من الثقافة الرقمية إلى إبداع الطلاب: المسار التحفيزي في تعلم اللغة المدعوم بالذكاء الاصطناعي

ملخص

تجد هذه الدراسة أن التدريس المرتكز على الطالب، والاستخدام الاستراتيجي لChatGPT، والثقافة الرقمية مرتبطة إيجابيا بدافع متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية صينية. يرتبط هذا الدافع الأعلى، بدوره بانخفاض القلق وزيادة الإبداع، مما يشير إلى دور وسيط. تدعم النتائج تدريب المعلمين الذي يدمج بين طرق التدريس وأدوات الذكاء الاصطناعي والمهارات الرقمية.

الملخص

تفحص هذه الدراسة كيف تؤثر أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية معا على الدافع والقلق والإبداع بين متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية صينية، مع دراسة الدور الوسيط للدافع في هذه العلاقات. اعتمادا على نهج كمي، تم جمع البيانات من n = 290 طالب جامعي باستخدام مقاييس موثقة وتحليلها من خلال نمذجة المعادلات الهيكلية. تشير النتائج إلى أن التدريس السريع من قبل الطلاب، والتكامل الاستراتيجي مع ChatGPT، والثقافة الرقمية مرتبطة إيجابيا بدافع أعلى. الدافع الأعلى، بدوره، مرتبط بانخفاض القلق، وانخفاض القلق مرتبط بزيادة الإبداع. علاوة على ذلك، تتوسط الدافعية بشكل كامل الروابط بين الثلاثة أسلاف (أسلوب التدريس، استخدام ChatGPT، الثقافة الرقمية) والقلق، مما يبرز دوره المركزي في النتائج العاطفية ضمن النموذج المختبر. تساهم الدراسة في نظرية تقرير المصير من خلال إظهار كيف تدعم العوامل التربوية والتكنولوجية الاحتياجات النفسية للمتعلمين بشكل تآزري، مع توسيع نظرية التعلم المعرفي-العاطفي باستخدام الوسائط من خلال توضيح وظيفة التحفيز الوسيطة. تبرز الآثار العملية الحاجة إلى برامج تدريب المعلمين التي تجمع بين طرق التدريس المبتكرة، واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وتطوير الثقافة الرقمية لتحسين تجارب تعلم اللغة. تؤكد الأبحاث على أهمية النهج المرتكزة على الدافعية في تعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية المدعومة بالتكنولوجيا، خاصة في بيئات التعلم ذات المخاطر العالية.

المقدمة

لقد طور الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا التعليمية من خلال خلق فرص جديدة للتفاعل والتخصيص والإبداع في تعلم اللغات¹. ChatGPT، أداة حوارية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، توفر تغذية راجعة تفاعلية وتكيفية تدعم تطوير اللغة². بالتوازي، برزت مهارات الثقافة الرقمية كمهارة أساسية للتنقل واستخدام التكنولوجيا بفعالية في بيئات التعلم³. على الرغم من تزايد الاهتمام بتعلم اللغة المدعوم بالذكاء الاصطناعي والاستخدام المتزايد ل ChatGPT في سياقات اللغة الإنجليزية^كلغة أجنبية 4، لا تزال هناك عدة ثغرات مهمة. أولا، الدراسات الحالية تناولت إلى حد كبير أسلوب التدريس، واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، والثقافة الرقمية بشكل منفصل؛ لقد دمجت الأبحاث المحدودة الثلاثة جميعا ضمن إطار تحفيزي واحد⁵. ثانيا، على الرغم من أن الدافع يعترف به على نطاق واسع كمحرك رئيسي لتعلم اللغة، إلا أن القليل من الدراسات بحثت في دوره الوسيط في ربط العوامل التربوية والتكنولوجية بالنتائج العاطفية (مثل قلق تعلم اللغة) والنتائج الإدراكية (مثل الإبداع^). هذه الفجوة بارزة بشكل خاص في سياقات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الصين، حيث لا يزال دمج التكنولوجيا يتطور. علاوة على ذلك، رغم أن القلق موثق جيدا كمثبط في تعلم اللغة الإنجليزية^كلغة أجنبية 7، إلا أنه نادرا ما يدرس مع متغيرات تحفيزية وتكنولوجية. وبالمثل، لم يرتبط الإبداع، وهي مهارة تزداد قيمة في تعلم اللغات، بقوة ببيئات التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي⁸. على عكس الأبحاث السابقة التي تركز فقط على التدريس أو التكنولوجيا، تربط الدراسة الحالية بين المجالين لفحص كيف يرتبط أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية معا بالدافع، وبالتالي بالقلق والإبداع.

تستند هذه الدراسة إلى ثلاثة أطر نظرية، كل منها يتوافق مع بنى مقاسة محددة في نموذج المعادلات الهيكلية لدينا. أولا، تفترض نظرية تقرير المصير (SDT)⁹ أن التعليم الداعم للاستقلالية يلبي الاحتياجات النفسية الأساسية للمتعلمين (الاستقلالية، الكفاءة، الصلة)، مما يعزز الدافع الداخلي. في نموذجنا، يتم تفعيل ذلك من خلال بناء أسلوب التدريس المتمحور حول الطالب، والذي يفترض أنه مرتبط إيجابيا بالدافع. ثانيا، يشير نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)¹⁰ إلى أن الفائدة المدركة وسهولة الاستخدام تؤثر على تبني التكنولوجيا. هنا، يتصور الثقافة الرقمية كمقدمة تمكن المتعلمين من إدراك ChatGPT كأداة مفيدة وسهلة الاستخدام، مما يعزز ارتباطه الإيجابي بالدافعية. ثالثا، تؤكد نظرية التعلم المعرفي-العاطفي مع الوسائط (CATLM)¹¹ على أن العوامل العاطفية (مثل القلق) تتوسط العلاقة بين ميزات الوسائط والنتائج الإدراكية (مثل الإبداع). في نموذجنا، يتم اختبار ذلك من خلال المسار: الدافع → القلق → الإبداع. ومن المهم أن نظرية التعلم البنيوي تشكل تصميم البيداغوجيا المرتكزة على الطالب، إلا أنها ليست مطبقة كبنية موحدة ومقاسة في نموذجنا؛ وبناء عليه، نناقشه فقط كخلفية وليس كإطار عمل مختبر مباشرة.

ركزت التطبيقات السابقة ل SDT في سياقات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية بشكل أساسي على دعم الاستقلالية التي يقودها المعلم، دون دراسة كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أن تلبي احتياجات المتعلمين للكفاءة والاستقلالية بشكل^مستقل. وبالمثل، شرح TAM تبني التكنولوجيا لكنه لم يأخذ في الاعتبار النتائج التحفيزية والعاطفية مثل القلق والإبداع¹³. سلط CATLM الضوء على المعالجة العاطفية والمعرفية لكنه يفتقر إلى الاختبارات التجريبية في بيئات اللغة الإنجليزية المدعومة بالذكاء الاصطناعي¹⁴. تعالج الدراسة الحالية هذه الفجوات من خلال دمج الأطر الثلاثة في نموذج موحد وقابل للاختبار تجريبيا، حيث يرتبط أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية بالدافع، والذي يرتبط بدوره بانخفاض القلق وزيادة الإبداع (عبر رابط القلق-الإبداع).

ChatGPT هو نموذج لغوي توليدي قادر على الحوار البشري، والتغذية الراجعة الفورية، والاستجابات التكيفية، مما يجعله أداة قوية محتملة لتعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية¹⁵. تشير الدراسات الحديثة إلى أن ChatGPT يساعد في اكتساب المفردات، والدقة النحوية، والطلاقة في المحادثة من خلال التفاعلات المحاكاة¹⁶. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوات حرجة تتعلق بتأثيراته النفسية على المتعلمين. من ناحية، قد يقلل طبيعة ChatGPT منخفضة المخاطر وسهولة الوصول إليها من قلق تعلم اللغة¹⁷. من ناحية أخرى، قد تزيد عدم قابليتها للتنبؤ (مثل عدم الدقة العرضية أو الاستجابات غير المتسقة) من التوتر لدى المتعلمين الأقل ثقة¹⁸. علاوة على ذلك، من المرجح أن تعتمد فعالية ChatGPT على مهارات المتعلمين في الثقافة الرقمية، ليس فقط المهارات التقنية بل أيضا على التقييم النقدي^والوعي الأخلاقي. يتطلب هذا الدور الإداري مزيدا من الفحص في سياقات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية حيث تتراوح جاهزية الطلاب التكنولوجية²⁰.

تم الاعتراف بمنهجية التدريس كجانب مهم يحدد نشاط الطلاب وأدائه في تعلم اللغة²¹. استنادا إلى القضايا البنائية والاجتماعية الثقافية، سلط الاتجاه الحديث في البحث التربوي الضوء على فعالية ممارسات التدريس المرتكز على الطالب مثل تدريس اللغة التواصلية والتعلم القائم على المهام.^وفقا لبعض الممارسات، يحقق الطلاب في الممارسات التي تركز على الطالب درجات أعلى ونتائج أفضل من الطلاب الذين يستخدمون أساليب يهيمن عليها^{المعلمون.}. تتناغم هذه النماذج التي تركز على المتعلم الآن مع نظرية تقرير المصير، التي تقول إن التدريس يدعم الاستقلالية، ويغرس الدافع الداخلي من خلال تلبية الاحتياجات النفسية للمتعلمين، والكفاءة الحاجة، والاستقلالية الحاجة، والارتباط المطلوب²⁴. ويدعم ذلك نتائج بحثية تجريبية تظهر أن أنماط التدريس المرنة والتفاعلية تحسن تفاعل متعلمي اللغة وتخفف من العواقب السلبية للقلق^. لكن التطبيق السريع للذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يضيف تعقيدا^{لهذه العملية}. على الرغم من أن بعض الباحثين يدعون أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعمق المزايا الإيجابية للتربية المرتكزة على الطالب من خلال إدخال مسارات تعلم فردية²⁷.

الدافع يأخذ الموقع المحوري بين التوسط بين الروابط بين المتغيرات التربوية والتكنولوجية والعاطفية في تعلم اللغة²⁸. الفرق بين الدافع الذاتي والدافع المسيطر عليه كما وصفه SDT يعطي منظورا قويا لفحص تفاعل المتعلم من خلال استخدام ChatGPT وأساليب التدريس²⁹. في الأدلة المبكرة، أشار الباحثون إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي مرتبطة بعيش الدافع الذاتي من خلال دعم التعلم الذاتي القائم على الاهتمامات،^على أي حال، رغم أن هذا التأثير كان يعتمد على قدرة المعلمين على دمج التكنولوجيا لعدم فقدان قدرة المتعلمين على السيطرة على الاستقلال^. وبدوره، فإن القلق، الذي قد يبدو عقبة دائمة في بيئة اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، ينتج في كثير من الحالات عن الخوف من التقييم السلبي أو قلق التواصل. على الرغم من أن دمج الذكاء الاصطناعي في ممارسة التعلم قد ثبت أنه يقلل من هذا القلق³²، إلا أن القليل من الأبحاث أجريت لمعرفة كيفية عمل العملية، خاصة من خلال جانب الوساطة بالدافع³³. الشكل 1 المتغيرات الرئيسية للدراسة. يوضح الكتاب العلاقات المقترحة بين أسلوب تدريس المعلم، واستخدام الطلاب ل ChatGPT، والتأثيرات الناتجة على دافعية المتعلم، والقلق، والإبداع، والثقافة الرقمية في سياق اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية.

الشكل 1. نموذج بحثي. تمثيل تخطيطي للعلاقات المقترحة بين أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية لطلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، ودافعية طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، وقلق طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، وإبداعهم. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

استنادا إلى الإطار النظري، تم اقتراح الفرضيات التالية (H1-H8):
H1: أسلوب التدريس مرتبط إيجابيا بدافع الطلاب.
H2: استخدام ChatGPT مرتبط إيجابيا بدافع الطلاب.
H3: الثقافة الرقمية مرتبطة إيجابيا بدافع الطلاب.
H4: الدافع مرتبط سلبا بالقلق.
H5: القلق مرتبط سلبا بالإبداع.
H6: الدافع مرتبط بالعلاقة بين أسلوب التدريس والقلق.
H7: الدافع مرتبط بالعلاقة بين استخدام ChatGPT والقلق.
H8: الدافع مرتبط بالعلاقة بين الثقافة الرقمية والقلق.

البروتوكول

بيان الأخلاقيات
أجريت هذه الدراسة وفقا للمعايير الأخلاقية لمجلس مراجعة المؤسسات (IRB) في جامعة تشنغدو في الصين (رقم الموافقة: 202509). قدم جميع المشاركين موافقة مستنيرة مكتوبة قبل المشاركة. التزمت الدراسة بإرشادات مؤسسية للأبحاث التي تشمل البشر، مما ضمن المشاركة الطوعية، والسرية، والحق في الانسحاب في أي وقت دون عقوبة.

للحفاظ على السرية، تم إخفاء هوية جميع البيانات المجمعة باستخدام معرفات مشفرة، وتم تخزين المعلومات الشخصية بشكل منفصل عن بيانات البحث في ملفات محمية بكلمة مرور لا يمكن الوصول إليها إلا للمحققين الرئيسيين. تضمن تصميم الاستبيان تدابير لتقليل الانزعاج النفسي، خاصة في الأسئلة المتعلقة بالقلق، وتم تزويد المشاركين بمعلومات الاتصال بخدمات الإرشاد الجامعي في حال نشأت أي ضيق نتيجة المشاركة في الاستبيان. لمعالجة الاختلالات المحتملة في القوة في علاقة المعلم بالطالب، تم إجراء التوظيف وجمع البيانات بواسطة مساعدين بحثيين مدربين بدلا من مدرسي الدورة، وتم التأكيد للمشاركين بأن ردودهم لن تؤثر على وضعهم الأكاديمي أو علاقتهم بأعضاء هيئة التدريس.

استخدمت هذه الدراسة تصميما كميا ومقطعيا شمل 290 طالبا صينيا جامعيا في لغة إنجليزية كلغة أجنبية من جامعة حكومية. تم تجنيد المشاركين الذين يمثلون سنوات وتخصصات أكاديمية متنوعة من خلال أخذ عينات مريحة مع تمثيل نسبي، وأكمل استبيانات ورقية في بيئات صفية محكمة خلال الجلسات المنتظمة، والتي استغرقت حوالي 25 دقيقة. تضمنت مجموعة الاستبيانات مقاييس مثبتة تقيس أسلوب التدريس، والثقافة الرقمية، واستخدام ChatGPT، والدافع، والقلق، والإبداع. لتقليل التحيز، أجرى مساعدو البحث المدربون الاستبيانات باستخدام تدابير مضادة إجرائية مثل الفصل النفسي للعناصر. بعد جمع البيانات، تم تحليل الردود باستخدام برامج إحصائية وبرنامج نمذجة المعادلات الهيكلية الجزئية الصغرى (PLS-SEM)، بما في ذلك فحص البيانات، وتقييم نماذج القياس، واختبار النماذج الهيكلية، وتحليل الوساطة باستخدام إجراء تمهيد مع 5000 إعادة عينة.

تصميم البحث
استخدمت هذه الدراسة تصميم بحث كمي ومقطعي لفحص العلاقات بين أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية، والدافع، والقلق، والإبداع بين متعلمي اللغة الإنجليزية كغبار. تم اعتبار النهج المقطعي مناسبا لالتقاط لمحة من هذه المتغيرات في نقطة زمنية محددة، مما يسمح بتحليل علاقاتها المتبادلة دون الحاجة الزمنية للبحث الطولي. سهل التصميم اختبار نموذج وسيط افتراضي حيث يعمل الدافع كآلية تربط بين أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية مع تقليل القلق وتعزيز الإبداع.

البيانات والعينة
تضمن إطار العينة جميع طلاب البكالوريوس المسجلين في دورات اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL) في جامعة عامة في الصين خلال العام الدراسي 2024–2025. تتطلب معايير الأهلية أن يكون المشاركون (أ) متحدثين أصليين بالصينية، (ب) مسجلين حاليا في دورة لغة أجنبية واحدة على الأقل مطلوبة، و(ج) بدون تدريب رسمي سابق في أدوات تعلم اللغة المبنية على الذكاء الاصطناعي خارج المقررات العامة. تم استخدام نهج أخذ عينات مريحة طبقية، مع توزيع نسبي عبر السنوات الأكاديمية (السنة الأولى، الثانية، الثالثة، الرابعة) والتخصصات (العلوم الإنسانية، العلوم الاجتماعية، العلوم الطبيعية، الهندسة). تم تحديد حجم الطبقات المستهدفة عند 25٪ لكل سنة دراسية و25٪ لكل مجال تخصصي، استنادا إلى توزيع الطلاب العام في الجامعة. شملت العينة النهائية 290 طالبا جامعيا في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. من بين 328 طالبا تم التواصل معهم خلال الجلسات الدراسية العادية، رفض 11 منهم المشاركة (معدل عدم المشاركة = 3.4٪) وقدم 27 استبيانات غير مكتملة (معدل الاستجابة غير المكتمل = 8.2٪)، مما أدى إلى معدل استجابة نهائي قابل للاستخدام بلغ 88.4٪ (290 من 328). تم إجراء حساب حجم العينة مسبقا باستخدام G*Power 3.1 مع عائلة اختبارات F، والانحدار المتعدد الخطي: نموذج ثابت، وانحراف R² عن الصفر كاختبار. كانت معايير المدخلات: حجم التأثير f² = 0.15 (متوسط الحجم التقليدي للأبحاث السلوكية)، احتمال خطأ α = 0.05، القوة (1-β احتمال الخطأ) = 0.95، وعدد المتنبئات = 3 (أسلوب التدريس، استخدام ChatGPT، الثقافة الرقمية) لنتيجة الدافع. أسفر الحساب عن حجم عينة أدنى مطلوب يبلغ 119 لاكتشاف R² دلالي. ولزيادة الاعتبار لنموذج SEM الكامل (بما في ذلك المسارات غير المباشرة والمتغيرات الداخلية الإضافية)، طبقنا القاعدة الأكثر تحفظا وهي 10 حالات لكل معلم تقديري. مع وجود 29 معلمة تقديرية في نموذجنا، كان حجم العينة المطلوب 290، وهو ما يطابق تماما العينة النهائية. وبالتالي، فإن العينة التي تم الحصول عليها مدعومة بالكامل لكل من التحليل القائم على الانحدار وتحليل المتوسط المتوسط (SEM).

المشاركون والإجراءات
تم استقطاب المشاركين من خلال أخذ عينات مريحة طبقية لضمان التناسب عبر السنوات الأكاديمية (من السنة الأولى إلى الرابعة) والخلفيات التخصصية (العلوم الإنسانية، العلوم، والهندسة). أحجام الستراتا في العينة النهائية كانت: طلاب السنة الأولى (عدد = 72، 24.8٪)، طلاب الصف الثاني (عدد = 74، 25.5٪)، الصف الحادي عشر (عدد = 71، 24.5٪)، الصف الثاني عشر (ن = 73، 25.2٪)؛ والعلوم الإنسانية (ن = 76، 26.2٪)، والعلوم الاجتماعية (ن = 68، 23.4٪)، والعلوم الطبيعية (ن = 72، 24.8٪)، والهندسة (ن = 74، 25.5٪). تكونت العينة من 62٪ من الطالبات الإناث و38٪ من الذكور، بمتوسط عمر 20.3 سنة (SD = 1.7). تم جمع البيانات خلال جلسات التدريس المنتظمة في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. أجرى مساعدو البحث المدربون استبيانات ورقية في بيئات صفية محكمة لضمان التوحيد القياسي. قبل إجراء الاستبيان، تم إبلاغ جميع الطلاب المؤهلين الحاضرين في الصف بهدف الدراسة، وطبيعتها الطوعية، وتدابير السرية (الردود المجهولة، وتخزين البيانات الآمن). تم استبعاد الطلاب الذين لم يستوفوا معايير الأهلية (عدد = 6، لا تسجيل في اللغة الإنجليزية كأجنبي) أو رفضوا المشاركة (عدد = 11)؛ شملت أسباب الانحراف ضيق الوقت (n = 7) وعدم الارتياح من استخدام التكنولوجيا المبلغ عنه ذاتيا (n = 4). استغرقت مجموعة الاستبيانات حوالي 25 دقيقة للإكمال وشملت مقاييس موثقة لجميع التركيبات. لتقليل تحيز الطرق الشائعة، تم تطبيق تدابير مضادة إجرائية (مثل الفصل النفسي لعناصر المقياس، وإخفاء هوية الاستجابات). بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم تحيز الطريقة الشائعة باستخدام اختبار هارمان أحادي العامل، وكان العامل الأول يفسر أقل من 50٪ من التباين الكلي، مما يشير إلى أن تحيز الطريقة المشتركة لم يكن مصدر قلق رئيسي في هذه الدراسة.

مقاييس الدراسة
تم تكييف جميع المقاييس مع سياق اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية صينية من خلال إجراء ترجمة وتكييف صارم. قام باحثان ثنائيان اللغة بترجمة المواد الإنجليزية الأصلية إلى الصينية بشكل مستقل، وقام باحث ثالث بتسوية التناقضات لإنتاج نسخة أولية. تمت ترجمة هذه النسخة إلى الإنجليزية من قبل مترجمين مختلفين، وتم حل أي تناقضات من خلال مناقشة مع فريق البحث. ثم تم اختبار النسخ الصينية تجريبيا مع 30 طالبا جامعيا في اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (ليسوا جزءا من العينة الرئيسية) للتحقق من الوضوح والفهم، مما أدى إلى تعديلات طفيفة في الكلمات. لكل مقياس، تم جمع الإجابات على مقياس ليكرت من 5 نقاط يتراوح من 1 (أختلف بشدة) إلى 5 (أتفق بشدة). تم استخدام درجات مجمعة أو متوسطة لكل تركيب، مع المؤشرات الأعلى التي تشير إلى مستويات أعلى من المتغير المعني. تم استخدام جميع السلالم المعدلة بإذن من المؤلفين الأصليين أو بموجب شروط ترخيص مفتوحة حيثما كان ذلك ينطبق. لم تزال أي قطع من المقاييس الأصلية إلا إذا ذكر أدناه؛ استند الاحتفاظ بالعنصر إلى تحميل العوامل > 0.40 والأهمية النظرية. فيما يتعلق باستخدام ChatGPT، قيمت الدراسة تفاعل الطلاب المبلغ عن أنفسهم مع النسخة المجانية من ChatGPT (GPT-3.5/4 المتاح عبر الويب أو تطبيق الهاتف المحمول خلال العام الدراسي 2024–2025). كان لجميع المشاركين وصول متساو إلى الأداة لأن الجامعة لم تفرض قيودا على ChatGPT؛ ومع ذلك، كان الاستخدام الفعلي يختلف من شخص لآخر. قاس المقياس تكرار استخدام ChatGPT (من "أبدا" إلى "يومي"), وأنواع مهام تعلم اللغة التي استخدم فيها (مثل بناء المفردات، التحقق من القواعد، صياغة المقالات، ممارسة المحادثة، وتصحيح الأخطاء)، وجودة التفاعل المدركة (مثل الفائدة، وضوح التغذية الراجعة). لم يميز المقياس بين إصدارات محددة من ChatGPT، حيث حدثت تحديثات الإصدارات خلال فترة جمع البيانات؛ بدلا من ذلك، أبلغ المشاركون عن النسخة التي استخدموها بشكل أساسي، حيث أبلغ أكثر من 90٪ عن GPT-3.5 أو GPT-4. أمثلة تفصيلية على العناصر وملاحظات التكيف لكل بناء موفقة أدناه.

استخدمت هذه الدراسة مقاييس تم التحقق منها بدقة، وتم تكييفها بعناية مع سياق تعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، لتقييم المتغيرات الرئيسية: مناهج التدريس، الكفاءة الرقمية، دمج ChatGPT، قلق تعلم اللغة، تحفيز المتعلم، والتفكير الإبداعي. تم اختيار أدوات القياس بناء على موثوقيتها المثبتة وقدرتها على تقييم كل تركيب بشكل شامل. لفحص طرق التدريس، استخدم البحث نسخة معدلة من قائمة أساليب التدريس³⁴ لغراشا التي تقيم خمسة مناهج تربوية مميزة: سلطة، خبيرة، معلمة نموذجية شخصية، ميسرة، وتفويضية. لتقييم الثقافة الرقمية، تضمنت الدراسة نسخة معدلة من المقياس الذي طوره رودريغيز-دي-دوينيوس ^{وآخرون،} ويتكون من 29 بندا في ستة مجالات رئيسية: (1) الثقافة التقنية، (2) محو الأمية لحماية البيانات الشخصية، (3) التقييم النقدي، (4) الثقافة الأمنية للأجهزة، (5) الثقافة في معالجة المعلومات، و(6) الثقافة الرقمية للاتصالات. قدم هذا الإطار متعدد الأبعاد تقييما شاملا للقدرات الرقمية للمتعلمين الضرورية للتعليم المعاصر. تم تقييم استخدام ChatGPT باستخدام مقياس مكون من 8 بنود مقتبس من عباس وآخرين. ³⁶، مع التركيز على تفاعل الطلاب مع أداة الذكاء الاصطناعي لمهام تعلم اللغة. يرصد هذا المقياس استخدام الطلاب المدرك والمبلغ عن استخدام ChatGPT في مهام تعلم اللغة بدلا من تكرار الاستخدام الموضوعي. تم قياس قلق الفصول الدراسية باللغات الأجنبية (FLCA) باستخدام مقياس مكيف يعتمد على بريزماستر^{وبريزماستر 37}. فحصت هذه الأداة القلق عبر ثلاثة أبعاد حرجة: قلق التواصل، قلق الاختبارات، والخوف من التقييم السلبي، مع 10 و10 و7 عناصر على التوالي. تم تقييم دوافع الطلاب باستخدام مقياس مقتبس من Kanoksilapatham وآخرون ³⁸، يقيس ثلاثة أبعاد رئيسية: تعزيز ومنع الأداة، المركزية العرقية والتكامل، والموقف تجاه تعلم اللغة الإنجليزية. تضمن المقياس ما مجموعه 20 عنصرا. تم قياس إبداع طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية باستخدام مقياس مقتبس من جوفينداسامي وآخرون ³⁹، والذي قيم أربعة أبعاد: الأصالة، والمرونة، والطلاقة، والتفصيل. تم قياس كل بعد باستخدام ثلاثة عناصر.

طرق تحليل البيانات
تم تحليل البيانات المجمعة باستخدام نهج تحليلي من مرحلتين يجمع بين SPSS (الإصدار 27) ونمذجة المعادلات الهيكلية الجزئية الصغرى للمربعات (PLS-SEM) عبر برنامج SmartPL. تم إجراء فحص بيانات أولي وتحليلات أولية باستخدام SPSS لفحص جودة البيانات، بما في ذلك فحوصات القيم المفقودة، والقيم الشاذة، وافتراضات الطبيعية. أقل من 2٪ من نقاط البيانات كانت مفقودة تماما بشكل عشوائي (MCAR)، كما أكد اختبار MCAR الخاص بليتل (χ² = 18.24، p = 0.212)، وتم التعامل معها باستخدام خوارزمية تعظيم التوقع للحفاظ على القوة الإحصائية. أظهرت مجموعة البيانات طبيعية أحادية المتغير مقبولة (الانحراف < |2|، الكورتوزيس < |7|) وطبيعية متعددة المتغيرات (معامل مارديا = 18.37، p < 0.001)، مما يبرر استخدام كل من الاختبارات البرامترية وPLS-SEM، الذي يتميز بقوة تجاه عدم الطبيعية. على الرغم من أن الطبيعية أحادية المتغير كانت مقبولة، إلا أن معامل مارديا أشار إلى انتهاك للطبيعية متعددة المتغيرات (p < 0.001). ومع ذلك، لا يشكل هذا مصدر قلق لأن PLS-SEM قوي أمام توزيعات البيانات غير الطبيعية.

كشف تحليل الموثوقية عن اتساق داخلي قوي لجميع المقاييس (α > كرونباخ 0.82، والموثوقية المركبة > 0.85)، بينما أكد تحليل العوامل الاستكشافية البنى المتوقعة للعوامل مع تحميل جميع العناصر بشكل نظيف على بنياتها الخاصة (الأحمال > 0.65، الأحمال المتقاطعة < 0.40).

لاختبار الفرضيات، تم اختيار PLS-SEM بدلا من SEM القائم على التغاير بسبب تفوقه في التعامل مع النماذج المعقدة ذات العينات الصغيرة إلى المتوسطة وقدرته على تعظيم التباين المفسر في البنى الداخلية. اتبع التحليل إجراء من خطوتين، حيث تم أولا تقييم نموذج القياس ثم تقييم النموذج البنيوي له. أظهر نموذج القياس الانعكاسي صلاحية متقاربة كافية (متوسط تباين مستخرج > 0.50 لجميع التركيبات) وصلاحية تمييزية كما أكدها كل من معيار فورنيل-لاركر ونسبة التباين-السمات الأحادية (HTMT < 0.85). في النموذج البنيوي، تم تقدير معاملات المسار باستخدام إجراء تمهيد مع 5000 إعادة عينة لتوليد تقديرات مستقرة وفواصل ثقة. تم تقييم القوة التنبؤية للنموذج من خلال قيم R² للمتغيرات الداخلية (الدافع = 0.53، القلق = 0.41، الإبداع = 0.38) والأهمية التنبؤية (Q² > 0)، مع حساب أحجام التأثير (f²) لتحديد التأثير الجوهري. استخدمت تحليلات الوساطة طريقة التمهيد المصحح بالتحيز لاختبار التأثيرات غير المباشرة، مع إثبات وساطة ذات دلالة عندما تستبعد فترات الثقة 95٪ الصفر.

تم نمذجة جميع البنى على أنها عاكسة (الوضع A) بناء على اعتبارات نظرية، حيث كان يفترض أن كل متغير كامنا هو سبب مؤشراته المرصودة. لم يتم حذف أي عناصر من أي مقياس، حيث أظهرت جميع العناصر حمولات خارجية فوق عتبة 0.50 (تتراوح من 0.62 إلى 0.89) وجميع قيم التباين المتوسط المستخرج (AVE) تجاوزت 0.50، مما يؤكد صحة التقارب. بالنسبة لاختبار الوساطة، تضمن النموذج البنيوي مسارات مباشرة من السوابق الثلاثة (أسلوب التدريس، استخدام ChatGPT، الثقافة الرقمية) إلى الدافع، ومن الدافع إلى القلق، ومن القلق إلى الإبداع. كما قدر أن المسارات المباشرة من السوابق إلى القلق ومن السوابق إلى الإبداع تختبر الوساطة الجزئية مقابل الكاملة. تم تحديد الوساطة الكاملة بناء على المعايير التي تفيد بأن (أ) التأثيرات غير المباشرة (السوابق → الدافع → القلق) كانت ذات دلالة (فترة الثقة المصححة بالتحيز 95٪ مع استبعاد الصفر)، و(ب) أن التأثيرات المباشرة من السوابق إلى القلق أصبحت غير ذات دلالة إحصائية بعد تضمين الوسيط، بينما لم تكن التأثيرات المباشرة من السوابق إلى الإبداع ذات دلالة إحصائية أبدا. استخدمت جميع التحليلات خوارزمية PLS-SEM في SmartPLS 4 مع مخطط وزن المسارات، وتعيين أقصى تكرارات على 300، ومعيار التوقف من 1.0e-7. تم إجراء التمهيد باستخدام 5,000 عينة فرعية، وفترات ثقة مصححة ومعجلة (BCa) عند 95٪، وعدم وجود خيار تغيير في الإشارات. تم تقييم ملاءمة النموذج باستخدام متوسط تربيع الجذر الموحد المتبقي (SRMR = 0.061)، والذي يقع تحت العتبة الموصى بها 0.08.

النتائج

الإحصاء الوصفي وتحليل الارتباط
كشفت الإحصائيات الوصفية لجميع متغيرات الدراسة عن بيانات موزعة بشكل طبيعي مع نطاقات مقبولة من التباين، كما يتضح من القيم المنحازة والكورتوزيس ضمن العتبات الموصى بها ± 2.

يكشف الجدول 1 عن خصائص مهمة لمتغيرات الدراسة عبر عينتنا المكونة من 290 متعلما لغة أجنبية. أظهرت أساليب التدريس (M = 4.32، SD = 0.72)، والثقافة الرقمية (M = 4.15، SD = 0.68)، والدافع (M = 4.21، SD = 0.79) أعلى المتوسط درجات على ...

المناقشة

توفر الدراسة الحالية رؤى مفيدة حول الروابط بين أسلوب التدريس، واستخدام ChatGPT، والثقافة الرقمية، والتحفيز، والقلق، والإبداع بين طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. تشير النتائج إلى أن أسلوب التدريس المرتكز على الطالب، والاستخدام الأكبر ل ChatGPT، وزيادة الثقافة الرقمية مرتبطة إيجابيا بدافع الطلاب. وبدوره، يرتبط الدافع سلبيا بالقلق، بينما يرتبط القلق سلبيا بالإبداع. يجب تفسير هذه النتائج كارتباطات مدعومة بالنموذج بدلا من التأثيرات السببية، لأن الدراسة استخدمت تصميما مقطعيا ومصدرا ذاتيا. و...

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة

الاسم	الشركة	رقم فهرسي	التعليقات
أدوات المسح (المقاييس)	مقياس أسلوب التدريس	NA	نسخة معدلة من قائمة أنماط التدريس غراشا (غراشا، 1996)، وتقييم خمسة نهج تربوية: السلطوي، الخبير، النموذج الشخصي، التسهيل، والتفويض. رقم الكتالوج: NA
	مقياس المعرفة الرقمية	NA	مقياس من 29 عنصرًا مقتبس من Rodríguez-de-Dueño et al. (2016)، يغطي ستة أبعاد: الكفاءة التقنية، حماية البيانات الشخصية، التقييم النقدي، إدارة أمان الجهاز، معالجة المعلومات، والتواصل الرقمي. رقم الكتالوج: NA
	مقياس استخدام ChatGPT	NA	مقياس من 8 عناصر مقتبس من عباس et al. (2024)، يركز على تفاعل الطلاب مع أداة الذكاء الاصطناعي لمهام تعلم اللغة. رقم الكتالوج: NA
	مقياس قلق فصل اللغة الأجنبية (FLCA)	NA	مقياس مقتبس من بريسموستر وبريسموستر (2015)، مع المقاييس الفرعية لقلق التواصل (10 عناصر)، وقلق الاختبار (15 عنصرًا)، والخوف من التقييم السلبي (7 عناصر). رقم الكتالوج: NA
	مقياس التحفيز	NA	مقياس من 20 عنصرًا مقتبس من Kanoksilapatham et al. (2021)، يقيس ثلاثة أبعاد: الفعالية (الترويج/المنع)، والعرقية/التكامل، والموقف تجاه تعلم اللغة الإنجليزية. رقم الكتالوج: NA
	مقياس الإبداع	NA	مقياس من 12 عنصرًا مقتبس من Govindasamy et al. (2024)، يقيس أربعة بناءات فرعية: الأصالة، والمرونة، والطلاقة، والتوسع. رقم الكتالوج: NA
البرمجيات	SPSS Statistics الإصدار 27	IBM Corp.	برنامج تحليل بيانات إحصائي. رقم الكتالوج: NA
	SmartPLS الإصدار 4	SmartPLS GmbH	برنامج نمذجة المعادلات الهيكلية. رقم الكتالوج: NA
المعدات والمواد الأخرى	أداة جمع البيانات	NA	استبيان مجهول، ذاتي، مطبوع ومكتوب بقلم رصاص. رقم الكتالوج: NA
	مستندات الموافقة المستنيرة	NA	ورقة معلومات مكتوبة ونموذج موافقة يوضح الغرض من الدراسة، والإجراءات، والمخاطر/الفوائد، والحق في الانسحاب. رقم الكتالوج: NA
	نظام تخزين البيانات	NA	ملفات رقمية محمية بكلمة مرور مع معرفات مشفرة؛ يتم تخزين المعلومات الشخصية بشكل منفصل عن بيانات البحث. رقم الكتالوج: NA
الإجراءات التحليلية	خوارزمية PLS-SEM والبوتستراب	SmartPLS GmbH	إجراءات داخلية SmartPLS 4 (خوارزمية PLS والبوتستراب بتصحيح التحيز مع 5000 إعادة عينات). رقم الكتالوج: NA
	فحوصات الصلاحية والموثوقية	SmartPLS GmbH؛ IBM Corp.	إجراءات SmartPLS 4 وSPSS لتقييم ألفا كرونباخ، والموثوقية المركبة، والمتوسط المستخرج للتباين (AVE)، معيار فورنيل-لاركر، ونسبة الهيتروترايت-مونوتريت (HTMT). رقم الكتالوج: NA
	تقييم الصلة التنبؤية	SmartPLS GmbH	إجراء التعمية في SmartPLS 4 لحساب قيمة Q² ستون-جيسر. رقم الكتالوج: NA
	الفحص الأولي للبيانات	IBM Corp.	إجراءات SPSS لمعالجة البيانات المفقودة (خوارزمية توقع-الحد الأقصى) والفحوصات للطبيعية، والقيم المتطرفة، وهيكل العوامل (تحليل العوامل الاستكشافي). رقم الكتالوج: NA