الخصائص السيكومترية لمقياس رهاب الذكاء الاصطناعي

المؤلفون

DOI:

https://doi.org/10.35516/Edu.2026.15189

الكلمات المفتاحية:

رهاب الذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي، الخصائص السيكومترية، الصدق، الثبات

الملخص

الأهداف: هدفت الدّراسة إلى بناء مقياس رهاب الذكاء الاصطناعي واستخراج الخصائص السيكومترية له.

المنهجية: اتّبعت الدراسة المنهج الوصفيّ المَسحيّ كونَه الأفضل لتحقيق أهداف الدارسة الحاليّة، وتكوَّنت عيِّنة الدِّراسة من (920) راشدًا وراشدة من الأردن، اُختيرت بالطريقة القصدية من خلال التّطوُّع للمشاركة في الدراسة، واستخدمت الدراسة مقياس رهاب الذكاء الاصطناعي المبني في الدراسة الحالية من خلال الإطار النظريّ والدراسات السابقة ذات العلاقة، وكان مقياس رهاب الذكاء الاصطناعي في صورته الأولية مكون من (48) فقرة موزعة على (10) أبعاد.

النتائج: تَكوّن المقياس في صورته النهائيّة من (28) فقرةً، مُوزَّعة على (7) أبعاد، وهي: (التجربة، الاعتمادية، فومو الذكاء الاصطناعي، دقة المعلومات، انتهاك الخصوصية، فقدان الوظيفة، مخاطر فقدان السيطرة)، وقد تم التّحقُّق من دلالات صدق المقياس وثباته من خلال استخراج الصدق الظاهري باعتماد نسبة الاتفاق (80%) بين المحكمين، والصّدق العاملي الاستكشافي الذي أظهر وجود (7) أبعاد تتشبع عليها الفقرات، وصدق البناء الداخلي الذي تراوح بين (0.417-0.889)، والارتباطات الداخلية بين فقرات المقياس، والتي أظهرت تداخل (14) فقرة، وثبات الاتّساق الداخلي بمعادلة كرونباخ ألفا، والتجزئة النصفية التي تراوحت بين (0.729-0.964)، وأظهرت النّتائج أنّ المقياس مكون من (7) ابعاد، وأنه يتمتّع بدلالات صدق وثبات مقبولة إحصائيًّا.

الخلاصة: خلص البحث الى أن مقياس رهاب الذكاء الاصطناعي يتمتع بدلالات صدق وثبات مقبولة إحصائيًا، ومناسب للاستخدام في الابحاث المستقبلية.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

Abdipour, N., Rakhshanderou, S., & Ghaffari, M. (2024). Validity and reliability of the TechPH scale in assessing Iranian older adults’ attitudes toward technology. BMC Geriatrics, 24(1), 907. https://doi.org/10.1186/s12877-024-05502-3

Al Jazeera Net. (2025a). “It poses a danger to humanity”: 700 scientists, politicians, and international business leaders call for a halt to the development of super-intelligence. https://ajm.news/5duvlp

Al Jazeera Net. (2025b). Among them are the fathers of technology: 200 global figures are calling for a halt to the artificial intelligence race. https://aja.ws/uegxq1

Alshaibani, M. H., Al-Rahmi, W. M., & Tawafak, R. M. (2025). Psychometric validation of the artificial intelligence anxiety scale: A confirmatory factor analysis for academic research. Contemporary Educational Technology, 17(4), Article ep595. https://doi.org/10.30935/cedtech/17309

American Psychiatric Association. (2022). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed., text rev.; DSM-5-TR). American Psychiatric Association Publishing.

Chen, C., Hu, W., & Wei, X. (2025). From anxiety to action: Exploring the impact of artificial intelligence anxiety and artificial intelligence self-efficacy on motivated learning of undergraduate students. Interactive Learning Environments, 33(4), 3162–3177. https://doi.org/10.1080/10494820.2024.2440877

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE.

DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2021). Scale development: Theory and applications (5th ed.). SAGE.

Friedmann, V. (2024). Future of Life Institute and the international politics of AI apocalypse. In The Palgrave handbook of non-state actors in East–West relations (pp. 651–663). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-39074-3_37

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.

Jay, T. B. (1981). Computerphobia: What to do about it. Educational Technology, 21(1), 47–48.

Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867

Khasawneh, O. Y. (2018). Technophobia: Examining its hidden factors and defining it. Technology in Society, 54, 93–100. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2018.03.008

Kim, J. J., Soh, J., Kadkol, S., Solomon, I., Yeh, H., Srivatsa, A. V., et al. (2025). AI anxiety: A comprehensive analysis of psychological factors and interventions. AI and Ethics, 5(4), 3993–4009. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00686-9

Lee, P. Y. K., Ma, N. F., Kim, I. J., & Yoon, D. (2023). Speculating on risks of AI clones to selfhood and relationships: Doppelganger-phobia, identity fragmentation, and living memories. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 7(CSCW1), 1–28. https://doi.org/10.1145/3579524

Li, J., & Huang, J. S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63, Article 101410. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101410

Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, J., Batra, P., et al. (2017). Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages. McKinsey Global Institute.

Martínez-Córcoles, M., Teichmann, M., & Murdvee, M. (2017). Assessing technophobia and technophilia: Development and validation of a questionnaire. Technology in Society, 51, 183–188. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2017.09.007

Müller, V. C., & Bostrom, N. (2016). Future progress in artificial intelligence: A survey of expert opinion. In V. C. Müller (Ed.), Fundamental issues of artificial intelligence (pp. 555–572). Springer.

OpenTools. (2024). The rise of unpredictable AI: A looming challenge for human control. https://opentools.ai/news/the-rise-of-unpredictable-ai-a-looming-challenge-for-human-control#section5

Osiceanu, M. E. (2015). Psychological implications of modern technologies: "Technophobia" versus "technophilia." Procedia – Social and Behavioral Sciences, 180, 1137–1144. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.02.229

Roccetti, M. (2025). The fear of AI: A simple story of complexity. Annales: Proceedings of the Academy of Sciences of Bologna, Class of Physical Sciences, 3, 137–148. https://doi.org/10.30682/annalesps2403l

Rosen, L. D., Sears, D. C., & Weil, M. M. (1987). Computerphobia. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 19(2), 167–179. https://doi.org/10.3758/BF03203781

Samuel, J., Khanna, T., Esguerra, J., Sundar, S., Pelaez, A., & Bhuyan, S. S. (2025). The rise of artificial intelligence phobia! Unveiling news-driven spread of AI fear sentiment using ML, NLP and LLMs. IEEE Access.

Sindermann, C., Yang, H., Elhai, J. D., Yang, S., Quan, L., Li, M., & Montag, C. (2022). Acceptance and fear of artificial intelligence: Associations with personality in a German and a Chinese sample. Discover Psychology, 2(1), Article 8. https://doi.org/10.1007/s44202-022-00020-y

Sparrow, R. (2016). Robots and respect: Assessing the case against autonomous weapon systems. Ethics & International Affairs, 30(1), 93–116. https://doi.org/10.1017/S0892679415000647

Wang, C. Y., Song, Y., Wu, C. Y., & Yang, P. T. (2020). The moderating effect of artificial intelligence phobia on the relationship between trust and product promotion effectiveness: An exploratory study. In Proceedings of the 2020 11th International Conference on E-Education, E-Business, E-Management, and E-Learning (pp. 356–359).

Wang, G., Obrenovic, B., Gu, X., & Godinic, D. (2025). Fear of the new technology: Investigating the factors that influence individual attitudes toward generative artificial intelligence (AI). Current Psychology, 44(9), 8050–8067. https://doi.org/10.1007/s12144-025-07357-2

Wang, Y. M., Wei, C. L., Lin, H. H., Wang, S. C., & Wang, Y. S. (2024). What drives students’ AI learning behavior: A perspective of AI anxiety. Interactive Learning Environments, 32(6), 2584–2600. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2153147

Wang, Y. Y., & Wang, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619–634. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887

Yampolskiy, R. V. (2024). AI: Unexplainable, unpredictable, uncontrollable. Chapman & Hall/CRC.

التنزيلات

منشور

2026-08-25

إصدار

القسم

الإرشاد النفسي والتربوي

كيفية الاقتباس

Shawaqfeh, B. S. (2026). الخصائص السيكومترية لمقياس رهاب الذكاء الاصطناعي. دراسات: العلوم التربوية, 54(1), 15189. https://doi.org/10.35516/Edu.2026.15189