A Multi-Tier Modular Architecture for Designing AI Curricula for Non-CS Majors: Integrating CS2023 Standards and Technical Governance Frameworks

المؤلفون

  • Fawzeyia Elhashmi Mohamad Salah Computer Department, Faculty of Education-Tripoli, Tripoli University, Libya. Author
  • Nesrin Muftah Elrgibe Computer Department, Faculty of Education-Tripoli, Tripoli University, Libya. Author

DOI:

https://doi.org/10.65405/dzqng481

الكلمات المفتاحية:

AI curriculum design; AI literacy; CS2023; multi-tier architecture; technical governance; prompt engineering; non-CS majors; retrieval-augmented generation.

الملخص

يتناول هذا البحث الفجوة الهيكلية في تعليم الذكاء الاصطناعي للطلاب غير المتخصصين في علوم الحاسوب. تتباين النماذج التعليمية القائمة بين مسارات برمجية مثقلة بالصياغة اللغوية  تُنفّر غير المتخصصين، ومفاهيم نظرية تتنازل عن الصرامة الهندسية. هذه الورقة تقترح  بنية متعددة الطبقات المعيارية تعيد ترميز معايير ACM/IEEE CS2023 إلى أربع طبقات وظيفية مستقلة: أسس البيانات، والمنطق الخوارزمي، ونماذج التعلم الآلي والتوليد، والحوكمة الخوارزمية والأمن. تُشغَّل كل طبقة عبر أدوات عملية غير برمجية كالتوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) وهندسة الأوامر واختبار اختراق الأوامر. بالاستناد إلى منهجية تصميم العلوم (DSR)، يدمج الإطار توصيات اليونسكو لكفاءات الذكاء الاصطناعي وإطار DigComp 2.2 الأوروبي كطبقة حوكمة هيكلية لا كملحق نظري. تُبيّن مصفوفة التتبع القياسي التطابق واحدًا لواحد بين الطبقات والمهام العملية وكفاءات الأطر المرجعية الثلاثة. تُعالج الورقة أربعة أسئلة بحثية تتعلق بالتجريد المعماري، والحوكمة التقنية، والدمج التطبيقي غير البرمجي، وقابلية التوسع عبر التخصصات. تتمثّل المساهمة في إطار تعريفي قابل لإعادة الاستخدام لاشتقاق حزم مقررات مُخصَّصة مجاليًّا دون تمييع الصرامة الحاسوبية، بما يعيد تموقع الحوكمة والأمن والفهم التطبيقي بوصفها أعمدة متكافئة لمعرفة الذكاء الاصطناعي لدى غير المتخصصين.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

ACM/IEEE-CS/AAAI Joint Task Force. (2024). Computer science curricula 2023 (CS2023): The final report. Association for Computing Machinery; IEEE Computer Society; Association for the Advancement of Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1145/3664191

Aly, S. G., Becker, B. A., Kumar, A. N., & Raj, R. K. (2024). Computer science curricula 2023 (CS2023): Rising to the challenges of change in AI, security, and society. In Proceedings of the 2024 Innovation and Technology in Computer Science Education V. 2 (ITiCSE 2024). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3649405.3659537

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. In Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). https://arxiv.org/abs/2005.14165

De Oliveira, R. M., da Silva, E. P., Wainer, J., & Azevedo, R. (2026). Generative AI in introductory programming for non-CS STEM students: A two-semester study. IEEE Access, 14, 88219. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2026.3701610

Eaton, E., & Epstein, S. L. (2024). Artificial intelligence in the CS2023 undergraduate computer science curriculum: Rationale and challenges. In Proceedings of the Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-24). Association for the Advancement of Artificial Intelligence.

Greshake, K., Abdelnabi, S., Mishra, S., Endres, C., Holz, T., & Fritz, M. (2023). Not what you've signed up for: Compromising real-world LLM-integrated applications with indirect prompt injection. In Proceedings of the 16th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security (AISec '23) (pp. 79–90). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3605764.3623985

Hackl, V., Müller, A. E., & Sailer, M. (2025). The AI literacy heptagon: A structured approach to AI literacy in higher education. arXiv. https://arxiv.org/abs/2509.18900

Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75–105. https://doi.org/10.5555/2017212.2017217

Knoth, N., Tolzin, A., Janson, A., & Leimeister, J. M. (2024). AI literacy and its implications for prompt engineering strategies. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100225. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100225

Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. In Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). https://arxiv.org/abs/2005.11401

Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084

Miao, F., Shiohira, K., & Lao, N. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. https://doi.org/10.54675/JKJB9835

Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45–77. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240302

Shehu, A. (2026). From understanding to creation: A prerequisite-free AI literacy course with technical depth across majors. arXiv. https://arxiv.org/abs/2604.09634

Tadimalla, S. Y., & Maher, M. L. (2024a). AI literacy for all: Adjustable interdisciplinary socio-technical curriculum. arXiv. https://arxiv.org/abs/2409.10552

Tadimalla, S. Y., & Maher, M. L. (2024b). Sociotechnical AI education course design for CS majors and non-majors. In Proceedings of the 56th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2 (SIGCSE TS 2024). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3641555.3705252

Tadimalla, S. Y., & Maher, M. L. (2025). AI literacy as a core component of AI education. AI Magazine, 46, e70007. https://doi.org/10.1002/aaai.70007

Titareva, T., Thomson, G., Barkāne, I., Csonka-Stambekova, A., Dai, Y., Glass, C., & Roumate, F. (2026). Operationalising AI ethical principles in higher education with the UNESCO recommendation on the ethics of artificial intelligence by policy makers and global universities. AI Policy Lab, Umeå University. https://aipolicylab.se/aipex/

UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence (Document SHS/BIO/PI/2021/1). UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017). https://arxiv.org/abs/1706.03762

Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The digital competence framework for citizens, with new examples of knowledge, skills and attitudes (EUR 31006 EN). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/490274

Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. In Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022). https://arxiv.org/abs/2201.11903.

ALNNALE, T. (2026). Teaching Methods and Methods and Their Impact on the Performance of Faculty Members Field Study. Shihab Journal of Humanities, 2(2), 53-79.

التنزيلات

منشور

2026-09-23

كيفية الاقتباس

A Multi-Tier Modular Architecture for Designing AI Curricula for Non-CS Majors: Integrating CS2023 Standards and Technical Governance Frameworks. (2026). مجلة الفاروق للعلوم, 2(4), 960-972. https://doi.org/10.65405/dzqng481