ارزیابی سواد هوش مصنوعی و تحلیل ساختار مفهومی آن در میان دانشجویان دانشگاه علامه طباطبائی
کلمات کلیدی:
سواد هوش مصنوعی, آموزش عالی, دانشجویان, تحلیل عاملی تأییدی, مدلسازی معادلات ساختاریچکیده
با توجه به نقش فزایندهی فناوریهای هوش مصنوعی در آموزش عالی، ارزیابی شایستگیهای دانشجویان در درک و کاربرد هوش مصنوعی ضروری است. از این رو، هدف از پژوهش حاضر، ارزیابی سواد هوش مصنوعی و تحلیل ساختار مفهومی آن در میان دانشجویان دانشگاه علامه طباطبائی با تمرکز بر سه مؤلفهی سواد هوش مصنوعی، خودکارآمدی هوش مصنوعی و خودمدیریتی هوش مصنوعی است. پژوهش حاضر از نظر هدف، کاربردی و از نظر ماهیت توصیفی–تحلیلی است. گردآوری دادهها به شیوهی زمینهیابی و با استفاده از پرسشنامه انجام شد. دادهها در دو سطح تحلیل شدند: 1) تحلیل توصیفی و آزمون t تکنمونهای برای ارزیابی سطح سواد هوش مصنوعی؛ 2) تحلیل عاملی تأییدی و مدلسازی معادلات ساختاری به منظور ارزیابی ساختار مفهومی پرسشنامه. ابزار پژوهش، مقیاس سواد هوش مصنوعی کارولوس و همکاران (2023) بود که بر روی نمونهای 203 نفره از دانشجویان دانشگاه علامه طباطبائی در سال تحصیلی 1404–1403 توزیع شد. دادهها با استفاده از نرمافزارهای SPSS26 و PLS3 تحلیل شدند. نتایج آزمون t تکنمونهای نشان داد که میانگین نمرات دانشجویان در هر سه مؤلفه، بهطور معناداری بالاتر از سطح متوسط نظری بود. تحلیل عاملی تأییدی نشان داد که ساختار سهبعدی ابزار از برازش مطلوبی برخوردار است. همچنین، ضرایب آلفای کرونباخ و شاخصهای پایایی ترکیبی، نشاندهندهی قابلیت اعتماد بالای ابزار بودند. دانشجویان مورد مطالعه از سطح نسبتاً مطلوبی از سواد هوش مصنوعی برخوردارند. این یافتهها میتواند در طراحی دورهها و منابع آموزشی مرتبط با AI در دانشگاهها مؤثر واقع شود، بهویژه در تقویت خودکارآمدی و مهارتهای کاربردی دانشجویان.
دانلودها
مراجع
Amirkhaninia, M., Tohidi, P., & Mirzamani, S. H. (2024). Investigating the Impact of Artificial Intelligence on the Scientific Advancement of Students at the Technical and Vocational College for Girls, Shahrekord. Scientific Journal of New Research Approaches in Management and Accounting, 8(28), 847-858. https://majournal.ir/index.php/ma/article/view/2521
Barrett, M., Branson, L., Carter, S., DeLeon, F., Ellis, J., Gundlach, C., & Lee, D. (2019). Using Artificial Intelligence to Enhance Educational Opportunities and Student Services in Higher Education. Inquiry: The Journal of the Virginia Community Colleges, 22(1). https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1224780.pdf
Carolus, A., Augustin, Y., Markus, A., & Wienrich, C. (2022). Digital interaction literacy model. Conceptualizing competencies for literate interactions with voice-based AI systems. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100114. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100114
Carolus, A., Koch, M., Straka, S., Latoschik, M. E., & Wienrich, C. (2023). MAILS-Meta AI Literacy Scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change-and meta-competencies. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.09319 10.1016/j.chbah.2023.100014
Cetindamar, D., Kitto, K., Wu, M., Zhang, Y., Abedin, B., & Knight, S. (2022). Explicating AI literacy of employees at digital workplaces. Ieee Transactions on Engineering Management. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3138503
Faruqe, F., Watkins, R., & Medsker, L. (2021). Competency model approach to AI literacy: Research-based Path from initial framework to model. https://doi.org/10.54364/AAIML.2022.1140
Hajianvari, L., & Ramezani, A. (2024). Examining the Status of Literacy, Application, and Factors Affecting the Acceptance of Artificial Intelligence Among Faculty Members. Higher Education Quarterly, 17(68), 106-131. https://ensani.ir/fa/article/598905/
Laupichler, M. C., Aster, A., Haverkamp, N., & Raupach, T. (2023). Development of the "Scale for the assessment of non-experts' AI literacy" - an exploratory factor analysis. Computers in Human Behavior Reports, 12SP - 100338. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100338
Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100101. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101
Lintner, T. (2024). A systematic review of AI literacy scales. NPJ Science of Learning, 9(1), 50. https://doi.org/10.1038/s41539-024-00264-4
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
Moore, D. S., Notz, W. I., & Fligner, M. A. (2021). The Basic Practice of Statistics (Vol. 9). W.H. Freeman. https://api.apliko.ikmt.gov.al/HomePages/Resources/468760/TheBasicPracticeOfStatisticsNinthEdition.pdf
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, K. W. S., & Qiao, M. S. (2021a). AI literacy: Definition, teaching, evaluation and ethical issues. https://doi.org/10.1002/pra2.487
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021b). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Su, J., Ng, R. C. W., & Chu, S. K. W. (2023). Teachers' AI digital competencies and twenty-first century skills in the post-pandemic world. Educational Technology Research and Development, 71(1), 137-161. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10203-6
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Su, M. J., Yim, I. H. Y., Qiao, M. S., & Chu, S. K. W. (2022). AI literacy in K-16 classrooms. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18880-0
Pinski, M., & Benlian, A. (2023). AI literacy - towards measuring human competency in artificial intelligence. Proceedings of the 56th Hawaii International Conference on System Sciences, https://doi.org/10.24251/HICSS.2023.021
Rostaminejad, M., & Izi, M. (2023). Artificial Intelligence Literacy as a Platform for Achieving the Ethical Use of Artificial Intelligence. First International Conference on Digital Ethics and Cyberspace, University of Tehran, https://cv.birjand.ac.ir/rostaminezhad/en/articlesInConferences/49880
Seraydarian, L. (2021). How AI and Education Intersect. https://plat.ai/blog/how-ai-and-education-intersect/
Sezavar, M., Sezavar, S., Sadraei, M., & Doostifar, H. (2024). Artificial Intelligence Literacy in Elementary School Teachers. Second International Conference on Law, Management, Educational Sciences, Psychology, and Educational Planning Management, Tehran, https://civilica.com/doc/2197084/
Singh, T., & Mishra, J. (2023). Learning with Artificial Intelligence Systems: Application, Challenges, and Opportunities. In Impact of AI Technologies on Teaching, Learning, and Research in Higher Education (pp. 236-253). Igi Global. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-4763-2.ch015
Su, J., & Ng, D. T. K. (2023). Artificial intelligence (AI) literacy in early childhood education: The challenges and opportunities. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100124. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100124
Wang, B., Rau, P. L. P., & Yuan, T. (2022). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
Wienrich, C., Carolus, A., Roth-Isigkeit, D., & Hotho, A. (2022). Inhibitors and Enablers to Explainable AI Success: A Systematic Examination of Explanation Complexity and Individual Characteristics. Multimodal Technologies and Interaction, 6(12). https://doi.org/10.3390/mti6120106
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 مصطفی امیدی; زهرا جامهبزرگ (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.