بيانات الباحث
باحث دكتوراه في تقنيات التعليم، جامعة الملك عبدالعزيز، جدة، المملكة العربية السعودية
أستاذ تقنيات التعليم، جامعة الملك عبدالعزيز، جدة، المملكة العربية السعودية
مستخلص البحث
استهدف البحث الحالي تصميم بيئة تعلم إلكترونية قائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي (ChatGPT)، وقياس فاعليتها في تنمية الجانب المعرفي والأدائي المرتبط بقدرات التعلم الرقمي لدى طلاب قسم الإعلام الرقمي بجامعة جدة، ضمن مقرر “الثقافة الرقمية”. وقد اعتمد الفريق البحثي على المنهج شبه التجريبي، وطبق تصميمًا تجريبيًا ذا مجموعتين تجريبية وضابطة ذات القياسين القبلي والبعدي، وتكونت عينة البحث من (60) طالبًا، قُسموا بالتساوي إلى مجموعتين: أحدهما تجريبية تلقت المعالجة باستخدام النموذج المقترح لبيئة التعلم الالكترونية القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي، وضابطة درست باستخدام بيئة إلكترونية اعتيادية. استخدم البحث أداتين لقياس فاعلية النموذج تمثلت في اختبار تحصيلي لقياس الجانب المعرفي، وبطاقة تقييم منتج نهائي تكونت من (24) فقرة موزعة على (6) أبعاد، لقياس الجوانب الأدائية المرتبطة بقدرات التعلم الرقمي. أظهرت المعالجة الاحصائية للنتائج فروقًا ذات دلالة إحصائية عند مستوى (α ≤ 0.05) بين المجموعتين في القياسين البعديين لصالح المجموعة التجريبية، مما يؤكد فاعلية بيئة التعلم المقترحة في تنمية كل من الأداء المعرفي والأدائي المرتبط بقدرات التعلم الرقمي. وأوصى البحث بتوظيف النموذج المقترح لبيئة التعلم الالكترونية القائمة على نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في تصميم المقررات الالكترونية الجامعية بهدف تنمية نواتج التعلم المختلفة. (بحث مستل من رسالة الدكتوراه)
This Study Aimed to Design An E-Learning Environment Based on A Generative Artificial Intelligence Model (ChatGPT) And Examine Its Effectiveness in Developing Both the Cognitive and Performance Dimensions of Digital Learning Capabilities (DLC) Among Undergraduate Students of the Digital Media Department at the University of Jeddah. A Quasi-Experimental Approach Was Adopted, Using A Pre-Test/Post-Test Control Group Design. The Sample Consisted Of (60) Students, Equally Divided into An Experimental Group That Studied Through the Proposed AI-Based Learning Environment, And A Control Group That Used a Traditional E-Learning Platform. Two Instruments Were Used: A Cognitive Achievement Test and a Final Product Evaluation Rubric Composed Of (24) Items Across (6) Performance-Related Dimensions. The Results Revealed Statistically Significant Differences Between the Two Groups in the Post-Test Scores (a ≤ 0.05), In Favor of the Experimental Group. These Findings Indicate the Effectiveness of The Proposed AI-Powered Learning Environment in Enhancing Students’ Digital Learning Capabilities, Both Cognitively and Practically. The Study Recommends Integrating Generative AI Models into The Design of University-Level E-Learning Courses, As They Offer Promising Opportunities to Support Student Engagement, Enrich the Learning Experience, And Improve Learning Outcomes Across Various Domains.