AI Literacy and Academic Performance among Non-STEM Students in KNUST: The Roles of LMS Quality and Blended-Learning Satisfaction

في الجامعة الحديثة، انتقل التعلم إلى ما وراء الفصول الدراسية التقليدية. يتنقل الطلاب الآن في عالم هجين حيث يمتزج التعليم المباشر مع المنصات الرقمية التي تستضيف المواد، وتسهل النقاشات، وتقدم التقييمات. غالبًا ما تُدار هذه الطبقة الرقمية بواسطة نظام إدارة التعلم (LMS)، وهو مركز برمجيات يعمل بمثابة الجهاز العصبي المركزي للمقرر الدراسي. ولكي تعمل هذه الأنظمة بشكل جيد، يجب أن تكون موثوقة، وسهلة الاستخدام، وسريعة الاستجابة. ومع ذلك، فإن التكنولوجيا في حد ذاتها تمثل نصف المعادلة فقط؛ أما النصف الآخر فهو قدرة الطالب على فهم الأدوات المتاحة له والتفاعل معها، وهي مجموعة مهارات تُعرف بشكل متزايد باسم "الثقافة في مجال الذكاء الاصطناعي". ويتجاوز هذا المفهوم مجرد معرفة كيفية كتابة أمر نصي؛ فهو يتضمن الثقة التقنية والأخلاقية والعملية لاستخدام الأدوات الذكية بفعالية. ومع دمج الجامعات في غانا وحول العالم لهذه التقنيات، يبرز سؤال جوهري: هل معرفة كيفية استخدام هذه الأدوات الرقمية تساعد الطالب حقًا في الحصول على درجات أفضل، أم أن العلاقة أكثر تعقيدًا؟

لقد سعى الباحثون في جامعة كوامي نكروما للعلوم والتكنولوجيا في غانا لفك تشابك هذه العلاقة، مع التركيز تحديدًا على الطلاب الذين لا يدرسون العلوم، أو التكنولوجيا، أو الهندسة، أو الرياضيات (غير المتخصصين في مجالات STEM). غالبًا ما يواجه هؤلاء الطلاب غير المتخصصين تحديات تعليمية مختلفة، وقد لا يحصلون على نفس المستوى من التدريب الحسابي الذي يحصل عليه أقرانهم في المجالات التقنية. قام الفريق البحثي باستطلاع آراء 432 طالبًا من أقسام التربية والابتكار التعليمي بالجامعة. وطلبوا من هؤلاء الطلاب تقييم فهمهم للذكاء الاصطناعي، وكيفية إدراكهم لجودة منصة التعلم الرقمية بالجامعة، ومدى رضاهم عن تجربة التعلم المدمج، ومدى أدائهم الأكاديمي. ومن خلال جمع هذه المنظورات، هدف الباحثون إلى معرفة كيف تتدفق هذه العوامل المختلفة في بعضها البعض لتشكل نجاح الطالب.

كشفت الدراسة عن مسار واضح ومتسلسل يؤدي إلى نتائج أكاديمية أفضل. فقد وجدت أن الطلاب الذين يتمتعون بمستويات أعلى من الثقافة في مجال الذكاء الاصطناعي يميلون إلى إدراك نظام التعلم الرقمي بالجامعة على أنه ذو جودة أعلى. فعندما يفهم الطلاب التكنولوجيا، يبدو النظام أكثر قابلية للاستخدام والموثوقية بالنسبة لهم. وهذا الإدراك للجودة، بدوره، أدى إلى رضا أكبر عن تجربة التعلم المدمج. وعندما شعر الطلاب أن النظام يعمل بشكل جيد من أجلهم، أفادوا بأنهم أكثر رضا عن تعليمهم العام. وأخيرًا، كان هذا الرضا مؤشرًا قويًا للأداء الأكاديمي. بعبارة أخرى، لم يكن المسار نحو الدرجات الأفضل لهؤلاء الطلاب ينطلق مباشرة من معرفة الذكاء الاصطناعي إلى الحصول على درجة امتياز؛ بل إن المعرفة بالذكاء الاصطناعي حسّنت نظرتهم للنظام، مما جعلهم أكثر سعادة ببيئتهم التعليمية، وهذات السعادة هي التي دفعت إنجازهم الأكاديمي.

والأهم من ذلك، وجد الباحثون أن جودة النظام الرقمي وحده لم تؤدِ مباشرة إلى تحسين الدرجات. فمنصة جيدة البناء، دون تفاعل الطلاب ورضاهم، لم تكن كافية لضمان النجاح. كانت جودة النظام مهمة فقط لأنها أثرت على مدى رضا الطلاب. علاوة على ذلك، أظهرت الدراسة أن الثقافة في مجال الذكاء الاصطناعي كان لها تأثير إيجابي مباشر، وإن كان أصغر، على الأداء الأكاديمي، لكن المسار الرئيسي للنجاح كان عبر سلسلة الإدراك والرضا. كما استبعدت البيانات فكرة أن جودة النظام الرقمي وحدها يمكن أن تسد الفجوة بين المعرفة بالذكاء الاصطناعي والدرجات؛ إذ لم يوجد هذا الاختصار المحدد في النتائج. كان الرابط الأقوى هو الرحلة الكاملة: من المعرفة بالذكاء الاصطناعي إلى إدراك النظام، ثم الرضا، وصولًا إلى الأداء في النهاية.

يشير هذا الاكتشاف إلى أنه لكي تتمكن الجامعات من مساعدة الطلاب غير المتخصصين في مجالات STEM على النجاح في العصر الرقمي، لا يمكنها ببساطة الاستثمار في برمجيات أفضل أو توقع أن يكتشف الطلاب التكنولوجيا بأنفسهم. تشير النتائج إلى أن المؤسسات يجب أن تدعم الطلاب في تطوير ثقافتهم في مجال الذكاء الاصطناعي حتى يتمكنوا من التعامل مع هذه الأنظمة بثقة. فعندما يشعر الطلاب بالكفاءة في استخدام الأدوات، فإنهم ينظرون إلى الأنظمة بشكل أكثر إيجابية، مما يؤدي إلى تجربة تعليمية أكثر إرضاءً، وبالتالي إلى نتائج أكاديمية أفضل. وتسلط الدراسة الضوء على أنه في بيئة التعلم المدمج، فإن العنصر البشري المتمثل في الرضا والعنصر المعرفي المتمثل في الثقافة لا يقل أهمية عن البنية التحتية التقنية نفسها.