The Role of Artificial Intelligence Technologies in Enhancing the Instructional Methods Used by Teachers of Students with Autism Spectrum Disorder in Primary Schools in the Nazareth Region
DOI:
https://doi.org/10.59992/IJSR.2026.v5n6p28Keywords:
Artificial Intelligence Technologies, Instructional Methods, Teachers of Students with Autism Spectrum DisorderAbstract
The study aimed to investigate the role of artificial intelligence technologies in enhancing the instructional methods used by teachers of students with autism spectrum disorder in primary schools in the Nazareth area. To achieve this aim, a simple random sample was drawn from the original population, consisting of 47 male and female teachers: 4 male teachers and 43 female teachers. A questionnaire was administered to them, designed according to a five-point Likert scale. Its items reflected the role of artificial intelligence technologies in enhancing instructional methods across four domains: (1) knowledge of the uses of artificial intelligence technologies, (2) the benefits of employing artificial intelligence technologies in enhancing instructional methods, (3) the difficulties faced by teachers in using artificial intelligence technologies, and (4) the importance of training in the use of artificial intelligence technologies for improving teachers’ performance and professional development.
The study data were analyzed using the descriptive and analytical approaches. The most important findings were as follows:
- The overall mean score of the study sample on the questionnaire, which reflected the role of artificial intelligence technologies in enhancing the instructional methods used by teachers of students with autism spectrum disorder in primary schools in the Nazareth area, was 3.32 out of 5 points, with a percentage of 66.4%, indicating a moderate level of estimation.
- The mean scores of the four domains related to the role of artificial intelligence technologies in enhancing instructional methods were rated as high. However, the one-way analysis of variance for the repeated measure did not show statistically significant differences at the confidence level of α = 0.05 among these four domains.
- The independent-samples t-test and the overall F-test did not show statistically significant differences regarding the role of artificial intelligence technologies in enhancing teachers’ instructional methods in primary schools in the Nazareth area attributable to gender, years of teaching experience, academic qualification, academic specialization, training courses in special education, or training courses in digital technology and artificial intelligence. The exception was the first domain, related to knowledge of artificial intelligence technologies and their uses, where differences were found attributable to years of teaching experience, in favor of teachers with 5 to 9 years of experience. The results also showed statistically significant differences in the first domain attributable to the number of training courses in digital technology and artificial intelligence, indicating that receiving training courses in this field contributes to raising teachers’ level of knowledge of artificial intelligence technologies and their uses.
Accordingly, it can be said that the demographic and professional variables did not produce substantial differences in the total degree of the role of artificial intelligence technologies in enhancing instructional methods, except for some limited differences that appeared in the domain of knowledge of artificial intelligence technologies, which were associated with years of teaching experience and the number of training courses in digital technology and artificial intelligence.
Based on these findings, the two researchers recommended conducting further future studies that link the theoretical and practical knowledge of teachers of students with autism spectrum disorder regarding the use of artificial intelligence technologies in enhancing instructional methods in primary schools in the Nazareth area.
References
المراجع العربية:
• أبو بكر، عادل. (2017). مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي في نظم المعلومات الإدارية. دار النشر الجامعي.
• أبو حسان، اشجان ماجد احمد. (2023). فاعلية استخدام الشاشة التفاعلية في تعليم القراءة والكتابة لأطفال اضطراب طيف التوحد. اطروحة دكتوراة. جامعة القدس.
• البري، إخلاص، والصمادي، جميل. (2017). فاعلية برنامج تدريبي قائم على تعديل السلوك. المجلة التربوية الأردني، 2(2)، 1-26.
• بالبيد، أروى عبد الله. (2022). أهمية توظيف التطبيقات الإلكترونية القائمة على نظام التواصل بالصور (PECS) في تنمية مهارات التواصل لدى الطلاب ذوي اضطراب طيف التوحد. المجلة العربية للتربية النوعية، 6(23)، 181-208. doi:10.21608/ejev.2022.248798
• بدر، عبد المنصف عبد المنعم حامد. (2024). فاعلية برنامج التواصل عن طريق تبادل الصور (PECS) في تنمية بعض مهارات التواصل لطلاب اضطراب طيف التوحد بدولة قطر. مجلة العلوم التربوية، 24(1)، 43-63. تم الاسترداد من https://doi.org/10.29117/jes.2024.0157
• بدوي، محمد عبد الهادي. (2022). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم: التحديات والآفاق المستقبلية. المجلة العلمية للجمعية المصرية للكمبيوتر التعليمي، 10(2)، 81-91.
• الجبر، إيمان عبد العزيز، والخضير، أسماء عبد العزيز. (2019). التحديات التي تواجه معلمات الطالبات الصم وضعاف السمع في استخدام التقنيات الحديثة بالمرحلة الثانوية. المجلة العربية لعلوم الإعاقة والموهبة، 3(9)، 431-461. تم الاسترداد من https://doi.org/10.33850/jasht.2019. 52456
• دروزة، أفنان. (2020). تصنيف دروزة للأهداف التعليمية: تعديل لتصنيف أندرسون المعدل لتصنيف بلوم للأهداف التربوية. المجلة الدولية للدراسات التربوية والنفسية، 8(1)، 77-90.
• سعيدة، نفيسة مناف. (2024). واقع توظيف تكنولوجيا التعليم في تعليم الطلبة ذوي اضطراب التوحد في مدارس القدس الابتدائية. مجلة كلية التربية، 40(7)، 278-298.
• الشرقاوي، صابر محمود، والهطالية، أمل. (2024). فاعلية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تنمية الحصيلة اللغوية لدى أطفال التوحد. مجلة البحث العلمي في التربية، 25(5)، 191-210.
• الطلحي، مها، ومعاجيني، حسن. (2022). واقع توظيف التطبيقات الرقمية في تدريس الطلبة من ذوي اضطراب طيف التوحد من وجهة نظر معلميهم وأولياء أمورهم في مدينة جدة. مجلة التربية الخاصة والتأهيل، 14(2)، 105-141.
• العبيدي، صباح، & عباس، وفاء. (2021). الوسائل التعليمية المستخدمة في تنمية المهارات المختلفة لدى الأطفال ذوي اضطرابات التوحد في مدينة تكريت. مجلة العلوم النفسية، 32(3)، 585–612.
• مكاري، ناهد، وعجوة، محمد. (2023). واقع توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحدياته في تأهيل الأطفال ذوي الاحتياجات الخاصة (اضطراب طيف التوحد – الإعاقة العقلية) من وجهة نظر المعلمين والاختصاصيين. مجلة البحث العلمي في التربية.
• موسى، خالدة فوزي، والقطانة، يحيى حسين. (2022). فاعلية برنامج تدريبي مستند إلى استراتيجية اللعب في تنمية المهارات الاجتماعية لدى عينة من أطفال اضطراب طيف التوحد في نابلس. مجلة جامعة القدس المفتوحة للأبحاث والدراسات التربوية والنفسية، 13(39)، 87-98.
• موسى، عبد الله، وبلال، أحمد. (2019). الذكاء الاصطناعي ثورة في تقنيات العصر. المجموعة العربية للتدريب والنشر.
• عمر جابر الأحمدي، رغد، & العريفي، رباب. (2025). فاعلية استخدام تطبيق قائم على الذكاء الاصطناعي في تنمية بعض المهارات الاجتماعية لدى أطفال مرحلة الطفولة المبكرة. مجلة كلية التربية (أسيوط)، 41(5.2)، 169– 226.
المراجع الأجنبية:
• Adako, O. P., Adeusi, O. C., & Alaba, P. A. (2025). Enhancing education for children with ASD: A review of evaluation and measurement in AI tool implementation. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 1–18.
• Al-Amoodi, A. H. A. (2024). Artificial intelligence-based approaches for improving the diagnosis, triage, and prioritization of autism spectrum disorder: A systematic review of current trends and open issues.
• American Psychiatric Association. (2022). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed., text rev.; DSM-5-TR).
• Athbah, S. Y. (2024). The challenges of employing robotics in improving social skills among students with autism spectrum disorder from their teachers' perspectives. Arts Educa, 39.
• De Marchi, A. C. B., Rodriguez, J. P. M., & Roman, M. K. (2019). Developing and implementing a gamification method to improve user engagement: A case study with an m-health application for hypertension monitoring. Telematics and Informatics, 41, 126–138.
• Deckker, D., & Sumanasekara, S. (2025). The role of artificial intelligence in education: Transforming learning and teaching. EPRA International Journal of Research and Development, 10(3), 5.
• Eva, A. M. van Dis, J. B. (2023). ChatGPT: Five priorities for research. Nature.
• Holmes, W., Miao, F., & Tuomi, I. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
• Joudar, S. S., Albahri, A. S., Hamid, R. A., Zahid, I. A., Alqaysi, M. E., Albahri, O. S., & Alamoodi, A. H. (2023). Artificial intelligence-based approaches for improving the diagnosis, triage, and prioritization of autism spectrum disorder: A systematic review of current trends and open issues. Artificial Intelligence Review, 56(Suppl 1), 53–117.
• Kärnä, E., Dindar, K., & Hu, X. (2020). Educators’ engagement with children with autism spectrum disorder in a learning environment with multiple technologies in Finland and China. Interactive Learning Environments, 28(1), 50–64.
• Karsenti, T. (2019). The urgent need to prepare teachers for tomorrow’s schools. Formation et Profession, 27(1).
• Kotsi, S., Handrinou, S., Iatraki, G., & Soulis, S. G. (2025). A review of artificial intelligence interventions for students with autism spectrum disorder. Disabilities, 5(1), 7.
• Lampos, V., Mintz, J., & Qu, X. (2021). An artificial intelligence approach for selecting effective teacher communication strategies in autism education. npj Science of Learning, 6(1), 25.
• Marchi, E., Schuller, B., Baird, A., Baron-Cohen, S., Lassalle, A., O’Reilly, H., & Baranger, A. (2018). The ASC-inclusion perceptual serious gaming platform for autistic children. IEEE Transactions on Games, 11(4), 328–339.
• Mosher, M. A., Carreon, A. C., Craig, S. L., & Ruhter, L. (2022). Immersive technology to teach social skills to students with autism spectrum disorder: A literature review. Review Journal of Autism and Developmental Disorders. https://doi.org/10.1007/s40489-021-00259-6
• Murphy, R. F. (2019). Artificial intelligence applications to support K–12 teachers and teaching: A review of promising technologies. RAND Corporation.
• National Institute of Mental Health. (2023). Autism spectrum disorder. U.S. Department of Health and Human Services. https://www.nimh.nih.gov/health/topics/autism-spectrum-disorders-asd
• Pokrivčáková, S. (2019). Preparing teachers for the application of AI-powered technologies in foreign language education. Journal of Language and Cultural Education, 7(3), 135–153. https://doi.org/10.2478/jolace-2019-0025
• Samala, A. D., Rawas, S., Wang, T., et al. (2025). Unveiling the landscape of generative artificial intelligence in education: A comprehensive taxonomy of applications, challenges, and future prospects. Education and Information Technologies, 30, 3239–3278. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12936-0
• Shahamiri, S. R., & Thabtah, F. (2020). Autism AI: A new autism screening system based on artificial intelligence. Cognitive Computation, 12(4), 766–777.
• Smith, S. J., Mosher, M. A., & Lowrey, K. A. (2022). Advances in the use of technology and online learning to improve outcomes for students with disabilities. In Handbook of Special Education Research. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003156888-15
• UNESCO. (2023). Primary education. UNESCO Institute for Statistics. https://uis.unesco.org/en/glossary-term/primary-education
• World Health Organization. (2023). Autism spectrum disorders. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/autism-spectrum-disorders
• Yan, W., Li, B., & Lowell, V. L. (2025). Integrating artificial intelligence and extended reality in language education: A systematic literature review (2017–2024). Education Sciences, 15(8), 1066.
