أثر استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في تنمية مهارات البحث الأكاديمي لدى طلاب الجامعات السعودية
What carries into the full paper
The preview sets the direction. Full generation can refine structure and sources, but keeps the chosen intent.
- Topic, language, and document type stay the same.
- Formatting follows APA 7 (Danish).
- Sources and structure expand for the full version.
Dokument Forhåndsvisning
Dette er en kort forhåndsvisning. Den fulde version indeholder udvidet tekst til alle sektioner, en konklusion og en formateret bibliografi.
Speciale
Author:
Group
First M. Last
Advisor:
Dr. First Last
Contents
Indledning
تشهد مؤسسات التعليم العالي في المملكة العربية السعودية تحولاً رقمياً متسارعاً يهدف إلى إعادة صياغة البيئة التعليمية والبحثية بما يتوافق مع مستهدفات رؤية المملكة 2030. ويتطلب هذا التحول مواءمة المهارات البحثية لدى الطلاب مع التقنيات الناشئة، وعلى رأسها أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي باتت تفرض واقعاً أكاديمياً جديداً. ويلاحظ في هذا السياق أن دمج هذه التقنيات في الإدارة الاستراتيجية للجامعات السعودية يعزز من كفاءة الأداء المؤسسي والأكاديمي على حد سواء (Sheikhidries, 2025). ومع ذلك، فإن هذا التسارع التكنولوجي يفرض تحديات جوهرية تتعلق بكيفية توظيف الطلاب لهذه الأدوات في سياق البحث العلمي المنهجي، حيث لم يعد استخدام التقنية خياراً ترفيهياً بل ضرورة معرفية تتطلب تقييماً مستمراً وممنهجاً لضمان جودة المخرجات الأكاديمية (Chanpradit, 2025). إن التفاعل بين الطالب والتقنيات الذكية يتجاوز مجرد كونه عملية آلية لاسترجاع المعلومات، بل يمتد ليؤثر في البنية المعرفية والمهارات الذهنية للمتعلم. وتشير الدراسات إلى أن تمكن الطلاب من مهارات التعامل مع الذكاء الاصطناعي ينعكس بشكل مباشر على أدائهم الأكاديمي وقدراتهم التحليلية. ويقترن هذا التأثير بتطوير مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات، حيث تتيح هذه الأدوات مساحات جديدة للتحليل وصياغة الفرضيات إذا ما استخدمت بوعي ومنهجية واضحة. ومع ذلك، فإن هذا التطور المعرفي يظل رهناً بكيفية إدراك الطلاب لطبيعة هذه التقنيات وقدرتهم على توظيفها كأدوات مساندة للتفكير البشري وليس كبديل عنه، وهو ما يبرز أهمية دراسة الأثر الفعلي لهذه الأدوات على المهارات البحثية التراكمية. تتبلور المشكلة البحثية لهذه الدراسة في وجود فجوة معرفية وتطبيقية واضحة بين التسارع في تبني أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من جهة، ومستوى المهارات البحثية الذاتية لدى طلاب الجامعات السعودية من جهة أخرى. فرغم التدفق المعرفي السريع الذي تتيحه هذه الأدوات في البيئات الأكاديمية ، إلا أن هناك قلقاً متزايداً بشأن تراجع الهوية الفكرية للباحث وتلاشي الحدود التقليدية للأمانة العلمية والمعايير الأكاديمية المتعارف عليها. وتكمن المفارقة في أن الاعتماد المفرط على هذه التقنيات قد يؤدي إلى إضعاف مهارات التقصي والتحليل الذاتي لدى الطلاب، في حين أن الاستخدام الرشيد والممنهج يمكن أن يسهم في بناء قدرات بحثية متقدمة تتماشى مع متطلبات العصر الرقمي. ومن هنا، تنبع الحاجة الماسة لتقييم واقع استخدام هذه الأدوات وتحديد أثرها الفعلي في تنمية المهارات البحثية الأساسية لطلاب الجامعات السعودية، ورصد التحديات المعرفية والأخلاقية التي تحول دون الاستفادة المثلى منها. بناءً على هذه الإشكالية، تسعى الدراسة الحالية للإجابة عن السؤال الرئيس التالي: ما أثر استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تنمية مهارات البحث الأكاديمي لدى طلاب الجامعات السعودية؟ ويتفرع من هذا السؤال الرئيس مجموعة من الأسئلة الفرعية المحورية: أولاً، ما مستوى المهارات البحثية الأكاديمية لدى طلاب الجامعات السعودية قبل استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وبعده؟ ثانياً، كيف تؤثر الكفاءة التقنية للطلاب في استخدام هذه الأدوات على أدائهم الأكاديمي والبحثي العام؟ ثالثاً، ما هي أبرز التحديات المعرفية والأخلاقية التي تواجه طلاب الجامعات السعودية عند توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتهم البحثية؟ تستهدف هذه الدراسة بشكل أساسي تحليل أثر استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في تنمية المهارات البحثية لدى طلاب الجامعات السعودية، وتقديم رؤية علمية تسهم في ترشيد هذا الاستخدام وتوجيهه لخدمة البحث الأكاديمي. ولتحقيق هذا الهدف العام، تتحدد أهداف الدراسة التفصيلية في نقاط محددة؛ حيث تسعى الدراسة ابتداءً إلى تحديد مستوى المهارات البحثية لدى الطلاب قبل استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وبعده للوقوف على الفروق الجوهرية في مستوى الأداء. ويتبع ذلك قياس تأثير الكفاءة التقنية للطلاب على أدائهم الأكاديمي والبحثي لمعرفة مدى ارتباط المهارة التقنية بجودة المنتج العلمي. وأخيراً، تهدف الدراسة إلى رصد التحديات المعرفية والأخلاقية التي تواجه الطلاب عند استخدام هذه التقنيات، مما يساعد في وضع أطر إرشادية للتعامل معها. يتحدد إطار هذه الدراسة من خلال التمييز الدقيق بين موضوعها ومحورها الأساسي؛ حيث يمثل موضوع الدراسة عمليات البحث الأكاديمي في البيئة الجامعية السعودية بمختلف مراحلها، بدءاً من صياغة المشكلة البحثية، ومروراً بمراجعة الأدبيات، ووصولاً إلى تحليل البيانات وكتابة التقرير النهائي. في المقابل، يركز محور الدراسة على تنمية المهارات البحثية من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو ما يتيح دراسة العلاقة السببية والتفاعلية بين المدخلات التقنية الحديثة والمخرجات المهارية للطلاب، وتحديد الكيفية التي تسهم بها هذه التطبيقات في تطوير القدرات الذاتية للباحث الناشئ. تقتصر هذه الدراسة في حدودها الموضوعية على تقييم أثر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل نماذج اللغات الكبيرة وأدوات صياغة النصوص الأكاديمية وتلخيصها) دون التطرق إلى الأنظمة الآلية غير التوليدية. وتتحدد الحدود البشرية والمكانية في عينة ممثلة من طلاب مرحلة البكالوريوس والدراسات العليا في الجامعات الحكومية بالمملكة العربية السعودية، والذين يستخدمون هذه التقنيات في أنشطتهم الأكاديمية. أما الحدود الزمنية للدراسة، فتغطي العام الأكاديمي الحالي، وهو ما يضمن رصد التطورات التقنية الأكثر حداثة وملاءمة للواقع التعليمي المعاصر وتجنب تقادم البيانات في ظل التسارع المعرفي المستمر في هذا المجال. تكتسب الدراسة أهمية علمية وعملية بالغة تترجم في مستويين متكاملين؛ فعلى الصعيد النظري، تسهم الدراسة في إثراء الأدبيات الأكاديمية العربية المتعلقة بإدارة المعرفة وتطوير التعليم العالي في عصر الذكاء الاصطناعي ، وتقديم نموذج تفسيري لكيفية دمج هذه الأدوات في المناهج البحثية دون المساس بالقيم الأكاديمية. أما على الصعيد العملي، فإن النتائج المتوقعة توفر لمتخذي القرار في الجامعات السعودية، ومصممي البرامج الأكاديمية، دليلاً تطبيقياً يساعد في صياغة سياسات واضحة للاستخدام الأخلاقي والفعال للذكاء الاصطناعي، وتطوير برامج تدريبية تسهم في رفع الكفاءة البحثية والتقنية للطلاب بما يتماشى مع متطلبات سوق العمل المعرفي (Unknown, 2025). لتحقيق أهداف الدراسة والإجابة عن تساؤلاتها، تعتمد المنهجية على التصميم الوصفي التحليلي المقارن، مستعينة بمدخل مختلط يجمع بين البيانات الكمية والنوعية لضمان عمق التحليل ودقته. وتتمثل أداة الدراسة الأساسية في استبانة علمية محكمة يتم توجيهها لعينة عشوائية بسيطة من طلاب الجامعات السعودية لقياس مستويات مهاراتهم البحثية وتصوراتهم حول كفاءتهم التقنية والتحديات التي تواجههم. وتُخضع البيانات الكمية المجمعة للتحليل الإحصائي المتقدم باستخدام برمجيات التحليل الإحصائي المناسبة لاستخلاص الفروق ذات الدلالة الإحصائية، بينما يتم تحليل البيانات النوعية المستمدة من المقابلات شبه المفتوحة مع عينة من الأكاديميين لتفسير السياقات السلوكية والأخلاقية المرتبطة بالظاهرة المدروسة. ينتظم هذا البحث في هيكل متكامل يتوزع على خمسة فصول رئيسة؛ حيث يعرض الفصل الأول الإطار العام للدراسة متضمناً المقدمة، والمشكلة، والأهداف، والأهمية، والحدود المنهجية. ويتناول الفصل الثاني الإطار النظري والأدبيات السابقة، مستعرضاً المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي والمهارات البحثية والدراسات المقارنة محلياً ودولياً. ويفصل الفصل الثالث الإجراءات المنهجية للدراسة، بما يشمل مجتمع البحث، والعينة، وأدوات القياس، والمعالجات الإحصائية. ويخصص الفصل الرابع لعرض النتائج وتحليلها ومناقشتها في ضوء الفرضيات والأدبيات ذات الصلة. وينتهي البحث بالفصل الخامس الذي يقدم دليلاً من التوصيات الإجرائية والمقترحات البحثية المستقبلية المستندة إلى النتائج التطبيقية المستخلصة.
References
- Generative Artificial Intelligence in Higher Education: A Literature Review of Students’ Usage and Academic Integrity (2026)Emmanuel Temba, Prospery M. Mwila, Daniel O. OnyangoDOI-link
- The Effectiveness of Integrating Artificial Intelligence and Strategic Management in Developing Higher Education Institutions (An Applied Study of University Students in the Kingdom of Saudi Arabia in the View of 2030 Vision) (2025)Dr. Eshraga SheikhidriesDOI-link
- Use of Artificial Intelligence Tools, Critical Thinking, Problem-Solving Skills, and Academic Performance in University Students (2025)Syeda Amina Bukhari, Dr. Shammem AkhtarDOI-link
- How generative artificial intelligence has blurred notions of authorial identity and academic norms in higher education, necessitating clear university usage policies (2024)James Ewert Duah, Paul McGivern
- Generative AI and knowledge management in higher education: the impact of human development on student perceptions (2026)Andrea Bencsik, Szilvia Módosné Szalai, Szonja Jenei
- AI-enhanced education: exploring the impact of AI literacy on generation Z’s academic performance in Northern India (2024)Ekamdeep Singh, Prihana Vasishta, Anju Singla
- The impact of generative artificial intelligence on higher education students in developing cognitive skills: A mini literature review (2025)Joshua Ebere Chukwuere, Goodness Chinazor Joshua Chukwuere
- Relationship between Artificial Intelligence Tools and Academic Performance of TVET Students in Higher Education (2025)
- Embedding Generative AI as a digital capability into a year-long skills program. (2025)David P. Smith, Dami Sokoya, Skye Moore et al.
- Generative AI and the future of higher education: a threat to academic integrity or reformation? Evidence from multicultural perspectives (2024)Abdullahi Yusuf, Nasrin Pervin, Marcos Román-González
- Changing EAP assessment practices in the age of generative artificial intelligence: The case of Scottish higher education institutions (2026)Lewis Urquhart, Xuan Minh Ngo
- The role of educational technology in developing the cognitive and communicative skills of university students: A Saudi Arabian case (2023)Harman Preet Singh, Abdullah Mohammed Moeid Alodaynan
- The Use of Generative Artificial Intelligence in Higher Education (2025)Tess Miller, Prosper Habada
- Overdependence on AI Supported Learning and Critical Thinking: Investigating Opportunities and Risks in Modern Education at Higher Educational Level (2026)Muhammad Faisal Ishaque, Amana Ishaaq, Maleeha Nazim
- أثر استخدام المديولات التعليمية في تنمية مهارات البحث العلمي لدى طلاب كلية التربية بمحافظة الدوادمي بالمملكة العربية السعودية (2016)نايف بن عبدالعزيز المطوع, جمال الدين إبراهيم محمود
- Teachers’ Perceptions of the Feasibility of Using Generative Artificial Intelligence in Developing Multiple-Choice Questions for Formative Assessment in Saudi Arabia (2026)Salem M. Al-Ghamdi, M. Albahiri, A. Alhaj
- Generative artificial intelligence in academic writing in higher education: A systematic review (2025)Thaweesak Chanpradit
- The Effective Use of Generative AI in Higher Education Exploring Lecturers' Artificial Intelligence Literacy (2025)Eleni Meletiadou
- Can Artificial Intelligence Complete My Assessment? A Student Led Initiative to Stress Test the Academic Integrity of University Assessment Using Generative AI (2024)Aidan Duane
- Harnessing generative artificial intelligence for personalized learning and transformative skill development in higher education in developing-country contexts (2026)Shouket Ahmad Tilwani, Yalalem Assefa, Anas Ali Alhur et al.
- The Impact of Generative Artificial Intelligence on University Information Literacy Education: A Systematic Review from Challenges to Changes (2025)He Li, Elvira S. Balinas
- Academic Misconduct and Generative Artificial Intelligence: University Students’ Intentions, Usage, and Perceptions [Preprint] (2023)Richard Tindle, Kay Pozzebon, Royce Lyle Willis et al.
- The Impact of Artificial Intelligence Applications on Developing Levels of Cognitive Depth of Information among Postgraduate Students (2025)A. S. Abdelmagid, Abdullah Yahya Al-Mohaya, A. M. Ibrahim et al.
- The Relationship Between Students’ Use of Generative Artificial Intelligence Tools and Their Academic Success (2025)Tuğrul Aktaş
- Employing ChatGPT In Developing Critical Thinking Skills Among International Students At King Saud University/ توظيف تطبيقات تشات جي بي تي في تنمية مهارات التفكير الناقد لدى الطلبة الدوليين بجامعة الملك سعود (2025)Saleh Abdullah Al-Shamrani
Tilføj en litteraturliste til opgaven
Speciale
APA 7 (Danish)