غدا الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من التعليم والتعلم في التعليم العالي، إذ يتيح بقدرته على توليد رؤى قابلة للتنفيذ من بيانات الطلاب فرصًا جديدة لدعم اتخاذ القرار لدى المحاضرين وأعضاء هيئة التدريس، غير أنه ما يزال غير واضح كيف تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات المحاضرين وتتوسطها عبر الأنواع المختلفة للقرارات، فقد ركزت البحوث القائمة بصورة أساسية على القدرات التقنية ونواتج التعلم وأولت اهتمامًا محدودًا للديناميات الاجتماعية التقنية المرافقة لاتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ومن هنا تنطلق هذه الدراسة لسد هذه الفجوة بمنظور اجتماعي تقني جامع يربط القرارات بالأنظمة والبيانات والمخرجات
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تطوير تصنيف مؤسس تجريبيًا لقرارات المحاضرين المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وإلى رسم خريطة العلاقات بين أنواع القرارات وأنظمة الذكاء الاصطناعي وبيانات الطلاب ونواتج التعلم، واعتمدت مراجعة منهجية للأدبيات وفق إرشادات بريزما شملت 27 دراسة تجريبية نشرت بين عامي 2016 و2025، وحللت محتواها تحليلًا نوعيًا لاستخراج الأنماط والعلاقات القائمة بين عناصرها، وبذلك جمعت الدراسة بين صرامة المراجعة المنهجية الموثقة وعمق التحليل النوعي للمحتوى، بما أتاح تصنيف القرارات والأنظمة والبيانات التي تستند إليها في صورة متكاملة قابلة للمقارنة والتراكم المعرفي في دراسات لاحقة
ثانيًا: أبرز النتائج
حددت النتائج ثمانية أنواع لقرارات المحاضرين، وأظهرت أن دعم الذكاء الاصطناعي يتركز في القرارات التعليمية وقرارات التغذية الراجعة وقرارات التقييم، بينما تظل القرارات الوجدانية والأخلاقية والإدارية وقرارات المنهج الدراسي وبيئة التعلم أقل تمثيلًا في الدعم المتاح، وكانت لوحات متابعة تحليلات التعلم أكثر أنواع الأنظمة ورودًا في الدراسات المراجعة، إذ تدعم بصورة أساسية وظائف المتابعة والتغذية الراجعة والتقييم استنادًا إلى البيانات النصية وبيانات السجلات، ومن المنظور الاجتماعي التقني فقد جعلت الأنظمة الموصوفة في العينة بيانات الطلاب السلوكية مرئية وقابلة للتنفيذ لدى المحاضرين في الغالب، وتركزت القرارات المدعومة تبعًا لذلك في المجالات التعليمية والتقييمية والتغذية الراجعة، بينما حظيت العمليات المتصلة بالدافعية وما وراء المعرفة والانفعالات وبيئات التعلم بدعم أقل بكثير
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تثير هذه النتائج سؤالًا محوريًا حول كيفية دعم أشكال بديلة من إبراز بيانات الطلاب وتوجيه الانتباه وتصميم الواجهات لقرارات المحاضرين في المجالات المهملة، وتنطوي على دلالات لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي تعليمية أكثر توازنًا لا تحصر المحاضر في مراقبة الأداء وتقييمه بل تعينه على قرارات تتصل بانفعالات الطلاب ودافعيتهم وبيئة تعلمهم، كما تفيد مؤسسات التعليم العالي في توجيه استثماراتها التقنية نحو فجوات الدعم الفعلية، وتقدم للباحثين تصنيفًا مرجعيًا يضبط مصطلحات الحقل ويميز أنواع القرارات والأنظمة والبيانات تمييزًا منهجيًا ييسر تراكم المعرفة في هذا المجال سريع النمو والتوسع
وتفصح النتائج عن صورة غير متوازنة لدعم القرار الجامعي، فبينما تحظى القرارات المرتبطة مباشرة بالتدريس اليومي وتقييم أعمال الطلاب وتغذيتهم الراجعة بأنظمة ناضجة تعرض بيانات السلوك والتحصيل في لوحات واضحة، تفتقر القرارات المتصلة بانفعالات الطلاب ودافعيتهم وأخلاقيات الممارسة وإدارة بيئة التعلم إلى بيانات وأنظمة تعين المحاضر عليها، ويعود جانب من ذلك إلى طبيعة البيانات المتاحة، إذ تسهل رقمنة البيانات النصية وسجلات التفاعل تغذية القرارات التعليمية والتقييمية، بينما يصعب تمثيل الجوانب الوجدانية والأخلاقية في مؤشرات قابلة للعرض والمتابعة، ومن هنا يبرز السؤال الذي تختم به الدراسة حول الكيفية التي يمكن بها لأشكال بديلة من إبراز بيانات الطلاب وتوجيه انتباه المحاضر وتصميم واجهات الاستخدام أن توسع نطاق الدعم ليشمل هذه المجالات المهملة، وهو سؤال يفتح برنامجًا بحثيًا وتصميميًا متكاملًا أمام مطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي وأمام مؤسساته وقياداته الأكاديمية
كما يقدم التصنيف الذي طورته الدراسة لغة مشتركة بين الباحثين والمصممين والممارسين، إذ يتيح تسمية كل قرار جامعي باسمه وربطه بالنظام الذي يدعمه وبالبيانات التي يستهلكها وبالنواتج التي يخدمها في النهاية، وهو ما ييسر مقارنة الأنظمة المتاحة وتقويمها واختيار أنسبها لحاجات كل مؤسسة تعليمية، بدل الاكتفاء بوعود القدرات التقنية العامة التي تسوق بها هذه الأنظمة عادة في سوق تقنيات التعليم المتنامية
وخلاصة القول إن دعم الذكاء الاصطناعي لقرارات المحاضرين يتركز اليوم في التعليم والتقييم والتغذية الراجعة معتمدًا على لوحات تحليلات التعلم والبيانات السلوكية، بينما تنتظر قرارات وجدانية وأخلاقية وإدارية وبيئية دعمًا لم يتحقق بعد، وتقدم الدراسة تصنيفًا وخريطة علاقات يصلحان أساسًا لتطوير أنظمة أكثر شمولًا وتوازنًا في الجامعات
