مقالة بحثية

دمج أهداف التنمية المستدامة (SDGs) والذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز الثقافة الرقمية والابتكار في بيئات التعلم باللغة الإنجليزية كلغة أجنبية

DOI:

10.3791/69445

⸱

فبراير 13, 2026

 ,  ,  ,  , 
1College of International Studies, Yangzhou University, 2UNITAR International University, 3COMSATS University, 4College of Sciences and Humanities, Prince Sultan University

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

الجمع بين أهداف التنمية المستدامة والذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT يعزز دافعية متعلمي اللغة الإنجليزية، والثقافة الرقمية، وإبداعهم. تعزز المشاركة الأعلى هذا الرابط، حيث توفر للمعلمين استراتيجيات عملية لدمج الذكاء الاصطناعي في تدريس اللغات.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تبحث هذه الدراسة في دمج أهداف التنمية المستدامة (SDGs) والذكاء الاصطناعي التوليدي، وبشكل خاص ChatGPT، لتعزيز الثقافة الرقمية للغة، والإبداع، والتحفيز في بيئات التعلم باللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. وباعتماد تصميم كمي ومقطعي، تم جمع بيانات هذه الدراسة من n = 420 طالبا جامعيا في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في إحدى جامعات القطاع العام في الصين، باستخدام مقاييس معتمدة لقياس تكامل أهداف التنمية المستدامة (SDG)، واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT (UCGPT)، ومحو الأمية الرقمية (DL)، وإبداع طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (SC)، ودافعية طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (SM)، وتفاعل تعلم اللغة (LLE). تم استخدام نمذجة المعادلات الهيكلية ذات المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لتحليل التأثيرات المباشرة والوسيطة والمعتدلة. كشفت النتائج أن دمج أهداف التنمية المستدامة وبرنامج UCGPT مرتبطان بشكل كبير بالتسويق الاجتماعي (SM)، مما تنبأ بدوره بمستوى الثقافة الرقمية وإبداع طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. علاوة على ذلك، قامت LLE بتعديل العلاقة بين التعلم العميق وSC، بينما توسط SM في تأثيرات دمج أهداف التنمية المستدامة وUCGPT على الثقافة الرقمية. تسلط هذه النتائج الضوء على الإمكانات التحويلية لدمج أهداف التنمية المستدامة وأدوات الذكاء الاصطناعي في تعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، مما يوفر استراتيجيات قابلة للتوسع لتطوير مهارات القرن الحادي والعشرين. بالإضافة إلى ذلك، توفر الدراسة استراتيجيات ملموسة لمعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، مثل تكليف الطلاب باستخدام ChatGPT للتحضير للنقاشات حول مواضيع أهداف التنمية المستدامة، مثل العدالة المناخية، أو بالمشاركة في إنشاء حملات متعددة اللغات على وسائل التواصل الاجتماعي للتوعية بالاستدامة. تظهر هذه التطبيقات كيفية تفعيل تكامل SDG-الذكاء الاصطناعي في تخطيط الدروس اليومي.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يشهد المشهد العالمي لتعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية تحولا عميقا، مدفوعا بضرورتين مزدوجتين للابتكار التكنولوجي وأهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs)1. بينما يستمر الطلب على إتقان اللغة الإنجليزية في الارتفاع في المناطق غير الناطقة بالإنجليزية، مدفوعا بالعولمة والتنقل الأكاديمي والاقتصادات الرقمية2، غالبا ما تفشل الأساليب التربوية التقليدية في تزويد المتعلمين بالكفاءات الحيوية اللازمةللتواصل في القرن الحادي والعشرين. منهجيات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية التقليدية، التي تركز على الحفظ الحفظ والدقة الهيكلية بدلا من التعبير الإبداعي والتفاعل الرقمي، قد تخاطر بتفاقم الفوارق في الوصول إلى التعليم الجيد4. هذا التفاوت لا يعيق التقدم نحو الهدف الرابع من التنمية المستدامة (التعليم الشامل والعادل الجودة) فحسب، بل يغفل أيضا الإمكانات التحويلية للتقنيات الناشئة5، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، في إعادة تشكيل أنظمة تعلم اللغة6. على الرغم من التوسع السريع للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، لا يزال دمجها ضمن سياقات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية غير مستكشف بشكل كاف، خاصة فيما يتعلق بأطر الاستدامة7. تسد هذه الدراسة هذه الفجوة الحرجة من خلال دراسة كيف يمكن للتقارب الاستراتيجي بين أهداف التنمية المستدامة والذكاء الاصطناعي التوليدي أن يعزز الثقافة الرقمية والإبداع والدافع في بيئات التعلم باللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، مما يعزز الابتكار التربوي وأجندات الاستدامة العالمية. لا تزال هناك فجوات كبيرة قائمة في الأدبيات الحالية المتعلقة بتقاطع تعلم اللغة بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعليم المتوافق مع أهداف التنميةالمستدامة 8. بينما درست الأبحاث السابقة دور الذكاء الاصطناعي في تعليم اللغة المخصص9، والتقييم الآلي10، وبرامج التبادل الافتراضي11، إلا أن هذه الدراسات نادرا ما تتناول أطر الاستدامة. وعلى العكس، ركزت الأدبيات حول اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية والاستدامة بشكل أساسي على التعليم القائم على المحتوى (النصوص البيئية) بدلا من الاستفادة من التكنولوجيا لإعادة هيكلة النماذج التربوية12. هذا الانفصال يمثل مشكلة خاصة بالنظر إلى تصاعد الفجوات الرقمية في سياقات الجنوب العالمي، حيث يتقاطع التهميش اللغوي مع محدودية الوصول إلى الأدوات التعليمية المتطورة13. علاوة على ذلك، بينما تعطي SDG 4.4 الأولوية صراحة للثقافة الرقمية، فإن معظم مناهج التعليم الإنجليزي كلغة أجنبية تفشل في ربط الكفاءة الرقمية بنتائج الاستدامة، مما يترك المتعلمين غير مستعدين لمتطلبات التوظيف وريادة الأعمال والعمل اللائق14. غياب إطار تكاملي يجمع بين البيداغوجيا المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وكفاءات الاستدامة يمثل إغفالا حاسما15. علاوة على ذلك، فإن الإطار قابل للتطبيق بسهولة في دورات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية لطلاب المرحلة الجامعية حيث يمتلك الطلاب معرفة رقمية أساسية لتشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT. تم تصميم التنفيذ لفصول دراسية متكاملة مع التكنولوجيا القياسية، مما يتطلب من المعلمين توفير محفزات مهام منظمة ومتوافقة مع أهداف التنمية المستدامة لتوجيه التعاون مع الذكاء الاصطناعي بفعالية.

تسد هذه الدراسة هذه الفجوات من خلال اقتراح إطار جديد ومستنير من أهداف التنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي التوليدي لتعليم اللغة الإنجليزية كأجنبية، مستندا إلى النظرية الاجتماعية والثقافية16 والثقافة الرقمية النقدية17. على عكس الأعمال السابقة التي تعامل الذكاء الاصطناعي كأداة تعليمية، يضعه الباحثون كشريك تعاوني في دعم التفكير الإبداعي والنقدي للمتعلمين18. يتماشى هذا التحول مع أهداف أهداف التنمية المستدامة في التعليم الشامل الذي يركز على المتعلم. تجريبيا، يستخدم الباحثون نمذجة المعادلات الهيكلية الجزئية ذات المربعات الصغرى (PLS-SEM) لتحليل بيانات n = 420 من طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية صينيين جامعيين، ودراسة كيف يؤثر تكامل أهداف التنمية المستدامة (SDG) واستخدام ChatGPT (UCGPT) معا على الدافعية (SM)، والثقافة الرقمية (DL)، وإبداع الطلاب (SC)، وتفاعل تعلم اللغة (LLE). المساهمات النظرية لهذه الدراسة ثلاثية. أولا، يوسع الباحثون نظرية تقرير المصير (SDT) من خلال إظهار كيف تلبي أدوات الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع أهداف التنمية المستدامة الاحتياجات الجوهرية للمتعلمين في الاستقلالية والكفاءة والقلوب، مما يعزز الدافعية. ثانيا، يصقل الباحثون نظرية التفاعل من خلال كشف كيف يتفاعل الثقافة الرقمية والإبداع بشكل ديناميكي في بيئات موسيطة بالذكاء الاصطناعي، وذلك يعتمد على مستويات تفاعل المتعلمين. ثالثا، يعزز الباحثون المعرفة الرقمية النقدية من خلال دمج استخدام الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في خطاب الاستدامة، مما يحث المتعلمين على استجواب تحيزات البيانات، والتكاليف البيئية، وممارسات العمل في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تجريبيا، توفر النتائج رؤى قابلة للتنفيذ للمعلمين وصانعي السياسات، توضح كيف يمكن ل ChatGPT ديمقراطية الوصول إلى مهام اللغة المتعلقة بأهداف التنمية المستدامة (نقاشات تغير المناخ، محاكاة المساواة بين الجنسين) مع تعزيز المهارات المعرفية المتقدمة. تم تنظيم هذا المقال كما يلي: أولا، المقدمة التي تناقش أهمية/أصالة هذا البحث، والفجوة القائمة في الأدبيات، ومساهمة هذه الدراسة. بعد ذلك، هناك مراجعات للأدبيات حول أهداف التنمية المستدامة في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والثقافة الرقمية. يفصل قسم البروتوكول منهجية PLS-SEM، بينما يعرض قسم النتائج النتائج. يشرح قسم النقاش النتائج الرئيسية والآثار النظرية والعملية. وأخيرا، تختتم المقالة بالقيود والاتجاهات المستقبلية.

مراجعة الأدبيات وتطوير الفرضيات

الهدف الرابع من التنمية المستدامة وتحفيز طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية
ظهر نهج تربوي يدمج مناهج اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL) مع هدف التنمية المستدامة 419، الذي يركز على التعليم الشامل والمنصف والتعليم مدى الحياة للجميع، كاستراتيجية رئيسية لتعزيز دافعية الطلاب20. تؤكد أهداف الهدف الرابع من التنمية المستدامة، وتحديدا 4.4 (مهارات العمل) و4.7 (التعليم من أجل التنمية المستدامة)، على أهمية تطوير متعلمين لغويا ذوي كفاءة في التفكير النقدي، والثقافة الرقمية، ومهارات المشاركة الأخلاقية21. تدعم مبادئ هذه الكفاءات أيضا من خلال المسؤولية في الحماية وأهداف "التعليم القائم على الحقوق" لأهداف التنمية المستدامة 4.5. تشير عدة دراسات إلى أنه عندما يتم تغطية العمل المناخي والمساواة بين الجنسين ومحاربة الفقر في تعلم اللغة، فإن ذلك يعزز دافعية الطلاب للمادة22. تدعم هذه الطريقة نظرية تقرير المصير23,24، التي تؤمن بأن تجربة الاستقلالية، وإتقان المهارات، والتواصل الاجتماعي تحافظ على تحفيز الناس25. يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أفضل كأداة تحفيز عندما يستخدم المحتوى التفاعلي المتعلق بأهداف التنمية المستدامة.26. الذكاء الاصطناعي مع قمم ومنصات محاكاة عبر روبوتات الدردشة بعدة لغات تركز على الاستدامة يجعل من الممكن للطلاب تعلم مواضيع معقدة من خلال تمارين اللغة27. تطبيق السيناريوهات التي تتطلب من الطلاب مناقشة حلول ندرة المياه باللغة الإنجليزية يساعدهم على الاهتمام. هذا يصقل قدراتهم على حل المشكلات ويمنحهم شعورا أكبر بأنهم في السيطرة والأهمية28. يتم توحيد تغذية الراجعة بالذكاء الاصطناعي وتعطى فورا (وقد أشير إلى ذلك، مما يساعد في تلبية الاحتياجات التعليمية المتنوعة، ويدعم العدالة كما هو موضح في هدف التنمية المستدامة4 29، وكل ذلك يهدئ الطلاب ويضمن المساواة. يحتاج الخبراء التربويون إلى أخذ الروابط المتعلقة بأهداف التنمية المستدامة خطوة أبعد لأنهم يجب أن يركزوا على تطوير مهارات تمكن الطلاب من تحديد الفوارق النظامية30. عندما يكون هناك فجوة في الذكاء الاصطناعي بين الدول المتقدمة وغير المتقدمة، يزيد ذلك من عدد أسباب شعور الطلاب بالإحباط ويتطلب اعتماد التصميم الشامل31. استنادا إلى الأدبيات أعلاه، تم اقتراح هذه الفرضية: H1: دمج أهداف التنمية المستدامة في دروس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية يزيد من دافعية الطلاب لتعلم اللغة الإنجليزية.

استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي ودافع طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية
تزداد قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي تشمل نماذج اللغة وروبوتات الدردشة، لمساعدتها في تعزيز الدافع في تعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية من خلال تشجيع التفاعل، ومعالجة الاحتياجات الشخصية، وتعزيز الأنشطة الإبداعية32. تمكن هذه الأساليب المتعلمين من التفاعل المباشر مع الذكاء الاصطناعي، وممارسة التواصل في مواقف واقعية، وتلقي تغذية راجعة سريعة وقابلة للتعديل، والتي تعرف بأنها تقلل من القلق وتحافظ على اهتمامهم33. على سبيل المثال، الموارد التعليمية التي يولدها الذكاء الاصطناعي، مثل النصوص والسيناريوهات المخصصة لمستوى واهتمامات الطالب، يمكن أن تلبي احتياجاتهم النفسية للاستقلالية والشعور بالقدرة. نظرا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه توفير موارد بلغات متعددة وأخذ السياقات الثقافية في الاعتبار، فإنه يمكن المتعلمين من استكشاف القضايا العالمية باللغة الإنجليزية، مما يدفعهم للتفكير بعمق في القرارات الأخلاقية34. ومع ذلك، ينصح الخبراء بأن الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يحد من التواصل بين الناس ويمنعهم من تطوير التفكير النقدي، وكلاهما ضروري لنمو الأطفال. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي العيوب في الوصول إلى الإنترنت وتأثيرات الخوارزميات المتحيزة إلى تفاقم الفوارق القائمة لبعض مجموعات التعلم، مما يعمق الفوارق الحالية. استنادا إلى الأدبيات السابقة، تم اقتراح الفرضية التالية: H2: استخدام ChatGPT في صفوف اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية يزيد من دافعية الطلاب للمشاركة في تعلم اللغات.

دافعية طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية ومهاراتهم الرقمية
العلاقة بين الثقافة الرقمية ودافع اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية ليست مجرد علاقة بل تآزرية. الطلاب ذوو الثقافة الرقمية العالية أكثر قدرة على البحث والتفاعل مع محتوى أصيل متعدد الوسائط يتماشى مع اهتماماتهم الشخصية وسياقاتهم الاجتماعية والثقافية35,36. تغذي هذه القدرة الدافع الداخلي بشكل مباشر من خلال تعزيز شعور المتعلمين بالاستقلالية والكفاءة، حيث يمكنهم التنقل في البيئات الرقمية بشكل أكثر فعالية. ومع ذلك، فإن هذه الدورة الإيجابية ليست تلقائية. التأثير التحفيزي يعتمد على جودة التفاعل الرقمي؛ استخدام التكنولوجيا ببساطة لا يضمن الدافع إلا إذا كانت المهام ذات معنى وتستجيب ثقافيا.

علاوة على ذلك، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يسوق حاليا كآلية لتسريع هذا التآزر بمساعدة هيكل شخصي38، إلا أن النهج الحاسم يكشف عن وجود عدة احتمالات لذلك. نجاح تقنيات الذكاء الاصطناعي في تسهيل الحوار عبر الثقافات وإزالة غموض تحيز الإعلام39 يستند إلى الوصول المتساوي والكفاءة الرقمية الأساسية، والتي غالبا ما تفتقر إلى البيئات التي تعاني من نقص الموارد40. ينتج عن ذلك فجوة تحفيزية، حيث تسبب الأمية الرقمية الإحباط والشعور بالانفصال، مما يخرب الدافع الذي يسعى الذكاء الاصطناعي لتولده41. لذا، يجب أن يصاحب دمج الذكاء الاصطناعي نماذج محو الأمية الرقمية الصارمة التي تشجع المتعلم على فهم الدلالات الأخلاقية، حتى لا يحدث انتشار غير مقصود للاختلالات الحالية باستخدام التقنيات42. استنادا إلى الأدبيات أعلاه، تم اقتراح الفرضية التالية: H3: الدافع الأعلى لدى طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية يؤدي إلى تحسين مهارات الثقافة الرقمية.

الثقافة الرقمية لإبداع طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية
في الثقافة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL)، تحفز الثقافة الرقمية الإبداع من خلال تمكين المتعلمين من القدرة التقنية والنقدية على إعادة تأطير استخدام اللغة من خلال الأساليب الرقمية المبتكرة43. يصبح الطلاب ماهرين في استخدام أجهزة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومنصات الوسائط المتعددة، والمساحات الافتراضية التعاونية، مما يسمح لهم بالانتقال إلى ما هو أبعد من التمارين النصية واستخدامها كأدوات لإنشاء مشاريع متعددة الوسائط مثل القصص الرقمية، والبودكاست، أو حتى السرديات المنتجة بالذكاء الاصطناعي44. على سبيل المثال، تساعد المنصات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لخلق الشعر متعدد اللغات أو محاكاة سيناريوهات الواقع الافتراضي المتعلمين على تجربة التهجين اللغوي والثقافي والجمع بين اكتساب اللغة والاستكشاف الفني45.

يرتبط الثقافة الرقمية بالإبداع من خلال فرص الوصول المتساوية وأساليب التدريس ذات الأهداف المحددة46. بعض الفئات المهمشة تفتقر إلى الوصول المتساوي إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي والأدوات الرقمية، مما يؤدي إلى كبح إبداعي وتعلم سلبي بدلامن الإنشاء النشط. يجب على المهنيين التربويين اختيار طرق حاسمة تركز على ممارسات التدريس المستدامة لمساعدة طلابهم على فحص كل من النهج الأخلاقي لتوليد المحتوى بالذكاء الاصطناعي وتأثيرات سير العمل الرقمي على البيئة48. يمكن للطلاب تطوير الحرفية الأخلاقية من خلال أنشطة التصميم الرقمي العملية التي تجمع بين تطوير المشاريع المستدامة وفحص التحيز الخوارزمي، مما يعزز أهداف الهدف 4.7 للاستدامة والعدالة. استنادا إلى الأدبيات السابقة، تم اقتراح الفرضيات التالية: H4: طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية الذين لديهم مهارات محو الأمية الرقمية الأقوى يظهرون إبداعا أكبر في مهام اللغة. H5: يظهر تفاعل طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية إبداعا أكبر في مهام اللغة.

تأثير الاعتدال في تفاعل تعلم اللغة
وبشكل خاص فيما يتعلق بسياقات تعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، فإن التدخلات التربوية التي تدمج أهداف التنمية المستدامة (SDGs) والذكاء الاصطناعي التوليدي تكون أكثر فعالية عندما يكون الانخراط في تعلم اللغة، كما يعرف بالاستثمار المعرفي والسلوكي والعاطفي في اكتساب اللغة، متغيرا محوريا متعدد الأطراف في الاعتدال49. عند تنفيذ المحتوى المتعلق بأهداف التنمية المستدامة، تزيد مستويات التفاعل العالية من المكاسب التحفيزية والإدراكية، حيث يكون المشاركون في المهام المتوافقة مع أهداف التنمية المستدامة أو المهام المحاكاة بالذكاء الاصطناعي أكثر إصرارا، ويطرحون المزيد من الأسئلة، ويطالبون بمزيد من المسؤولية في رحلات تعلمهم50. على سبيل المثال، أظهر أن حملات الاستدامة من قبل الطلاب في إنشاء الذكاء الاصطناعي (AI) أو مناقشة القضايا العالمية باللغة الإنجليزية تعزز القدرات اللغوية والإبداع، نظرا للارتباط العاطفي للطلاب بمشاكل الحياة الواقعية51. المشاركة هي منسق يحدد كيفية تعامل المتعلمين مع الجوانب الأخلاقية والثقافية لبيئات التعلم في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. الطلاب الذين يظهرون الانفصال ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي كنظام سلطوي يزيد من مخاوفهم ويجعلهم يعتمدون بشكل سلبي على التغذية الراجعة الآلية52. استنادا إلى الأدبيات أعلاه، يتم اقتراح الفرضية التالية: H6: التفاعل في تعلم اللغة يخفف من العلاقة بين الثقافة الرقمية والإبداع.

التأثير الوسيط لدافعية طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في بيئات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية
تلعب مستويات التحفيز لدى طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية دورا حيويا في كيفية تأثير الاستراتيجيات التربوية المرتبطة بأهداف التنمية المستدامة واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي على مهاراتهم الرقمية وقدراتهم الإبداعية بالإضافة إلى كفاءتهم للغة الإنجليزية53. يلتقي التصميم التعليمي بإنجاز المتعلم من خلال الدافع، الذي يستخدم نظرية تقرير المصير54، لتعزيز الظروف النفسية اللازمة للمشاركة العميقة. الدافع المتعلق بالاستقلالية (اتخاذ القرار في مواضيع المناصرة)، والكفاءة (تعلم مفردات الاستدامة)، والارتباط (المشاركة في الأنشطة العالمية) يعمل كآلية تحدد من خلالها المحتوى المرتبط بأهداف التنمية المستدامة فعالية التفكير النقدي وتطوير المهارات الرقمية للطلاب. يمكن أن يرتفع تفاعل الطلاب خلال الاستخدام الأول لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي بسبب حداثتها، لكن التحسينات المستمرة في مهارات القراءة والإبداع تتطلب من الطلاب الاعتراف بتفاعلات الذكاء الاصطناعي كوسيلة ذات صلة بالهوية وتعزز الاستقلالية55.

يحدد الباحثون أن الدافع هو العامل الأساسي الذي يربط بين البيئات المختلفة من خلال الأدلة التجريبية. أدت المشاريع التي تركز على أهداف التنمية المستدامة التي عرضت لمتعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية إلى إبداع مرتبط لأن المتعلمين شهدوا مستويات دافع مرتفعة في نفس الوقت، كما أوردت التقييمات الذاتية56. أظهرت نتائج الكتابة من الملاحظات الشخصية التي يولدها الذكاء الاصطناعي أقصى تحسن لدى الطلاب الذين أظهروا دافعا قوياموجودا 57,58. أثبتت الدراسة أن الدافع ينظم فعالية التدخلات التكنولوجية. عامل آخر يعيق هذه العملية هو العوامل الثقافية، إلى جانب العناصر الاجتماعية والاقتصادية. تميل البيئات التي تعاني من تحديات الموارد إلى إعطاء الأولوية للحوافز الخارجية، والتي تتعلق بفرص العمل المذكورة في هدف التنمية المستدامة 4.4، مما يؤدي إلى تغير العلاقات بين التحفيز وتقديم الأدوات الرقمية59,60. استنادا إلى الأدبيات السابقة، تم اقتراح الفرضيات التالية: H7: دافع الطلاب يتوسط العلاقة بين استخدام ChatGPT ومهارات القراءة الرقمية. H8: تحفيز الطلاب يتوسط العلاقة بين أهداف التنمية المستدامة ومهارات القراءة الرقمية. يوضح الشكل 1 نموذج البحث في هذه الدراسة، والذي يشمل جميع المتغيرات وعلاقاتها بمساراتها مع بعضها البعض. علاوة على ذلك، وبناء على علاقات المسار بين المتغيرات، يتم أيضا الإشارة إلى جميع الفرضيات في نموذج البحث.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

أجريت هذه الدراسة وفقا للإرشادات الأخلاقية لأبحاث البشر. تم الحصول على موافقة مستنيرة من جميع المشاركين قبل مشاركتهم، مما ضمن أنهم كانوا على علم كامل بهدف الدراسة، وإجراءات الاستطلاع، والطبيعة الطوعية، وحقهم في الانسحاب في أي وقت دون عواقب. جميع الطرق التزمت بالمعايير الأخلاقية للبحث البشري، مما ضمن سرية المشاركين، وإخفاء هوية البيانات، والحماية طوال فترة الدراسة. شملت الدراسة جمع بيانات غير جراحية تعتمد على الاستبيانات مع تقليل المخاطر على المشاركين.

1. تصميم البحث

اعتمدت هذه الدراسة تصميم بحث كمي ومقطعي لفحص العلاقات بين دمج أهداف التنمية المستدامة (SDG)، واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، والثقافة الرقمية، والإبداع، والتحفيز، والمشاركة في تعلم اللغة في سياقات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. أعطى التصميم الأولوية لاختبار الفرضيات من خلال مسوحات منظمة، مبنية على نظرية المعرفة الوضعية، مما مكن من التعميم الإحصائي للنتائج عبر بيئات أكاديمية متشابهة. تم اختيار نهج نمذجة المعادلات الهيكلية ذات المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لتحليل تأثيرات الوساطة والتعديل المعقدة. يستوعب PLS-SEM أحجام عينات أصغر وهياكل نماذج استكشافية مع تقليل الافتراضات حول طبيعية البيانات61. تماشى التصميم مع دعوة الهدف الرابع لاستراتيجيات تعليمية قائمة على البيانات، مع التركيز على النتائج القابلة للقياس لتوجيه الابتكارات التربوية القابلة للتوسع في تعلم اللغة المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

2. البيانات وأخذ العينات

أولا، لبناء إطار العينة، حدد الباحثون واختاروا جميع مواد اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية المتكاملة والمتكاملة مع التكنولوجيا من قائمة برامج الجامعة لفصل ربيع 2024، مما أدى إلى عينة مريحة تضم 420 طالبا جامعيا. ثانيا، تم تأكيد أهلية المشاركين وفقا لمعايير العمر 18-24 والتسجيل كطلاب جامعيين في السنة الأولى أو الثانية بمستوى متوسط من الكفاءة في اللغة الإنجليزية، وفقا لسجلات التوظيف الجامعية؛ تكونت المجموعة النهائية من 62٪ من الإناث و38٪ من الذكور، مع 95٪ من أصول شرق الصين. ثالثا، خلال جلسة دراسية مجدولة، أجرى الباحث أداة الاستبيان شخصيا: بعد توزيع ورقة معلومات مفصلة، قرأ الباحث نص الموافقة المستنيرة بصوت عال، ومنح وقتا للأسئلة، وجمع استمارات الموافقة الموقعة قبل توزيع الاستبيان، الذي كان لدى المشاركين 20 دقيقة لإكماله بشكل مجهول دون تقديم حوافز. رابعا، للتحكم في المتغير الإضافي لخبرة الذكاء الاصطناعي السابقة، تضمنت أداة الاستطلاع نفسها قسما مخصصا لمرشحات في البداية، يجمع بيانات عن معرفة المشاركين بأدوات الذكاء الاصطناعي للتحكم الإحصائي اللاحق. وأخيرا، تم فحص البيانات المجمعة من حيث الاكتمال، وتم التحقق من حجم العينة n = 420 للكفاية الإحصائية من خلال تطبيق "قاعدة 10 مرات" ل PLS-SEM، مؤكدة أنها تجاوزت الحد الأدنى المطلوب البالغ 10 حالات لكل متغير متنبئ في أكثر معادلات الانحدار تعقيدا في النموذج.

  1. التكامل العملي بين أهداف التنمية المستدامة وChatGPT
    لتأسيس تدابير المسح في سياق تربوي ملموس، أجريت الدراسة ضمن وحدة تعليم أجنبي محددة دمجت بشكل صريح مواضيع أهداف التنمية المستدامة بمساعدة ChatGPT. شارك الطلاب في سلسلة من أنشطة التعلم القائمة على المهام على مدى أربعة أسابيع. على سبيل المثال، تطلبت إحدى المهام من الطلاب استخدام ChatGPT للبحث في هدف محدد (التعليم في هدف التنمية المستدامة 4، الهدف 13: العمل المناخي، أو الهدف 5: المساواة بين الجنسين)، وإنشاء ملخص للقضايا الرئيسية ثم تقييم المعلومات المقدمة من الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي للتحقق من التحيز المحتمل. في مهمة أخرى، استخدم الطلاب ChatGPT كأداة تعاونية لكتابة مقال مقنع أو نص حملة على وسائل التواصل الاجتماعي يدعو إلى مبادرة محلية للاستدامة، مما ربط الأهداف العالمية بسياقهم المباشر. تم تصميم هذه المهام لتكون متعددة الوسائط، وغالبا ما تنتهي بمدونات فيديو أو عروض تقديمية، تتطلب من الطلاب تلخيص المعلومات، وممارسة التفكير النقدي، واستخدام اللغة الإنجليزية لغرض ملموس. ضمن هذا التطبيق العملي أن تستند إجابات الطلاب إلى الاستبيان من خلال الخبرة المباشرة مع نهج التعلم المتكامل بين أهداف التنمية المستدامة والذكاء الاصطناعي.

3. الاعتبارات الأخلاقية

أجريت هذه الدراسة وفقا لاعتبارات أخلاقية صارمة. تم إبلاغ جميع المشاركين بهدف وإجراءات الدراسة وحقوقهم بالتفصيل من خلال الوسائل الكتابية والشفهية، ثم تم تقديم موافقتهم المستنيرة قبل المشاركة في الدراسة. ضمن هذا الاتفاق عدم الكشف عن هويتهم، مما سمح لهم بالسحب في أي وقت دون انتقام وضمان سرية بياناتهم. تم جمع المعلومات من خلال أنظمة رقمية مشفرة وتخزينها بأمان في خوادم محمية بكلمة مرور. تم إجراء جميع التحليلات على بيانات مجمعة لمنع تحديد هوية أي فرد. تماشيا مع مبادئ SDG 4.7، تضمنت الدراسة قسما منفصلا للاستقصاء لمعالجة القضايا الأخلاقية الفريدة للذكاء الاصطناعي التوليدي، مع عرض واضح لمخاوف محتملة مثل احتمال وجود تحيزات في ردود ChatGPT وتأثيره البيئي. وأخيرا، تم الاعتراف بقيود الدراسة، مثل تحيزات الإبلاغ الذاتي والموقع الجغرافي للعينة، علنا لتعزيز النزاهة الأكاديمية.

4. القياسات

تم تفعيل البنى باستخدام مقاييس موثقة ومعدلة مع سياق اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. تم قياس تكامل أهداف التنمية المستدامة باستخدام مقياس مكون من 36 بندا مع ثلاثة مقاييس فرعية: الاقتصاد (13 عنصرا)، المجتمع (9 عناصر)، والبيئة (14 عنصرا). تم اشتقاق هذا المقياس من Atmaca وآخرون 62، الذي قيم التعرض لموضوعات الاستدامة في مهام اللغة. تم تقييم الثقافة الرقمية باستخدام مقياس مكون من 29 عنصرا، تم توسيعه إلى ستة أبعاد مقتبسة من رودريغيز-دي-ديوس وآخرين. 63، بما في ذلك محو الأمية التكنولوجية (7 بنود)، محو الأمية الأمنية الشخصية (5 بنود)، محو الأمية الحرجة (5 بنود)، محو الأمية الأمنية للأجهزة (4 بنود)، محو الأمية المعلوماتية (5 بنود)، ومحو الأمية التواصلية (3 بنود). علاوة على ذلك، تم التقاط إبداع طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية من خلال جوفينداسامي وآخرون 64، وهي آلة مكونة من 12 عنصرا، تغطي أربعة مقاييس فرعية، كل منها يحتوي على ثلاثة عناصر: الأصالة، والمرونة، والطلاقة، والتفصيل. تم قياس استخدام ChatGPT عبر مقياس مكون من 8 بنود مقتبس من عباس وآخرون 65، مع التركيز على التكرار والهدف والفعالية المدركة في مهام اللغة. تم تقييم الدافع باستخدام Obiosa66، بمقياس مكون من 05 بند. وأخيرا، تم تقييم تفاعل تعلم اللغة باستخدام مقياس مكون من 9 بنود من Eerdemutu وآخرين. استخدمت جميع المقاييس استجابات ليكرت من 5 نقاط، حيث أكد الاختبار التجريبي (n=30) الموثوقية (α > كرونباخ 0.82) وتحليل العوامل التأكيدية الذي أكد تميز البناء. تم إجراء التحليل للدراسة الحالية بناء على بنى انعكاسية من الدرجة الأولى، حيث لا يتم اختبار البنى الانعكاسية من الدرجة الثانية بشكل مباشر.

5. تحليل البيانات

تم تنفيذ تحليل البيانات من خلال إجراء متسلسل ثنائي الطور باستخدام SPSS الإصدار 28 وSmartPLS الإصدار 4. بدأت العملية في SPSS 28، حيث توجه الباحثون لتحليل > الإحصاءات الوصفية > الوصفية وتحليل > الربط > ثنائي المتغير لحساب الإحصاءات الوصفية الأولية (المتوسطات، الانحرافات المعيارية) ومعاملات ارتباط بيرسون على التوالي لعينة n = 420 حالة. لاحقا، انتقل التحليل الأولي إلى SmartPLS 4 لإجراء نمذجة المعادلات الهيكلية الجزئية ذات المربعات الصغرى (PLS-SEM). كانت الخطوة الأولى في SmartPLS تتضمن التحقق من صحة نموذج القياس من خلال تشغيل خوارزمية Calculate المدمجة لتقييم الاتساق الداخلي، مما يتطلب أن تتجاوز قيم الموثوقية المركبة عتبة 0.70، وصحة متقاربة، مؤكدة بمتوسط تباين مستخرج (AVE) أكبر من 0.50 لجميع التركيبات. ثم تم التحقق من صحة التمييز باستخدام وظائف التقرير في البرنامج لتطبيق معيار فورنيل-لاركر والتأكد من أن جميع نسب التغاير إلى السمات الأحادية (HTMT) أقل من المعيار المحافظ البالغ 0.85. بعد هذا التحقق، تم تقييم النموذج البنيوي باستخدام روتين التمهيد المكون ب 5,000 عينة فرعية واختبار ذو ذيل ذو ذيل عند مستوى دلالة 0.05 لتوليد فترات ثقة مصححة بالتحيز لجميع معاملات المسار (β) والتأثيرات غير المباشرة، وبالتالي اختبار العلاقات المباشرة والوسيطة والمعتدلة المفترضة. وأخيرا، تم تحديد الصلة التنبؤية للنموذج من خلال فحص قيمة Q² لستون-جيسر، التي تم الحصول عليها من خلال إجراء العصابة بالعينين، حيث تشير القيم فوق الصفر إلى قوة تنبؤية كافية، وتم تحديد التأثير الجوهري للمتنبعات بحساب أحجام التأثير (f²) من نتائج خوارزمية PLS.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

الإحصائيات الوصفية
يوفر التحليل الوصفي رؤى مهمة حول أنماط المتغيرات، والمواقع المركزية، وتشتتها، مما يمكن الباحثين من التحقق من صحة البيانات الأولية، وطبيعيتها، والتوافق النظري. في هذه الدراسة، تستخدم القيم المتوسطة لقياس مستوى الانحراف القياسي، بينما تستخدم معايير الانحراف المعياري لتقييم مستوى الانحراف. بالإضافة إلى ذلك، يتم أخذ تأثيرات الانحراف في الاعتبار أيضا. يشير هذا إلى أن المشاركين البالغ عددهم 420 مناسبون للاختبارات البراميتية ويظهرون التفاعلات المناسبة في ب...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ملخص النتائج الرئيسية
فحصت هذه الدراسة التفاعل بين أهداف التنمية المستدامة (SDGs)، والذكاء الاصطناعي التوليدي (ChatGPT)، والنتائج التعليمية الرئيسية: التحفيز، والثقافة الرقمية، والإبداع في بيئات التعلم باللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. أكدت النتائج جميع فرضيات التأثير المباشر (H1-H5)، مما أظهر أن تكامل أهداف التنمية المستدامة (β = 0.37) واستخدام ChatGPT (β = 0.28) يعزز بشكل كبير دافعية الطلاب، مما يعزز الثقافة الرقمية (β = 0.45) والإبداع (β = 0.32). أثرت مشاركة تعلم اللغ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

جميع المؤلفين يعلنون عدم وجود تضارب مصالح.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يدعم هذا البحث صندوق العلوم الاجتماعية الإقليمي لجيانغسو، رقم المنحة: (23YYB011). وقد دعمت جامعة الأمير سلطان هذا العمل تحت مختبر أبحاث اللغة والاتصال.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
مقياس استخدام ChatGPTمقياس من 8 عناصر مقتبس من عباس وآخرون (2023).عباس وآخرون (2023).
مقياس الإبداعمقياس مكون من 12 عنصرا مقتبس من جوفينداسامي وآخرون (2022)، يقيس أربعة بنى فرعية: الأصالة، والمرونة، والطلاقة، والتفصيل.جوفينداسامي وآخرون (2022)
أداة جمع البياناتاستبيان مجهول المصدر ويستخدم بنفسه من الورق والقلم.غير قابل للتطبيق / مصمم خصيصا
نظام تخزين البياناتخوادم محمية بكلمة مرور مع أنظمة رقمية مشفرة.البنية التحتية لتقنية المعلومات غير قابلة للتطبيق / المؤسسية
مقياس الثقافة الرقميةمقياس مكون من 29 عنصرا مقتبس من Rodrí؛ غيز-دي-ديوس وآخرون (2018)، يغطي ستة أبعاد: الأمان التكنولوجي، الأمان الشخصي، النقدي، أمن الأجهزة، المعلومات، والثقافة الاتصالية.رودر وiacute؛ guez-de-Dios وآخرون (2018)
وثائق الموافقة المستنيرةورقة معلومات مكتوبة ونموذج موافقة.غير قابل للتطبيق / مصمم خصيصا
مقياس المشاركة في تعلم اللغةمقياس مكون من 9 بنود مقتبس من إيرديموتو وآخرون (2023).إيرديموتو وآخرون (2023)
مقياس الدافعمقياس مكون من 5 بنود مقتبس من Obiosa (2023).أوبيوسا (2023).
خوارزمية PLS-SEM و البناء على القاعدةروتينات داخلية في SmartPLS 4 (خوارزمية PLS وBootstrapping مع 5,000 عينة فرعية).https://www.smartpls.com/documentation/algorithms-and-techniques
تقييم الصلة التنبؤيةإجراء تغطية العينين في SmartPLS 4 لحساب Stone-Geisser' سؤال و سؤال 2؛ القيمة.https://www.smartpls.com/documentation/predictive-relevance-q2
مقياس تكامل أهداف التنمية المستدامةمقياس مكون من 36 عنصرا مقتبس من أتماكا وآخرون (2023)، مع مقاييس فرعية للاقتصاد (13 عنصرا)، والمجتمع (9 عناصر)، والبيئة (14 عنصرا).أتماكا وآخرون (2023)
برنامج التحليل الإحصائيإحصائيات IBM SPSS، الإصدار 28.-
برنامج نمذجة المعادلات الهيكليةSmartPLS، الإصدار 4.https://www.smartpls.com
الصلاحية والصلاحية فحوصات الموثوقيةدوال التقارير في SmartPLS 4 لموثوقية المركبات، ومتوسط التباين المستخرج (AVE)، ومعيار فورنيل-لاركر، ونسب HTMT.https://www.smartpls.com/documentation/reporting

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Aftinia, F., Munir, A., Nugroho, H. M. A. The use of gamification in English learning for Sustainable Development Goals (SDGs): A case study in a junior High School English club. J Lifestyle SDGs Rev. 5 (3), e04941-e04941 (2025).
  2. Kong, X., Liu, C. A comparative genre analysis of AI-generated and scholar-written abstracts for English review articles in international journals. J Engl Acad Purp. 71, 101432(2024).
  3. Weng, X., Chiu, T. K. Instructional design and learning outcomes of intelligent computer assisted language learning: Systematic review in the field. Comput Educ Artif Intell. 4, 100117(2023).
  4. Huang, J., Mizumoto, A. Examining the effect of generative AI on students' motivation and writing self-efficacy. Digital Digit Appl Linguist. 1, 102324-102324 (2024).
  5. Mo, Z., Crosthwaite, P. Exploring the affordances of generative AI large language models for stance and engagement in academic writing. J Engl Acad Purp. 75, 101499(2025).
  6. Jiao, S., Liang, F. Sustainable development of high school English learners in China: Motivation and its impact on their English achievement. Sustainability. 14 (19), 12619(2022).
  7. Khoso, A. K., Honggang, W., Younas, M., Salam El-Dakhs, D. A. The dual forces of AI: How generative AI and perceived AI Dependency Influence Fear of Missing Out (FoMO) and EFL Students' Vocabulary Acquisition. J Vis Exp. (226), e69637(2025).
  8. Arslan, S., Curle, S. Institutionalising English as a foreign language teachers for global sustainability: Perceptions of education for sustainable development in Turkey. Int J Educ Res. 125, 102353(2024).
  9. Al-Nofaie, H., Alwerthan, T. A. Appreciative inquiry into implementing artificial intelligence for the development of language student teachers. Sustainability. 16 (21), 9361(2024).
  10. Oriakhi,, et al. Generative artificial intelligence in education: ChatGPT-4 experiences to anticipated ChatGPT-5. HAFED Poly J Sci Manag Technol. 6 (1), 149-169 (2024).
  11. Uğraş, H., Uğraş, M., Papadakis, S., Kalogiannakis, M. ChatGPT-supported education in primary schools: The potential of ChatGPT for sustainable practices. Sustainability. 16 (22), 9855(2024).
  12. Wang, X., et al. What matters in AI-supported learning: A study of human-AI interactions in language learning using cluster analysis and epistemic network analysis. Comput Educ. 194, 104703(2023).
  13. Gayed, J. M., Carlon, M. K. J., Oriola, A. M., Cross, J. S. Exploring an AI-based writing Assistant's impact on English language learners. Comput Edu Artif Intell. 3, 100055(2022).
  14. Bravo-Adasme, N., Cataldo, A. Understanding techno-distress and its influence on educational communities: A two-wave study with multiple data samples. Tec in Soc. 70, 102045(2022).
  15. Noor, U., Younas, M., Saleh Aldayel, H., Menhas, R., Qingyu, X. Learning behavior, digital platforms for learning and its impact on university student's motivations and knowledge development. Front in Psyc. 13, 933974(2022).
  16. Vygotsky, L. S. Mind in society. Cole, M., John-Steiner, V., Scribner, S., Souberman, E. , (1978).
  17. Pangrazio, L. Reconceptualising critical digital literacy. Discourse: Stud Cult Polit Educ. 37 (2), 163-174 (2016).
  18. Lo, C. K., et al. Exploring the application of ChatGPT in ESL/EFL education and related research issues: A systematic review of empirical studies. Smart Learn Environ. 11 (1), 50(2024).
  19. Ben Abida, S. Towards enhancing E-learning: Using Digital Literacy, YouTube, and Facebook, to Encourage EFL students' Learning Autonomy. DIDASKEIN. 2 (1), 189-204 (2021).
  20. Adams, K., Nakano, S. Connecting student interest and motivation in English to the Sustainable Development Goals. IAFOR J Educ. 12 (1), 243-262 (2024).
  21. Kwee, C. T. T. I want to teach sustainable development in my English classroom: A case study of incorporating sustainable development goals in English teaching. Sustainability. 13 (8), 4195(2021).
  22. Younas, M., et al. Unveiling digital transformation and teaching prowess in English education during COVID-19 with structural equation modelling. Eur J Educ. 60 (1), e12818(2024).
  23. Putri, N. L. P. N. S., Santosa, M. H., Artini, L. P., Nitiasih, P. K. Sustainable development goals in EFL Students' learning: A systematic review. Pegem J Educ Instr. 14 (2), 1-11 (2024).
  24. Deci, E. L., Ryan, R. M. The general causality orientations scale: Self-determination in personality. J Res Pers. 19 (2), 109-134 (1985).
  25. Dörnyei, Z. The L2 motivational self system. Motivation, language identity and the L2. 36 (3), 9-11 (2009).
  26. Younas, M., et al. COVID-19, students' satisfaction about e-learning and academic achievement: Mediating analysis of online influencing factors. Front Psychol. 13, 948061(2022).
  27. Khoso, A. K., Honggang, W., Darazi, M. A. Empowering creativity and engagement: The impact of generative artificial intelligence usage on Chines EFL students' language learning experience. Comput. Hum Behav Rep. 18, 100627(2025).
  28. Manurung, R. T., et al. Improving students' awareness about Sustainable Development Goals (SDGs) through literary text: A case on language teaching. Lib Prog Lib Sci Inf Technol Comput. 44 (2), 493-500 (2024).
  29. Sağlam, M. An investigation of pre-service English language teaching students' opinions about their practicum at schools on the basis of sustainable development goals (SDGS). 5 (2), 02544(2025).
  30. Trucano, M. SABER-ICT framework paper for policy analysis. , (2016).
  31. Naing, W. K. K., Mar, A. A. English language teachers' knowledge of SDGs and their Attitudes towards Incorporating SDGs in ELT in Myanmar. J Engl Lang Linguist. 4 (1), 18-29 (2023).
  32. Selwyn, N., Facer, K. Beyond digital divide: Toward an agenda for change. In Digital literacy: Concepts, methodologies, tools, and applications. , 1678-1696 (2013).
  33. Zheng, Y., Wang, Y., Liu, K. S. X., Jiang, M. Y. C. Examining the moderating effect of motivation on technology acceptance of generative AI for English as a foreign language learning. Educ Inf Technol. 29, 1-29 (2024).
  34. Al-Smadi,, et al. Artificial intelligence for English language learning and teaching: Advancing sustainable development goals. J Lang Teach Res. 15 (6), 1835-1844 (2024).
  35. Huang, F., Wang, Y., Zhang, H. Modelling generative AI acceptance, perceived teachers' enthusiasm and self-efficacy to english as a foreign language learners' well-being in the digital era. Eur J Educ. 59 (4), e12770(2024).
  36. Frima, R. N. Students' digital literacy and their motivation to read narrative text at Islamic Junior High School Al-Hafit Pekanbaru. [Doctoral dissertation]. , UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) SULTAN SYARIF KASIM RIAU. (2023).
  37. Nguyen, L. A. T., Habók, A. Digital literacy of EFL students: An empirical study in Vietnamese universities. Libri. 72 (1), 53-66 (2022).
  38. Pertiwi, I., Siti, R. R. Digital literacy in EFL learning: University students' perspectives. J Engl Educ Soc. 7 (2), 197-204 (2022).
  39. Rinekso, A. B., Rodliyah, R. S., Pertiwi, I. Digital literacy practices in tertiary education: A case of EFL postgraduate students. Stud Engl Lang Educ. 8 (2), 622-641 (2021).
  40. Yang, P., Huang, W., Shen, H. Z., Yang, H., Gao, C. Chinese university students' self-regulated strategic learning in English medium instruction from a sociocultural perspective. J Engl Acad Purp. 75, 101510(2025).
  41. Dashtestani, R., Hojatpanah, S. Digital literacy of EFL students in a junior high school in Iran: voices of teachers, students and Ministry Directors. Comput Assist Lang Learn. 35 (4), 635-665 (2022).
  42. Bacalja, A., Aguilera, E., Castrillón-Ángel, E. F. Critical digital literacy. The handbook of critical literacies. , Routledge. 373-380 (2021).
  43. Ngo, T. N., Hastie, D. Artificial Intelligence for Academic Purposes (AIAP): Integrating AI literacy into an EAP module. Engl Specif Purp. 77, 20-38 (2025).
  44. Ponte, D. C. The application of Artificial Intelligence in EFL learning and teaching: Considerations, challenges and practical examples for educators. English linguistics meets the 21st century. , 118-137 (2024).
  45. Indah, R. N., Toyyibah, T., Budhiningrum, A. S., Afifi, N. The research competence, critical thinking skills and digital literacy of Indonesian EFL students. J Lang Teach Res. 13 (2), 315-324 (2022).
  46. Klein, D. The relevance of digital literacy for distance learning in EFL classrooms in Austrian lower-secondary schools. , https://unipub.uni-graz.at/obvugrhs/content/titleinfo/8653259/full.pdf (2023).
  47. Cui, X., Gardiner, I. A. Investigating students' academic language-related challenges and their interplay with English proficiency and self-efficacy on EMI success in Transnational Education (TNE) programs in China. Engl Specif Purp. 78, 53-69 (2025).
  48. Belda-Medina, J. Promoting inclusiveness, creativity, and critical thinking through digital storytelling among EFL teacher candidates. Int J Incl Educ. 26 (2), 109-123 (2022).
  49. Özcan, E. N. Enhancing language skills and environmental literacy: An eco-pedagogical approach to teaching English to young learners. , (2025).
  50. Zhang, Q. Mediation/moderation effects of engagement, foreign language enjoyment, and ambiguity tolerance in metaverse-based foreign language learning. Int J Educ Technol. High. Educ. 21 (1), 54(2024).
  51. Liu, M. Exploring the motivation-engagement link: The moderating role of positive emotion. J Psychol Lang Learn. 4 (1), e415022(2022).
  52. Jeffcoat, J. L. Digital Literacy Integrated Into Academic Content Through the Collaboration of a Librarian and a Core Content Teacher. [Doctoral dissertation]. , University of South Carolina. (2023).
  53. Wu, Y., Kang, X. A moderated mediation model of expectancy-value interactions, engagement, and foreign language performance. Sage Open. 11 (4), 21582440211059176(2021).
  54. Peng, R., Fu, R. The effect of Chinese EFL students' learning motivation on learning outcomes within a blended learning environment. Australas J Educ Technol. 37 (6), 61-74 (2021).
  55. Bailey, D., Almusharraf, N., Bennett, F. Mediating effect of competitiveness on motivation and evaluation anxiety: a structural equation model for learning within videoconference EFL courses. Educ Inf Technol. 29 (3), 3729-3752 (2024).
  56. Feng, L., Mohd Rawian, R. The mediating role of motivation and language anxiety in increasing EFL learners' working memory. Lang Relat Res. 14 (1), 335-358 (2023).
  57. Derakhshan, A. EFL students' perceptions about the role of generative artificial intelligence (GAI)-mediated instruction in their emotional engagement and goal orientation: A motivational climate theory (MCT) perspective in focus. Learn Motiv. 90, 102114(2025).
  58. Yang, Y., Du, C. The predictive effect of perceived teacher support on college EFL learners' online learning engagement: Autonomous and controlled motivation as mediators. J Multiling Multicult. Dev. 46, 1-15 (2023).
  59. Liu, Q., Du, X., Lu, H. Teacher support and learning engagement of EFL learners: The mediating role of self-efficacy and achievement goal orientation. Curr Psychol. 42 (4), 2619-2635 (2023).
  60. Sadoughi, M., Hejazi, S. Y. The effect of teacher support on academic engagement: The serial mediation of learning experience and motivated learning behavior. Curr Psychol. 42 (22), 18858-18869 (2023).
  61. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., Ringle, C. M. When to use and how to report the results of PLS-SEM. Eur Bus Rev. 31 (1), 2-24 (2019).
  62. Atmaca, A. C., Kıray, S. A., Pehlivan, M. Development of a measurement tool for sustainable development awareness. Int J AssessTools Educ. 6 (1), 80-91 (2019).
  63. Rodríguez-de-Dios, I., Igartua, J. J., González-Vázquez, A. Development and validation of a digital literacy scale for teenagers. Proceedings of the fourth international conference on technological ecosystems for enhancing multiculturality. , 1067-1072 (2016).
  64. Govindasamy, P., Cumming, T. M., Abdullah, N. Validity and reliability of a needs analysis questionnaire for the development of a creativity module. J Res Spec Educ. Needs. 24 (3), 637-652 (2024).
  65. Obiosa, N. Effects of students' motivation and engagement on students' satisfaction in a lecture: Empirical analysis. Int J Instr. 13 (3), 861-876 (2020).
  66. Abbas, M., Jam, F. A., Khan, T. I. Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. Int J Educ Technol High Educ. 21 (1), 10(2024).
  67. Eerdemutu, L., Dewaele, J. M., Wang, J. Developing a short language classroom engagement scale (LCES) and linking it with needs satisfaction and achievement. System. 120, 103189(2024).
  68. Bravo Luque, M., Alcantud-Díaz, M. Implementing Inquiry-based Learning through Sustainable Development Goals: A didactic Approach to Foster Learning-to-learn and Citizenship Competencies in EFL. Pap Rev Fac Educ Univ Antonio Nariño. 16 (32), 1970(2024).
  69. Dodigovic, M. Artificial intelligence and second language learning: An efficient approach to error remediation. Lang Aware. 16 (2), 99-113 (2007).
  70. Doshi, R., Dadhich, M., Poddar, S. Integrating generative AI in education to achieve sustainable development goals. IGI global. Hiran, K. K. , (2024).
  71. Hutson, J. Multimodal GAI in arts-based multiliteracies: Fostering interdisciplinary creativity. Arts-Based Multiliteracies for Teaching and Learning. , 209-244 (2025).
  72. Kang, X., Wu, Y. Academic enjoyment, behavioral engagement, self-concept, organizational strategy and achievement in EFL setting: A multiple mediation analysis. PLoS One. 17 (4), e0267405(2022).
  73. Khoso, A. K., Honggang, W., Darazi, M. A. Trust and attitude towards AI as pathways to creativity: A TAM Model study of EFL students' digital literacy and AI acceptance. Humanit Soc Sci Commun. , (2025).
  74. Nguyen, T. H., Hoang, T. N. H. Investigating the promises and perils of generative AI in EFL learning in higher education: A literature review. AsiaCALL Online J. 16 (1), 1-15 (2025).
  75. Mentesoglu-Karaderi, I., Osam, ÜV., Al-Turjman, F. Integrating generative artificial intelligence in English language teaching: An overview in the IoT era. International Conference on Artificial Intelligence Of Things For Smart Societies. , Springer Nature. Cham. 43-50 (2024).
  76. Young, D. Leveraging assistive technology to promote inclusive English language teaching and digital literacy. digital literacy at the intersection of equity, inclusion, and technology. , 49-64 (2024).
  77. Nitzl, C., Roldan, J. L., Cepeda, G. Mediation analysis in partial least squares path modeling: Helping researchers discuss more sophisticated models. Ind Manag Data Syst. 116 (9), 1849-1864 (2016).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

ChatGPT

مقالات ذات صلة