Developing and Evaluating an AI-Based Information Technologies and Software Course Using the ASSURE Model
تُظهر هذه الدراسة أن دمج الذكاء الاصطناعي في مساق تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات للمرحلة الإعدادية من خلال نموذج التصميم التعليمي "ASSURE" المنهجي يعزز بشكل كبير الثقافة الرقمية والدافعية لدى الطلاب، شريطة معالجة التحديات التقنية واللوجستية من خلال التحسين المتكرر والتركيز على التقييم الأخلاقي.
في الفصل الدراسي الحديث، لم تعد التكنولوجيا مجرد أداة للبحث عن الأشياء؛ بل أصبحت شريكاً في الإبداع. إن الذكاء الاصطناعي، وهو قدرة الحواسيب على توليد النصوص والصور والحلول بناءً على تعليمات بشرية، أصبح الآن جزءاً من الحياة اليومية. وبالنسبة للطلاب، يثير هذا سؤالاً جوهرياً: كيف يتعلمون استخدام هذه الأنظمة القوية دون أن يتركوا الآلة تقوم بالعمل بدلاً منهم ببساطة؟ تكمن الإجابة ليس في البرمجيات نفسها، بل في كيفية هيكلة المعلمين لتجربة التعلم. فإذا سُلِّم الطالب أداة معقدة دون خريطة، فقد يتوه أو يستخدمها بشكل سيئ. ولكن إذا دُمجت الأداة في خطة درس تقودهم عبر مراحل التخطيط، والتنفيذ، والتحقق، وتحسين عملهم الخاص، فإن التكنولوجيا تصبح محركاً حقيقياً للتعلم. هذا التوازن بين التوجيه البشري وقدرة الآلة هو التحدي المركزي الذي يواجه التربويين اليوم، لا سيما في المواد المخصدة للمهارات الرقمية.
لقد سعى فريق من الباحثين في تركيا لحل هذا اللغز لطلاب المدارس المتوسطة. أرادوا معرفة ما إذا كان بإمكانهم تصميم مساق يعلم الطلاب كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وفعالية، بدلاً من مجرد تركه للعب به. وقد ركزوا على مادة "تقنيات المعلومات والبرمجيات"، وهي مادة قياسية لطلاب الصف السادس تغطي كل شيء من السلامة عبر الإنترنت إلى إنشاء المشاريع الرقمية. بنى الباحثون مساقهم حول إطار تعليمي محدد يسمى نموذج (ASSURE). هذا النهج يشبه المخطط الهندسي للمعلمين: يبدأ بفهم طبيعة الطلاب، ثم يضع أهدافاً واضحة، ويختار الأدوات المناسبة، ويشرك الطلاب بفعالية، وأخيراً يتحقق مما إذا كان الدرس قد حقق غرضه. كان الهدف هو معرفة ما إذا كان اتباع هذا المخطط مع الذكاء الاصطناعي سيؤدي بالفعل إلى تحسين معرفة الطلاب ومدى استمتاعهم بالحصة.
تتابعت الدراسة على مرحلتين، تماماً مثل البروفة التي تسبق العرض الرئيسي. أولاً، جرب الباحثون خطة الدرس الخاصة بهم مع مجموعة مكونة من خمسة وثلاثين طالباً. كشفت هذه التجربة الأولية أنه بينما كان الطلاب متحمسين، إلا أنهم واجهوا صعوبات في الأساسيات؛ فقد عانوا في تسجيل الدخول إلى الحسابات، وكتابة تعليمات واضحة للحاسوب، وإدارة وقتهم. أدرك الباحثون أنه قبل أن يتمكن الطلاب من إنشاء مشاريع معقدة، يحتاجون إلى تعلم كيفية التعامل مع البيئة الرقمية بأمان وكفاءة. وبناءً على ذلك، أضافوا فترة تحضيرية لمدة أسبوعين إلى المساق. خلال هذه الفترة، تعلم الطلاب كيفية إنشاء كلمات مرور آمنة، واستخدام أنظمة البريد الإلكتروني المدرسية، وكتابة تعليمات محددة، تُعرف باسم "الأوامر" (prompts)، للحصول على أفضل النتائج من الذكاء الاصطناعي. وبمجرد وضع هذا الأساس، بدأ المساق الرئيسي مع واحد وعشرين طالباً على مدار ثمانية أسابيع.
خلال المساق الرئيسي، لم يكتفِ الطلاب بمشاهدة مقاطع فيديو عن التكنولوجيا، بل أصبحوا مبدعين. استخدموا الذكاء الاصطناعي لتوليد صور لملصقات السلامة، وإنشاء مقاطع فيديو قصيرة عن المواطنة الرقمية، وتأليف الموسيقى، وكتابة المستندات، وتصميم العروض التقديمية، وبناء الجداول الحسابية. وكان مفتاح الدرس هو عدم السماح للطلاب أبداً بقبول إجابة الحاسوب الأولى كمنتج نهائي. بدلاً من ذلك، تم تعليمهم معاملة مخرجات الحاسوب كمسودة أولية؛ حيث توجب عليهم التحقق من العمل بحثاً عن الأخطاء، والبحث عن قضايا حقوق النشر، وتحسين التعليمات للحصول على نتائج أفضل. تكررت هذه الدورة من الإنشاء والتحقق والتحسين كل أسبوع. راقب الباحثون عن كثب، ودونوا ملاحظات حول كيفية عمل الطلاب معاً، وكيف حلوا المشكلات، وكيف ناقشوا أخلاقيات استخدام هذه الأدوات.
أظهرت النت la أن هذا النهج المنظم قد نجح. فبعد المساق، أظهر الطلاب تحسناً ملحوظاً في مهاراتهم الرقمية العامة؛ حيث أصبحوا أفضل في إيجاد المعلومات، وإنشاء المحتوى، وحل المشكلات باستخدام التكنولوجيا. والأهم من ذلك، أن دافعيتهم لتعلم المادة زادت بشكل حاد. أفاد الطلاب بأنهم شعروا بقدرة أكبر واهتمام متزايد لأنهم كانوا يصنعون أشياء تهمهم، بدلاً من مجرد حفظ الحقائق. لقد تعلموا أنه يمكنهم استخدام الحاسوب لمساعدتهم في التفكير، لكن يجب أن يظلوا هم من يمسك بزمام الأمور. أدركوا أن الحاسوب يمكنه توليد صورة، ولكن لا يمكن إلا للبشر تحديد ما إذا كانت تلك الصورة دقيقة أو آمنة أو أخلاقية.
وجد الباحثون أن نجاح المساق لم يأتِ من أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها، بل من الطريقة الدقيقة التي صُممت بها الدروس. تعلم الطلاب أن التكنولوجيا تكون أكثر فائدة عندما تكون جزءاً من عملية تتضمن الحكم البشري. ومن خلال إضافة وقت التحضير والإصرار على دورة المراجعة والتحسين، ضمن المعلمون بقاء الطلاب كمفكرين نشطين. تشير الدراسة إلى أن مجرد وضع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي ليس كافياً لتحسين التعلم؛ بل يجب دمج التكنولوجيا في خطة درس تعلم الطلاب كيفية توجيه الآلة، والتحقق من عملها، وتحمل المسؤولية عن النتيجة النهائية. هذا النهج يحول التجربة التي قد تكون سلبية إلى تجربة نشطة، حيث يتعلم الطلاب كيف يكونون مهندسي مستقبلهم الرقمي.
ملخص تقني: تطوير وتقييم مساق تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات القائم على الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج ASSURE
بيان المشكلة أدى التكامل السريع للذكاء الاصطناوي التوليدي في التعليم إلى تحويل التركيز من النظر إلى الذكاء الاصطناائي كأداة مستحدثة إلى الاعتراف بضرورة التصميم التعليمي المنهجي. وبينما يوفر الذكاء الاصطناعي فرصاً لإنشاء المحتوى وتقديم التغذية الراجعة الشخصية، فإن قيمته التعليمية في مرحلة المدرسة المتوسطة تعتمد على مواءمته مع الأهداف التعليمية، وخصائص المتعلمين، والاعتبارات الأخلاقية. تركز الأدبيات الحالية غالباً على موضوعات محددة أو سياقات التعليم العالي، مع وجود أدلة محدودة فيما يتعلق بالتكامل المنهجي للذكاء الاصطناعي في مساق تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات (ITS) للمرحلة المتوسطة باستخدام نماذج التصميم التعليمي الراسخة. علاوة على ذلك، هناك حاجة لفهم كيف يؤثر دمج الذكاء الاصطناعي ليس فقط على المخرجات المعرفية (الثقافة الرقمية) بل أيضاً على المخرجات الوجدانية (الدافعية) والجدوى العملية لمثل هذه التصميمات في بيئات الصفوف الدراسية الواقعية.
المنهجية اعتمدت الدراسة تصميماً بحثياً ذا مرحلتين يتضمن تطوير وتدقيق وتقييم تصميم تعليمي قائم على الذكاء الاصطناعي ومستند إلى نموذج ASSURE (تحليل المتعلمين، تحديد الأهداف، اختيار الطرق/الوسائط/المواد، استخدام الوسائط/المواد، مطالبة المتعلم بالمشاركة، التقييم/المراجعة).
المشاركون: شملت الدراسة مجموعتين متميزتين من طلاب الصف السادس في مدرسة متوسطة حكومية في تركيا. شاركت مجموعة تجريبية (ن=35) في العام الدراسي 2024-2025 للتقييم التكويني، وشاركت مجموعة تنفيذ رئيسية (ن=21) في العام الدراسي 2025-2026.
التصميم:
المرحلة التجريبية: عملت كتقييم تكويني لتحديد مشكلات الجدوى وتدقيق التصميم التعليمي.
التنفيذ الرئيسي: استخدم تصميماً مختلط المناهج متوازياً تقاربياً.
الجانب الكمي: استُخدم تصميم المجموعة الواحدة مع اختبار قبلي وبعدي لقياس التغيرات في ثقافة تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات (ITS Literacy) والدافعية تجاه مساق (ITS) باستخدام مقاييس طورها الباحثون.
الجانب النوعي: استُخدم تصميم دراسة الحالة، من خلال مقابلات مجموعات التركيز شبه المنظمة (ن=8) وملاحظات الباحث لاستكشاف تجارب الطلاب وعملية التنفيذ.
التصميم التعليمي: امتد المنهج لثمانية أسابيع (أسبوعان تحضيريان، ستة أسابيع من التدريس الأساسي). دمج المنهج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل ChatGPT، وCanva AI، وDALL·E 3، وSuno، وRunway) في إنشاء المنتجات الرقمية (الصور، الفيديوهات، الصوت، النصوص، العروض التقديمية، جداول البيانات). تضمنت الدورة البيداغوجية الأساسية بناء الأوامر (Prompts)، وتقييم المخرجات، والمراجعة، والتحسين، مع دمج الاعتبارات الأخلاقية (حقوق الطبع والنشر، خصوصية البيانات، المعلومات المضللة) في كل مهمة.
تحليل البيانات: حُللت البيانات الكمية باستخدام اختبارات (t) للعينات المرتبطة ومعامل (Cohen's dz) لحجم الأثر. وحُللت البيانات النوعية عبر تحليل المحتوى، حيث استُخلصت الموضوعات من المقابلات وملاحظات الباحث. وتم دمج النتائج لتقديم تفسير شامل.
المساهمات الرئيسية
إطار التصميم التعليمي: تقدم الدراسة مثالاً تطبيقياً لدمج الذكاء الاصطناعي في مساق تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات للمرحلة المتوسطة باستخدام نموذج ASSURE، مما يوضح كيفية هيكلة الذكاء الاصطناعي لا كإضافة بل كمكون أصيل في تحليل المتعلم، وتحديد الأهداف، والتقييم.
عملية التدقيق التكويني: تسلط الدراسة الضوء على الدور الحاسم للتنفيذ التجريبي في تحديد العوائق التقنية والبيداغوجية (مثل الوصول إلى الحسابات، وصعوبات كتابة الأوامر، ولغة الواجهة). أدى ذلك إلى إضافة برنامج تحضيري لمدة أسبوعين لمعالجة الجاهزية الرقمية، وهو ما كان ضرورياً لجدوى التنفيذ الرئيسي.
التقييم الشامل: من خلال الجمع بين المقاييس الكمية للثقافة والدافعية والرؤى النوعية حول فاعلية الطالب والتفكير الأخلاقي، تقدم الدراسة رؤية شاملة لدمج الذكاء الاصطناعي تتجاوز مجرد استخدام الأدوات.
التكامل الأخلاقي: توضح الدراسة كيف يمكن دمج القضايا الأخلاقية (مثل التزييف العميق، وحقوق الطبع والنشر، والعمالة البشرية) مباشرة في مهام الإنتاج بدلاً من تدريسها كمفاهيم مجردة، مما يعزز التقييم النقدي للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي.
النتائج
النتائج الكمية:
ثقافة تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات (ITS Literacy): أظهر الطلاب زيادة ذات دلالة إحصائية في درجات ثقافة (ITS) من الاختبار القبلي إلى البعدي (p = .015) مع حجم أثر متوسط (Cohen's dz = 0.58).
الدافعية: أظهر الطلاب زيادة ذات دلالة إحصائية في الدافعية تجاه مساق (ITS) (p = .001) مع حجم أثر كبير (Cohen's dz = 0.89).
النتائج النوعية:
آراء الطلاب: أفاد الطلاب أن المساق سهل عملية البحث، وساعد في إنتاج منتجات رقمية ملموسة، وزاد من اهتمامهم. وأشاروا إلى تحول من الاستخدام العشوائي للذكاء الاصطناعي إلى التطبيق الواعي والهادف. ومع ذلك، ظلت التحديات قائمة فيما يتعلق بكتابة الأوامر وواجهات اللغة الإنجليزية.
ملاحظات الباحث: أكدت الملاحظات حدوث تقدم في مهارات الطلاب، من الصعوبات الأولية في الوصول التقني إلى القدرة على بناء أوامر تفصيلية بشكل مستقل، وتقييم المخرجات، وتحسين المنتجات. انخرط الطلاب بشكل متزايد في التحقق النقدي من المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي.
التكامل: تلاقت التحسينات الكمية في الثقافة والدافعية مع الأدلة النوعية على المشاركة النشطة، والتحسين المتكرر، وتطوير مهارات التقييم النقدي. وقد تم تحديد الفترة التحضيرية كشرط حاسم لنجاح التنفيذ، رغم أنها لم تُقس كمتغير منفصل.
الأهمية والادعاءات يزعم المؤلفون أن القيمة التعليمية للذكاء الاصطناعي في مساق (ITS) لا تنبع من القدرات التكنولوجية للأدوات نفسها بقدر ما تنبع من التصميم التعليمي المنهجي الذي يدمج خصائص المتعلم، ومهام الإنتاج، وتوجيه المعلم، والتقييم الأخلاقي.
القيمة البيداغوجية: تشير الدراسة إلى أن مجرد تقديم أدوات الذكاء الاصطناعي لا يؤدي تلقائياً إلى تحسين نواتج التعلم. بدلاً من ذلك، تتولد القيمة عندما يتم هيكلة الذكاء الاصطناعي ضمن إطار يتطلب من الطلاب الانخراط في وضع الأهداف، والإنتاج، والتساؤل، واتخاذ القرارات المسؤية.
مركزية التصميم التعليمي: تدعم النتائج وجهة النظر القائلة بأن دمج الذكاء الاصطناعي يجب أن يتبع نهجاً متمحوراً حول التصميم التعليمي (باستخدام نماذج مثل ASSURE) بدلاً من النهج المتمحور حول التكنولوجيا.
الآثار العملية: تؤكد الدراسة على ضرورة التدريب التحضيري للجاهزية الرقمية (مثل إدارة الحسابات، وكتابة الأوامر) وأهمية التعامل مع مخرجات الذكاء الاصطناعي كمسودات يجب تقييمها ونقدها وتحسينها، وليس كمنتجات نهائية.
المحددات: يشير المؤلفون بتواضع إلى أن النتائج تستند إلى مدرسة واحدة ومستوى دراسي محدد، مما يحد من إمكانية التعميم. كما أن تصميم المجموعة الواحدة مع اختبار قبلي وبعدي يمنع تقديم ادعاءات سببية قوية فيما يتعلق بالطريقة التعليمية مقارنة بالبدائل. كما تم الاعتراف بالدور المزدوج للباحث كمعلم ومقيم كمصدر محتمل للتحيز، وقد تم التخفيف من ذلك من خلال التثليث (Triangulation) والتحقق من صدق وثبات الأدوات.
في الختال، تفترض الورقة أن نموذج ASSURE يوفر إطاراً قابلاً للتطبيق لدمج الذكاء الاصطناعي في المرحلة المتوسطة، بشرط أن يتضمن التصميم دعماً تحضيرياً، ودورات تحسين متكررة، واستقصاءً أخلاقياً مدمجاً لضمان بقاء الطلاب مشاركين نشطين ونقديين في عملية التعلم.