the environment, as noted by Creswell (2014). The study involved 19 mathematics teachers from a private school in Metro Manila, selected through purposive sampling to ensure a focus on a knowledgeable group relevant to the research objectives. The participants exhibited diversity in teaching experience, educational qualifications, access to AI tools, and attendance at AI-centered PD.
To ensure data validity and reliability, three standardized instruments were utilized: the AI literacy scale (Carolus et al., 2023), which assessed teachers’ understanding of AI concepts and ethics; a self-report professional development engagement survey that evaluated teachers’ perceptions of AI-related PD; and the AI readiness survey (RAIS) (Ramazanoğlu & Akin, 2024), which measured attitudes and confidence in using AI for teaching. Data analysis included descriptive statistics for participant demographics and inferential statistics, such as the Shapiro-Wilk test for normality and Spearman’s rank order correlation (𝜌) to explore relationships among the variables. An exploratory multiple regression analysis was also conducted to investigate the influence of AI literacy and PD engagement on teacher readiness. However, the study’s regression outcomes were deemed inconclusive, focusing primarily on the intersection of AI literacy, PD engagement, and AI readiness, while excluding other contextual factors that may impact teachers’ readiness for AI-enhanced instruction.
Results
In the Results and Discussions section, the study presents findings related to mathematics teachers’ AI literacy, their engagement in AI-related professional development, and their preparedness for AI-enhanced instruction. Descriptive statistics were employed to evaluate the levels of AI literacy, participation in professional development, and readiness for integrating AI into teaching practices. Additionally, the study conducted relationships and predictive analyses to investigate the interconnections among these variables, providing insights into how they influence one another in the context of educational practices.
Discussion
The discussion section of this study investigates the interplay between AI literacy, professional development (PD) engagement, and secondary mathematics teachers’ readiness to incorporate AI into their teaching practices. The research highlights the necessity for educators to possess a robust understanding of AI technologies and engage in relevant PD to effectively adapt their instructional methods. The findings indicate that while teachers exhibit high levels of competence in understanding, applying, and analyzing AI tools, their ability to create AI solutions remains moderate. This gap underscores the need for targeted professional development that emphasizes coding and the development of AI applications tailored to educational contexts.
Moreover, the study reveals that although a significant proportion of teachers have participated in AI-related PD, barriers such as time constraints hinder broader engagement. The perceived effectiveness of these PD initiatives is high, suggesting that teachers recognize the value of AI training in enhancing their instructional readiness. However, the systemic issues surrounding PD participation indicate that institutional support is crucial for fostering equitable access to AI training. To bridge the gap between engagement and impact, the study advocates for embedding AI professional development within the school schedule, thereby ensuring that all mathematics teachers are adequately prepared to leverage AI in their classrooms.