تتناول هذه الدراسة المنشورة في مجلة بيئات التعلم الذكية قضية مقاومة الطلاب للتقنية في بيئات تعلم الذكاء الاصطناعي المفروضة، فقد أدى التكامل السريع للذكاء الاصطناعي في التعليم العالي إلى تحول استخدامه من مشاركة طوعية يختارها الطالب إلى استخدام إلزامي تفرضه المؤسسات، بما أدخل ضغوطًا نفسية وعاطفية جديدة على الطلاب، وغالبًا ما تعجز نماذج تبني التقنية التقليدية عن معالجة التحديات التي تطرحها البيئات الرقمية الإلزامية، حيث يمكن أن تؤدي عيوب تصميم الأنظمة إلى عبء معرفي زائد ومقاومة من الطلاب، ومن هنا تتجه الدراسة إلى فحص تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاته بوصفه مصدرًا محتملًا للتجارب السلبية التي يعيشها الطلاب مع التقنية
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تطوير إطار مركّز على الطالب والتحقق من صحته، يفحص تأثير تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا اعتمادية النظام وروتينية المهام وغنى المعلومات، في التجارب التقنية السلبية للطلاب، وكيف تؤثر هذه التجارب تباعًا في المقاومة التقنية والأداء الأكاديمي، وقد استخدمت الدراسة تصميمًا بحثيًا كميًا، وجمعت البيانات من مئتين وتسعة وعشرين طالبًا جامعيًا في جامعات ماليزية، واستخدمت التحليل العاملي الاستكشافي وتحليل الارتباط والانحدار المتعدد لفحص العلاقات بين مكونات الإطار والتحقق من النموذج المفروض، بما يتيح تقدير الأثر المباشر لخصائص التصميم في التجارب السلبية، وأثر هذه التجارب في المقاومة والتحصيل لدى الطلاب، وبني الإطار على تصور متسلسل يبدأ من خصائص تصميم النظام ذاته، ويمر بالتجارب التقنية السلبية التي يعيشها الطلاب عند تفاعلهم الإلزامي معه، وينتهي بناتجين مترابطين هما المقاومة التقنية والأداء الأكاديمي، واختبرت العلاقات بين هذه المكونات كلها في نموذج واحد بما يكشف المسارات المباشرة وغير المباشرة للتأثير بينها
ثانيًا: أبرز النتائج
أظهرت النتائج أن اعتمادية النظام وغنى المعلومات يخفضان التجارب التقنية السلبية لدى الطلاب خفضًا دالًا إحصائيًا، بينما لم يظهر لروتينية المهام أثر مماثل، وبرزت التجربة التقنية السلبية وسيطًا رئيسًا في العلاقة بين تصميم النظام ونواتج الطلاب، إذ تضخم المقاومة التقنية وتخفض الأداء الأكاديمي، وتؤكد النتائج أن التطبيق الإلزامي لتقنيات الذكاء الاصطناعي لا يترجم تلقائيًا إلى نواتج تعليمية محسنة، فحين يصمم النظام تصميمًا ضعيفًا لا يعتمد عليه أو يفتقر إلى غنى المعلومات، تتحول التجربة إلى مصدر ضغط نفسي ومعرفي يدفع الطالب إلى مقاومة التقنية ذاتها، وينعكس ذلك على تحصيله الدراسي سلبًا مهما كانت إمكانات التقنية في ذاتها، وتعني نتيجة غياب أثر روتينية المهام أن جعل استخدام النظام إجراءً متكررًا مألوفًا للطلاب لا يكفي وحده لتخفيف تجاربهم السلبية، فالمألوفية لا تعوض ضعف اعتمادية النظام أو فقر ما يقدمه من معلومات، بينما يظل تحسين جودة النظام التقنية وغنى محتواه المعلوماتي هو الرافعة الأقوى لتحسين تجربة الطالب مع التقنية المفروضة عليه
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تعيد الدراسة تصوير المقاومة التقنية بوصفها استجابة تكيفية للضغط المعرفي والعاطفي الناتج عن سوء تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية الإلزامية، لا مجرد رفض سلبي للجديد، وتتقدم بالفهم النظري عبر دمج مفهوم التنافر الرقمي مع المنظورات الاجتماعية التقنية ومنظور العبء المعرفي في إطار واحد، وتقدم دلالات عملية لمصممي التقنيات التعليمية وإدارات الجامعات، إذ تدعو إلى إعطاء الأولوية لاعتمادية الأنظمة وغنى معلوماتها عند فرض استخدامها على الطلاب، ومراعاة الحمل المعرفي والحالة الوجدانية للطلاب في قرارات التحول الرقمي الإلزامي، بما يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مواءمة للطالب وأقل إنتاجًا للتجارب السلبية والمقاومة والتراجع الأكاديمي، وتدعو النتائج الجامعات إلى تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي قبل فرضها على الطلاب تقييمًا يشمل أثرها النفسي والمعرفي لا كفاءتها التقنية وحدها، وإلى إشراك الطلاب في تجريب هذه الأنظمة وتطويرها، بما يحول المقاومة من عائق صامت يضعف التحصيل إلى إشارة تصميمية ترشد المطورين والإدارات إلى مواضع الخلل في الأنظمة المفروضة
وخلاصة القول إن تجربة الطالب مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المفروضة تتشكل بدرجة كبيرة من جودة تصميم هذه الأنظمة، فالاعتمادية وغنى المعلومات درعان يخففان التجارب السلبية، بينما تعمل التجربة السلبية وسيطًا يضخم المقاومة التقنية ويخفض الأداء الأكاديمي، وما لم تراعِ الجامعات ومطورو التقنيات هذه الدينامية النفسية والمعرفية عند فرض الذكاء الاصطناعي، فإن العائد التعليمي المنتظر من هذه الأنظمة سيظل مهددًا بمقاومة طلابية متنامية وتراجع في التحصيل
