Development and Validation of the Artificial Intelligence Learning Intention Scale (AILIS) for University Students

مع تغلغل الذكاء الاصطناعي في جوانب الحياة كافة وتسارع حضوره في سوق العمل، أصبح لزامًا على طلاب الجامعات اكتساب المعارف والمهارات والاتجاهات التي تمكنهم من التكيف مع التحديات التي يفرضها، غير أن قياس استعداد الطلاب لتعلم الذكاء الاصطناعي ونيتهم في ذلك كان يفتقر إلى أداة مقننة محققة الخصائص، وهو ما سعت هذه الدراسة إلى معالجته ببناء مقياس نية تعلم الذكاء الاصطناعي والتحقق من صدقه وثباته، بوصفه أداة تساعد الجامعات على فهم العوامل المتنوعة التي تشكل نية طلابها لتعلم الذكاء الاصطناعي وتعلمهم الفعلي له

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

هدفت الدراسة إلى تطوير مقياس نية تعلم الذكاء الاصطناعي والتحقق من خصائصه القياسية، وقياس العوامل المختلفة التي تشكل نية طلاب الجامعات السلوكية لتعلم الذكاء الاصطناعي، واستطلعت الدراسة آراء 907 طلاب جامعيين في الصين أجابوا عن أداة الدراسة، وتكون المقياس من تسعة عوامل موزعة على أبعاد رئيسة تشمل القدرة المعرفية، ومنها المعرفة الأساسية بالذكاء الاصطناعي والكفاءة الذاتية في البرمجة وتصميم الذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي، والبيئات الميسرة، ومنها الاستخدام الفعلي لأنظمة الذكاء الاصطناعي والمعايير الذاتية وإتاحة الدعم والتقنية، والاتجاهات النفسية، ومنها المرونة النفسية والتفاؤل والأهمية الشخصية، والنواتج المحورية، ومنها النية السلوكية لتعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الفعلي له، واستخدمت الدراسة تحليلات الثبات والتحليل العاملي التوكيدي ونمذجة المعادلات البنائية في التحقق والتحليل

ويعكس توزع عوامل المقياس على أربعة أبعاد كبرى فهمًا متكاملًا لظاهرة تعلم الذكاء الاصطناعي، فالنية لا تولد من فراغ، بل من قدرات معرفية يمتلكها الطالب، وبيئة تيسر له التعلم وتدعمه اجتماعيًا وتقنيًا، واتجاهات نفسية تمنحه المرونة والتفاؤل والشعور بالأهمية الشخصية لما يتعلمه، وقد روعي في بناء بنود المقياس أن تغطي هذه الأبعاد تغطية متوازنة تسمح بتشخيص مواضع القوة والضعف في استعداد الطلاب

ثانيًا: أبرز النتائج

أظهرت تحليلات الثبات والتحليل العاملي التوكيدي أن المقياس المطور يتمتع بثبات مقبول وصدق بنائي سليم، بما يجعله صالحًا للاستخدام البحثي والتطبيقي، وأظهرت نتائج نمذجة المعادلات البنائية الدور الحاسم الذي تؤديه القدرة المعرفية والبيئات الميسرة والاتجاهات النفسية في تعزيز نية الطلاب السلوكية لتعلم الذكاء الاصطناعي وتعلمهم الفعلي له، وكشفت النتائج أن طلاب الجامعات يبدون نية قوية لتعلم الذكاء الاصطناعي والانخراط في دراسته، وأن هذه النية السلوكية ترتبط ارتباطًا إيجابيًا بالتعلم الفعلي للذكاء الاصطناعي، بما يؤكد أن النية الصادقة تتحول إلى سلوك تعلمي حقيقي حين تتوفر للطالب القدرات المعرفية والبيئات الداعمة والاتجاهات النفسية الإيجابية

وتفسر قوة النية لدى الطلاب بأن الذكاء الاصطناعي أصبح حضورًا يوميًا في حياتهم الدراسية والشخصية، فلم يعد تعلمه ترفًا معرفيًا بل ضرورة مهنية متصورة يدركها الطلاب بوضوح، غير أن تحول النية إلى تعلم فعلي ظل مشروطًا بتوفر البيئات الميسرة والدعم المؤسسي، وهو ما يفسر بقاء بعض الطلاب عند مستوى النية دون ممارسة فعلية رغم حماسهم، ويوجه الانتباه إلى مسؤولية الجامعات في إزالة العوائق أمامهم

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تضع الدراسة نظرية السلوك المخطط في سياق تعليم الذكاء الاصطناعي الجامعي وتختبر صلاحيتها فيه، وتقدم إرشادات عملية لتصميم مقررات الذكاء الاصطناعي الجامعية تستهدف بناء المعرفة الأساسية وتعزيز الاتجاهات النفسية الإيجابية لدى الطلاب وتوفير بيئات ميسرة للتعلم والتطبيق، كما تقدم للجامعات أداة مقترحة لتقويم مناهج الذكاء الاصطناعي وقياس أثرها في نية الطلاب وتعلمهم قبل إقرارها وبعد تطبيقها، ويستفيد منها واضعو السياسات التعليمية في التخطيط لإعداد خريجين قادرين على مواكبة سوق عمل يتزايد اعتماده على الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في مختلف القطاعات

ويمكن للجامعات توظيف المقياس عمليًا في مسح استعداد طلابها قبل إطلاق مقررات الذكاء الاصطناعي الجديدة، وفي تقويم أثر هذه المقررات بمقارنة قياسات قبلية وبعدية، وفي توجيه برامج الإرشاد الأكاديمي نحو الطلاب منخفضي النية لمعالجة أسباب ترددهم، كما يمكن للباحثين تكييف المقياس مع سياقات ثقافية ولغوية أخرى والتحقق من خصائصه فيها، بما يثري أدوات قياس تعليم الذكاء الاصطناعي

وخلاصة القول إن نية طلاب الجامعات لتعلم الذكاء الاصطناعي قوية وقابلة للتحول إلى تعلم فعلي مثمر، وإن المقياس المطور في هذه الدراسة يمنح الجامعات وسيلة مقننة لفهم هذه النية وقياسها وبناء برامج تعليمية تستثمرها وتوجهها