التضخيم المعرفي: تسخير ‏الذكاء الاصطناعي لتعزيز ‏استراتيجيات التعلم ‏المعرفي

المؤلفون

DOI:

https://doi.org/10.35516/Hum.2025.7967

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي‏، استراتيجية ما وراء المعرفية‏، اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية‏، استراتيجية التعلم.‏

الملخص

الأهداف: يعد دمج الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم (AI) واعدًا لتعزيز استراتيجيات التعلم ما وراء المعرفي، والتي تُعَدّ حيوية لتعزيز سلوكيات التعلم ذاتية التنظيم. تستكشف هذه الورقة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز استراتيجيات التعلم ما وراء المعرفي، وهو أمر بالغ الأهمية للتعلم المنظم ذاتيًا. من خلال "التضخيم المعرفي"، يقدم الذكاء الاصطناعي تعليقات وجداول زمنية وأدوات تقييم ذاتي مخصصة لمواجهة التحديات التي يواجهها المتعلمون في نشر هذه الاستراتيجيات على نحو فعال. يعد فهم دور الذكاء الاصطناعي في تضخيم العمليات المعرفية أمرًا حيويًا للتدخلات التعليمية المصممة خصيصًا، وتحسين المشاركة والنتائج.

المنهجية: باستخدام الأساليب النوعية، تبحث الدراسة في تجارب المشاركين مع أدوات الذكاء الاصطناعي للتعلم ما وراء المعرفي، بهدف تحديد الميسرين والعوائق التي تحول دون دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم.

النتائج: تكشف الدراسة عن علاقة دقيقة بين مستويات المعرفة الرقمية وتأثير أدوات الذكاء الاصطناعي على التعلم. واجه المشاركون ذوو المعرفة الرقمية المنخفضة في البداية إحباطات لكنهم أظهروا حافزًا متزايدًا مع الألفة، وحقق المشاركون ذوو المعرفة المتوسطة والعالية فوائد كبيرة، لا سيما في التعلم المنظم ذاتيًا. تعد تلبية احتياجات المعرفة الرقمية المتنوعة أمرًا بالغ الأهمية لتحسين أدوات الذكاء الاصطناعي، مع تركيز الأبحاث المستقبلية على التدخلات المخصصة وواجهات المستخدم.

التوصية: تؤكد التوصيات على إنشاء واجهات سهلة الاستخدام، وتوفير إعداد شامل للمستخدمين ذوي المعرفة الرقمية المنخفضة، وتنفيذ تعليقات شخصية وجداول دراسية منظمة، مع معالجة المخاوف الأخلاقية مثل خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي لتعزيز تجارب التعلم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تطوير واجهات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام ومسارات التعلم الشخصية، مما يعزز إمكانية الوصول إلى التعليم وفعاليته.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

المراجع

Aleven, V., Mclaren, B. M., Sewall, J., & Koedinger, K. R. (2009). A new paradigm for intelligent tutoring systems: ‎Example-tracing tutors. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 19(2), 105-154.‎

Aleven, V., McLaughlin, E. A., Glenn, R. A., & Koedinger, K. R. (2016). Instruction based on adaptive learning ‎technologies. In A. Renkl, & R. E. Mayer (Eds.), Handbook of research on learning and instruction (2nd ed., pp. 522-‎‎560). Routledge.‎

Azevedo, R., & Hadwin, A. F. (2005). Scaffolding self-regulated learning and metacognition–Implications for the design ‎of computer-based scaffolds. Instructional Science, 33(5/6), 367-379.‎

Baker, R. S., & Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of ‎Educational Data Mining, 1(1), 3-17.‎

Baker, S., Field, C., Lee, J. S., & Saintilan, N. (2021). Supporting students’ academic literacies in post-COVID-19 times: ‎Developing digital videos to develop students’ critical academic reading practices. Journal of University Teaching & ‎Learning Practice, 18(4), 5.‎

Baker, S., Lesaux, N., Jayanthi, M., Dimino, J., Proctor, C. P., Morris, J., ... & Newman-Gonchar, R. (2014). Teaching ‎academic content and literacy to English learners in elementary and middle school. IES Practice Guide. NCEE 2014-‎‎4012. What Works Clearinghouse.‎

Blikstein, P. (2013). Digital fabrication and ‘making’ in education: The democratization of invention. FabLabs: Of ‎machines, makers and inventors, 4(1), 1-21.‎

Campione, J. C., & Brown, A. (1987). Metacognitive components of instructional research with problem learners. In F. E. ‎Weinert & R. H. Kluwe (Eds.), Metacognition, motivation, and understanding (pp. 117-140). Lawrence Erlbaum ‎Associates.‎

Carretero, S., Vuorikari, R., & Punie, Y. (2017). DigComp 2.1: The digital competence framework for citizens. ‎Publications Office of the European Union.‎

Creswell, J. W. (2013). Qualitative inquiry & research design: Choosing among five approaches (3rd ed.). SAGE ‎Publications.‎

D’Mello, S., & Graesser, A. (2012). Dynamics of affective states during complex learning. Learning and Instruction, ‎‎22(2), 145-157.‎

Davis, A. P., Grondin, C. J., Johnson, R. J., Sciaky, D., McMorran, R., Wiegers, J., ... & Mattingly, C. J. (2019). The ‎comparative toxicogenomics database: update 2019. Nucleic Acids Research, 47(D1), D948-D954.‎

Dicheva, D., Dichev, C., Agre, G., & Angelova, G. (2015). Gamification in education: A systematic mapping study. ‎Journal of Educational Technology & Society, 18(3), 75-88.‎

Dillenbourg, P., Prieto, L. P., & Olsen, J. K. (2018). Classroom orchestration. In F. Fischer, C. E. Hmelo-Silver, S. R. ‎Goldman, & P. Reimann (Eds.), International handbook of the learning sciences (pp. 180-190). Routledge.‎

Eshet-Alkalai, Y. (2009). Real-time thinking in the digital era. In M. Khosrow-Pour (Ed.), Encyclopedia of Information ‎Science and Technology (2nd ed., pp. 3219-3223). IGI Global.‎

Flavell, J. H. (1978). Metacognitive development. In H. W. Reese & L. P. Lipsitt (Eds.), Structural/process theories of ‎complex human behavior (pp. 213-245). Academic Press.‎

Hadwin, A. F., & Winne, P. H. (2001). CoNoteS2: A software tool for promoting self-regulation. Educational Research ‎and Evaluation, 7(2-3), 313-334.‎

Hancock, D. R., Algozzine, B., & Lim, J. H. (2021). Doing case study research: A practical guide for beginning ‎researchers (3rd ed.). Teachers College Press.‎

Helsper, E. J., & Eynon, R. (2010). Digital natives: Where is the evidence?. British Educational Research Journal, 36(3), ‎‎503-520.‎

Huang, W. H. Y., & Soman, D. (2013). Gamification of education. Report Series: Behavioural Economics in Action, ‎‎29(4), 37.‎

Hwang, G. J., & Fu, Q. K. (2020). Advancement and research trends of smart learning environments in the mobile era. ‎International Journal of Mobile Learning and Organisation, 14(1), 114-129.‎

Järvelä, S., & Hadwin, A. F. (2013). New frontiers: Regulating learning in CSCL. Educational Psychologist, 48(1), 25-39.‎

Lai, J. W., & Bower, M. (2019). How is the use of technology in education evaluated? A systematic review. Computers & ‎Education, 133, 27-42.‎

Lajoie, S. P. (2008). Metacognition, self regulation, and self-regulated learning: A rose by any other name?. Educational ‎Psychology Review, 20(4), 469-475.‎

Landells, T. (2014). Co-creating strategy in action with stakeholders: A Grounded Theory explaining middle manager ‎response to their concerns around progressing organisational strategic agendas in increasingly ambiguous ‎environments. Doctoral dissertation, Swinburne University of Technology, Hawthorn, Australia).‎

Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.‎

McFarland, J., Hussar, B., Wang, X., Zhang, J., Wang, K., Rathbun, A., ... & Mann, F. B. (2018). The condition of ‎education 2018 (NCES 2018-144). National Center for Education Statistics.‎

Ng, W. (2012). Can we teach digital natives digital literacy?. Computers & Education, 59(3), 1065-1078.‎

Oh, S. S., Kim, K. A., Kim, M., Oh, J., Chu, S. H., & Choi, J. (2021). Measurement of digital literacy among older adults: ‎Systematic review. Journal of Medical Internet Research, 23(2), e26145.‎

Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of ‎Artificial Intelligence in Education, 26, 582-599.‎

Shute, V., & Towle, B. (2018). Adaptive e-learning. In K. E. Ryan (Ed.), Aptitude (pp. 105-114). Routledge.‎

Spante, M., Hashemi, S. S., Lundin, M., & Algers, A. (2018). Digital competence and digital literacy in higher education ‎research: Systematic review of concept use. Cogent Education, 5(1), 1519143.‎

Spector, J. M. (2014). Remarks on MOOCs and Mini-MOOCs. Educational Technology Research and Development, 62, ‎‎385-392.‎

Spector, J. M., & Yuen, A. H. (2016). Educational technology program and project evaluation. Routledge.‎

Tsai, M. J., Wang, C. Y., & Hsu, P. F. (2019). Developing the computer programming self-efficacy scale for computer ‎literacy education. Journal of Educational Computing Research, 56(8), 1345-1360.‎

Van Dijk, J. A. (2006). Digital divide research, achievements and shortcomings. Poetics, 34(4-5), 221-235.‎

VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring ‎systems. Educational Psychologist, 46(4), 197-221.‎

Winne, P. H., & Hadwin, A. F. (2013). nStudy: Tracing and supporting self-regulated learning in the Internet. In R. ‎Azevedo & V. Aleven (Eds.), International handbook of metacognition and learning technologies (pp. 293-308). ‎Springer.‎

Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. ‎Morgan Kaufmann.‎

Zhang, S., Mingyue Gu, M., Sun, W., & Jin, T. (2023). Digital literacy competence, digital literacy practices and teacher ‎identity among pre-service teachers. Journal of Education for Teaching, 1-15.‎

التنزيلات

منشور

2025-08-01

كيفية الاقتباس

Yifan, P., Hashim, H., & Said, N. E. M. (2025). التضخيم المعرفي: تسخير ‏الذكاء الاصطناعي لتعزيز ‏استراتيجيات التعلم ‏المعرفي. دراسات: العلوم الإنسانية والاجتماعية, 53(1), 7967. https://doi.org/10.35516/Hum.2025.7967

إصدار

القسم

علم الاجتماع والعمل الاجتماعي
##plugins.generic.dates.received## 2024-06-17
##plugins.generic.dates.accepted## 2024-09-05
##plugins.generic.dates.published## 2025-08-01