ما وراء قبول الذكاء الاصطناعي: بناء والتحقق من صدق مقياس الرنين المعرفي التوليدي (GCR-12)

المؤلفون

  • سهام صالح خليفة القبلاوي قسم الرياضيات، كلية العلوم والموارد الطبيعية، جامعة الجفارة، ليبيا Author
  • جبريل رمضان امبارك قسم الحاسوب، كلية العلوم والموارد الطبيعية، جامعة الجفارة، ليبيا Author
  • أسماء مصطفى أبوعضلة قسم الرياضيات، كلية العلوم والموارد الطبيعية، جامعة الجفارة، ليبيا Author
  • إنتصار معمر مكاري قسم الرياضيات، كلية العلوم والموارد الطبيعية، جامعة الجفارة، ليبيا Author

DOI:

https://doi.org/10.65405/b1npg933

الكلمات المفتاحية:

الرنين المعرفي التوليدي؛ الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ النمذجة بعوامل ثنائية؛ ESEM؛ الإدراك الموزع؛ الصدق البنائي

الملخص

تنتقل هذه الدراسة بما وراء نماذج قبول التقنية التقليدية (TAM/UTAUT) لاستكشاف العمليات المعرفية الداخلية الجارية أثناء تفاعل الطلاب مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI). يُقدَّم في هذه الدراسة مفهوم "الرنين المعرفي التوليدي" (GCR) بوصفه بُنيةً وسيطةً تُجسِّد الحلقةَ التكرارية من التحقق والمراجعة والتكيف مع المخرجات التوليدية غير المستقرة بطبيعتها. اعتمد البحث تصميماً مختلطاً تفسيرياً تسلسلياً شمل عينةً رئيسيةً (N=312)، وعينة تحقق خارجية (N=120)، ومكوناً تجريبياً (N=60)، فضلاً عن مقابلات نوعية معمّقة (n=15). خضع المقياس لتحليلات سيكومترية صارمة باستخدام النمذجة بالعوامل الاستكشافية التأكيدية (ESEM) والنمذجة بالعوامل الثنائية (Bifactor). أظهرت النتائج ملاءمةً جيدةً للنماذج (CFI=0.924، RMSEA=0.073)، مع وجود عامل عام قوي (ωh=0.63) يدعم استخدام الدرجة الكلية. أضاف GCR تبايناً تنبؤياً إضافياً معنوياً لجودة المقال الأكاديمي (ΔR²=0.12، p<.001) بعد ضبط متغيرات التعلم ذاتي التنظيم وما وراء المعرفة. تُقدِّم الدراسةُ استنتاجات نظرية وتطبيقية تتعلق بدمج GCR في أطر الإدراك الموزع (Distributed Cognition) في سياق التعليم العالي.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Pintrich, P. R., & De Groot, E. V. (1990). Motivational and self-regulated learning components of classroom academic performance. Journal of Educational Psychology, 82(1), 33–40.

[2] Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory into Practice, 41(2), 64–70.

[3] Schraw, G., & Dennison, R. S. (1994). Assessing metacognitive awareness. Contemporary Educational Psychology, 19(4), 460–475.

[4] Sweller, J. (2020). Cognitive load theory and educational technology. Educational Technology Research and Development, 68(1), 1–16.

[5] Yan, L., Zhao, L., Gasevic, D., & Martinez-Maldonado, R. (2024). Practical and ethical challenges of large language models in education. British Journal of Educational Technology, 55(1), 90–111.

[6] Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575.

[7] Hu, L.-t., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55.

[8] Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). SAGE.

[9] Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Statistical power analyses using G*Power 3.1. Behavior Research Methods, 41(4), 1149–1160.

[10] Al-Emran, M., & Teo, T. (2022). Is there a place for technology acceptance models in mobile learning? Journal of Educational Computing Research, 60(4), 860–899.

[11] Klepsch, M., Schmitz, F., & Seufert, T. (2017). Development and validation of two instruments measuring cognitive load. Frontiers in Psychology, 8, 1997.

[12] Ghazizadeh, M., Lee, J. D., & Boyle, L. N. (2012). Extending the TAM to assess automation. Cognition, Technology & Work, 14(1), 39–49.

[13] Vandenberg, R. J., & Lance, C. E. (2000). A review and synthesis of the measurement invariance literature. Organizational Research Methods, 3(1), 4–70.

[14] Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2004). Multimodel inference. Sociological Methods & Research, 33(2), 261–304.

[15] Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Erlbaum.

[16] Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135.

[17] Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101.

[18] Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36.

[19] R Core Team. (2023). R: A language and environment for statistical computing (v4.3.2). R Foundation.

[20] Clark, L. A., & Watson, D. (2019). Constructing validity: New developments in creating objective measuring instruments. Psychological Assessment, 31(12), 1412–1427.

[21] Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.

[22] Limon, M. (2001). On the cognitive conflict as an instructional strategy for conceptual change. Learning and Instruction, 11(4–5), 357–380.

[23] Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F., & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5–26.

[24] Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.

[25] Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students' voices on generative AI. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 43.

[26] Taub, M., & Azevedo, R. (2023). Using sequence mining to investigate the temporal dynamics of self-regulation during learning. Journal of Educational Psychology, 115(1), 74–94.

[27] Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring. American Psychologist, 34(10), 906–917.

[28] Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 60(6), 667–679.

[29] Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling (5th ed.). Guilford.

[30] Asparouhov, T., & Muthén, B. (2009). Exploratory structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 16(3), 397–438.

[31] Walczak, A., & Kopcińska, D. (2024). Generative AI in academic writing: Student perspectives. Education Sciences, 14(2), 112.

[32] Chiu, T. K. F. (2024). A comprehensive framework for AI literacy in higher education. Computers & Education, 213, 105015. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105015

[32] algasim Alrrjipi, J. A. (2026). Silent Data Waste in Public Laboratories: A Conceptual Framework for Sustainable Data Driven Management. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(2), 36-48.

[33] Abdulla, M. E., & ALMUSI, A. E. (2026). MACHINE LEARNING TECHNIQUES IN SKIN TUMOR IDENTIFICATION. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(3), 243-256.

التنزيلات

منشور

2026-06-16

كيفية الاقتباس

ما وراء قبول الذكاء الاصطناعي: بناء والتحقق من صدق مقياس الرنين المعرفي التوليدي (GCR-12). (2026). مجلة الفاروق للعلوم, 2(4), 405-411. https://doi.org/10.65405/b1npg933

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين