تحديات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير بيئات التعلم القائمة على الوسائط المتعددة من وجهة نظر الخبراء

المؤلفون

  • أحمد عبدالله قران المؤلف
  • أحمد محسن القرني المؤلف
  • أحمد عطية السهيمي المؤلف
  • أيمن عبدالله المرحبي المؤلف
  • أحمد محمد مصلحي المؤلف

DOI:

https://doi.org/10.59992/IJESA.2024.v3n12p10

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي التوليدي، نظرية الوسائط، بيئات التعلم، خبراء التعليم

الملخص

هدفت الدراسة الحالية إلى التعرف على تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير بيئات التعلم القائمة على الوسائط المتعددة، حيث رأى الباحثون أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي للوسائط المتعددة انتشرت بشكل سريع في الثلاث سنوات الأخيرة، والتي يمكنها من خلالها معالجات نصية بسيطة توليد كائنات رقمية في شكل فيديو وصور ورسومات متحركة. ولكون البيئات التعليمية لا تكاد تخلو من الوسائط المتعددة فإنه من المهم فحص التحديات التي يمكن أن تقدمها أدوات الذكاء التوليدي للبيئات التعليمية القائمة على الوسائط المتعددة. ونظرًا لأن توظيف الوسائط المتعددة يعتمد بشكل أساسي على مبادئ النظرية المعرفية للتعلم بالوسائط المتعددة فإن مراجعة التحديات المرتبطة باستخدام أدوات الذكاء التوليدي سيأتي مرتبطًا بمبادئ النظرية المعرفية للتعلم بالوسائط المتعددة. اعتمد البحث الحالي على المنهج الفينومينولجي في إجراء مجموعة من المقابلات مع عدد (6) من الخبراء المختصين في استخدام أدوات الذكاء التوليدي في نطاق الوسائط المتعددة. وفقًا لعمليات التحليل الموضوعي فقد تمثلت أبرز النتائج في أن التحديات تأتي مرتكزة على تحديات تربوية، وتحديات تنظيمية، وتشريعية وفنية وتقنية.

السير الشخصية للمؤلفين

  • أحمد عبدالله قران

    أستاذ مشارك، قسم تقنيات التعليم، كلية التربية، جامعة الملك عبدالعزيز، المملكة العربية السعودية

  • أحمد محسن القرني

    طالب دكتوراه، قسم تقنيات التعليم، كلية التربية، جامعة الملك عبدالعزيز، المملكة العربية السعودية

  • أحمد عطية السهيمي

    طالب دكتوراه، قسم تقنيات التعليم، كلية التربية، جامعة الملك عبدالعزيز، المملكة العربية السعودية

  • أيمن عبدالله المرحبي

    طالب دكتوراه، قسم تقنيات التعليم، كلية التربية، جامعة الملك عبدالعزيز، المملكة العربية السعودية

  • أحمد محمد مصلحي

    طالب دكتوراه، قسم تقنيات التعليم، كلية التربية، جامعة الملك عبدالعزيز، المملكة العربية السعودية

المراجع

المراجع العربية:

1. إبراهيم صالح منصور، & أبوبكر مصباح الفرجاني. (2024). تقنيات الوسائط المتعددة ودورها في مجال التعليم والتدريب بالمؤسسات التعليمية. المجلة الإفريقية للدراسات المتقدمة في العلوم الإنسانية والاجتماعية (AJASHSS), 199-215.‏

2. أحمد سالم سالم حميد، عبدالرحمن، & موسي السماحي. (2020). فاعلية برنامج تفاعلي مقترح متعدد الوسائط قائم على (التحکم من خلال البرنامج-التحکم من خلال الفيديو) في تنمية الوعي التکنولوجي لدى طفل الروضة. المجلة العلمية المحکمة للجمعية المصرية للکمبيوتر التعليمي، 8(2) ,181-258.

3. الحربي، أ.(2022) النظرية المعرفية للوسائط المتعددة وتطبيقاتها في التعليم الحديث. مجلة علوم التربية والتكنولوجيا، 15(4)، 120-132.

4. محمد، أحمد عمر أحمد. (2020). نموذج تدريسي مُقترح في الأحياء يوظّف الواقع المُعزّز في ضوء مبادئ نظرية ماير المعرفية وفاعليته في تنمية مهارات التفکير البصري والميل نحو الأحياء لدى طلاب المرحلة الثانوية. مجلة کلية التربية فى العلوم التربوية .44(3), 273-374

5. محمد، ع.(2020) الوسائط المتعددة: تطبيقاتها وأثرها في التعليم. مجلة تقنيات التعليم، 12(3)، 45-67.

المراجع الأجنبية:

1. Abukmeil, M., Ferrari, S., Genovese, A., Piuri, V., & Scotti, F. (2021). A survey of unsupervised generative models for exploratory data analysis and representation learning. Acm computing surveys (csur), 54(5), 1-40.

2. Abdulrahaman, M. D., Faruk, N., Oloyede, A. A., Surajudeen-Bakinde, N. T., Olawoyin, L. A., Mejabi, O. V., ... & Azeez, A. L. (2020). Multimedia tools in the teaching and learning processes: A systematic review. Heliyon, 6(11).‏

3. Adams, L. C., Busch, F., Truhn, D., Makowski, M. R., Aerts, H. J., & Bressem, K. K. (2023). What does DALL-E 2 know about radiology? Journal of Medical Internet Research, 25, e43110.

4. Cavanagh, T. M., & Kiersch, C. (2023). Using commonly-available technologies to create online multimedia lessons through the application of the Cognitive Theory of Multimedia Learning. Educational technology research and development, 71(3), 1033-1053.‏

5. Alwahedi, F., Aldhaheri, A., Ferrag, M. A., Battah, A., & Tihanyi, N. (2024). Machine learning techniques for IoT security: Current research and future vision with generative AI and large language models. Internet of Things and Cyber-Physical Systems.

6. AlShaikh, R., Al-Malki, N., & Almasre, M. (2024). The implementation of the cognitive theory of multimedia learning in the design and evaluation of an AI educational video assistant utilizing large language models. Heliyon, 10(3).

7. Alier, M., García-Peñalvo, F., & Camba, J. D. (2024). Generative Artificial Intelligence in Education: From Deceptive to Disruptive.

8. Ali, O., Murray, P. A., Momin, M., Dwivedi, Y. K., & Malik, T. (2024). The effects of artificial intelligence applications in educational settings: Challenges and strategies. Technological Forecasting and Social Change, 199, 123076.

9. Anantrasirichai, N., & Bull, D. (2022). Artificial intelligence in the creative industries: a review. Artificial intelligence review, 55(1), 589-656.

10. Aydın, Ö., & Karaarslan, E. (2022). OpenAI ChatGPT generated literature review: Digital twin in healthcare. Aydın, Ö., Karaarslan, E.(2022). OpenAI ChatGPT Generated Literature Review: Digital Twin in Healthcare. In Ö. Aydın (Ed.), Emerging Computer Technologies, 2.

11. Bhimdiwala, A., Neri, R. C., & Gomez, L. M. (2022). Advancing the design and implementation of artificial intelligence in education through continuous improvement. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1-27.‏ ‏

12. Brahmaleen, Kaur, Sidhu. (2024). Generative Artificial Intelligence: Unveiling the Potential and Challenges. International journal of science and research, doi: 10.21275/sr24414234432

13. Bandi, A., Adapa, P. V. S. R., & Kuchi, Y. E. V. P. K. (2023). The power of generative ai: A review of requirements, models, input–output formats, evaluation metrics, and challenges. Future Internet, 15(8), 260.

14. Baidoo-Anu, D., & Ansah, L. O. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52-62.

15. Balali, Y., Chong, A., Busch, A., & O’Keefe, S. (2023). Energy modelling and control of building heating and cooling systems with data-driven and hybrid models—A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 183, 113496.

16. Bhatti, Z., Mahesar, A. W., Bhutto, G. A., & Chandio, F. H. (2017). Enhancing cognitive theory of multimedia leaning through 3D animation. Sukkur IBA Journal of Computing and Mathematical Sciences, 1(2), 25-30.‏

17. Chang, Y., Wang, X., Wang, J., Wu, Y., Yang, L., Zhu, K., Chen, H., Yi, X., Wang, C., & Wang, Y. (2024). A survey on evaluation of large language models. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 15(3), 1-45.

18. Chen, X., & Wu, D. (2024). Automatic Generation of Multimedia Teaching Materials Based on Generative AI: Taking Tang Poetry as an Example. IEEE Transactions on Learning Technologies.

19. Bansal, G., Nawal, A., Chamola, V., & Herencsar, N. (2024). Revolutionizing Visuals: The Role of Generative AI in Modern Image Generation. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications.‏

20. Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2023). E-learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning. john Wiley & sons.

21. Cavanagh, T. M., & Kiersch, C. (2023). Using commonly-available technologies to create online multimedia lessons through the application of the Cognitive Theory of Multimedia Learning. Educational Technology Research and Development, 71(3), 1033-1053.

22. Cavanagh, T. M., & Kiersch, C. (2023). Using commonly-available technologies to create online multimedia lessons through the application of the Cognitive Theory of Multimedia Learning. Educational Technology Research and Development, 71(3), 1033-1053.

23. Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications.‏

24. Dalalah, D., & Dalalah, O. M. (2023). The false positives and false negatives of generative AI detection tools in education and academic research: The case of ChatGPT. The International Journal of Management Education, 21(2), 100822.

25. Du‐Harpur, X., Watt, F., Luscombe, N., & Lynch, M. (2020). What is AI? Applications of artificial intelligence to dermatology. British Journal of Dermatology, 183(3), 423-430.

26. Dwivedi, M., Pandey, B., & Saxena, V. (2024). Exploring the scope of explainable artificial intelligence in link prediction problem-an experimental study. Multimedia Tools and Applications, 1-30.

27. Fui-Hoon Nah, F., Zheng, R., Cai, J., Siau, K., & Chen, L. (2023). Generative AI and ChatGPT: Applications, challenges, and AI-human collaboration. In (Vol. 25, pp. 277-304): Taylor & Francis.

28. García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9-39.

29. Göçen, A., & Asan, R. .(2023). Generative Artificial Intelligence: Risks and Benefits for Educational Institutions.

30. Gibson, D., Kovanovic, V., Ifenthaler, D., Dexter, S., & Feng, S. (2023). Learning theories for artificial intelligence promoting learning processes. British Journal of Educational Technology, 54(5), 1125-1146.‏

31. Hayashi, H., Abe, K., & Uchida, S. (2019). GlyphGAN: Style-consistent font generation based on generative adversarial networks. Knowledge-Based Systems, 186, 104927.

32. Kit, L., Yuin-Y, C., Zulkifli, B., & Nie, K. (2023). Perception of university students towards the use of artificial intelligence-generated voice in explainer videos. SEARCH Journal of Media and Communication Research. Obtained from https://fslmjournals. taylors. edu. my/wp-content/uploads/SEARCH/SEARCH-2023-Special-Issue-SEARCH-Conf2022/SEARCH-2023-P6-15-SEARCHConf2022. pdf.

33. Krönke, C. (2020). Artificial Intelligence and Social Media. In T. Wischmeyer & T. Rademacher (Eds.), Regulating Artificial Intelligence (pp. 145-173). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32361-5_7

34. Kaplan, B., & Maxwell, J. A. (2005). Qualitative research methods for evaluating computer information systems. Evaluating the organizational impact of healthcare information systems, 30-55. Liu, S., Su, D., & Yu, D. (2022). Diffgan-tts: High-fidelity and efficient text-to-speech with denoising diffusion gans. arXiv preprint arXiv:2201.11972.

35. Mayer, R. E. (2005). The Cambridge handbook of multimedia learning. Cambridge university press.

36. Mayer, R. E. (2024). The Past, Present, and Future of the Cognitive Theory of Multimedia Learning. Educational Psychology Review, 36(1), 8.

37. Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang, H. (2021). Inteligencia artificial y educación: guía para las personas a cargo de formular políticas.

38. Moreno, R. E., & Mayer, R. E. (2010). Techniques that increase generative processing in multimedia learning: Open questions for cognitive load research.

39. Mason, J. (2002). Researching your own practice: The discipline of noticing. Routledge.

40. Nguyen, X.-P., Dang, X.-K., Do, V.-D., Corchado, J. M., & Truong, H.-N. (2023). Robust Adaptive Fuzzy-Free Fault-Tolerant Path Planning Control for a Semi-Submersible Platform Dynamic Positioning System With Actuator Constraints. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

41. Noetel, M., Griffith, S., Delaney, O., Harris, N. R., Sanders, T., Parker, P., del Pozo Cruz, B., & Lonsdale, C. (2022). Multimedia design for learning: An overview of reviews with meta-meta-analysis. Review of Educational Research, 92(3), 413-454.

42. O'Leary, M. (2013). Classroom observation: A guide to the effective observation of teaching and learning. Routledge.

43. Oseni, A., Moustafa, N., Janicke, H., Liu, P., Tari, Z., & Vasilakos, A. (2021). Security and privacy for artificial intelligence: Opportunities and challenges. arXiv preprint arXiv:2102.04661.

44. Patton, M. Q. (2014). Qualitative research & evaluation methods: Integrating theory and practice. Sage publications.

45. Pimenov, D. Y., Bustillo, A., Wojciechowski, S., Sharma, V. S., Gupta, M. K., & Kuntoğlu, M. (2023). Artificial intelligence systems for tool condition monitoring in machining: Analysis and critical review. Journal of Intelligent Manufacturing, 34(5), 2079-2121.

46. Seng, J. K. P., Ang, K. L.-m., Peter, E., & Mmonyi, A. (2022). Artificial intelligence (AI) and machine learning for multimedia and edge information processing. Electronics, 11(14), 2239.

47. Lv, Z. (2023). Generative artificial intelligence in the metaverse era. Cognitive Robotics, 3, 208-217. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cogr.2023.06.001

48. Song, Y., Weisberg, L. R., Zhang, S., Tian, X., Boyer, K. E., & Israel, M. (2024). A framework for inclusive AI learning design for diverse learners. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100212. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100212

49. Theimer, S. (2019), "Expanding libraries’ application of Mayer’s cognitive theory of multimedia learning", Library Management, Vol. 40 No. 6/7, pp. 478-482. https://doi.org/10.1108/LM-08-2018-0067

50. Park, E. E. (2022). Expanding reference through cognitive theory of multimedia learning videos. The Journal of Academic Librarianship, 48(3), 102522.

51. Wenskovitch, J., & North, C. (2020). Interactive artificial intelligence: designing for the" two black boxes" problem. Computer, 53(8), 29-39.‏

52. Yan, L., Martinez-Maldonado, R., & Gasevic, D. (2024). Generative artificial intelligence in learning analytics: Contextualising opportunities and challenges through the learning analytics cycle. Proceedings of the 14th Learning Analytics and Knowledge Conference,

53. Yilmaz, R., Yurdugül, H., Yilmaz, F. G. K., Şahi̇n, M., Sulak, S., Aydin, F., Tepgeç, M., Müftüoğlu, C. T., & Ömer, O. (2022). Smart MOOC integrated with intelligent tutoring: A system architecture and framework model proposal. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100092.

54. Yu, H., & Guo, Y. (2023). Generative artificial intelligence empowers educational reform: current status, issues, and prospects. Frontiers in Education.

55. Zhu, W., Wang, X., & Gao, W. (2020). Multimedia intelligence: When multimedia meets artificial intelligence. IEEE Transactions on Multimedia, 22(7), 1823-1835.

56. Qianyi, Z., & Zhiqiang, L. (2024). Learning motivation of college students in multimedia environment with machine learning models. Learning and Motivation, 88, 102046.‏

57. Wang, Y., Gong, S., Cao, Y., Lang, Y., & Xu, X. (2023). The effects of affective pedagogical agent in multimedia learning environments: A meta-analysis. Educational Research Review, 38, 100506.‏

58. Çeken, B., & Taşkın, N. (2022). Multimedia learning principles in different learning environments: A systematic review. Smart Learning Environments, 9(1), 19.‏

59. Saade, R., Nebebe, F., & Tan, W. (2007). Viability of the" technology acceptance model" in multimedia learning environments: a comparative study. Interdisciplinary Journal of E-Learning and Learning Objects, 3(1), 175-184.‏

60. Pan, L., & Sun, J. C. (2024). An innovative pictographic glosses design for East Asian EFL vocabulary learners: Effects on retention performance and situational interest. https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/items/66fc6c72-5eb5-4ddc-a160-42cf25e5cf1e

التنزيلات

منشور

2024-12-15

إصدار

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

تحديات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير بيئات التعلم القائمة على الوسائط المتعددة من وجهة نظر الخبراء. (2024). المجلة الدولية للعلوم التربوية والآداب, 3(12). https://doi.org/10.59992/IJESA.2024.v3n12p10