اعداد : هاشم عبد الله الخاتم ¹؛ معاوية مصطفى بابكر²

• ¹جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا
• ² جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا

المركز الديمقراطي العربي : –

• مجلة مؤشر للدراسات الاستطلاعية  : العدد الثامن عشر حزيران – يونيو 2025 , مجلد 5 , دورية علمية محكمة تصدر عن  #المركز_الديمقراطي_العربي  “ألمانيا –برلين” في التعاون مع مركز مؤشر للدراسات الاستطلاعية.

• تعنى بنشر نتائج البحوث الاستطلاعية في مجالات العلوم الاجتماعية والإنسانية , تصدر بشكل دوري  ولها هيئة علمية دولية فاعلة تشرف على عملها وتشمل مجموعة كبيرة لأفضل الأكاديميين من عدة دول ، حيث تشرف على تحكيم الأبحاث الواردة إلى المجلة . وتستند المجلة  إلى ميثاق أخلاقي لقواعد النشر فيها، و إلى لائحة داخلية تنظّم عمل التحكيم ، كما تعتمد “مجلة مؤشر للدراسات الاستطلاعية” في انتقاء محتويات أعدادها المواصفات الشكلية والموضوعية للمجلات الدولية المحكّمة.

للأطلاع على البحث “pdf” من خلال الرابط المرفق :-

https://democraticac.de/wp-content/uploads/2025/06/%D9%85%D8%AC%D9%84%D8%A9-%D9%85%D8%A4%D8%B4%D8%B1-%D9%84%D9%84%D8%AF%D8%B1%D8%A7%D8%B3%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%B7%D9%84%D8%A7%D8%B9%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%AF%D8%AF-%D8%A7%D9%84%D8%AB%D8%A7%D9%85%D9%86-%D8%B9%D8%B4%D8%B1-%D8%AD%D8%B2%D9%8A%D8%B1%D8%A7%D9%86-%E2%80%93-%D9%8A%D9%88%D9%86%D9%8A%D9%88-2025.pdf

ملخص

هدفت الدراسة بعنوان (دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز تدريس مناهج علوم الاتصال والإعلام) إلى المساعدة في دمج الذكاء الاصطناعي في مناهج علوم الاتصال والإعلام، تقويم تأثير تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على جودة التعليم وأساليب البحث العلمي في الأقسام المختلفة. مع استكشاف الفرص والتحديات المحتملة المتعلقة بإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تعليم علوم الاتصال والإعلام. استندت الدراسة في بناء متغيراتها وتفسير نتائجها على نظريتي الحتمية التكنولوجية والحتمية القيمية، استخدمت الدراسة المنهج الوصفي واستخدمت أداتي الملاحظة والاستبانة لجمع البيانات. تمثلت العينة البالغ عددها (31) مبحوثاً في اأعضاء هيئة التدريس في علوم الاتصال والإعلام بالجامعات السودانية،. توصلت الدراسة إلى عدة نتائج أهمها: أظهر ت اعتماد أعضاء هيئة التدريس على المساعدين الافتراضيين لتحسين تجربة التعلم، كما أكدت على وجود تحديات فنية مرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، أبدى المبحوثون قلقًا بشأن القضايا الأخلاقية مثل التحيز والخصوصية في استخدام الذكاء الاصطناعي. أبدى المبحوثون دعمًا قويًا لفكرة تدريب أعضاء هيئة التدريس على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. كما أكدت على أهمية توفير الأدوات والتقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي في الجامعات.

Abstract

The study titled “The Role of Artificial Intelligence in Enhancing the Teaching of Communication and Media Curricula” aimed to assist in integrating artificial intelligence into the curricula of communication and media. It evaluated the impact of applying artificial intelligence technologies on the quality of education and research methods in various departments, while exploring the potential opportunities and challenges related to the integration of artificial intelligence technologies in the education of communication and media.The study based on the theories of technological determinism and value determinism. It used  a descriptive approach and utilized observation and questionnaires as data collection tools. The sample consisted of )31( participants, who were faculty members in communication and media at Sudanese universities.The study reached several key findings, including: the reliance of faculty members on virtual assistants to enhance the learning experience, the existence of technical challenges associated with the use of artificial intelligence in education, and concerns raised by respondents regarding ethical issues such as bias and privacy in the use of artificial intelligence. The respondents expressed strong support for the idea of training faculty members on how to use artificial intelligence tools. The study also emphasized the importance of providing artificial intelligence tools and technologies in universities.

1.المقدمة

يشهد العصر الحديث ثورة تعليمية نتيجة للتقدم التكنولوجي السريع، ومن بين أبرز هذه التطورات هو الذكاء الاصطناعي (AI)ARTIFICIAL INTEJIGENCE) الذي أصبح أداة رئيسة تعيد تشكيل العديد من جوانب الحياة، بما في ذلك التعليم. يسهم الذكاء الاصطناعي في تحسين عملية التعليم من خلال مجموعة من التطبيقات والمزايا، مثل تحسين اتخاذ القرارات وتقليل التكاليف وجودة التعليم. كما يسمح للأنظمة الذكية بتحليل البيانات والسلوكيات الطلابية، مما يمكّن من تقديم موارد تعليمية مناسبة لكل طالب. تتطلب مناهج علوم الاتصال تكييفًا مع هذه التغيرات التكنولوجية المستمرة، حيث تعاني الطرق التقليدية في التدريس من قصور في جذب اهتمام الطلاب وتلبية احتياجاتهم التعليمية المتنوعة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في تدريس مناهج علوم الاتصال، يمكن تحسين طرق التدريس وتعزيز تجربة التعلم، مما يمكّن الخريجين من مواجهة تحديات سوق العمل والمساهمة بفعالية في مجالاتهم. تتمثل مشكلة البحث في الحاجة إلى تعزيز مناهج علوم الاتصال لتلبية احتياجات سوق العمل المتغيرة وتنمية مهارات الطلاب.:

2.1. مشكلة الدراسة

تتمثل مشكلة الدراسة في الحاجة إلى تعزيز مناهج علوم الاتصال والإعلام لمواكبة التغيرات السريعة في التكنولوجيا واحتياجات سوق العمل، حيث تعاني الطرق التقليدية في التدريس من قصور في جذب اهتمام الطلاب وتلبية احتياجاتهم التعليمية المتنوعة. لذا، يبرز دور الذكاء الاصطناعي كأداة محتملة لتحسين أساليب التدريس، وتخصيص التجربة التعليمية، وتطوير وسائل تقويم فعالة، مع ضرورة مراعاة القضايا الأخلاقية والتحديات المرتبطة باستخدام هذه التقنيات في التعليم. ويمكن صياغة المشكلة في سؤال رئيس وذلك كما يلي:  ما دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز تدريس مناهج علوم الاتصال والإعلام؟

3.1.  تساؤلات الدراسة

تقدم الدراسة مجموعة تساؤلات للإجابة عنها وذلك كما يلي:

-ما مفهوم الذكاء الاصطناعي ؟

-كيف يمكن أن تؤدي تقنيات الذكاء الاصطناعي دورها في تحسين أساليب التدريس والبحث العلمي في الأقسام المختلفة لكليات علوم الاتصال والإعلام؟

-إلى أي مدى يمكن استغلال الإمكانيات المتاحة لتوظيف الذكاء الاصطناعي في هذه الكليات؟

-ما العقبات التي تواجه إدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تعليم علوم الاتصال والإعلام؟

 4.1. أهداف الدراسة

تهدف الدراسة إلي الآتي:

-التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي.

-المساعدة في تصميم منهج دراسي متكامل يتضمن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الاتصال والإعلام.

-تقويم تأثير تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على جودة التعليم وأساليب البحث العلمي في الأقسام المختلفة.

-استكشاف الفرص والتحديات المحتملة المتعلقة بإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تدريس مناهج علوم الاتصال والإعلام.

5.1. الدراسات السابقة

جاءت دراسة (الزهراني, وآخرون، 2024) كدراسة نوعية أجريت في إطار نظريتي الحتمية التكنولوجية والحتمية القيمية، هدفت إلى الكشف عن اتجاهات الكوادر التدريسية في الإعلام الرقمي نحو استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التدريس في أقسام كلية الاتصال والإعلام في جامعتين سعوديتين وهما: (الملك عبد العزيز، حائل). كما تناولت تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في التدريس.طُبقت الدراسة على عينة من المشتركين بواقع 23 مشترك، من الأكاديميين في هذه الجامعات، باستخدام المقابلة الفردية، ويعد البحث من البحوث النوعية الذي استهدف وصف الظاهرة وجاء بعدة نتائج على النحو التالي:- أعربت النتائج عن مدى ضرورة الالتزام بالتوازن بين التكنولوجيا والواجب الأخلاقي في الأداء الأكاديمي لتدريس الإعلام، مع الإشارة للدور الفعال للذكاء الاصطناعي في النهوض بالعملية التعليمية، وأكدت أنه تباعاً لهذه المنافع تتصاعد مخاوف وتحديات متعلقة بالأخلاقيات والتفاعل الإنساني،

أما دراسة(بومعراف،2024، ص67).) فقد هدفت ألى التعرف على الذكاء الاصطناعي، أهميته وخصائصه. الكشف عن أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي. الكشف عن دور الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة البحث العلمي.وخلصت الدراسة إلي نتائج: أن الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي قد أحدث تحولاً ثورياً في عملية التعليم والتعلم. يعد الذكاء الاصطناعي حلا مبتكراُ ومتطوراُ. يساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين عملية التعليم والتعلم وتعزيز البحث العلمي.

سعت دراسة (رجب ،2024) إلى التعرف على تحديات تدريس الإعلام في الجامعات المصرية في ضوء متطلبات الثورة الصناعية الرابعة وتطبيقات الذكاء الإصطناعي، وينتمي هذا البحث إلى البحوث الوصفية. والتي استخدمت المسح بالعينة على عينة عشوائية بسيطة مكونة من (42) عضو من أعضاء هيئة التدريس والباحثين في تخصص الإعلام في الجامعات المصرية (حكومية وخاصة). قام الباحث بإعداد صحيفة استبيان لاعضاء هيئة التدريس بهدف التعرف على وجهة نظر المختصين من اعضاء هيئة التدريس حول التحديات والاتجاهات الحديثة في تدريس الإعلام في الجامعات المصرية في ضوء متطلبات الثورة الصناعية الرابعة وتحديات الذكاء الإصطناعي، وقد توصلت نتائج البحث إلى رفض هذه المخاوف باعتبار أن الذكاء الإصطناعي والتحول الرقمي في مجال الإعلام أصبحا ضرورة ملحة للتعليم الإعلامي؛ وكانت الاستجابة العامة للخبراء عينة البحث حول كيفية الاستفادة من تقنيات الثورة الصناعية الرابعة وتطبيقات الذكاء الإصطناعي والتحول الرقمي في كليات الإعلام بالجامعات المصرية بمتوسط مرجح قدره (3.17) وإنحراف معياري قدره (0.412) باستجابة عامة (محايد)، أن هناك اختلاف بين الخبراء والمختصين عينة الدراسة حول إمكانية الاستفادة من تقنيات الثورة الصناعية الرابعة وتطبيقات الذكاء الإصطناعي في التعليم الإعلامي بالجامعات المصرية يعزو هذا الاختلاف إلى الدرجة العلمية والنوع.

سعت دراسة ( توفيق وآخرون 2023، ص63)  إلى تقديم مجموعة من السيناريوهات المستقبلية كبدائل محتملة لتوظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعى لتعزيز التميز الأكاديمى فى الجامعات المصرية وذلك من خلال توضيح الإطار الفلسفى للذكاء الاصطناعى، والتعرف على الأسس الفكرية للتميز الأكاديمى، ودواعى تحقيق التميز الأكاديمى فى الجامعات المصرية، وكذلك أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى التعليم، وتم الاعتماد على المنهج الوصفى لمناسبته لطبيعة البحث، وتوصل البحث إلى أن الذكاء الاصطناعى يعد شرطًا أساسيًا لمواكبة التغيرات العلمية والتكنولوجية فهو يسهم فى تعزيز التعليم والارتقاء به، ويعد عاملًا مهمًا فى تحسين الأداء وتحقيق التنمية المستدامة، ومن ثم تحقيق التميز الأكاديمى.

6.1. العلاقة بين الدراسة والدراسات السابقة

تناولت دراسة “دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز تدريس مناهج علوم الاتصال والإعلام” أهمية إدماج التكنولوجيا الحديثة في العملية التعليمية وتأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة التعليم في هذا المجال. تتفق هذه الدراسة مع دراسات سابقة مثل الزهراني وآخرون (2024) وبومعراف (2024) في التركيز على أهمية الذكاء الاصطناعي، لكنها تركز بشكل خاص على تأثيره المباشر على مناهج علوم الاتصال والإعلام. تهدف الدراسة إلى استكشاف الفرص والتحديات المتعلقة بإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم، بينما تسعى دراسات أخرى مثل رجب (2024) للتعرف على تحديات تدريس الإعلام في ضوء الثورة الصناعية الرابعة. استخدمت الدراسة عينة مكونة من 31 عضو هيئة تدريس في الجامعات السودانية، مقارنةً بـ 23 أكاديمياً في دراسة الزهراني و42 في دراسة رجب، مما يعكس تنوعاً في أحجام العينات. اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي واستخدمت أدوات الملاحظة والاستبانة لجمع البيانات. توصلت النتائج إلى اعتماد كبير على المساعدين الافتراضيين وكشفت عن تحديات فنية وأخلاقية تتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي، مشددةً على ضرورة الموازنة بين التكنولوجيا والاعتبارات الأخلاقية مثل التحيز والخصوصية. كما أكدت على أهمية تدريب أعضاء هيئة التدريس وتوفير الأدوات اللازمة. تعكس الدراسة تداخلاً مع الدراسات السابقة من حيث الأهداف، لكنها تتميز بتركيزها على مناهج علوم الاتصال والإعلام، مما يعكس ضرورة تكامل الجهود الأكاديمية لمواجهة التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

7.1. نشأة الذكاء الاصطناعي ومراحل تطوره

تتعدد التعريفات التي تناولت مفهوم الذكاء الاصطناعي، حيث يظهر كأداة متعددة الأبعاد تؤثر على جميع جوانب الحياة اليومية. ظهر مصطلح الذكاء الاصطناعي في العقد الخمسين من القرن العشرين، وتحديدًا في عام (1956) عندما قدم العالم (آلان تورينج  (Alan Turingما يعرف باختبار (تورينج) لتقييم الذكاء لدى أجهزة الحاسوب. استخدم الباحث الأمريكي ( John McCarthy (جون مكارثي) مصطلح الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence)) أول مرة كعنوان لمؤتمر في جامعة  Dartmouth)دارتموث)، مما أشار إلى بداية الأبحاث في هذا المجال كفرع مستقل عن علوم الحوسبة (Nilsson, 1998(P.3).. شهد الذكاء الاصطناعي تطورًا ملحوظًا منذ نشأته، حيث مر بعدة مراحل رئيسة، بدءًا من محاولات بسيطة لتقليد السلوك البشري، وصولًا إلى تقنيات متقدمة مثل الشبكات العصبية والتعلم الآلي. منذ عام (2011)، دخل الذكاء الاصطناعي مرحلة مزدهرة، حيث أصبح يتغلغل في مختلف جوانب الحياة اليومية. الذكاء الاصطناعي هو فرع من علم الحاسوب يهدف إلى فهم طبيعة الذكاء الإنساني من خلال تطوير برامج قادرة على محاكاة السلوك البشري (بونيه (1990). ـ ص11-12). يمثل الذكاء الاصطناعي قدرة النظام على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح والتعلم منها لتحقيق أهداف محدد  (Kaplan.2019l,p.5-14)  ويرى Gheorghe Tecuci) غيورغتيكوشي) أن الذكاء الاصطناعي هو “العلم المتعلق بالناحيتين العلمية والنظرية للأنظمة المتطورة التي تقوم بعرض المميزات المشتركة مع السلوك الذكي للإنسان (Tecuci, 2003, p. 85)

8.1. مجالات الذكاء الاصطناعي

يعد الذكاء الاصطناعي من أكثر المجالات تطورًا وتأثيرًا في العصر الحديث، حيث يشهد اهتمامًا متزايدًا من قبل الباحثين والممارسين. يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من التقنيات والأنظمة التي تهدف إلى تمكين الآلات من محاكاة السلوك البشري والتفكير الذكي. تتراوح تطبيقاته من التفاعل اليومي، مثل المساعدات الصوتية، إلى المجالات المتخصصة مثل الرعاية الصحية والتعليم والصناعة.

تنقسم عائلة الذكاء الاصطناعي إلى مجالات رئيسة، منها تطبيقات الواجهة البيئية الطبيعية (Natural interface application)، تطبيقات الآلات الذكية (Robotics)، تطبيقات علوم الحاسوب (Computer science application)، وتطبيقات العلوم الإدراكية) (Cognitive science application) (ياسين،2017 ص115). يشمل المجال الأول نظم الخبيرة (Expert systems) والنظم المعتمدة على المعرفة (Knowledge systems) والنظم الساعية للتعلم (Learning systems). يركز المجال الثاني على حواسيب الجيل الخامس والشبكات العصبية، بينما يتناول المجال الثالث تطبيقات الآلات الذكية والإدراك المرئي. كما يتضمن مجالات أخرى متنوعة في السياقات السياسية والعسكرية والصناعية، مثل السيارات ذاتية القيادة، والطائرات بدون طيار، والإنسان الآلي، مما يعكس الإمكانيات الواسعة لتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين الحياة اليومية ودفع عجلة التقدم التكنولوجي.

9.1. خصائص الذكاء الاصطناعي

يعتبر الذكاء الاصطناعي من أبرز الابتكارات التكنولوجية التي غيرت شكل الحياة اليومية والتفاعل البشري مع الأجهزة. يمتاز بمجموعة من الخصائص التي تميزه عن الأنظمة التقليدية، مما يجعله أداة فعالة في مجالات متعددة (خوالد، 2019،ص 13). تشمل هذه الخصائص استخدام الذكاء في حل المشكلات المعروضة رغم غياب المعلومات الكاملة، بالإضافة إلى القدرة على التفكير والإدراك. كما يتميز الذكاء الاصطناعي بقدرته على اكتساب المعرفة وتطبيقها، مما يسهم في التعلم والفهم من التجارب والخبرات السابقة. يستطيع الذكاء الاصطناعي استخدام الخبرات القديمة وتوظيفها في سياقات جديدة، والتعامل مع المواقف الغامضة في غياب المعلومات. ومن الخصائص المهمة أيضًا القدرة على تقديم المعلومات لإسناد القرارات الإدارية، مما يعزز فعالية الإدارة. وهو علم تطبيقي وليس نظري، يسعى لتسهيل نمط الحياة عمليًا، ويقدم حلولًا للمشكلات القائمة عبر الآلات (بسيوني، 1994،ص 22).

10.1. أهداف الذكاء الاصطناعي

تتعدد أهداف الذكاء الاصطناعي، مما يعكس طيفًا واسعًا من التطبيقات والتحديات التي يسعى هذا المجال إلى تحقيقها. يُعتبر الذكاء الاصطناعي أداة قوية تهدف إلى تحسين الكفاءة، تعزيز الإنتاجية، وتسهيل اتخاذ القرارات في مختلف المجالات. من خلال تطوير نظم قادرة على محاكاة القدرات البشرية، يسعى الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق نتائج تفوق ما يمكن أن تحققه الأساليب التقليدية. تشمل الأهداف الرئيسة للذكاء الاصطناعي ما يلي:

• فهم طبيعة الذكاء الإنساني عبر برامج الحاسب الآلي القادرة على محاكاة السلوك الإنساني المتسم بالذكاء (Nath,, 2012, p.35).
• معالجة المعلومات بطريقة مشابهة لطريقة الإنسان في حل المسائل، من خلال المعالجة المتوازية.
• تطوير نماذج تعليمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى التعليمي وفقًا لاحتياجات كل طالب (Anderson, 2010).
• تحسين القدرة على اتخاذ القرارات من خلال محاكاة العمليات العقلية البشرية (Russell & Norvig, 2016).
• تعزيز التفاعل بين الإنسان والآلة عبر تصميم واجهات مستخدم أكثر فعالية (Gardner, 1993).
• تطوير استراتيجيات لحل المشكلات المعقدة من خلال دراسة كيفية معالجة البشر للمشكلات (Kahneman, 2011).
• تحقيق فهم أعمق للذكاء العاطفي وتأثير العواطف على اتخاذ القرارات (Damasio, 1994).

11.1. الذكاء الاصطناعي في تطوير التعلبم الجامعي

للذكاء الاصطناعي أهمية كبيرة في دعم وتطوير الحياة العلمية، ويتحقق ذلك من خلال ما يؤديه من دور مهم في مجال التطوير العلمي. هناك حاجة ماسة إلى سياسات لتنفيذ ما يلي (كاردونا،(2023):

• الاستفادة من الأتمتة لتعزيز نتائج التعلم مع حماية عملية صنع القرار البشري والأحكام.
• استجواب جودة البيانات الأساسية في نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان التعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بشكل عادل وغير متحيز في التطبيقات التعليمية، بناءً على معلومات دقيقة مناسبة للوضع التربوي.
• تمكين فحص كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تزيد أو تقوض المساواة بين الطلاب.
• اتخاذ خطوات لحماية العدالة وتعزيزها، بما في ذلك توفير الضوابط والتوازنات البشرية والحد من أي أنظمة وأدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تقوض العدالة.

12.1. مزايا استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملية التعلم الجامعي

أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم من الاتجاهات المتزايدة في السنوات الأخيرة، ويقدم العديد من الفوائد التي يمكن أن تحسن تجربة التعلم لكل من الطلاب والمعلمين. إليك بعض الإيجابيات  والمزايا الرئيسة ومن أهمها:(البدو، 2024، ص9-11) يمكن للذكاء الاصطناعي جمع بيانات دقيقة ومستمرة حول كيفية تفاعل الطلاب مع المواد التعليمية. كما يمكنه تعديل المحتوى الرقمي ليتناسب مع احتياجات وقدرات كل طالب، مما يعزز تجربة التعلم. كما يسهم في تحسين التفاعل والمشاركة من خلال أنظمة مثل الألعاب التعليمية والمحاكاة، مما يجعل التعلم أكثر جذبًا ومتعة. لا يقتصر تأثير الذكاء الاصطناعي على الطلاب، بل يمتد ليشمل المعلمين أيضًا. من خلال توفير بيانات مفصلة حول أداء الطلاب، يمكن للمعلمين تحسين طرق التدريس وتخصيص الوقت والموارد بشكل أفضل. كما يعفي الذكاء المعلمين من بعض الأعباء الإدارية، مثل التصحيح التلقائي للاختبارات. تسمح التقنيات بتوسيع نطاق التعليم ليشمل التفاعل بين الطلاب من مختلف البلدان والثقافات، مما يعزز التعلم التعاوني ويثري العملية التعليمية.

13.1. استراتيجيات استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم

تتضمن استراتيجيات استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم تقنيات تعزز تجربة التعلم، مثل أنظمة التعلم الذاتي التي تخصص المحتوى التعليمي وفقًا لاحتياجات الطلاب. تؤدي الروبوتات التعليمية دورًا مهماً في تعزيز التفاعل، بينما تسهم الألعاب التعليمية في التعلم الممتع. كما يساعد في تحليل بيانات أداء الطلاب وتقديم تقارير للمعلمين. دعم التعليم الهجين والفصول الدراسية الذكية يعزز التعاون، مع ضرورة تدريب المعلمين والطلاب على استخدام هذه الأدوات بفعالية. يتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم تخطيطًا دقيقًا لتحقيق نتائج إيجابية وبناء مستقبل تعليمي مبتكر.

14.1.  تحليل علمي للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجالات علوم الاتصال

يمثل الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في مجالات علوم الاتصال، حيث يوفر أدوات مبتكرة تعزز التفاعل والفهم بين الأفراد والمؤسسات. يمكن بناء مناهج دراسية مواكبة لهذا التطور، وتتضمن النقاط التالية لكل قسم كما يلي:

15.1. العلاقات العامة والإعلان

تُعتبر أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال العلاقات العامة والإعلان محورية في تحسين استراتيجيات التواصل مع الجمهور. من خلال أدوات مثل (Brandwatch) لتحليل المحادثات عبر وسائل التواصل الاجتماعي، و(CrisisIQ) لاكتشاف الأزمات المحتملة، و(Persado) لإنشاء نصوص إعلانية مخصصة، تتمكن المؤسسات من فهم سلوك المستهلك بشكل أفضل كما تُستخدم (MediaRadar) لتقييم فعالية الحملات الإعلانية، مما يسهم في تحسين التجارب وزيادة الكفاءة. ولتحليل المشاعر تستخدم أداة (Brandwatch) (  (Brandwatch, 2022) لرصد آراء الجمهور على منصات التواصل الاجتماعي، وهو نهج يُعزز فعالية الحملات وفقًا لدراسات التسويق الرقمي . وللإعلانات المُستهدفة. :تعتمد منصة (Adobe Sensei) ( (Adobe, 2023) على الذكاء الاصطناعي لتحسين الحملات الإعلانية.  تتيح الروبوتات التفاعلية أدوات مثل (Chatfuel) ( (Chatfuel, 2021) تصميم “شات بوت” للتفاعل مع الجمهور.

16.1. مناهج الراديو والتلفزيون

تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في ثورة في صناعة الراديو والتلفزيون، حيث تتيح أدوات مثل (Descript) لأتمتة عمليات تحرير الصوت والفيديو، مما يوفر الوقت والجهد. كما تتيح (Wibbitz) إنتاج محتوى تلقائي مثل تحديثات الأخبار، بينما تُستغل أنظمة التوصية مثل (Gracenote) لإنشاء قوائم محتوى مخصصة للمشاهدين، مما يزيد من تفاعلهم مع البرامج . يمكن تحرير الفيديو الآلي بواسطة أداة (IBM Watson Media( (IBM, 2022) حيث تقدم حلولًا لتحليل المحتوى المرئي وتوليد المقاطع تلقائيًا، وهو اتجاه يُدرس في سياق الإنتاج الإعلامي المعاصر (Luckin & Holmes, 2023).  وللتعرف على الكلام قإن منصة Google Cloud Speech-to-Text) (Google, 2023)) تُستخدم لإضافة الترجمة والنصوص للبرامج الإذاعية. تستخدم تقنيت محاكاة الاستوديوهات الافتراضية مثل Synthesia* (Synthesia.io, 2023)) لإنشاء عروض تقديمية باستخدام (أفاتار) ذكية.

17.1. مناهج الصحافة والنشر

تُحدث أدوات الذكاء الاصطناعي تغييرًا جذريًا في كيفية جمع الأخبار وتقديمها. على سبيل المثال، تُستخدم (News API) لمتابعة الأحداث العاجلة، بينما تساعد (Factmata) في التحقق من الحقائق وتحليل المعلومات. كما توفر أدوات مثل (Narrative Science) إمكانية كتابة تقارير آلية، مما يعزز من سرعة ودقة التغطية الصحفية، وللتوليد التلقائي للمحتوى تُستخدم نماذج اللغة مثل (GPT-4( (OpenAI, 2023) لتدريب الطلاب على كتابة الأخبار السريعة وتحليل البيانات،  وللتحقق من صحة المعلومات تستخدم أداة (Factmata) والتي تعتمد على خوارزميات التعلم العميق لكشف الأخبار المزيفة، مع الإشارة إلى دراسات حديثة عن تحديات التحقق الرقمي (O’Brien, 2022).  وللصحافة الاستقصائية فإن منصة (Google Dataset Search( (Google, 2020) تُمكّن الطلاب من استخراج البيانات الضخمة وتحليلها.

18.1. مناهج الوسائط المتعددة

في مجال الوسائط المتعددة، تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي مثل (Lumen5) لإنشاء محتوى مبتكر مثل الفيديوهات والرسوم المتحركة. تُستخدم تقنيات الواقع الافتراضي مثل (Unity) لتطوير تجارب تفاعلية وغامرة. بالإضافة إلى ذلك، تعزز أنظمة التوصية المحتوى الشخصي وتوفر تجارب مخصصة للمستخدمين، مما يسهم في فعالية التعليم . أما التصميم التفاعلي فأن منصة (Runway ML) ( (Runway, 2023 تدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تصميم الجرافيكس والرسوم المتحركة، وهو مجال يتطور بسرعة وفقًا لأبحاث الوسائط المتعددة (Zhang et al., 2021 )

19.1. مناهج التصوير والسينما

تُسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة التعليم في مجالات التصوير والسينما، حيث تُستخدم أدوات مثل (Adobe Sensei)  لأتمتة عمليات تحرير الصور والفيديو. تُساعد (Runway ML) في تحرير الفيديو باستخدام أدوات تعلم الآلة، بينما تُستخدم أدوات مثل (DeepArt) لإنشاء محتوى بصري مبتكر.

تُظهر هذه الأدوات كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز فعالية التعليم في مجالات علوم الاتصال، مما يفتح آفاق جديدة للابتكار والتفاعل.

1. الاجراءات المنهجية للدراسة

استخدمت الدراسة أداة الاستبانة لجمع البيانات اللازمة لتحقيق أهداف البحث. تم تصميم الاستبانة بشكل دقيق لضمان شموليتها وجودتها في جمع المعلومات من المشاركين. اعتمدت الدراسة على مقياس ليكرت المؤلف من خمس درجات لتقييم الآراء، حيث يعبر كل مستوى عن درجة الموافقة، كما يلي: أوافق بشدة (5)، أوافق (4)، محايد (3)، لا أوافق (2)، ولا أوافق بشدة (1). تم تحكيم الاستبانة من قبل مجموعة من المحكمين ذوي الخبرة في المجال، حيث تم تقييمها لتحديد مدى وضوح الأسئلة وصلاحيتها لجمع البيانات. تم إدخال التعديلات اللازمة بناءً على ملاحظات المحكمين بهدف ضمان دقة وموضوعية النتائج. كما أجري على الاستبانة اختبار قبلي للتحقق من صحتها وموثوقيتها، حيث كان الهدف من هذا الاختبار هو التأكد من أن الأسئلة المطروحة تعكس فعليًا الموضوع المدروس وقادرة على قياس المفاهيم المستهدفة بدقة.

تم توزيع الاستبانة إلكترونيًا، مما ساعد على الوصول إلى جمهور معقول بسهولة، حيث استخدمت روابط إلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي لزيادة معدل الاستجابة وجمع البيانات من المشاركين في الدراسة، وبلغ عدد المشاركين الذين استجابوا 31 أستاذًا. تم تحليل البيانات التي تم جمعها من الاستبانة باستخدام برنامج SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)، وهو برنامج شائع في تحليل البيانات الإحصائية. اعتمدت الدراسة على استخدام عدة أساليب إحصائية، بما في ذلك النسب المئوية لتحديد مدى تكرار كل إجابة من إجابات المشاركين، والوسط الحسابي للحصول على متوسط درجات المشاركين في الأسئلة المختلفة، والانحراف المعياري لقياس مدى تشتت البيانات حول المتوسط، مما يساعد في فهم مدى تباين آراء المشاركين. تم تفسير النتائج بناءً على القيم المتحصلة، حيث تشير المتوسطات العالية إلى مستويات القلق أو المخاوف الأعلى حول المواضيع المطروحة. كما تم استخدام مستوى الدلالة الإحصائية (P-value) لتحديد مدى دلالة النتائج وعلاقتها بالمخاوف المتعلقة بدمج الذكاء الاصطناعي.

1.2. النتائج ومناقشتها

فيما يلي عرض وتحليل وتفسير لبيانات الدراسة الميدانية:

يتصح من الجدول اعلاه يالرقم( 1.15 ) الآتي:

-الصحافة والنشر: جاء الأساتذة بالقسم بنسبة  (16.1%)تظهر هذه النسبة أن عددًا قليلاً من المشاركين يعتبرون الصحافة والنشر مجالهم الرئيس. قد يعكس ذلك تراجعًا في عدد المهتمين بهذا المجال مقارنةً بالوسائط الأخرى، كما يمكن أن يشير إلى ضعف التعيينات بهذا القسم في الجامعات.

-الإذاعة والتلفزيون: مثل الأساتذة بهذا القسم نسبة (25.8%) تدل هذه النسبة على أن هذا المجال ذو نسبة معتدلة من المشاركين. تعتبر الإذاعة والتلفزيون من الأفسام المهمة، نسبة لأهمية المحتوى المرئي والمسموع. قد تشير هذه البيانات إلى الاهتمام بتعيين أساتذة بنسبة كافية.

-العلاقات العامة والإعلان: ظهرالأساتذة ينسبة(32.3%) يمثل هذا المجال النسبة الأكبر من المشاركين. هذا يدل على أهمية العلاقات العامة والإعلان في الوقت الحالي، وبدل على اهتمام الجامعات بتعيين أساتدة بصورة كافية.

-النصوير والسينما: جاء الأستاذة بنسبة ( (3.2% تظهر هذه النسبة أن عدد المشاركين المهتمين بالتصوير والسينما ضئيل جدًا. قد يعكس هذا التراجع التحديات التي يواجهها هذا المجال مثل التكلفة العالية للمعدات، مع ضعف الاهتمام بالتخصص في الجامعات السودانية.

-الوسائط المتعددة: مثل الأساتذة نسبة (22.6%) تدل هذه النسبة على أهميته، مما يدل على تزايد الاهتمام بالوسائط المتعددة،. تعكس هذا النسبة مدى توافر الأساتذة وكفايتهم في هذا المجال.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(2.15) ما يأتي:

• خمس سنوات فأقل: جاءت بنسبة (29.0%) و يمثل المشاركون في هذه الفئة نسبة ملحوظة من العينة. يشير هذا إلى أن حوالي ثلث المشاركين لديهم خبرة حديثة في المجال. هؤلاء الأفراد قد يكون لديهم رؤى جديدة وأفكار مبتكرة حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في تدريس علوم الاتصال، لكنهم قد يفتقرون إلى التجربة العملية العميقة.
• من 6 إلى 10 سنوات: مثلت نسبة (12.9%) تمثل هذه الفئة نسبة أقل من المشاركين، مما يدل على وجود عدد قليل ممن لديهم خبرة متوسطة. هؤلاء الأفراد في مرحلة متقدمة في مسيرتهم المهنية، مما قد يؤهلهم للتعامل مع الذكاء الاصطناعي بفاعلية.
• من 11 سنة فما فوق: ظهرت بنسبة (58.1%) تشكل هذه الفئة النسبة الأكبر من المشاركين، مما يدل على أن العديد منهم لديهم خبرة طويلة في المجال. هؤلاء الأفراد يمتلكون معرفة عميقة وأفكار متقدمة حول تدريس علوم الاتصال. خبرتهم قد تجعلهم أكثر انفتاحًا على فكرة دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، حيث يمكنهم تقييم فوائد وتحديات هذه التكنولوجيا بشكل أفضل.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(3.15) ما يأتي:

• -أستاذ: جاءت نسبتهم ( (9.7%حيث تمثل هذه النسبة عددًا قليلاً من الأساتذة. قد يشير هذا إلى أن عددًا محدودًا من الأفراد في المناصب العليا يؤثر على المناقشات حول دور الذكاء الاصطناعي في التعليم. وجود عدد قليل من الأساتذة قد يعني أن الآراء والخبرات المتاحة في هذا المجال قد تكون محدودة.
• أستاذ مشارك: مثلت نسبتهم 1%) ) تشير هذه النسبة إلى وجود عدد معتدل من الأساتذة المشاركين. هؤلاء الأفراد يمتلكون خبرة كافية ولديهم رؤية واضحة حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في التدريس. لكن العدد المحدود قد يؤثر على تنوع الآراء.
• -أستاذ مساعد: جاءت نسبتهم ( (41.9%تشكل هذه الفئة النسبة الأكبر من المشاركين. الأساتذة المساعدون يمتلكون خبرة متقدمة وقد يكونون أكثر انفتاحًا على استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم. وجود هذا العدد الكبير يشير إلى إمكانية تبادل المعرفة والأفكار حول التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في المناهج.
• محاضر: مثلت نسبتهم (32.3%) يمثل المحاضرون أيضًا نسبة كبيرة من المشاركين. هؤلاء الأفراد غالبًا ما يكون لديهم تفاعل مباشر مع الطلاب، مما يمكنهم من تقديم رؤى عملية حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة التعلم.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(4.15) ما يأتي:

• -أنظمة إدارة التعلم (LMS) مثل : Moodle / Blackboard جاءت يتسبة (43.3%)تشير هذه النسبة إلى استخدام واسع لأنظمة إدارة التعلم. تعكس هذه الأدوات أهمية تنظيم المحتوى التعليمي وتسهيل الوصول إليه، مما يسهل على المعلمين والطلاب إدارة التعلم بشكل أكثر فعالية.
• -المساعدين الافتراضيين مثل: ChatGPT / Google Assistantظهرت بنسبة(50.0%) حيث تعتبر هذه الأدوات الأكثر استخدامًا، مما يدل على فاعليتها في تحسين تجربة التعلم من خلال توفير المساعدة الفورية للطلاب، والإجابة على الأسئلة، وتقديم الدعم الأكاديمي. تبرز هذه النتائج أهمية التفاعل السلس والسريع في العملية التعليمية.
• أدوات تحليل البيانات مثل: Tableau / Power BI شكلت نسبة (20.0%) ـ تعكس هذه النسبة استخدامًا متواضعًا لأدوات تحليل البيانات. يمكن أن يكون ذلك نتيجة لعدم وضوح الفوائد المباشرة لهذه الأدوات في السياقات التعليمية اليومية، أو نقص التدريب على استخدامها.
• برامج إنشاء المحتوى مثل Canva / Adobe Sparkظهرت بنسية (20.0%)تشير هذه النسبة إلى استخدام محدود لهذه الأدوات، على الرغم من أهميتها في إنشاء محتوى جذاب وتفاعلي. قد يرجع ذلك إلى عدم معرفة بعض المعلمين بكيفية استخدام هذه الأدوات بشكل فعال.
• -أدوات الترجمة والتعريب مثل: DeepL / Google Translate حققت نسبة (46.7%) تدل هذه النسبة على استخدام شائع لأدوات الترجمة. تعكس هذه الأدوات أهمية تسهيل التواصل وفهم المحتوى، خاصة في بيئات متعددة اللغات، مما يعزز من الوصول إلى المعلومات.
• أنظمة التقييم الذكي مثل: Gradescope بلغت نسبتها (6.7%) تعكس هذه النسبة استخدامًا ضئيلًا، مما قد يشير إلى قلة الوعي بفوائد هذه الأنظمة أو نقص التدريب اللازم لاستخدامها.
• أدوات تحليل المشاعر مثل: Sentiment Analysis Tools شكلت نسبة (3.3%) يُظهر هذا الاستخدام الضئيل أن أدوات تحليل المشاعر لم تُستخدم بشكل كبير، مما قد يعكس قلة الحاجة إلى تحليل المشاعر في سياق التعليم.
• -أنظمة التعلم الشخصي مثل: Knewton جاءت بنسبة: 6 (20.0%) تشير هذه النسبة إلى استخدام مدروس لهذه الأنظمة، والتي يمكن أن تساعد في تخصيص تجربة التعلم. لكن قد تحتاج إلى المزيد من الترويج والفهم حول كيفية استخدامها بشكل فعال.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(5.15) ما يأتي:

• -.تزويد الطلاب بالمهارات الفنية والتحليلية اللازمة للتعامل مع التكنولوجيا الحديثة: تشير النتائج إلى توافق كبير بين المشاركين حول أهمية المهارات الفنية، حيث أبدى 96.8% منهم موافقة. الوسط العالي (4.47) يشير إلى رأي إيجابي قوي، بينما الانحراف المنخفض يدل على توافق الآراء، مما يعني أن معظم المشاركين يشعرون بنفس الأهمية.
• –. تسهيل التعاون بين الطلاب والمعلمين، وتعزيز العمل الجماعي من خلال منصات مشتركة: أظهر المشاركون دعماً كبيراً لفكرة التعاون بين الطلاب والمعلمين، حيث حصلت العبارة على 87.1% من الموافقات. يظهر الوسط (4.26) توافقاً إيجابياً، بينما الانحراف الأعلى قليلاً يشير إلى وجود بعض الاختلافات في الآراء، خاصة من أولئك الذين اختاروا “محايد” أو “لا أوافق”.
• -تحسين جودة المحتوى التعليمي: تشير النتائج إلى دعم قوي لتحسين جودة المحتوى التعليمي، حيث حصلت العبارة على 77.5% من الموافقات. الوسط (4.39) يشير إلى توافق إيجابي، لكن الانحراف الأعلى قليلاً (1.086) يشير إلى تباين أكبر في الآراء حول هذه العبارة، مع وجود بعض المشاركين الذين كانوا محايدين أو غير موافقين.

–      -. تعزيز البحث والابتكار: أظهرت هذه العبارة دعماً معقولاً لتعزيز البحث والابتكار، حيث أبدى 74.2% من المشاركين موافقة. الوسط (4.10) يشير إلى توافق إيجابي، ولكن الانحراف (1.165) يدل على تباين أكبر في الآراء، مع نسبة ملحوظة من المشاركين الذين كانوا محايدين أو غير موافقين.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(6.15) ما يأتي:

• -نقص تدريب أعضاء هيئة التدريس: تشير النتائج إلى أن 41.9% من المشاركين لديهم رأي إيجابي حول نقص تدريب أعضاء هيئة التدريس. 29% من المشاركين اختاروا “محايد”، مما يدل على عدم اليقين حول تأثير هذا النقص. الوسط (4.1) يشير إلى توافق جيد، ولكن هناك تباين واضح في الآراء، مع وجود نسبة كبيرة من “لا أوافق بشدة”.
• -.ارتفاع تكاليف أدوات الذكاء الاصطناعي: أظهرت النتائج توافقًا ملحوظًا حول ارتفاع تكاليف أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث أبدى 64.5% من المشاركين موافقة. الوسط (3.7) يدل على توافق إيجابي مع وجود انحراف (1.071) يشير إلى بعض التباين في الآراء، خاصة بين الذين اختاروا “لا أوافق”.
• احتمالية مقاومة الطلاب أو أعضاء هيئة التدريس للتعامل بالذكاء الاصطناعي: تشير النتائج إلى تباين في الآراء حول احتمال مقاومة الطلاب أو أعضاء هيئة التدريس. 41.9% من المشاركين أبدوا موافقة، بينما 29% كانوا محايدين و29% لا يوافقون. الوسط (3.3) يدل على عدم توافق قوي، مما يشير إلى أن هناك قلقًا ولكن ليس بشكل قاطع.
• تحديات مرتبطة بالجوانب الفنية للاستخدام: تشير النتائج إلى دعم قوي لفكرة وجود تحديات فنية مرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث أبدى 80.7% من المشاركين موافقة. الوسط (3.9) يشير إلى توافق إيجابي، مع انحراف (1.063) يدل على وجود تباين طفيف في الآراء، لكن بشكل عام هناك اعتراف بالتحديات.
• المخاوف الأخلاقية (مثل التحيز والخصوصية): تعكس النتائج دعمًا قويًا للمخاوف الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث أبدى 83.9% من المشاركين موافقة. الوسط (4.0) يشير إلى توافق إيجابي قوي، والانحراف المنخفض (0.795) يدل على توافق عام في الآراء حول هذه المخاوف. تحمل جميع العبارات توافقًا إيجابيًا نحو التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، خاصة في ما يتعلق بالمخاوف الأخلاقية والتحديات الفنية. بعض العبارات، مثل نقص تدريب أعضاء هيئة التدريس واحتمالية المقاومة، أظهرت تباينًا في الآراء، مما يشير إلى الحاجة إلى مزيد من التوعية والتدريب. تعكس المخاوف الأخلاقية أهمية التعامل مع القضايا المتعلقة بالتحيز والخصوصية كجزء أساسي من دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(7.15) ما يأتي:

• تدريب أعضاء هيئة التدريس على كيفية التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي: تشير النتائج إلى دعم قوي جداً لفكرة تدريب أعضاء هيئة التدريس، حيث أبدى 100% من المشاركين موافقة. الوسط (4.7) يشير إلى توافق إيجابي كبير، مع انحراف منخفض (0.476) يدل على عدم وجود تباين في الآراء. هذا يعكس إدراكًا عميقًا لأهمية التدريب في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• -إسهام الجامعات في خفض تكاليف أدوات الذكاء الاصطناعي: أظهرت النتائج توافقًا ملحوظًا حول إسهام الجامعات في خفض التكاليف، حيث أبدى 74.2% من المشاركين موافقة. الوسط (4.1) يدل على توافق إيجابي، ولكن الانحراف (0.772) يشير إلى وجود بعض التباين في الآراء، خاصة أن 25.8% كانوا محايدين.
• -التغلب على احتمالية مقاومة الطلاب وأعضاء هيئة التدريس بالطرق اللازمة: تشير النتائج إلى دعم ملحوظ لفكرة التغلب على مقاومة الطلاب وأعضاء هيئة التدريس، حيث أبدى 71% من المشاركين موافقة. الوسط (4.0) يدل على توافق إيجابي، لكن الانحراف (0.912) يشير إلى تباين أكبر في الآراء، مع وجود نسبة من المشاركين الذين كانوا محايدين أو غير موافقين.
• معالجة المخاوف الأخلاقية: تعكس النتائج دعمًا قويًا لمعالجة المخاوف الأخلاقية، حيث أبدى 90.3% من المشاركين موافقة. الوسط (3.9) يشير إلى توافق إيجابي، والانحراف (0.428) يدل على توافق عام في الآراء، مما يعكس اهتمامًا كبيرًا بالقضايا الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
• تظهر النتائج أن هناك دعمًا قويًا وموافقة كبيرة بين المشاركين لأهمية تدريب أعضاء هيئة التدريس، ومعالجة المخاوف الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. كما توجد الحاجة لمزيد من التركيز على خفض التكاليف والتغلب على مقاومة استخدام هذه التكنولوجيا، مما يدعو إلى تطوير استراتيجيات شاملة لتيسير دمج الذكاء الاصطناعي في مناهج علوم الاتصال.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(8.15) ما يأتي:

• -التدريب والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي: تظهر النتائج دعمًا قويًا لفكرة التدريب والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث أبدى 100% من المشاركين موافقة. الوسط (4.6) يشير إلى توافق إيجابي كبير، مع انحراف منخفض (0.615) يدل على عدم وجود تباين في الآراء. هذا يعكس إدراكًا لأهمية التدريب في تحقيق نتائج فعالة في دمج الذكاء الاصطناعي.
• -توفير الموارد التعليمية المناسبة: تشير النتائج إلى دعم ملحوظ لتوفير الموارد التعليمية المناسبة، حيث أبدى 93.5% من المشاركين موافقة. الوسط (4.5) يدل على توافق إيجابي، مع انحراف (0.625) يشير إلى تباين طفيف في الآراء، ولكن بشكل عام، هناك اعتراف بأهمية الموارد التعليمية في دعم التعليم.
• تطوير المناهج لتواكب الطفرة التكنولوجية الحديثة: تعكس النتائج دعمًا قويًا لتطويرالمناهج لتواكب التطورات التكنولوجية، حيث أبدى 96.7% من المشاركين موافقة. الوسط (4.7) يشير إلى توافق إيجابي كبير، مع انحراف منخفض (0.551) يدل على تباين ضئيل في الآراء. ذلك يعكس الوعي بأهمية تحديث المناهج لمواكبة التطورات التكنولوجية.
• توفير الأدوات والتقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي: تظهر النتائج دعمًا قويًا لفكرة توفير الأدوات والتقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، حيث أبدى 93.5% من المشاركين موافقة. الوسط (4.6) يشير إلى توافق إيجابي، والانحراف (0.624) يدل وجود تباين طفيف في الآراء حول أهمية توفير الأدوات والتقنيات.
• -توفير الدعم الفني المناسب: تشير النتائج إلى دعم كبير لتوفير الدعم الفني المناسب، حيث أبدى 93.6% من المشاركين موافقة. الوسط (4.6) يدل على توافق إيجابي، مع انحراف (0.624) يشير إلى تباين طفيف في الآراء، مما يعكس أهمية الدعم الفني في استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
• تظهر جميع العبارات توافقًا إيجابيًا قويًا، مما يدل على إدراك المشاركين لأهمية التدريب، وتوفير الموارد، وتحديث المناهج، والأدوات، والدعم الفني في مجال الذكاء الاصطناعي. التدريب والتطوير هما العنصران الأكثر دعمًا، مما يشير إلى ضرورة الاستثمار فيهما لتعزيز فعالية استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم. تطور المناهج وتوفير الأدوات والتقنيات تعكس أهمية الابتكار في التعليم لمواكبة التطورات التكنولوجية.

يتضح من الجدول أعلاه يالرقم(9.15) ما يأتي:

• القلق بشأن جمع البيانات الشخصية للطلاب وكيفية استخدامها: تشير النتائج إلى وجود قلق واضح بشأن جمع البيانات الشخصية للطلاب، حيث أبدى 67.8% من المشاركين موافقة. الوسط (3.8) يدل على توافق إيجابي، مما يشير إلى أن القلق هو قضية مهمة بالنسبة للمشاركين. الانحراف (0.956) يدل على تباين طفيف في الآراء، حيث كان هناك عدد من المشاركين الذين اختاروا “محايد” أو “لا أوافق”.
• خطر تعرض البيانات والمعلومات الحساسة للاختراق أو الاستخدام غير المصرح به: تعكس النتائج قلقًا معتدلاً بشأن خطر تعرض البيانات للاختراق أو الاستخدام غير المصرح به، حيث أبدى 50% من المشاركين موافقة. الوسط (3.7) يدل على توافق إيجابي، لكن الانحراف (0.985) يشير إلى تباين أكبر في الآراء، مع نسبة ملحوظة من المشاركين الذين كانوا محايدين أو غير موافقين.
• قد يؤدي إلى تقليص فرص العمل في مجالات التعليم: تشير النتائج إلى قلق ملحوظ حول تقليص فرص العمل بسبب الذكاء الاصطناعي، حيث أبدى 51.7% من المشاركين موافقة. الوسط (3.4) يدل على توافق إيجابي، لكن الانحراف (1.226) يشير إلى تباين أكبر في الآراء، مما يدل على وجود انقسام بين المشاركين حول هذا الموضوع.
• قد يقلل من قدرة الطلاب على التفكير النقدي والاستقلالية: تشير النتائج إلى قلق بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على قدرة الطلاب على التفكير النقدي، حيث أبدى 67.7% من المشاركين موافقة. الوسط (3.8) يدل على توافق إيجابي، مع انحراف (0.980) يدل على توافق عام في الآراء حول هذه القضية.
• تعكس جميع العبارات وجود قلق عام حول المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، مما يشير إلى الحاجة إلى مزيد من التوعية والتوجيه في هذا المجال. بعض العبارات، مثل تقليص فرص العمل، أظهرت تباينًا أكبر في الآراء، مما يشير إلى وجود مخاوف حقيقية ولكن مع وجود انقسام في الآراء حول مدى تأثير الذكاء الاصطناعي. القلق بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على التفكير النقدي والاستقلالية يعكس أهمية التعليم في تعزيز هذه المهارات، مما يتطلب التركيز على كيفية دمج التكنولوجيا دون التأثير سلبًا على قدرات الطلاب.

2.      خلاصة الدراسة

من خلال عرض وتحليل وتفسير البيانات، توصلت الدراسة إلى الآتي:

• كشفت اعتماد أعضاء هيئة التدريس على المساعدين الافتراضيين لتحسين تجربة التعلم.
• -أكدت على وجود تحديات فنية مرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم،
• -أبدى المبحوثون قلقًا بشأن القضايا الأخلاقية مثل التحيز والخصوصية في استخدام الذكاء الاصطناعي.
• -أكدت أن الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين جودة المحتوى التعليمي.
• -أبدى المبحوثون دعمًا قويًا لفكرة تدريب أعضاء هيئة التدريس على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• -أظهرت الدراسة أهمية توفير الأدوات والتقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي في المؤسسات التعليمية.
• -أكدت على ضرورة تزويد الطلاب بالمهارات الفنية اللازمة للتعامل مع التكنولوجيا الحديثة.
• -أوضحت الدراسة ضرورة تسهيل التعاون بين الطلاب والمعلمين من خلال منصات مشتركة.
• -أبدى المبحوثون دعمًا لتعزيز البحث والابتكار من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم.
• -أظهر المبحوثون قلقًا واضحًا بشأن جمع البيانات الشخصية للطلاب وكيفية استخدامها.

4. المقترحات  والتوصيات

استناداً إلى النتائج المستخلصة، توصي الدراسة بما يلي:

• -.تعزيز تدريب المعلمين وأعضاء هيئة التدريس على استخدام الأدوات الذكية، لضمان استغلالها بأفضل صورة.
• -.تطوير استراتيجيات واضحة لدعم استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، تتضمن معالجة التحديات التقنية والقضايا الأخلاقية.
• -تحسين المحتوى التعليمي بما يتماشى مع احتياجات الطلاب ومتطلبات العصر الرقمي.
• -.توفير الموارد والتقنيات اللازمة لدعم تعليم الذكاء الاصطناعي في المؤسسات التعليمية.

1.      5.آفاق الدراسة

تفتح النتائج الحالية مجالات جديدة للبحوث المستقبلية، وخاصة فيما يلي:

• -دراسة تأثير المساعدين الافتراضيين على مخرجات التعلم وتعزيز جودة التعليم.
• -استكشاف الاستراتيجيات الفعالة لمواجهة التحديات الفنية والأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في التعليم.
• -التعمق في البحث حول كيف يمكن أن يؤثر الذكاء الاصطناعي على تطوير المهارات الفنية لدى الطلاب.
• -دراسة مدى جدوى استخدام التقنية في تعزيز التعاون بين الطلاب والمعلمين من منظور مختلف.

قائمة المراجع

المراجع العربيّة

–      الزهراني, أروى, المولد, أفراح, باحويرث, فريال، 2024، اتجاهات الكوادر التدريسية في الإعلام الرقمي نحو استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التدريس ما بين الحتمية التكنولوجية والواجب الأخلاقي مجلة البحوث والدراسات الإعلامية 30 (30), 667-722

• آلان، بونيه. (1990). “الذكاء الاصطناعي واقعه ومستقبله”. عالم المعرفة، الكويت،
• البدو، أمل محمد. (2024). استراتيجيات الذكاء الاصطناعي تخصيص تجارب التعلم وضمان السلامة (ط1). (د.ن)،
• البدو، أمل محمد. (2024.) استراتيجيات الذكاء الاصطناعي تخصيص تجارب التعلم وضمان السلامة (ط1). (د.ن)،
• بومعراف، منال. (2024). دور الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة البحث العلمي. في كُناب جماعي محكم: الذكاء الاصطناعي رؤى متعددة (ص. 67). المركز الديمقراطي العربي للدراسات الاستراتيجية، الاقتصادية والسياسية.
• بومعراف، منال. (2024). دور الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة البحث العلمي. في كُناب جماعي محكم: الذكاء الاصطناعي رؤى متعددة (ص. 67). المركز الديمقراطي العربي للدراسات الاستراتيجية، الاقتصادية والسياسية.
• توفيق، صلاح الدين محمد، ، رفعت، فاطمة صلاح الدين. (2023). الذكاء الاصطناعى: مدخل لتعزيز التميز الأكاديمي في الجامعات المصرية – دراسة استشرافية. مجلة العلوم التربوية، 31(1)،.
• توفيق، صلاح الدين محمد، رفعت، فاطمة صلاح الدين. (2023). الذكاء الاصطناعى: مدخل لتعزيز التميز الأكاديمي في الجامعات المصرية – دراسة استشرافية. مجلة العلوم التربوية، 31(1). 1-63
• جلال، هبة صبحي. (2023). توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ضوء تجربتي الإمارات العربية المتحدة وهونج كونج. مجلة جامعة مطروح للعلوم التربوية والنفسية، 4(6)،
• جلال، هبة صبحي. 2023. توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ضوء تجربتي الإمارات العربية المتحدة وهونج كونج. مجلة جامعة مطروح للعلوم التربوية والنفسية، 4(6).1-90
• خوالد، أبوبكر. (2019) تطبيقات الذكاء الاصطناعي كتوجه حديث لتعزيز تنافسية منظمات الأعمال. ط1، عنابة: المركز الديمقراطي العربي للدراسات الاستراتيجية والسياسية والاقتصادية.
• خوالد، أبوبكر. (2019). تطبيقات الذكاء الاصطناعي كتوجه حديث لتعزيز تنافسية منظمات الأعمال. ط1، عنابة: المركز الديمقراطي العربي للدراسات الاستراتيجية والسياسية والاقتصادية.
• رجب عطا علي, أشرف،2024، اتجاهات تدريس الإعلام في الجامعات المصرية في ضوء متطلبات الثورة الصناعية الرابعة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مجلة بحوث التربية النوعية (81). 337-386.
• ياسين، سعد غالب. (2017). أساسيات نظم المعلومات الإدارية وتكنولوجيا المعلومات. عمان: الأردن. ط1: دار المناهج للنشر والتوزيع.

المراجع الأجنبيّة

• OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. Retrieved from https://openai.com/research/gpt-4
• 25. curriculum trends, https://doi.org/10.1007/s11125-024-09704-w
• 27. Factmata. (2021). Fact-checking AI. Retrieved from https://www.factmata.com
• Google. (2020). Google Dataset Search. Retrieved from https://datasetsearch.research.google.com 28.
• IBM. (2022). IBM Watson Media. Retrieved from https://www.ibm.com/watson-media 29.
• Anderson, J. R. (2010). Cognitive psychology and its implications (7th ed.). New York: Worth Publishers.
• Damasio, A. R. (1994). Descartes’ error: Emotion, reason, and the human brain. New York: G.P. Putnam’s Sons.
• Gardner, H. (1993). Multiple intelligences: The theory in practice. New York: Basic Books.
• Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief of artificial intelligence: On the past, present, and future. California Management Review, 61(4(
• John Jairo Jaramillo1 · Andrés Chiappe2, 2024The AI‑driven classroom: A review of 21st century
• Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
• Luckin, R., & Holmes, W. (2023). Artificial Intelligence in Education. Springer.3
• Nath, R. (2012). Philosophy of artificial intelligence: A critique of the mechanistic theory of mind. Florida: Universal Publishers.
• Nilsson, N. J. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis. San Francisco: Morgan Kauffmann Publishers.
• Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson.
• Zhang, Y., Li, Q., & Chen, T. (2021). Machine Learning for Multimedia Design. Journal of Communication, 45(2), 89-104.