الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم العالي: تحليل عنقودي للكلمات المفتاحية
DOI:
https://doi.org/10.33193/JALHSS.131.2026.1730الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي التوليدي، التعليم العالي، التحليل الببليومتري، التحليل العنقوديالملخص
هدفت الدراسة إلى استكشاف البنية المعرفية والاتجاهات البحثية العالمية المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مؤسسات التعليم العالي، من خلال تحديد العلاقات المترابطة وإجراء التحليل العنقودي للكلمات المفتاحية. ولتحقيق أهداف الدراسة، اعتمد الباحث على منهج التحليل الببليومتري للإنتاج الفكري المنشور ضمن قاعدة بيانات (Web of Science)، خلال الفترة الزمنية من (2018م إلى 2025م). طبقت الدراسة معايير تضمين واستبعاد دقيقة أسفرت عن عينة مكونة من (442) مقالاً علمياً، تم تحليلها وتصويرها بصرياً باستخدام برنامجي (VOSviewer) و (Microsoft Power BI). أظهرت نتائج التحليل للمستويات الثلاثة للكلمات المفتاحية (والبالغ عددها 1526 كلمة) وجود تركز عالٍ للإنتاج الفكري حول مفاهيم محددة، حيث توزعت الكلمات المطابقة على (6) عناقيد موضوعية. وتصدرت قائمة الكلمات الأكثر تكراراً مصطلحات "التعليم العالي" في المرتبة الأولى بإجمالي تكرار (165) وبنسبة (10.33%) وقوة ارتباط Total Link Strength - TS بلغت قيمته (540)، يليها مصطلحات "دردشة جي بي تي"، و"الذكاء الاصطناعي". كما كشف التحليل في (7) عناقيد موضوعية عن تباين ذي دلالة بين اهتمامات الباحثين، حيث ركزت الكلمات المفتاحية للمؤلفين على التحديات التطبيقية والتربوية المباشرة (مثل: النزاهة الأكاديمية، والتقييم)، في حين اتجهت الكلمات المفتاحية الإضافية في (6) عناقيد موضوعية نحو النماذج المفاهيمية والنظريات السلوكية (مثل: الإدراك، ونموذج قبول التقنية). وتخلص الدراسة إلى أن مسار الأبحاث في هذا المجال قد تجاوز مرحلة الاستكشاف والانبهار التقني، ليتجه نحو التقييم المؤسسي، ومعالجة التحديات الأخلاقية والتربوية، وفهم الدوافع السلوكية لتبني هذه التقنيات. وفي ضوء النتائج، توصي الدراسة بضرورة الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي التعليمية والإدارية وتوظيفها بفاعلية في التعليم، وتبني نماذج وسياسات حوكمة واضحة تدعم هذا التوظيف.
المراجع
1. Al Naqbi, H., Bahroun, Z., & Ahmed, V. (2024). Enhancing Work Productivity through Generative Artificial Intelligence: A Comprehensive Literature Review [Review]. Sustainability, 16(3), 37, Article 1166. https://doi.org/10.3390/su16031166
2. Bahroun, Z., Anane, C., Ahmed, V., & Zacca, A. (2023). Transforming Education: A Comprehensive Review of Generative Artificial Intelligence in Educational Settings through Bibliometric and Content Analysis. Sustainability, 15(17), 12983. https://doi.org/10.3390/su151712983
3. Chocarro, R., Cortiñas, M., & Marcos-Matás, G. (2023). Teachers’ attitudes towards chatbots in education: a technology acceptance model approach considering the effect of social language, bot proactiveness, and users’ characteristics. Educational Studies, 49(2), 295-313. https://doi.org/10.1080/03055698.2020.1850426
4. Cooper, G. (2023). Examining Science Education in ChatGPT: An Exploratory Study of Generative Artificial Intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32(3), 444-452. https://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-y
5. Darvishi, A., Khosravi, H., Sadiq, S., Gašević, D., & Siemens, G. (2024). Impact of AI assistance on student agency. Computers & Education, 210, 104967. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104967
6. Dwivedi, Y. K., Pandey, N., Currie, W., & Micu, A. (2024). Leveraging ChatGPT and other generative artificial intelligence (AI)-based applications in the hospitality and tourism industry: practices, challenges and research agenda. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 36(1), 1-12. https://doi.org/10.1108/ijchm-05-2023-0686
7. Hinojo-Lucena, F. J., Aznar-Díaz, I., Cáceres-Reche, M. P., & Romero-Rodríguez, J. M. (2019). Artificial Intelligence in Higher Education: A Bibliometric Study on its Impact in the Scientific Literature. Education Sciences, 9(1), Article 51. https://doi.org/10.3390/educsci9010051
8. Kohnke, L. (2024). Exploring EAP students' perceptions of GenAI and traditional grammar-checking tools for language learning. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100279. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100279
9. Kooli, C. (2023). Chatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions. Sustainability, 15(7), 15, Article 5614. https://doi.org/10.3390/su15075614
10. Li, G. X., Kou, G., & Peng, Y. (2022). Heterogeneous Large-Scale Group Decision Making Using Fuzzy Cluster Analysis and Its Application to Emergency Response Plan Selection. Ieee Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, 52(6), 3391-3403. https://doi.org/10.1109/tsmc.2021.3068759
11. Linnenluecke, M. K., Marrone, M., & Singh, A. K. (2020). Conducting systematic literature reviews and bibliometric analyses. Australian Journal of Management, 45(2), 175-194. https://doi.org/10.1177/0312896219877678
12. Liu, M., Zhang, L. J., & Biebricher, C. (2024). Investigating students’ cognitive processes in generative AI-assisted digital multimodal composing and traditional writing. Computers & Education, 211, 104977. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104977
13. Lo, C. K. (2023). What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature. Education Sciences, 13(4), 410.https://doi.org/10.3390/educsci13040410.
14. Mariani, M., & Dwivedi, Y. K. (2024). Generative artificial intelligence in innovation management: A preview of future research developments. Journal of Business Research, 175, 21, Article 114542. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114542
15. Mariani, M. M., Machado, I., Magrelli, V., & Dwivedi, Y. K. (2023). Artificial intelligence in innovation research: A systematic review, conceptual framework, and future research directions [Review]. Technovation, 122, 25, Article 102623. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2022.102623
16. Michel-Villarreal, R., Vilalta-Perdomo, E., Salinas-Navarro, D. E., Thierry-Aguilera, R., & Gerardou, F. S. (2023). Challenges and Opportunities of Generative AI for Higher Education as Explained by ChatGPT. Education Sciences, 13(9), 856. https://doi.org/10.3390/educsci13090856.
17. Netland, T., von Dzengelevski, O., Tesch, K., & Kwasnitschka, D. (2025). Comparing human-made and AI-generated teaching videos: An experimental study on learning effects. Computers & Education, 224, 105164. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105164
18. Ngo, T. N., & Hastie, D. (2025). Artificial Intelligence for Academic Purposes (AIAP): Integrating AI literacy into an EAP module. English for Specific Purposes, 77, 20-38. https://doi.org/10.1016/j.esp.2024.09.001
19. Ooi, K.-B., Tan, G. W.-H., Al-Emran, M., Al-Sharafi, M. A., Capatina, A., Chakraborty, A., Dwivedi, Y. K., Huang, T.-L., Kar, A. K., Lee, V.-H., Loh, X.-M., Micu, A., Mikalef, P., Mogaji, E., Pandey, N., Raman, R., Rana, N. P., Sarker, P., Sharma, A.,…Wong, L.-W. (2023). The Potential of Generative Artificial Intelligence Across Disciplines: Perspectives and Future Directions. Journal of Computer Information Systems, 1-32. https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2261010
20. Passas, I. (2024). Bibliometric Analysis: The Main Steps. Encyclopedia, 4(2), 1014-1025. https://doi.org/10.3390/encyclopedia4020065
21. Saúde, S., Barros, J. P., & Almeida, I. (2024). Impacts of Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Research Trends and Students' Perceptions. Social Sciences-Basel, 13(8), 19, Article 410. https://doi.org/10.3390/socsci13080410
22. SDAIA. (2024). Generative Al Guideline for Public. Retrieved from https://sdaia.gov.sa/en/SDAIA/about/Files/GenerativeAIPublicEN.pdf
23. Shute, V. J., & Zapata-Rivera, D. (2010). Intelligent Systems. In P. Peterson, E. Baker, & B. McGaw (Eds.), International Encyclopedia of Education (Third Edition) (pp. 75-80). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-044894-7.00247-5
24. Wang, N., Li, S. Q., Wang, C. H., & Zhao, L. (2024). Current Status and Emerging Trends of Generative Artificial Intelligence Technology: A Bibliometric Analysis. Journal of Internet Technology, 25(3), 477-485. https://doi.org/10.53106/160792642024052503013
25. Yan, W. X., Nakajima, T., & Sawada, R. (2024). Benefits and Challenges of Collaboration between Students and Conversational Generative Artificial Intelligence in Programming Learning: An Empirical Case Study. Education Sciences, 14(4), 20, Article 433. https://doi.org/10.3390/educsci14040433
26. Yusuf, A., Pervin, N., & Román-González, M. (2024). Generative AI and the future of higher education: a threat to academic integrity or reformation? Evidence from multicultural perspectives. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 21. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00453-6
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 عبدالرحمن سعد غرم الله الغامدي، د. باسم بن رافع الشهري، أ.د. وليد بن سالم الحلفاوي

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
