مقدمة

لقد حظي التقدم السريع والتكامل المتزايد للذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) عبر مختلف القطاعات باهتمام كبير. يتميز الذكاء الاصطناعي التوليدي بقدرة الآلات على أداء المهام المرتبطة تقليديًا بالذكاء البشري، واستخدام أساليب التعلم الآلي لتحسين الإجراءات الحالية، وقد أظهر إمكاناته التحويلية في مجالات متنوعة. في السياق المحدد للتعليم، يقدم هذا المجال الرائد سبلاً واعدة للتعلم المخصص من خلال تكييف المحتوى التعليمي لتلبية احتياجات الطلاب الفردية وإمكانية تبسيط المهام الإدارية، مما يسمح للمعلمين بالتركيز بشكل أكبر على التدريس. على الرغم من هذه الفوائد المتوقعة، فإن دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز الاستدامة الاجتماعية، لا سيما في المجال التعليمي، لا يزال مجالًا غير مستكشف بشكل كافٍ. وإدراكًا للأهمية الحاسمة للاستدامة الاجتماعية في ضمان نتائج تعليمية عادلة وشاملة، تهدف مراجعة الأدبيات هذه إلى تلخيص وتوليف وتقييم البحث المقدم في المصدر المقدم فيما يتعلق بالعوامل التي تؤثر على استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم وتأثيره اللاحق على الاستدامة الاجتماعية.

الموضوعات الرئيسية عبر المصادر

• صعود وإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم: يُعرَّف الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنه قدرة الآلات على تنفيذ المهام المرتبطة تقليديًا بالذكاء البشري، وذلك باستخدام نماذج التعلم العميق لإنتاج محتوى يشبه الإبداع البشري، مثل الصور والنصوص، بناءً على مطالبات متنوعة ومعقدة. أثار ظهور التطبيقات الحديثة مثل ChatGPT و Bard (Gemini)و Mid Journey و Dalle-2، المعززة بنماذج لغوية واسعة النطاق وتقنيات الذكاء التوليدي، اهتمامًا جديدًا بالإبداع البشري والآلي. يزود الذكاء الاصطناعي التوليدي معلمي الإدارة بأدوات لتعزيز إمكانية الوصول وتحسين نتائج التعلم وتعزيز الابتكار. إنه يحمل إمكانية تعزيز التعلم المخصص بشكل كبير وتحسين المشاركة وأتمتة المهام الإدارية. علاوة على ذلك، توفر روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي فرصًا كبيرة للطلاب لتعميق فهمهم واكتساب المهارات ذات الصلة. معدل النمو السنوي المتوقع (CAGR 2024–2030) لسوق الذكاء الاصطناعي التوليدي كبير، مما يؤكد اعتماده المتزايد عبر القطاعات.
• الاستدامة الاجتماعية في التعليم ودور التكنولوجيا: إن فهم دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز الاستدامة الاجتماعية، لا سيما في المجال التعليمي، لا يزال غير مستكشف، ولكنه ضروري لضمان نتائج تعليمية عادلة وشاملة. يتماشى دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأطر التعليمية مع هدف التنمية المستدامة الرابع للأمم المتحدة (SDG 4)، الذي يهدف إلى ضمان التعليم الجيد الشامل والمنصف. الذكاء الاصطناعي، على نطاق أوسع، لديه القدرة على تعزيز الشمولية، وضمان الوصول العادل إلى الموارد، وتعزيز الوحدة الاجتماعية. توفر نظرية الاستدامة التكنولوجية والبيئية والاقتصادية والاجتماعية (T-EESST) إطارًا شاملاً لتحليل كيفية تأثير التطورات التكنولوجية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، على النتائج المجتمعية من خلال التأكيد على الترابط بين استخدام التكنولوجيا والأبعاد البيئية والاقتصادية والاجتماعية.
• عوائق التبني: التهديدات المتصورة ونظرية تجنب تهديد التكنولوجيا (TTAT): تركز نظرية تجنب تهديد التكنولوجيا (TTAT) بشكل خاص على كيفية إدراك الأفراد للتهديدات التكنولوجية والاستجابة لها. إنها توفر عدسة مهمة يمكن من خلالها فحص تصورات المستخدمين السلبية ومخاوفهم بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي. تركز TTAT على فكرة أن تصورات التهديدات المتعلقة بالتكنولوجيا تؤثر بشكل كبير على النوايا السلوكية، مثل التجنب أو القبول. تشمل التهديدات المتصورة المخاوف والشكوك والعواقب السلبية المحتملة المرتبطة بتبني الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك انتهاكات الخصوصية والتحيز الخوارزمي. تشمل التركيبات الرئيسية التي تساهم في التهديدات المتصورة ما يلي:
• الخطورة المتصورة: المدى الذي يدرك فيه الفرد أن العواقب السلبية الناجمة عن تكنولوجيا المعلومات الخبيثة شديدة. في هذه الدراسة، يتعلق الأمر بمدى خطورة اعتقاد الطلاب بالعواقب السلبية المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل قضايا الخصوصية أو القضايا الأخلاقية. يُفترض أن يكون لها علاقة إيجابية كبيرة بالتهديدات المتصورة.
• الحساسية المتصورة: الاحتمال الذاتي للفرد بأن تكنولوجيا المعلومات الخبيثة ستؤثر عليه سلبًا. في هذا السياق، يتعلق الأمر بمدى شعور الطلاب بالضعف تجاه التأثيرات السلبية المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي. يُفترض أيضًا أن يكون لها علاقة إيجابية كبيرة بالتهديدات المتصورة. تفترض الدراسة وجود علاقة سلبية كبيرة بين التهديدات المتصورة واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• عوامل التمكين للتبني: عوامل إدارة المعرفة (KM): عوامل إدارة المعرفة (KM)، وخاصة اكتساب المعرفة وتطبيق المعرفة، لها أهمية كبيرة في تشكيل نتائج اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• اكتساب المعرفة: الآليات والعمليات التي من خلالها يتفاعل طلاب الجامعات مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي للوصول إلى المعلومات واسترجاعها ذات الصلة بأهدافهم التعليمية. يتضمن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للحصول على تفسيرات وأمثلة وملخصات للمحتوى. تفترض الدراسة وجود علاقة إيجابية كبيرة بين اكتساب المعرفة واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• تطبيق المعرفة: الاستخدام الفعال للمعرفة المكتسبة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في البيئات العملية والأكاديمية، مثل إكمال المهام وحل المشكلات. تفترض الدراسة أيضًا وجود علاقة إيجابية كبيرة بين تطبيق المعرفة واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• النموذج المتكامل: لسد الفجوة في فهم مزايا ومخاوف اعتماد تكنولوجيا المعلومات، تولف هذه الدراسة مبادئ TTAT و T-EESST وبنيات إدارة المعرفة الرئيسية. يسمح هذا النموذج المتكامل بتحليل أكثر شمولاً يعالج عوائق تبني التكنولوجيا بسبب التهديدات المتصورة ويستكشف الفوائد المحتملة لاستخدام التكنولوجيا في تحقيق أهداف الاستدامة الاجتماعية.

نقاط الاتفاق والنقاش والفجوات في البحث.

يتفق البحث المقدم في المصدر مع الأدبيات الموجودة على أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في التعلم من خلال تقديم محتوى مخصص ورؤى تنبؤية. كما أنه يتماشى مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى أن الخطورة والحساسية المتصورة تؤثر بشكل كبير على التهديدات المتصورة في سياق اعتماد التكنولوجيا. علاوة على ذلك، فإن النتيجة القائلة بأن التهديدات المتصورة تمارس تأثيرًا سلبيًا على استخدام التكنولوجيا تتفق مع الدراسات السابقة حول اعتماد الذكاء الاصطناعي في بيئات مختلفة. تدعم نتائج الدراسة أيضًا التحقيقات السابقة التي تسلط الضوء على الدور الإيجابي لاكتساب المعرفة وتطبيقها في التأثير على استخدام أنظمة معلومات مختلفة وأدوات قائمة على الذكاء الاصطناعي.

فيما يتعلق بالنقاش والفروق الدقيقة، في حين تقر المصدر بإمكانية الذكاء الاصطناعي في تحقيق الهدف 4 من أهداف التنمية المستدامة، فإنه يشير إلى وجود فجوة بحثية قائمة فيما يتعلق بمدى تعزيز حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة لجودة التعليم بشكل ملموس. تهدف الدراسة نفسها إلى المساهمة في فهم أكثر دقة من خلال تطوير نموذج يأخذ في الاعتبار كلاً من الإمكانات الإيجابية والتهديدات السلبية المرتبطة بنشر الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية، ومعالجة القصور في النماذج السابقة التي غالبًا ما تركز على جانب واحد على الآخر.

يحدد المصدر صراحةً فجوات كبيرة في البحث. والجدير بالذكر أنه ينص على أنه لم يتم حتى الآن فحص العوامل التمكينية والحواجز التي تؤثر على اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وآثارها اللاحقة على الاستدامة الاجتماعية في البيئات التعليمية. بالإضافة إلى ذلك، هناك نقص في الدراسات التجريبية التي تستكشف عواقب الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم العالي، لا سيما فيما يتعلق بتأثيره على الاستدامة الاجتماعية. كما يتم تسليط الضوء على الآليات المحددة التي تسهل بها نماذج الذكاء الاصطناعي تعزيز المعرفة في السياقات التعليمية كمجال مهم ولكنه غير مدروس بشكل كافٍ.

المنهجيات ذات الصلة التي استخدمتها الدراسات (التركيز على المصدر الحالي).

استخدمت الدراسة تصميمًا بحثيًا كميًا مقطعيًا قائمًا على الاستبيان، تم اختياره لكفاءته في جمع البيانات من عينة كبيرة ومتفرقة جغرافيًا في إطار زمني محدد لفحص التصورات والسلوكيات المتعلقة باعتماد التكنولوجيا. تم جمع البيانات باستخدام استبيان عبر الإنترنت استهدف طلاب الجامعات الماليزيين الذين كانوا يتعاملون بنشاط مع تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. استند اختيار ماليزيا إلى تنوعها الاجتماعي والثقافي والتزامها الاستباقي بالمبادرات التي تعتمد على التكنولوجيا في التعليم. تم استخدام طريقة أخذ العينات غير الاحتمالية، وتحديداً أخذ العينات الهادف، لضمان إدراج المشاركين الذين لديهم خبرة مباشرة في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي فقط في الدراسة. أداة المسح، التي أُديرت باللغة الإنجليزية، قامت بتكييف عناصر القياس من المقاييس التي تم التحقق من صحتها والمستخدمة في الدراسات السابقة لضمان صحة البناء وموثوقيته. تم استخدام مقياس ليكرت ذو الخمس نقاط، والذي يتراوح من "لا أوافق بشدة" إلى "أوافق بشدة"، لتقييم هذه العناصر.

تضمن تحليل البيانات استخدام نمذجة المعادلات الهيكلية للمربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، التي تم تنفيذها باستخدام برنامج SmartPLS 4. تم تفضيل PLS-SEM نظرًا لملاءمته للأهداف التنبؤية وتطوير النظرية، خاصة عند التعامل مع النماذج المعقدة وعندما يميل البحث نحو الأغراض الاستكشافية. تضمنت عملية التقييم نهجًا من مرحلتين: تقييم نموذج القياس الخارجي (موثوقية وصلاحية البنيات) ثم فحص النموذج الهيكلي الداخلي (العلاقات بين البنيات). تم تقييم الموثوقية باستخدام الموثوقية المركبة (CR) وألفا كرونباخ (Cα)، بينما تم تأكيد الصلاحية التقاربية من خلال تحميلات العناصر ومتوسط التباين المستخرج (AVE). تم تقييم الصلاحية التمييزية باستخدام معيار نسبة التباين المتغاير الأحادي (HTMT). تم تقييم النموذج الهيكلي من خلال فحص معامل التحديد (R²)، وأهمية وأهمية معاملات المسار، ومن خلال التحقق من الارتباط الخطي المتعدد باستخدام عامل تضخم التباين (VIF). تم تحديد الأهمية الإحصائية لنتائج PLS-SEM باستخدام طريقة PLS bootstrapping مع 5000 تكرار لإعادة التشكيل.

التطور في المجال بمرور الوقت (كما هو موضح في المصدر).

يعد ظهور التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، تطورًا حديثًا أثار اهتمامًا متجددًا باستكشاف الإبداع البشري والآلي. يوصف الخطاب الأكاديمي حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم العالي بأنه في مهده، مع ندرة الدراسات التجريبية التي تحقق في عواقبه، خاصة فيما يتعلق بالاستدامة الاجتماعية. ومع ذلك، فإن التوسع السريع في وظائف وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر العديد من القطاعات، إلى جانب معدل النمو السنوي المتوقع القوي، يشير إلى مشهد تكنولوجي سريع التطور. تساهم الدراسة نفسها، بنشرها في عام 2025، في هذا المجال النامي من خلال توفير رؤى تجريبية تشتد الحاجة إليها حول العوامل التي تؤثر على اعتماد هذه التقنيات المتطورة في التعليم وتأثيرها المحتمل على الاستدامة الاجتماعية.

رؤى نقدية حول كيفية توافق أو اختلاف هذا العمل في السياق مع بعضها البعض.

يقدم البحث المقدم في المصدر إطارًا متماسكًا ومنظمًا منطقيًا من خلال دمج TTAT لشرح التهديدات المتصورة كعوائق، وعوامل إدارة المعرفة كعوامل تمكين لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، و T-EESST لفحص التأثير الإيجابي اللاحق على الاستدامة الاجتماعية. تدعم النتائج التجريبية للدراسة بقوة الفرضيات المقترحة، مما يوفر دليلًا كميًا على العلاقات النظرية التي يفترضها النموذج المتكامل ويعزز صحته الداخلية. يعالج هذا البحث بشكل مباشر الفجوات المحددة في الأدبيات من خلال التحقيق على وجه التحديد في سوابق اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم وعلاقته بالاستدامة الاجتماعية من خلال منهجية كمية صارمة.

يقدم تركيز الدراسة على طلاب الجامعات في ماليزيا فهمًا سياقيًا محددًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي في التعليم ضمن بيئة ديموغرافية وجغرافية معينة. في حين أن هذا السياق المحدد قد يكون له آثار على تعميم النتائج على بيئات ثقافية أو تعليمية أخرى، إلا أنه يوفر رؤى قيمة ودقيقة حول تصورات وسلوكيات مجموعة كبيرة من مستخدمي التكنولوجيا في بلد يروج بنشاط للتعليم الرقمي. علاوة على ذلك، يعتمد البحث على النظريات الراسخة (TTAT و T-EESST) ويتحقق من صحتها من خلال تطبيقها على السياق الجديد للذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم، وبالتالي توسيع نطاق تطبيقها النظري والوصول إليها. إن دمج عوامل إدارة المعرفة يثري الفهم النظري لديناميكيات اعتماد التكنولوجيا في السياقات التعليمية من خلال تسليط الضوء على الأدوار الحاسمة لاكتساب المعرفة وتطبيقها.

الخلاصة

في الختام، يقدم البحث المقدم في المصدر مساهمات كبيرة في فهم محددات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم وتأثيره الإيجابي على الاستدامة الاجتماعية. توضح الدراسة بشكل فعال كيف تعمل التهديدات المتصورة كرادع كبير لاعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي، في حين أن اكتساب المعرفة وتطبيقها بمثابة عوامل تمكين حاسمة. علاوة على ذلك، تسلط النتائج الضوء على الارتباط الإيجابي بين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والاستدامة الاجتماعية، مما يؤكد إمكانات هذه التقنيات للمساهمة في التعليم الجيد الشامل والمنصف. يوفر الإطار النظري المتكامل للدراسة والتحليل التجريبي القوي رؤى قيمة لصانعي السياسات ومعلمي الإدارة ومطوري الذكاء الاصطناعي في تعزيز التكامل الأخلاقي والفعال للذكاء الاصطناعي التوليدي في البيئات التعليمية لتعزيز الصالح الاجتماعي. مع الاعتراف بالقيود مثل التركيز على البعد الاجتماعي للاستدامة وسياق البلد الواحد، يضع هذا البحث أساسًا حاسمًا للتحقيقات المستقبلية في الآثار الأوسع للاستدامة والديناميكيات الثقافية لاعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم.

أسئلة وأجوبة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم

ما هو التركيز الأساسي لهذا البحث فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم؟

يركز هذا البحث في المقام الأول على فهم دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز الاستدامة الاجتماعية في المجال التعليمي، وتحديداً بين طلاب الجامعات. ويهدف إلى استكشاف هذا المجال غير المدروس بشكل كافٍ من خلال التحقيق في العوامل التي تؤثر على اعتماد واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف يؤثر هذا الاستخدام لاحقًا على النتائج التعليمية العادلة والشاملة، والتي تعتبر ضرورية للاستدامة الاجتماعية.

ما هو الإطار النظري الذي تستخدمه هذه الدراسة لفهم اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي وتأثيره؟

تطور هذه الدراسة نموذجًا متكاملاً يجمع بين الرؤى من ثلاثة منظورات نظرية رئيسية: نظرية تجنب تهديد التكنولوجيا (TTAT)، ونظرية الاستدامة التكنولوجية والبيئية والاقتصادية والاجتماعية (T-EESST)، وعوامل إدارة المعرفة الرئيسية (KM) (اكتساب المعرفة وتطبيق المعرفة). تساعد TTAT على فهم تصورات الطلاب واستجاباتهم للتهديدات المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، بينما توفر T-EESST إطارًا لتحليل التأثير الأوسع لاستخدام التكنولوجيا على الاستدامة الاجتماعية. يتم تضمين عوامل إدارة المعرفة لاستكشاف كيف تؤثر قدرة الطلاب على اكتساب المعرفة وتطبيقها على استخدامهم للذكاء الاصطناعي التوليدي.

كيف تؤثر التهديدات المتصورة، كما حددتها TTAT، على استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم وفقًا لهذه الدراسة؟

وفقًا لهذه الدراسة، فإن التهديدات المتصورة، التي تشمل مخاوف الطلاب بشأن العواقب السلبية المحتملة مثل انتهاكات الخصوصية والتحيز الخوارزمي وتآكل التماسك الاجتماعي، لها علاقة سلبية كبيرة مع استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يشير هذا إلى أنه كلما زاد إدراك الطلاب للذكاء الاصطناعي التوليدي على أنه خطير أو محفوف بالمخاطر، قل احتمال تبنيهم واستخدامهم لهذه التقنيات في أنشطتهم التعليمية.

ما هو الدور الذي يلعبه اكتساب المعرفة وتطبيق المعرفة في اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي من قبل طلاب الجامعات؟

وجدت الدراسة أن كلاً من اكتساب المعرفة وتطبيق المعرفة هما محركان حاسمان للاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي التوليدي بين طلاب الجامعات. يؤثر اكتساب المعرفة، وهو عملية الوصول إلى المعلومات واسترجاعها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، بشكل إيجابي على احتمالية استخدام الطلاب لهذه الأدوات. وبالمثل، فإن تطبيق المعرفة، وهو القدرة على استخدام المعرفة المكتسبة بشكل فعال في البيئات الأكاديمية العملية، يؤثر أيضًا بشكل إيجابي على استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يشير هذا إلى أنه كلما أصبح الطلاب أكثر كفاءة في اكتساب المعرفة وتطبيقها من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، زاد ميلهم إلى دمج هذه التقنيات في عمليات التعلم الخاصة بهم.

كيف يرتبط استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم بالاستدامة الاجتماعية، كما هو موضح في هذا البحث؟

يوضح البحث أن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي له تأثير كبير وإيجابي على الاستدامة الاجتماعية في السياق التعليمي. يشير هذا إلى أنه من خلال تعزيز عمليات التعلم، وتخصيص المحتوى التعليمي، واحتمالية إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى المعلومات، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساهم في نتائج تعليمية أكثر شمولاً وإنصافًا، والتي تعد مكونات رئيسية للاستدامة الاجتماعية.

ما هي النتائج الرئيسية المتعلقة بالعوامل التي تساهم في التهديدات المتصورة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي؟

حددت الدراسة الخطورة المتصورة (المدى الذي يُعتقد أن العواقب السلبية شديدة) والحساسية المتصورة (الاحتمال الذاتي للفرد بالتأثر سلبًا) كمنبئات إيجابية مهمة للتهديدات المتصورة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي. كلما زاد اعتقاد الطلاب بأن النتائج السلبية المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي شديدة وكلما زاد شعورهم بالتعرض لهذه التأثيرات السلبية، زاد إدراكهم العام للتهديدات المتعلقة بهذه التقنيات.

ما هي بعض الآثار العملية لهذا البحث على المعلمين وصانعي السياسات؟

تشير النتائج إلى العديد من الآثار العملية. بالنسبة للمعلمين، فإنه يسلط الضوء على الحاجة إلى بناء بيئة تعليمية جديرة بالثقة من خلال معالجة التهديدات المتصورة للطلاب من خلال التثقيف حول ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية وخصوصية البيانات والتحيزات الخوارزمية. يعد تشجيع الخبرات العملية التي تسهل اكتساب المعرفة وتطبيقها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي أمرًا بالغ الأهمية أيضًا. بالنسبة لصانعي السياسات، فإن التأثير الإيجابي للذكاء الاصطناعي التوليدي على الاستدامة الاجتماعية يدعو إلى دمج أطر أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في سياسات التعليم العالي وتعزيز الشراكات بين المؤسسات التعليمية ومطوري الذكاء الاصطناعي لإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي فعالة وسليمة أخلاقياً للتعلم.

ما هي قيود هذه الدراسة وما هي اتجاهات البحث المستقبلية المقترحة؟

تشمل قيود هذه الدراسة تركيزها فقط على البعد الاجتماعي للاستدامة، وجمع البيانات حصريًا من ماليزيا، مما قد يحد من إمكانية تعميم النتائج، وطبيعتها المقطعية، التي تقدم لقطة في الوقت المناسب. يُقترح إجراء بحث مستقبلي لاستكشاف الأبعاد البيئية والاقتصادية لتأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على الاستدامة، وإجراء دراسات متعددة الثقافات لمقارنة النتائج عبر سياقات مختلفة، واستخدام دراسات طولية لفهم التطور طويل المدى للتصورات والتأثيرات الخاصة بالذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم.

(Al-Emran et al., 2025)

المرجع:

Al-Emran, M., Al-Qaysi, N., Al-Sharafi, M.A., Khoshkam, M., Foroughi, B. and Ghobakhloo, M., 2025. Role of perceived threats and knowledge management in shaping generative AI use in education and its impact on social sustainability. International Journal of Management Education, 23(1). https://doi.org/10.1016/j.ijme.2024.101105.