Attitudes of Distance Learning Students Towards Employing Artificial Intelligence Technologies in Supporting Self-Learning Strategy
الملخص
This study aimed to investigate the attitudes of distance learning students toward the use of artificial intelligence technologies in supporting the self-learning strategy, with an analysis of statistically significant differences related to some demographic variables. The study population consisted of distance learning students at Al-Zaytoonah University of Jordan in the Syrian Arab Republic. A sample of (300) male and female students was selected using stratified random sampling, including the specialties of “Classroom Teacher” and “Psychological Counseling,” with diversity in gender (male and female), academic qualification (bachelor’s and diploma), and years of experience (from one year to more than five years).
The study relied on the descriptive-analytical method and used an electronic questionnaire prepared by the researcher to measure students’ attitudes toward employing artificial intelligence technologies, with validity and reliability statistically verified.
The results showed that distance learning students’ attitudes toward employing artificial intelligence technologies to support self-learning were generally high. No statistically significant differences were found related to gender or academic specialty, while statistically significant differences were found favoring bachelor’s degree holders regarding academic qualification and those with more than five years of experience.
The study recommended intensifying practical training programs on artificial intelligence tools within distance learning programs and integrating these technologies into curricula to enhance students’ self-learning efficiency, considering individual differences related to experience level and academic qualification.
References
• الجمّال، هالة. (2020). تحليل أنماط تعلم الطلاب باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. مجلة التعليم الإلكتروني، 9(3)، 55-73.
• الحربي، فيصل. (2021). التحديات التقنية في دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم. مجلة التعليم والتقنية، 7(1)، 20-39.
• الحسيني، سامي. (2020). استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في تصميم برامج تعليمية تدعم مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات. مجلة التكنولوجيا والتعليم، 5(4)، 78-95.
• الحمادي، محمد. (2020). اتجاهات طلبة التعليم عن بُعد نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في دعم استراتيجية التعلم الذاتي. مجلة التربية الحديثة، 12(3)، 45-62.
• الزبيدي، أحمد. (2021). توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في دعم التعلم الذاتي. مجلة العلوم التربوية، 8(1)، 33-50.
• الزبيدي، أحمد. (2022). حماية الخصوصية في أنظمة التعليم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. مجلة الدراسات التقنية، 13(4)، 88-104.
• الزهراني، سعيد. (2023). التعليم عن بُعد: مفاهيم وتطبيقات. دار النشر الجامعية.
• سعيد، محمد. (2022). دور الذكاء الاصطناعي في تنظيم عملية التعلم الذاتي. مجلة التربية والتنمية، 11(1)، 40-58.
• عباس، جمال وآخرون. (2014). مناهج البحث العلمي في العلوم الاجتماعية. دار الفكر العربي.
• عبد الله، علي. (2021). الذكاء الاصطناعي وجودته في التعليم الجامعي. المجلة العربية للعلوم الحاسوبية، 14(2)، 120-140.
• العتيبي، نورة. (2023). الذكاء الاصطناعي وتعزيز التفكير الإبداعي والتفكير النقدي. مجلة العلوم التربوية الحديثة، 15(2)، 66-85.
• المسعودي، خالد. (2018). بيئة التعليم الافتراضية ودورها في تشكيل اتجاهات الطلبة ودوافعهم نحو التعلم الذاتي. مجلة دراسات التعليم، 10(2)، 98-115.
المراجع الأجنبية:
• Alqurashi, E. (2016). Student perceptions and satisfaction with e-learning tools. Journal of Educational Technology Systems, 44(2), 256-274.
• Chen, L. (2021). Exploring the effectiveness of self-regulated learning strategies in online higher education contexts. International Journal of Educational Research, 105, 101714.
• Dhawan, S. (2020). Online learning: A panacea in the time of COVID-19 crisis. Journal of Educational Technology Systems, 49(1), 5-22.
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
• Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
• Martinez, R. (2023). Challenges of AI integration in distance learning: A study of student engagement and cognitive load. Computers & Education, 180, 104425.
• Merriam, S. B., Caffarella, R. S., & Baumgartner, L. M. (2020). Learning in adulthood: A comprehensive guide (4th ed.). Jossey-Bass.
• Reich, J., & Ito, M. (2017). From good intentions to real outcomes: Equity by design in learning technologies. Digital Media and Learning Research Hub.
• Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Pearson.
• Smith, J. (2022). The impact of artificial intelligence tools on university students’ independent learning in virtual environments. Journal of Computer Assisted Learning, 38(4), 789-803.
• Woolf, B. P. (2019). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.
