مقدمة الدراسة: 

في ظل التحولات المتسارعة التي يشهدها العالم الرقمي، برز الذكاء الاصطناعي كواحد من أهم الأدوات التكنولوجية التي بات لها أثر واضح في مختلف ميادين الحياة، وعلى رأسها التعليم. فقد أفرزت الثورة الصناعية الرابعة موجة من الابتكارات التي تسهم في إعادة تشكيل العملية التعليمية، وتغيير أدوار كل من المعلم والمتعلم، مما يفرض على مؤسسات التعليم العالي ضرورة مواكبة هذه المستجدات، خاصة في مجال تدريس المناهج. وأصبح توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي يمثل أحد التوجهات الإستراتيجية الحديثة، حيث تقدم هذه التقنيات حلولاً متقدمة في تحليل بيانات التعلم، وتخصيص المحتوى، وتقديم التغذية الراجعة الذكية، فضلاً عن دعم المعلم في اتخاذ قرارات تدريسية مبنية على البيانات. ومع ذلك، فإن نجاح إدماج هذه التكنولوجيا لا يتوقف على مدى توافرها فحسب، بل على اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو استخدامها، وقناعتهم بفاعليتها، واستعدادهم للتفاعل معها. وقد تناولت عدة دراسات هذا الموضوع من زوايا متعددة، حيث توصلت دراسة النعيمي (2021) إلى أن اتجاهات أعضاء هيئة التدريس في الجامعات الأردنية نحو توظيف الذكاء الاصطناعي كانت إيجابية بنسبة (72%)، إلا أن هناك ضعفًا في الاستخدام العملي نتيجة نقص التدريب والتأهيل. كما أظهرت دراسة Zawacki-Richter et al. (2019) أن الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي في التعليم العالي لا يزال محدودًا، وأن هناك فجوة واضحة بين الإمكانات التقنية والواقع الأكاديمي من حيث القبول والتطبيق. أما دراسة Sampson et al. (2022) فقد أكدت على أهمية تعزيز جاهزية أعضاء هيئة التدريس من خلال برامج مهنية تُعنى بالتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي.

في السياق السوداني، ورغم تزايد الاهتمام بالتقنيات الحديثة في الجامعات، إلا أن هناك نقصًا واضحًا في الدراسات الميدانية التي تستكشف مدى تقبّل أعضاء هيئة التدريس لتوظيف الذكاء الاصطناعي في التدريس، خاصة في مجال تدريس المناهج الذي يتطلب توازنًا دقيقًا بين المحتوى والمعالجة التربوية والتقنية.

مشكلة الدراسة: 

 شهدت البيئة التعليمية في السنوات الأخيرة تطورًا ملحوظًا في توظيف التكنولوجيا، وخاصة تقنيات الذكاء الاصطناعي، التي باتت توفّر أدوات ذكية لدعم عمليتي التعليم والتعلم. ورغم الإمكانات الكبيرة لهذه التقنيات في تحسين تدريس المناهج، إلا أن مدى فاعلية توظيفها يتوقف بدرجة كبيرة على اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحوها، من حيث تقبّلها، والاستعداد لاستخدامها، والقدرة على دمجها في الممارسات الصفية. وفي ظل التوجه العالمي نحو التعليم الذكي، يُلاحظ وجود فجوة بحثية في البيئة الجامعية السودانية تتعلق بمدى استعداد أعضاء هيئة التدريس لاستخدام التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج. ومن هنا تبرز أهمية هذه الدراسة في تشخيص واقع تلك الاتجاهات، وتحليل العوامل المؤثرة فيها.

من هنا تنبع مشكلة الدراسة في التساؤل الرئيس التالي:

ماهي اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج بكلية التربية جامعة ام درمان الإسلامية؟ وتتفرع عنه الأسئلة التالية:

1. ما مدى معرفتكم بمفاهيم وتطبيقات التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في مجال التعليم؟
2. هل سبق لكم استخدام أدوات أو تقنيات تعليمية مدعّمة بالذكاء الاصطناعي في التدريس أو تصميم المناهج؟ وكيف كانت تجربتكم؟
3. ما الفوائد التي تعتقدون أن التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تحققها في تطوير عملية التعليم والتعلم؟
4. ما أبرز التحديات أو المعوقات التي تواجه استخدام هذه النوعية من التكنولوجيا في بيئة التعليم الجامعي؟
5. ما مدى استعدادكم أو رغبتكم في تطوير مهاراتكم في استخدام التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في التعليم مستقبلاً؟

أهمية الدراسة:

تنبع أهمية هذه الدراسة من كونها تتناول أحد أبرز التوجهات المعاصرة في التعليم الجامعي، والمتمثلة في توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي. فهي تسهم في:

1. تسليط الضوء على واقع استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئة التعليم الجامعي.
2. التعرف على الاتجاهات الفكرية والنفسية لأعضاء هيئة التدريس تجاه دمج هذه التقنيات في تدريس المناهج.
3. إبراز التحديات والعوامل المؤثرة في استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي.
4. تقديم بيانات يمكن أن تفيد صناع القرار في الجامعات في وضع استراتيجيات وخطط تدريبية فعّالة تدعم التحول الرقمي.

أهداف الدراسة:

1. التعرف على اتجاهات أعضاء هيئة التدريس بكلية التربية – جامعة أم درمان الإسلامية نحو توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج.

3. الكشف عن الفروق في اتجاهات أعضاء هيئة التدريس باختلاف متغيرات على حسب التخصص.

3. تحديد أبرز المعوقات التي تواجه أعضاء هيئة التدريس في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في التدريس.

4. تقديم مجموعة من التوصيات التي تدعم دمج الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية بصورة فعّالة.

 مصطلحات الدراسة: 

1. اتجاهات أعضاء هيئة التدريس 

اصطلاحاً: الاتجاه هو استعداد نفسي مكتسب يجعل الفرد يستجيب بطريقة إيجابية أو سلبية نحو موضوع معين (Zawcki,2019). أما أعضاء هيئة التدريس فهم الأكاديميون العاملون في مؤسسات التعليم العالي، ويشمل ذلك الأساتذة والمحاضرين والمدرسين.

إجرائياً: الاتجاهات في هذا البحث تشير إلى آراء ومواقف أعضاء هيئة التدريس بقسم المناهج وطرق التدريس في الجامعات السودانية تجاه توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي، كما يتم قياسها من خلال استبانة معدة لهذا الغرض.

2. توظيف التكنولوجيا

اصطلاحاً: التوظيف يشير إلى استخدام الأدوات والتقنيات الحديثة في العملية التعليمية من أجل تحسين نوعية التعلم وزيادة فاعليته (Mishra,2020).

إجرائياً: تُقصد به في هذا البحث الطرق والاستراتيجيات التي يعتمدها أعضاء هيئة التدريس لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي داخل الفصل الدراسي أو في إعداد المحتوى وتقييم الطلاب.

3. الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI) اصطلاحاً: الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يهتم بتصميم أنظمة ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشرياً، مثل الفهم، والاستدلال، واتخاذ القرار، والتعلم الذاتي (Sampson, 2022).

إجرائياً: في هذا البحث يُقصد بالذكاء الاصطناعي مجموعة من الأدوات أو التطبيقات (مثل ChatGPT، أو نظم التوصية الذكية، أو أدوات التصحيح التلقائي) التي يمكن دمجها في العملية التعليمية لتسهيل تدريس المناهج الجامعية.

4. تدريس المناهج

اصطلاحاً: يشير إلى مجموعة العمليات التربوية التي تتم لتقديم محتوى المنهج إلى الطلاب من خلال طرق واستراتيجيات تعليمية محددة تهدف إلى تحقيق أهداف المنهج (Bergdhi,2020).

إجرائياً: في هذا البحث يُقصد به طريقة استخدام أعضاء هيئة التدريس للتكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي أثناء شرح محتويات المقررات الدراسية النظرية والعملية داخل الجامعة.

حدود الدراسة:

تُحدد هذه الدراسة في إطارها الموضوعي الذي يتمثل في اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج بكلية التربية جامعة ام درمان الإسلامية، وذلك خلال عام 2025. وتعتمد الدراسة على المنهج النوعي، وتستخدم أداة المقابلة لجمع البيانات. وقد تم اختيار عينة قصدية مكونة من (60) عضو هيئة تدريس من التخصصات: التربوية، الأدبية، العلمية بمعدل (20) عضو لكل تخصص.

1. مفهوم الذكاء الاصطناعي المدعم للتعليم

  يشير الذكاء الاصطناعي في التعليم إلى استخدام الأنظمة الذكية والبرمجيات القادرة على التعلم الذاتي والتفاعل مع المتعلمين، بما يسهم في تحسين جودة العملية التعليمية، وتقديم محتوى تكيّفي يتناسب مع قدرات الطلاب (الشرقاوي، 2021). ويعد توظيف هذه التكنولوجيا أحد أهم التحولات الحديثة في التعليم الجامعي، حيث تسهم في تعزيز التعلم الذاتي، وتحليل أداء المتعلمين، وتقديم تغذية راجعة فورية. (إبراهيم، سليمان ،2020)

2. تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج

توظف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تصميم محتوى المناهج، وتحليل مدى تحقق الأهداف التعليمية، وبناء بيئات تعلم تفاعلية، من خلال أدوات مثل أنظمة التعليم الذكية (ITS) والمساعدات الذكية. (الغامدي ،2022) كما تتيح هذه التقنيات للمعلمين فرصاً لتكييف أساليب التدريس مع أنماط تعلم الطلاب (الخليفي، 2023).

3. أهمية توظيف الذكاء الاصطناعي في المناهج الجامعية

يساعد الذكاء الاصطناعي في تحقيق تعليم أكثر فاعلية من خلال تخصيص المحتوى، وتقليل الفاقد الزمني، وزيادة الدافعية لدى الطلاب، وتحسين مخرجات التعليم (القحطاني، 2022). كما يعزز الابتكار في تصميم وتقديم المناهج من خلال أدوات التحليل التنبئي، والتغذية الراجعة الفورية. (سلامه، 2021)

4. اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو الذكاء الاصطناعي

تشير الأدبيات إلى تباين اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو الذكاء الاصطناعي، حيث يتأثر ذلك بعدة عوامل منها: الخبرة التكنولوجية، الدعم المؤسسي، والتدريب المهني، بالإضافة إلى المواقف الشخصية نحو التكنولوجيا (النعيمي، 2021). بعض الأساتذة يظهرون حماسًا كبيرًا، في حين أن آخرين يبدون تخوفًا من فقدان السيطرة على المحتوى أو تقليص دورهم في العملية التعليمية (العريفي، 2020).

5. معوقات توظيف الذكاء الاصطناعي

تشمل المعوقات ضعف البنية التحتية، نقص التدريب، محدودية الوعي، والمخاوف الأخلاقية بشأن الخصوصية والاعتماد المفرط على الآلة (الزيود، 2021). وقد أظهرت دراسات أن هذه العوامل تمثل تحديًا رئيسيًا أمام تبني التكنولوجيا في التعليم الجامعي. (سليمان،2022)

الدراسات السابقة

 شهدت المؤسسات الأكاديمية في الآونة الأخيرة تحولات جوهرية نتيجة إدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي، مما أثار تساؤلات حول مدى تقبل أعضاء هيئة التدريس لهذه التقنيات واستعدادهم لاستخدامها، إضافةً إلى التحديات التي تعترض طريق التطبيق الفعّال. تهدف هذه الورقة إلى تحليل أبرز نتائج الدراسات الحديثة في هذا السياق، مع التركيز على الاتجاهات العامة، المعوقات، والتوصيات التي خرجت بها تلك الدراسات.

كشفت دراسة النعيمي (2021) عن اتجاهات إيجابية بين أعضاء هيئة التدريس في الجامعات الأردنية نحو استخدام الذكاء الاصطناعي بنسبة بلغت 72%، لكنها أشارت إلى وجود ضعف في الاستخدام الفعلي بسبب نقص التدريب، وأوصت بتقديم برامج تدريبية مستمرة ودمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الخطط الدراسية الجامعية. أما دراسة القحطاني (2022)، فقد تناولت اتجاهات المعلمين في خمس جامعات سعودية نحو الذكاء الاصطناعي، مبينة وجود قبول مشروط مرتبط بتوفر دعم مؤسسي، وسط تحديات أبرزها ضعف البنية التحتية. وجاءت توصياتها داعية لتطوير البنية الرقمية وتأسيس وحدات دعم فني داخل الكليات. وفي السياق ذاته، أكدت دراسة الخليفي (2023) على الأثر الإيجابي للذكاء الاصطناعي في تصميم المناهج الجامعية من وجهة نظر أساتذة جامعة الملك سعود، إلا أنها رصدت نقصًا في التدريب على الأدوات المتقدمة. وعليه، أوصت بدمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مقررات تصميم المناهج وتعزيز مراكز البحوث الجامعية. كما تناولت دراسة العريفي (2020) مدى استعداد أساتذة كليتي التربية والحاسوب لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن 63% لديهم مواقف إيجابية رغم وجود مخاوف من تراجع دور المعلم التقليدي. أوصت الدراسة بأهمية التوعية بالتكامل بين الإنسان والتقنية وتنظيم ورش عمل مشتركة. وسلطت دراسة الزيود (2021) الضوء على المعوقات التي تعيق استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي بالأردن، وأبرزها قلة التدريب، وغياب التشريعات، وتباين القبول بين التخصصات. وأوصت بسياسات تعليمية واضحة وتدريب متخصص بحسب التخصص الأكاديمي. وفي الولايات المتحدة، أوضحت دراسة جونسون وآخرون (2020) أن 68% من أعضاء هيئة التدريس أظهروا تقبلاً معتدلاً لتقنيات الذكاء الاصطناعي، مع تقبل أعلى بين أساتذة التخصصات العلمية (STEM). ومن أهم توصياتها: تصميم برامج تدريبية متخصصة وتعزيز الثقة من خلال شفافية أدوات الذكاء الاصطناعي.

وبحسب دراسة وانغ وليو (2021) في الصين، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يسهم في تخصيص محتوى المقررات، لكن توجد مخاوف تتعلق بتحيز البيانات وخصوصية الطلاب. لذلك، أوصت الدراسة بوضع آليات رقابية ودمج المبادئ الأخلاقية ضمن الأدوات التعليمية الذكية. وفي السياق الأوروبي، وجدت دراسة براون وسميث (2022) أن أعضاء هيئة التدريس في المملكة المتحدة يفضلون استخدام الذكاء الاصطناعي في التقويم التكويني أكثر من النهائي، مع مخاوف من جودة التغذية الراجعة. وقد خلصت إلى ضرورة الاستثمار في أدوات تقييم دقيقة مع الحفاظ على إشراف بشري في القرارات التربوية الحساسة.

مناقشة الدراسات السابقة

كشف نتائج الدراسة الحالية عن اتجاهات إيجابية لدى أعضاء هيئة التدريس بكلية التربية – جامعة أم درمان الإسلامية نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم، رغم تفاوت مستويات المعرفة والتجربة العملية بين التخصصات. وعند مقارنة هذه النتائج بما ورد في الأدبيات السابقة، نلاحظ ما يلي:

1. الاتجاهات الإيجابية المتكررة في معظم الدراسات

تتقاطع نتائج هذه الدراسة مع ما توصلت إليه دراسات النعيمي (2021)، العريفي (2020)، جونسون وآخرون (2020)، حيث رُصدت نسب مرتفعة من القبول والتوجه الإيجابي تجاه الذكاء الاصطناعي. وهذا يعكس إدراكًا متزايدًا بين الأكاديميين لأهمية الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة التعليم وتطوير ممارسات التدريس.

2. التحديات المتكررة: نقص التدريب والدعم المؤسسي

عبّرت معظم الدراسات، مثل النعيمي (2021)، القحطاني (2022)، الخليفي (2023)، الزيود (2021)، عن قصور في الجانب التطبيقي نتيجة لضعف التأهيل التقني وغياب سياسات داعمة، وهي نقاط تتوافق مع ما كشفته الدراسة الحالية، حيث ظهرت فجوة واضحة بين القبول النظري والقدرة على التطبيق العملي.

3. القلق من فقدان دور المعلم أو تراجع الإشراف البشري

بينما لم تُظهر عينة الدراسة الحالية قلقًا واضحًا تجاه هذه النقطة، فقد رصدت بعض الدراسات مثل العريفي (2020)، وبراون وسميث (2022) تخوفًا من استبدال الأدوار البشرية أو ضعف جودة القرارات التربوية الناتجة عن أدوات الذكاء الاصطناعي. هذا التباين قد يُعزى إلى الفروق الثقافية أو مستوى الوعي بالمسائل الأخلاقية والوظيفية.

4. تباين الاتجاهات حسب التخصص الأكاديمي

أكدت دراسات مثل جونسون وآخرون (2020) والزيود (2021) أن التخصصات العلمية (STEM) غالبًا ما تبدي قبولًا أعلى للتقنيات الجديدة، وهو ما تم تأكيده أيضًا في هذه الدراسة من خلال التحليل النوعي للتخصصات، حيث أظهرت تخصصات العلوم تفوقًا من حيث الخبرة والاستعداد.

5. البنية التحتية والتشريعات كأحد المعيقات المحورية

ركّزت دراسات مثل القحطاني (2022) والزيود (2021) على ضرورة تطوير البنية التحتية الرقمية والتشريعات المنظمة، وهو ما يمثل توصية حيوية أيضًا في سياق الدراسة الحالية، خاصة في ظل ضعف الموارد التقنية في بعض الجامعات السودانية.

6. التوصيات المكررة في جميع الدراسات تقريبًا

جاءت غالبية التوصيات السابقة لتصب في نفس الاتجاه:

• تطوير برامج تدريبية متخصصة
• دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن المقررات والخطط الدراسية
• تعزيز الدعم الفني داخل المؤسسات
• بناء تشريعات واضحة وتوجيهات أخلاقية للاستخدام

وهي توصيات تدعمها بشدة نتائج الدراسة الحالية، ما يعكس إجماعًا أكاديميًا متناميًا حول الأولويات المستقبلية لتوظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي.

خلاصة تحليلية

توفر هذه المقارنة بين الدراسة الحالية والدراسات السابقة تأكيدًا لأهمية معالجة فجوة المعرفة – التطبيق، وتُبرز أن الاتجاهات الإيجابية، رغم أهميتها، لا تكفي وحدها لتفعيل تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم ما لم يصاحبها دعم مؤسسي، تدريب متخصص، وإصلاحات تشريعية وتقنية.

ما تفردت به الدراسة الحالية

رغم تقاطع نتائج هذه الدراسة مع العديد من الدراسات السابقة من حيث إيجابية الاتجاهات ووجود معوقات بنيوية وتدريبية، إلا أن الدراسة الحالية تميزت بعدد من النقاط الفريدة، من أبرزها:

1. التركيز على بيئة أكاديمية عربية وإسلامية مثل كلية التربية – جامعة أم درمان الإسلامية، وهي بيئة قلّما تناولتها الدراسات السابقة التي ركز أغلبها على الجامعات الخليجية أو الغربية.

2. الربط المنهجي بين التخصصات الأكاديمية (علمية – أدبية – تربوية) واتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو توظيف الذكاء الاصطناعي، وهو ما نادرًا ما تم تحليله بهذه الدقة في الأدبيات السابقة، حيث أظهرت النتائج تباينًا ملحوظًا في المعرفة والتجربة حسب الخلفية التخصصية.

3. الاعتماد على تجربة ميدانية فعلية ضمن السياق السوداني، مما أتاح قراءة معمقة للواقع المحلي من حيث التجربة الفعلية والمعوقات والفرص، وهو جانب يشكل إضافة نوعية للبحوث العربية في هذا المجال.

4. دمج الأبعاد الإدراكية (المعرفة – الفوائد – التحديات – الاستعداد) في تحليل متكامل، بينما ركزت العديد من الدراسات السابقة على بُعد أو اثنين فقط، مثل الاتجاهات أو التجربة العملية فقط، دون النظر إلى السياق المهني الكامل للتوظيف.

5. انعدام القلق من الخصوصية والأخلاقيات في نتائج العينة، وهو ما يشكل مؤشرًا مثيرًا للاهتمام مقارنة بدراسات غربية مثل Sampson et al. (2022) وBrown & Smith (2022) التي أولت بعد الخصوصية اهتمامًا كبيرًا. هذا يشير إلى اختلاف الأولويات حسب السياق الثقافي والتقني.

وبذلك، تسهم الدراسة الحالية في سد فجوة بحثية تتعلق باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي العربي – وخاصة في السودان – وتقدم خارطة طريق أولية لصنّاع القرار تهدف إلى تعزيز التوظيف الفعّال لهذه التقنيات في العملية التعليمية.

إجراءات الدراسة الميدانية 

منهج الدراسة:

استخدم الباحث المنهج الوصفي التحليلي بأسلوبه النوعي كونه يتناسب مع هذه الدراسة. المنهج النوعي (Qualitative Methodology) هو منهج بحثي يركز على فهم الظواهر الإنسانية والاجتماعية من خلال استكشاف التجارب والسلوكيات والمعاني التي يمنحها الأفراد لتلك الظواهر، ويتم جمع البيانات فيه غالبًا باستخدام أدوات مثل المقابلات المتعمقة، والملاحظة، وتحليل المحتوى، ويعتمد على التحليل الوصفي بدلاً من الإحصائي، مع التركيز على السياق والعمق أكثر من التعميم. وقد أشار Creswell & Poth (2018) إلى أن المنهج النوعي يُستخدم لفهم المشكلات المعقدة في سياقها الطبيعي، ويعتمد على جمع بيانات غير رقمية وتحليلها للكشف عن الأنماط والدلالات العميقة.

مجتمع وعينة الدراسة:

تكوّنت مجتمع الدراسة من أعضاء هيئة التدريس بكلية التربية جامعة ام درمان الإسلامية، من المتخصصين في: المناهج وطرائق التدريس، اللغة العربية، اللغة الإنجليزية، الفيزياء والرياضيات، الكيمياء والأحياء، الدراسات الإسلامية، التربية الخاصة ورياض الأطفال، العلوم الأسرية. ويبلغ عددهم الإجمالي نحو (85) عضوًا. وبالنظر إلى الظروف الاستثنائية التي يمر بها السودان، تم اختيار عينة طبقية قصدية مكونة من (60) عضو هيئة تدريس من ذات التخصصات في كلية التربية، وذلك لتمثيل الفئات المستهدفة بشكل مناسب يتماشى مع أهداف الدراسة وتثمل العينة نسبة (75%) من المجتمع الكلي، وفيما يلي جداول توضح خصائص عينة الدراسة.

جدول (1): توزيع افراد العينة على حسب التخصص

تشير نتائج الجدول إلى أن التخصصات الأكاديمية لأعضاء هيئة التدريس في كلية التربية بجامعة أم درمان الإسلامية موزعة بالتساوي، حيث جاءت النسب كما يلي: التخصصات التربوية: 33.33%، التخصصات الأدبية: 33.33%، التخصصات العلمية: 33.33%. وهذا التوزيع المتساوي يعكس تنوع الخلفيات الأكاديمية لعينة الدراسة، مما يعزز من شمولية الدراسة وتوازنها في استكشاف الاتجاهات نحو توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج.

دلالات هذه النتائج:

1. اتساع نطاق التقبل أو الرفض: يشير التوزيع المتساوي إلى أن نتائج الاتجاهات التي تم قياسها تمثل مختلف التخصصات، وليس فقط توجهاً تخصصياً معيناً، مما يعطي مصداقية أعلى لنتائج الدراسة، فرص متعددة لتوظيف الذكاء الاصطناعي: التخصصات التربوية والعلمية والأدبية قد تختلف في استخداماتها وأدواتها، ما يشير إلى إمكانية توظيف التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي بطرق متنوعة ومتكاملة في تدريس المناهج، تكامل التخصصات: يشير هذا التنوع إلى إمكانية تصميم مناهج مدعّمة بالذكاء الاصطناعي تلبي احتياجات مختلفة بحسب التخصص، مما يعزز من فاعلية استخدام التكنولوجيا في التعليم الجامعي

أداة الدراسة

 استخدم الباحث المقابلات الفردية من خلال طرح الأسئلة على أعضاء هيئة التدريس بكلية التربية والآداب لتخصصات: المناهج وطرائق التدريس، اللغة العربية، اللغة الإنجليزية، الفيزياء والرياضيات، الكيمياء والأحياء، الدراسات الإسلامية، التربية الخاصة ورياض الأطفال، العلوم الأسرية بشكل منفرد ، و في هذا النوع من المقابلات يتم تحديد الأسئلة بشكل مسبق و صياغتها و ترتيبها بما يخدم أغراض الدراسة و لا يسمح للباحث بالخروج عن حدود هذه الأسئلة ، تم توجيه الأسئلة للمبحوثين بنفس الصياغة و الترتيب ، قدم الباحث ثلاثة أسئلة مفتوحة من اجل استخلاص النتائج و التوصل الى معرفة دور التقنيات الحديثة في تعليم وتعلم اللغات: نحو بيئات رقمية تفاعلية متعددة الوسائط.

صدق الأداة

صدق المحتوى: تم عرض أداة الدراسة على مجموعة من المحكمين في هذا المجال وبلغ عددهم (6) محكمين لإبداء الراي في الأسئلة، وتم الاتفاق على إعادة صياغة لسؤالين من أسئلة المقابلة 

صدق البناء: قام الباحث باختيار مجموعة من المبادئ والأسس التي تطرق اليها الباحثون في الإطار النظري والذي اتفقت عليها الدراسات السابقة.

ثبات الأداء 

لكي يتوصل الباحث الى ثبات المقابلة استخدم طريقتين: الأولى تحليل استجابات افراد عينة الدراسة عبر الأشخاص والثانية استخدم معادلة هولستي ليتحقق من ثبات تحليل المحتوى.

صيغة معادلة هولستي: عدد الأفكار المتفق عليها × 2 ÷ اجمالي عدد الأفكار في التحليل الأول + التحليل الثاني = معامل الثبات 

• عدد الأسئلة = 5 
• عدد الأفكار في كل سؤال = 4
• إذا اجمالي الأفكار التي حللت لكل محور 4× 5 = 20 فكرة لكل محلل 
• الأفكار المتفق عليها 18 فكرة من أصل 20 
• تطبيق المعادلة    0.90    =             = 

أن معامل الثبات لأداة الدراسة بلغ (0.90)، وهي قيمة مرتفعة تدل على أن الأداة تتمتع بدرجة عالية من الاتساق الداخلي، مما يعزز من موثوقية النتائج التي تم التوصل إليها من خلال البيانات التي تم جمعها بواسطة هذه الأداة.

نتائج الدراسة

 تم تحليل نتائج الدراسة وفقًا للأسئلة الرئيسة، حيث جرى تفصيل النتائج لكل تخصص على حدة، تلا ذلك إجراء مقارنة بين نتائج التخصصات المختلفة بهدف الكشف عن أوجه التشابه والاختلاف في استجابات أفراد العينة.

السؤال الأول: ما مدى معرفتكم بمفاهيم وتطبيقات التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي في مجال التعليم؟

تمت الإجابة عن هذا السؤال من خلال الجدول رقم (2): الذي بين التكرارات والنسب المئوية المتعلقة بمستوى معرفة أعضاء هيئة التدريس بمفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في السياق التعليمي.

  بينت نتائج الجدول أن: التخصص التربوي الغالبية (60%) من الأكاديميين التربويين لديهم معرفة "جيدة" إلى جيدة جداً.20% لديهم معرفة "ضعيفة جداً أو "ضعيفة"، مما يدل على وجود فئة تحتاج إلى دعم معرفي. التخصص الأدبي: النسبة الأكبر (40%) لديهم معرفة "جيدة"، ويُلاحظ وجود نسبة ملحوظة (30%) لديهم معرفة ضعيفة، يشير ذلك إلى تباين واضح في مستويات المعرفة داخل هذا التخصص، مما يعكس الحاجة لتكثيف التوعية والتدريب. التخصص العلمي الأعلى من حيث المعرفة، حيث أشار 70% إلى أن معرفتهم "جيدة" أو "جيدة جداً" فقط 15% لديهم معرفة ضعيفة.

تعكس البيانات أن الوعي بالمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي في التعليم يختلف حسب التخصص، حيث بينت التخصصات العلمية أظهرت أعلى مستوى من المعرفة، ما قد ينعكس في اتجاهات أكثر إيجابية نحو التوظيف العملي للتقنيات.

في المقابل، تحتاج التخصصات الأدبية والتربوية إلى مزيد من التدريب والتأهيل في هذا المجال.

معرفة أعضاء هيئة التدريس بالتكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي تُعد عاملًا مؤثرًا في تشكيل اتجاهاتهم نحو التوظيف الفعّال لها. ويُوصى بتقديم برامج تطوير مهني تراعي خصوصية التخصصات المختلفة وتسد فجوة المعرفة.

بينت النتائج أن التخصصات العلمية أظهرت أعلى مستوى من المعرفة (70%)، تلتها التخصصات التربوية، بينما أظهرت التخصصات الأدبية تفاوتًا ملحوظًا في المعرفة. هذا يتفق مع ما ذكره القحطاني (2022) الذي أكد أن معرفة أعضاء هيئة التدريس في التخصصات التطبيقية بالذكاء الاصطناعي أعلى من غيرهم، كما أشارت دراسة إبراهيم وعثمان (2020) إلى تفاوت المعرفة حسب الخلفية التخصصية والحاجة إلى سد الفجوة من خلال التطوير المهني.

السؤال الثاني: هل سبق لكم استخدام أدوات أو تقنيات تعليمية مدعّمة بالذكاء الاصطناعي؟ وكيف كانت تجربتكم؟

تمت الاجابة عن السؤال من خلال الجدول رقم (3): الذي بين نسبة استخدام أعضاء هيئة التدريس لتقنيات الذكاء الاصطناعي، مع تسليط الضوء على طبيعة التجارب العملية التي خاضها المشاركون في هذا المجال.

بينت نتائج الجدول أن: نسبة لا بأس بها من أعضاء هيئة التدريس في التخصصات الثلاثة (التربوية، الأدبية، العلمية) لديهم تجارب فعلية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT أو أنظمة التصحيح التلقائي.

أعلى استخدام كان لتقنيات مثل التصحيح التلقائي بنسبة بلغت 40% في التخصصات العلمية و35% في التربوية. في المقابل، لا تزال نسبة عدم الاستخدام موجودة (10% في كل التخصصات)، مما يشير إلى حاجة لبعض الفئات إلى توعية أو تدريب.

تجربة التطبيقات الذكية نالت قبولًا جيدًا ووصفت بأنها "محفزة للطلاب"، خصوصًا في التخصصات التربوية والأدبية. هذه الاجابات تعكس ميلًا إيجابيًا ملحوظًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التدريس، مما يدعم فرضية الدراسة بأن هناك اتجاهات متزايدة نحو التوظيف الفعلي للتكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي، خصوصًا لدى أساتذة التخصصات العلمية والتربوية. أظهرت النتائج أن نسبة كبيرة من أعضاء هيئة التدريس لديهم تجارب فعلية، وخصوصًا في استخدام تطبيقات مثل ChatGPT وأنظمة التصحيح التلقائي، وهذا ما أشار إليه جونسون وآخرون (2020) في دراستهم حول استخدام منصات مدعمة بالذكاء الاصطناعي، حيث أوضحوا أن الاستخدام الفعلي يعزز القبول والاتجاهات الإيجابية. كما دعمت دراسة الغامدي (2022) هذا الاتجاه بالتأكيد على أن التجربة العملية تؤثر إيجابًا على توجهات التدريس والتطوير.

السؤال الثالث: ما الفوائد التي تعتقدون أن التكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تحققها؟

تمت الاجابة عن السؤال من خلال الجدول رقم (4): الذي بين التكرارات والنسب المئوية المتعلقة بالفوائد التعليمية المتوقعة من توظيف الذكاء الاصطناعي، كما يدركها أعضاء هيئة التدريس.

 بينت نتائج الجدول أن: أعلى فائدة تم الاتفاق عليها بين التخصصات هي: إتاحة التعلّم المخصص حسب مستوى الطالب، بنسبة 40% في التخصصين التربوي والعلمي، و25% في الأدبي. مما يشير إلى إدراك واضح لقدرة الذكاء الاصطناعي على تفريد التعليم وتقديم محتوى متناسب مع قدرات كل طالب. تسهيل التخطيط وتصميم الأنشطة التعليمية جاءت في المرتبة الثانية: حصلت على نسب متقاربة (30% تربوي، 35% أدبي، 35% علمي).  مما يبرز أن أعضاء هيئة التدريس ينظرون للذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة في التحضير وتسهيل العمل التدريسي اليومي. رفع كفاءة التقييم والمتابعة سجلت نسبًا منخفضة خاصة في التخصص العلمي (5%)، ما قد يعكس: إما ضعف المعرفة بتطبيقات التقييم المدعمة بالذكاء الاصطناعي. أو قلة استخدامها فعليًا، مقارنة بتطبيقات إعداد المحتوى والتفاعل. مواكبة متطلبات التعليم الحديث جاءت في ذيل القائمة، بنسبة 10–25%. ويُفهم من ذلك أن أعضاء هيئة التدريس يركزون على الفوائد التطبيقية المباشرة أكثر من النظريات العامة أو الشعارات الحديثة.

 تشير هذه النتائج بوضوح إلى أن أعضاء هيئة التدريس يدركون الفوائد العملية والواقعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي، لا سيما في الجوانب التالية: تحسين جودة التدريس من خلال تفريد التعليم وتخصيص المحتوى. توفير الوقت والجهد في التخطيط وتصميم الأنشطة.  ورغم أن بعض الجوانب مثل التقييم والمتابعة أو مواكبة الحداثة التعليمية نالت نسبًا أقل، إلا أن ذلك لا ينفي وجود اتجاه إيجابي عام نحو التوظيف الفعّال لهذه التقنيات.

وعليه، تعكس هذه النتائج أن الاتجاهات نحو الذكاء الاصطناعي ليست نظرية فقط، بل مبنية على إدراك ملموس للفوائد التي يمكن استثمارها داخل قاعات الدرس، مما يعزز قابلية التبني والتوسع في الاستخدام، خصوصًا في حال تم توفير دعم تدريبي وتكنولوجي مناسب.

أبرزت النتائج أن أهم الفوائد التي أدركها أعضاء هيئة التدريس تمثلت في: تفريد التعليم (40%)

تسهيل التخطيط وتصميم الأنشطة وهذا يتماشى مع ما جاء في دراسة وانغ وليو (2021) التي أكدت أن الذكاء الاصطناعي يسهم في تخصيص المحتوى وتحسين الاستجابة لاحتياجات الطلاب. كما أوضحت دراسة Sampson et al. (2022) أن الاستخدام الذكي للتقنيات يسهم في التحول من التعليم التقليدي إلى تعليم رقمي مرن وفعال.

نتائج السؤال الرابع: ما أبرز التحديات أو المعوقات التي تواجه استخدامها؟

تمت الاجابة عن السؤال من خلال الجدول رقم (5): الذي بيّن التكرارات والنسب الخاصة بأهم المعوقات والتحديات التي تحول دون الاستخدام الفعّال لتقنيات الذكاء الاصطناعي في البيئة الجامعية.

بينت نتائج الجدول أن: تؤكد النتائج أن أعضاء هيئة التدريس يدركون فوائد ملموسة لتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين تصميم المناهج وملاءمتها للفروق الفردية، وهو ما يعزز دوافع التوظيف الإيجابي لهذه التكنولوجيا في التدريس. العائق الأكبر بوضوح هو ضعف البنية التحتية التقنية (85% في التخصصات العلمية، 75% في التربوية). نقص التدريب المهني تم الإشارة إليه أيضًا، ولكنه بنسبة أقل بكثير. مخاوف أخلاقية وخصوصية البيانات لم تظهر كعائق، ما يشير إلى أنها ليست من أولويات الهواجس لدى العينة. رغم وجود رغبة قوية في التوظيف، إلا أن التحديات البنيوية مثل ضعف التقنية والتدريب تقف حائلًا، مما يعني أن توجهات هيئة التدريس الإيجابية بحاجة إلى دعم مؤسسي وتطوير بيئي وتقني فعلي، بينت النتائج أن ضعف البنية التحتية التقنية هو العائق الأكبر، يليه نقص التدريب المهني، وهي نتائج تنسجم مع ما جاء في دراسات: الزيود (2021) الذي بيّن أن ضعف التجهيزات التقنية هو العقبة الأكبر في التعليم العربي. سلامة (2021) الذي أشار إلى الحاجة الماسة لتحديث بيئات التعليم العالي لاستيعاب تقنيات الذكاء الاصطناعي. كما لم تُظهر النتائج مخاوف متعلقة بالخصوصية، مما يتفق مع دراسة براون وسميث (2022) التي رأت أن الاهتمام بالجانب التقني يغلب على الجدل الأخلاقي في المرحلة الأولى من التوظيف.

السؤال الخامس: ما مدى استعدادكم لتطوير مهاراتكم في هذا المجال؟

تمت الاجابة عن السؤال من خلال الجدول رقم (6): الذي بين التكرارات والنسب المرتبطة بمدى استعداد أعضاء هيئة التدريس لتطوير مهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي، ومدى اهتمامهم بالتدريب والتأهيل المهني المستمر.

بينت نتائج الجدول أن: الغالبية العظمى مستعدة بشدة لتطوير المهارات بشرط توفر دورات تدريبية (60% تربوي، 70% علمي). عدم وجود إجابات تعبر عن الرفض أو عدم الرغبة يؤكد انفتاحًا كاملًا على التطوير المهني. أيضًا، هناك من يسعى للتعلم الذاتي أو يحتاج دعمًا مؤسسيًا.

النتائج تعزز أن اتجاهات أعضاء هيئة التدريس ليست فقط إيجابية من حيث القناعة، بل مصحوبة باستعداد فعلي للتطوير، مما يدل على أن التغيير ممكن ومرغوب فيه إذا توفرت الدورات والموارد والدعم المؤسسي. أظهرت النتائج أن نسبة عالية جدًا من أعضاء هيئة التدريس مستعدون لتطوير مهاراتهم بشرط توفر التدريب، مما يعكس إيجابية عالية ورغبة في التغيير. يتقاطع ذلك مع ما توصل إليه العريفي (2020) والنعيمي (2021) اللذين أكدا أن توفر برامج التدريب والتأهيل يرفع من قابلية التوظيف الفعلي للتقنيات الحديثة، ويحفز التفاعل مع المستجدات التربوية.

 النتائج:

1. لذكاء الاصطناعي في تدريس المناهج، وخاصة في التخصصات العلمية والتربوية.

2. تفاوت مستوى المعرفة بالتكنولوجيا المدعمة بالذكاء الاصطناعي بين التخصصات، حيث جاءت التخصصات العلمية في المقدمة بنسبة 70%، يليها التربوية، ثم الأدبية.

3. وجود تجارب فعلية لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التدريس، وخاصة تطبيقات مثل ChatGPT وأنظمة التصحيح الذكية، مما يعكس تفاعلًا عمليًا مع التقنيات الحديثة.

4. إدراك واسع للفوائد التعليمية التي تقدمها هذه التقنيات، من أهمها: تفريد التعليم وفق مستوى الطالب (40%)، تسهيل التخطيط وتصميم الأنشطة التعليمية (30–35%)، رفع كفاءة التقييم والمتابعة بدرجات متفاوتة.

5. ضعف البنية التحتية التقنية ونقص التدريب يمثلان أبرز المعوقات التي تحدّ من الاستخدام الفعال للتقنيات المدعمة بالذكاء الاصطناعي.

6. ارتفاع مستوى الاستعداد لتطوير المهارات لدى أعضاء هيئة التدريس، بشرط توفير برامج تدريب مهنية متخصصة.

 التوصيات:

1. تعزيز البنية التحتية التقنية في مؤسسات التعليم العالي، وتوفير أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي المناسبة لكل تخصص.

2. تصميم وتنفيذ برامج تدريبية مستمرة وموجهة لأعضاء هيئة التدريس، تركز على استخدامات الذكاء الاصطناعي في التدريس والتقويم وتصميم المناهج.

3. تشجيع التجريب والتطبيق العملي للتقنيات داخل قاعات الدرس، عبر دعم المشاريع النموذجية والممارسات التربوية الحديثة.

4. إدماج مفاهيم الذكاء الاصطناعي ضمن برامج إعداد المعلمين في كليات التربية، لتصبح جزءًا من الكفايات الأساسية للمعلم العصري.

5. تنويع استراتيجيات توظيف الذكاء الاصطناعي بما يتناسب مع طبيعة التخصص (علمي – أدبي – تربوي)، لضمان تحقيق فاعلية أكبر وتلبية الحاجات المختلفة.

6. إجراء المزيد من الدراسات المستفيضة حول توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم العربي، خاصة من زاوية التحديات الأخلاقية والتربوية والثقافية.

المراجع

المراجع العربية:

• إبراهيم، أ.، & عثمان، س. (2020). الذكاء الاصطناعي وتحول التعليم الجامعي في الوطن العربي. مجلة أبحاث تقنية التعليم، 15(2)، 45-62.
• الزيود، م. (2021). التحديات التقنية في توظيف الذكاء الاصطناعي بالتعليم العربي. المجلة الأردنية لتكنولوجيا التعليم، 6(1)، 88-103.
• الشرقاوي، ن. (2021). الذكاء الاصطناعي ومستقبل التعليم الذكي. القاهرة: دار الفكر العربي.
• العريفي، خ. (2020). اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو التكنولوجيا في التعليم الجامعي. المجلة العربية للتعليم الإلكتروني، 8(3)، 112-128.
• القحطاني، ف. (2022). اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو الذكاء الاصطناعي في الجامعات السعودية. مجلة التربية والتقنية، 9(1)، 55-77.
• الخليفي، س. (2023). أثر الذكاء الاصطناعي على تصميم المناهج الجامعية. مؤتمر تكنولوجيا التعليم الخليجي، الرياض.
• النعيمي، أ. (2021). اتجاهات ومعوقات استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم الجامعي. المجلة العراقية للتربية، 13(2)، 34-50.
• سليمان، ك. (2022). التقنيات الحديثة في التعليم: من الوسائط إلى الذكاء الاصطناعي. دمشق: دار العلوم.
• الغامدي. (2022). اتجاهات أعضاء هيئة التدريس نحو أدوات الذكاء الاصطناعي في تطوير المناهج. المجلة الدولية للذكاء الاصطناعي في التعليم، المجلد 18، العدد 4، الصفحات 233–249.
•  سلامه، ه. (2021). التحديات التي تواجه دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي في العالم العربي. مجلة تكنولوجيا التعليم، المجلد 14، العدد 3، الصفحات 122–136.

المراجع الأجنبية

• Sampson, D. G., Ifenthaler, D., & Spector, J. M. (2022). Digital learning and artificial intelligence in higher education: Future visions and emerging practices. Educational Technology Research and Development, 70(3),745–759.https://doi.org/10.1007/s11423-021-10034-7
• Mishra, P., & Warr, M. (2020). Understanding technological pedagogical content knowledge (TPACK) framework: A revised approach for teacher knowledge. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 20(3), 365–384.

https://citejournal.org/volume-20/issue-3-20/general/understanding-technological-pedagogical-content-knowledge-tpack/

• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
• Bergdahl, N., Nouri, J., & Fors, U. (2020). Disrupted or constructed? A mixed method study on student interaction in flipped classrooms. British Journal of Educational Technology, 51(4), 1296–1311.

https://doi.org/10.1111/bjet.12904

• Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
• Johnson, L., Smith, R., Williams, T., & Hall, M. (2020). Faculty acceptance of AI-supported learning platforms in higher education: A national survey study. Journal of Educational Technology Research, 38(2), 101–119.
• Wang, Y., & Liu, H. (2021). Artificial intelligence in course design: Benefits and concerns from the perspective of faculty members in China. International Journal of Innovation in Education, 12(3), 45–62.
• Brown, A., & Smith, D. (2022). University faculty attitudes toward the use of artificial intelligence in formative and summative assessment. European Journal of Digital Education, 7(1), 88–105.