المقدمة

مع التطور العلمي الهائل، ظهرت أدوات التعليم القائمة على الذكاء الاصطناعي، وأصبح من الضروري أن يكون المعلم صاحب كفاءة رقمية تتناسب مع هذا التطور السريع وليتقن التعامل مع الأدوات الرقمية ويدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم ​(Chiu et al., 2025)​، فالذكاء الاصطناعي أصبح قوة تحويلية في التعليم في القرن الحادي والعشرين، ويلعب المعلمون دورًا رئيسيًا في دمج التكنولوجيا في عملية التعليم، إذ يعتمد نجاح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم على مدى استعداد المعلمين لدمجها في استراتيجياتهم التعليمية (Bozkurt, 2023)، ورغم إيجابيات استخدامه كالقدرة على التعامل مع الكم الهائل من البيانات، وأتمتة المهمات المتنوعة، وتبني أنماط تعلم متخصصة للطلبة (Vavekanand, 2024)، إلا أنه يتطلب استخدام كفاءات محددة تمكن الشخص من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية والعمل، والقدرة على تقييم ادواته بشكل نقدي(Hornberger et al., 2023)، على الرغم من أنه ما زال هناك أعداد هائلة من الأشخاص حول العالم غير قادرين على استخدامه، مما يثير تساؤلات حول الكفاءة المطلوبة لاستخدام للذكاء الاصطناعي في التعليم (Holmes & Porayaska, 2023)

و تُعد الاتجاهات التي يتبناها المعلمون نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم وثقتهم في هذه التكنولوجيا المفتاح لنجاح هذه العملية، وهذه الثقة مرتبطة ً بإدراكهم لفوائد هذه الأدوات وباتجاهاتهم نحو استخدامها Viberg et al., 2025))، فالاتجاه الإيجابي نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم ليس مجرد تعبير عن قبول المعلم لاستخدامه، لكنه يجمع بين الكفاءة الرقمية للمعلم التي تساعده في التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى موقفه التربوي والأخلاقي الذي يساعده على تقييم الفوائد والمخاطر الناتجة عن استخدامه، فبعض المعلمين أظهروا مهارات رقمية متقدمة واتجاهات إيجابية نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، لكنهم أعربوا عن تردد ومخاوف ​(Kasinidou et al., 2025)​.

وتمثل العلاقة بين الكفاءة الرقمية واتجاهات المعلمين نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم أحد الفجوات البحثية التي تحتاج إلى المزيد من البحث. ومن هنا تأتي أهمية هذا البحث في التعرف إلى العلاقة بين الكفاءة الرقمية للمعلمين واتجاهاتهم نحو الذكاء الاصطناعي في التعليم واقتراح توصيات تربوية تعزز التكامل التكنولوجي الفعّال.

مشكلة البحث

مع التطور المستمر في مجال العلوم والتكنولوجيا، وهيمنة الذكاء الاصطناعي، تزداد الحاجة إلى وجود مهارات لمواكبة هذا التطور. فمع ازدياد دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عملية التعليم، أصبح الإلمام بالذكاء الاصطناعي أمرًا مهما Dabbagh et al., 2024)).

ويمكن التعبير عن مشكلة البحث من خلال الأسئلة البحثية التالية:

السؤال الأول: ما مدى الكفاءة الرقمية لدى معلمي المدارس الحكومية؟

السؤال الثاني: ما اتجاهات معلمي المدارس الحكومية نحو توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم؟

السؤال الثالث: هل توجد علاقة ذات دلالة إحصائية بين الكفاءة الرقمية واتجاهات المعلمين نحو توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم؟

السؤال الرابع: هل تختلف الكفاءة الرقمية لمعلمي المدارس الحكومية تبعا لمتغيرات (النوع الاجتماعي، المؤهل العلمي، التخصص)

أهمية البحث ومبرراته

تنبع أهمية هذا البحث من تناوله لقضية مستجدة على صعيد الساحة التربوية المعاصرة، ألا وهي توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم. و في ظل انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، دعت الحاجة إلى البحث في الكفاءة الرقمية اللازمة للمعلمين وعلاقتها باتجاهاتهم نحو الذكاء الاصطناعي في التعليم. تكمن الأهمية النظرية لهذا البحث كونه من الأبحاث التي تتناول تقييما للكفاءة الرقمية للمعلمين واتجاهاتهم نحو الذكاء الاصطناعي في التعليم والعلاقة بينهما. أما الأهمية التطبيقية للبحث فتتضح فيما يقدمه من معلومات للتربويين قد تسهم في إرساء إطار نظري خاص بالكفاءة الرقمية اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، مما قد يسهم مستقبلا في المساهمة في توفير التدريبات اللازمة للمعلمين لتحقيق هذه الكفاءة.

الإطار النظري للدراسة

شهدت العملية التربوية في العقدين الأخيرين تحولًا جذريًا نحو التكنولوجيا، مما جعل الكفاءة الرقمية ضرورة ملحّة للمعلمين، استنادًا إلى منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)، فإن الكفاءة الرقمية للمعلمين تتطلب امتلاك مهارات معرفية، وتقنية، وتربوية تمكنهم من دمج التكنولوجيا في التعليم (OECD, 2023)، كما لوحظ أن المعلمين الذين لديهم كفاءة رقمية عالية قادرون على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة التعليم بفعالية، مما يعزز من قدرتهم على التعليم الرقمي (خليل وآل سنيدي،2024)، كما ان انهم يظهرون اتجاهات إيجابية نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، الأمر الذي يؤدي إلى تحسين أساليبهم التعليمية (Galindo-Domínguez, 2024).

وتعد الكفاءة الرقمية من العوامل المهمة في نجاح دمج المعلمين لتقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم ووجود اتجاهات إيجابية لديهم لاستخدامه بما يتناسب مع احتياجات الطلبة (Musood, 2025)، فالمعلم الذي يمتلك مهارات رقمية وتربوية عالية تمكّنه من استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تصميم المحتوى التعليمي والأنشطة وفي عملية التقييم (Galindo, 2024)، ولا تقتصر الكفاءة الرقمية على المعرفة في استخدام الأدوات الرقمية، بل القدرة على التفكير النقدي وحل المشكلات والالتزام بأخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، مما يساعد المعلم على استثمار هذه التقنيات لتحسين طرق وأساليب التعليم والتفاعل الصفي، كما أن المعلمين الذين يمتلكون كفاءة رقمية مرتفعة يظهرون استعدادًا كبيرا لاستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم Musood, 2025)). وعلى الرغم من فوائد دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، إلا أن هناك عدة تحديات تواجه المعلمين، مثل نقص الكفاءة الرقمية، وضعف البنية التحتية التقنية في المدارس، والخوف من التغيير، وتؤثر هذه التحديات على استخدام المعلمين لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل جيد في التعليم (Mehdaoui, Ayoujil, & El Hassouni, 2024)، فتطوير الكفاءة الرقمية لدى المعلمين يعد أمرًا حيويًا من أجل مواكبة التطورات في التعليم، حيث يسهم في تحسين طرق واستراتيجيات التعليم لديهم، ويوفر بيئة تعلم أكثر جاذبية وفعالية، ويتم ذلك من خلال التدريب على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي .(Khalil & Al-Senaidi, 2024)

تعد اتجاهات المعلمين نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم من العوامل الرئيسية التي تؤثّر في العملية التعليمية، فالمعلمون الذين يفضلون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم، يعكسون موقفاً إيجابياً تجاه هذه الأدوات، فهم ينظرون إلى هذه الأدوات كأداة تعزز من جودة العملية التعليمية وتؤدي إلى تحسين أساليب التعلم لدى الطلبة (Konecki et al., 2024)​، فأدوات الذكاء الاصطناعي لا يُنظر إليها فقط كابتكار تقني، بل كتحوّل مهني وثقافي يتطلب إعادة تعريف دور المعلم في بيئة التعليم، كما أن الاتجاهات الإيجابية نحو هذه الأدوات غالبًا ترتبط بدرجة وعي المعلم بأهميتها في تحسين العملية التعليمية (202Lucas,).

تمر الاتجاهات نحو استخدام الذكاء الاصطناعي بثلاث مراحل رئيسية تبدأ بالإدراك التي يكون خلالها الوعي بالذكاء الاصطناعي محدوداً، ومرحلة التقبل لدمج الذكاء الاصطناعي في التعليم عندما يبدأ المعلم في إدراك فوائد دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم أما في المرحلة الثالثة يتحول الاتجاه الى دمج فعلي في التعليم، وغالباً ما يحدث ذلك عند وجود التدريب الجيد للمعلمين (2024 Kayak,).

وعليه، فإن الاتجاهات الإيجابية للمعلمين نحو استخدام ادوات الذكاء الاصطناعي في التعليم تتأثر بمجموعة من العوامل مثل الكفاءة الرقمية، وتعتبر العلاقة بين الكفاءة الرقمية والاتجاهات الإيجابية للمعلمين من القضايا البارزة في الدراسات التربوية الحديثة، فالمعلم الذي يمتلك كفاءة رقمية عالية يكون أكثر قدرة على توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي بطرق تتناسب مع الأهداف التعليمية، كما يُظهر تصورات إيجابية حول فائدة دمج الذكاء الاصطناعي وسهولة استخدامه في التعليم (2024 Galindo& Losada,)، كما أظهرت دراسة Lucas (2024) أن استخدام الذكاء الاصطناعي يرتبط بكفاءة المعلم الرقمية، وأن المتغيرات الديموغرافية مثل العمر، ومستوى التعليم، وسنوات الخبرة تؤثر جزئيًا على هذه العلاقة، وخلصت دراسة Tan. et al (2024) إلى أن المعلم الذي يمتلك مهارات رقمية يتميز باتجاهات إيجابية تجاه استخدام الذكاء الاصطناعي، أيضًا أظهرت دراسة Tenberga (2024) أن المعلمين الذين يمتلكون كفاءة رقمية أعلى يميلون أكثر لاستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التدريس، وأوصت دراسة Khalil& Al-Senaidi (2024) بضرورة توفير تدريب مستمر وبنية تقنية جيدة لضمان الكفاءة الرقمية للمعلمين.

مصطلحات الدراسة

الكفاءة الرقمية: هي مجموعة من المعارف والمواقف والمهارات التي تمكّن الفرد من الاستخدام الآمن والمسؤول والناقد للتقنيات من أجل التعلم أو العمل، وتشمل هذه الكفاءة القدرة على استخدام الأجهزة، والبحث عن المعلومات، واستخدام البرمجيات الرقمية، وإنشاء المحتوى، والتواصل الرقمي، إلى جانب الوعي بالجوانب الأمنية والأخلاقية المرتبطة باستخدام التكنولوجيا Kiryakova & Kozhuharova,2024) ).

الذكاء الاصطناعي: فرع من فروع علم الحاسوب يعمل من خلال عمليات التعلم الآلي، ومعالجة البيانات، واتخاذ القرارات المستقلة، ويشمل على مجموعة من التقنيات، مثل: التعلم العميق “Deep Learning”، التعلم الآلي “Machine Learning، ومعالجة اللغة الطبيعية “NLP”، والروبوتات (Russell & Norvig, 2020).

اتجاهات المعلمين: عدد من المواقف المعرفية والسلوكية والوجدانية التي يتبنّاها المعلم تجاه توظيف ادوات الذكاء الاصطناعي في التعليم، وتشمل إدراكه لفوائد هذه الأدوات، والثقة التامة بها، والاستعداد لتبنّيها، بالإضافة إلى المخاوف التي يحملها تجاه استخدامها ​(Meccawy, 2023)​.

المنهجية

مجتمع الدراسة: يشمل مجتمع الدراسة في هذا البحث كافة المعلمين والمعلمات في مديرية التربية والتعليم في قباطية-فلسطين والذين تلقوا تدريبا على توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم خلال العام الدراسي 2024/2025. ويبلغ عددهم 600 معلمًا ومعلمة من مختلف المراحل التدريسية والتخصصات العلمية.

عينة الدراسة: تم احتساب حجم العينة الممثلة للمجتمع بواسطة معادلة روبرت-ماسون وبلغ حجم العينة 234. تم اختيار العينة العشوائية الطبقية لتمثيل جميع المتغيرات المستقلة. تم توزيع الأداة إلكترونيا، ويمثل الجدول (1) توزيع عينة الدراسة على متغيرات النوع الاجتماعي، المؤهل العلمي، التخصص.

الجدول (1): توزيع العينة وفقا للمتغيرات

متغيرات الدراسة		العدد	النسبة
النوع الاجتماعي	معلم	101	40.6
	معلمة	133	53.4
المؤهل العلمي	بكالوريوس	198	79.5
	دراسات عليا	36	14.5
التخصص	علوم انسانية	152	61.0
	علوم طبيعية	82	32.9
سنوات الخبرة	5-10 سنوات	60	24.1
	اقل من 5 سنوات	46	18.5
	اكثر من 10 سنوات	128	51.4
العمر	25- اقل من 35 عاماً	10	4.0
	35- اقل من 45	48	19.3
	اقل من 25 عاماً	62	24.9
	اكثر من 45 عاما	106	42.6

منهج وأداة الدراسة: تم استخدام المنهج الوصفي؛ واستخدمت الاستبانة أداة لتجميع البيانات المطلوبة من عينة البحث.

أداة الدراسة: تم استخدام استبانة للحصول على البيانات المطلوبة من عينة البحث، تم بناء الاستبانة بعد الاطلاع على الأدبيات المتعلقة بالكفاءة الرقمية واتجاهات المعلمين نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، ومن ضمن الدراسات دراسة (YILMAZ ERGÜL & TAŞAR, 2023)​ ودراسة ​(Aktay, 2024)​، حيث تم إعداد الاستبانة في صورتها الأولية لتتكون من (32) فقرة، وتم استخدام مقياس ليكرت الخماسي للإجابة على الفقرات.

صدق الاستبانة:

تم التحقق من صدق الاستبانة بالطرق الآتية:

صدق المحتوى: تم التحقق من صدق محتوى الاستبانة من خلال عرضها في صورتها الأولية (32) فقرة على أربعة خبراء من المتخصصين في التكنولوجيا في وزارة التربية و التعليم / فلسطين، الذين قاموا بتقييم مدى ملاءمة الفقرات لمجال القياس، حيث أشار المحكمون إلى أن الفقرات مناسبة وملائمة لموضوع البحث.

صدق الاتساق الداخلي: تم تطبيق الاستبانة على عينة استطلاعية مكونة من (16) معلما من معلمي التكنولوجيا في مديرية التربية والتعليم/ قباطية للتأكد من وضوح الفقرات وسهولة فهمها، وتم حساب معاملات الارتباط بين درجة كل فقرة مع الدرجة الكلية وقد تبين أن جميع معاملات الارتباط مرتفعة ودالة مما يجعلها مقبولة علمًّيا كما هو موضح في جدول رقم(2).

جدول(2) معاملات الارتباط بين درجة كل فقرة مع الدرجة الكلية.

رقم الفقرة	الفقرة	معامل ارتباط الفقرة بالدرجة الكلية
1	أختار التقنيات المناسبة للدرس.	0.306
2	أختار التقنيات التي تساعد في تعزيز التفكير الناقد لدى الطلبة.	0.367
3	أطلع الطلبة على المصادر الرقمية.	.531*
4	أهيئ بيئة تعليمية مناسبة للطلبة تراعي الفروق الفردية باستخدام التقنيات الرقمية.	.518*
5	أتعلم تقنيات جديدة تساعد في تعليم الطلبة.	0.348
6	أنضم الى مجموعات لمواكبة المستجدات الرقمية.	0.289
7	أعلم الطلبة على تقييم عملية تعلمهم باستخدام أدوات رقمية.	.518*
8	أصمم محتوى تعليمي باستخدام مصادر رقمية.	0.333
9	أصمم بيئة تعليمية ثرية باستخدام التقنيات الرقمية	0.462
10	أستخدم تقنيات رقميه مختلفة بشكل تكاملي	0.491
11	أقيم ما تعلمه الطلبة باستخدام تقنيات مختلفة مثل برنامج الاكسل	0.334
12	استخدم تقنيات رقميه جديده لدعم تعلم الطلبة.	.512*
13	عند البحث عن موضوع على الانترنت باختبار موثوقية المعلومات ومصداقيتها.	.655**
14	عند اختيار تقنيات رقميه اراعي مخرجات التعلم	.545*
15	عند اختيار التقنيات الرقمية وراعي الفروق الفردية بين الطلبة.	.655**
16	أختار تقنيات رقميه تساعد على مشاركة الطلبة الفاعلة في الحصة.	.663
17	اقوم بدمج التقنيات الرقمية في خطه الدرس.	.617*
18	أقدم تغذيه راجعه فورية اثناء الدرس للطلبة باستخدام التقنيات الرقمية	.617*
19	أستخدم التقنيات الرقمية لتعزيز تعاون الطلبة.	.667**
20	أعتقد ان الذكاء الاصطناعي هو تقدم مهم.	0.323
21	أعتقد ان الذكاء الاصطناعي يجعل الحياة أسهل للناس.	0.367
22	أعتقد ان الذكاء الاصطناعي سيزود بمساهمات مهمه للبشرية.	0.303
23	أعتقد ان الذكاء الاصطناعي يقلل من الاتصال والتواصل بين الناس.	0.345
24	أشعر بالقلق لان الذكاء الاصطناعي يقوم بأعمال بالناس.	0.468
25	أعتقد ان الذكاء الاصطناعي يدمر الابداع.	0.296
26	أستمتع باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى نصي.	0.369
27	ارغب بمواكبه التطورات في الذكاء الاصطناعي.	0.490
28	أستمتع بالحديث عن مواضيع تخص الذكاء الاصطناعي.	0.331
29	أستمتع بإيجاد منتجات بصريه باستخدام الذكاء الاصطناعي.	0.359
30	أرى ان الذكاء الاصطناعي تهديدا.	0.320
31	أرغب باستخدام ادوات الذكاء الاصطناعي لأغراض الترفيه.	0.379
32	أحب محادثة الذكاء الاصطناعي.	0.470

الثبات: للتأكد من ثبات الاستبانة، تم حساب معامل ألفا كرومباخ (Cronbach alpha) لاستجابات العينة الاستطلاعية. يمثل الجدول (3) معاملات الثبات للاستبانة بكافة محاورها.

جدول(3) الثبات

المحور	عدد الفقرات	قيمة معامل الثبات
الأول : الكفاءة الرقمية	19	0 .946
الثاني : الاتجاهات	13	0.853
كافة المحاور	32	0.944

نتائج الدراسة

قبل إجراء فحص One-WayANOVA وindependent t-test لمتغيرات الدراسة، تم التحقق من افتراضات الفحص المتمثلة بالتوزيع الطبيعي للبيانات وفقا لفحص Kolmogorov-Smirnov وShapiro -Wilk المرفق في الجدول التالي، وتحقق شرط التوزيع الطبيعي للبيانات من خلال الفحص: إذ بلغت قيمة الدلالة اعلى من 0.05 في المجالين كما هو موضح في الجدول (4).

جدول (4) التوزيع الطبيعي.

اختبار التوزيع الطبيعي
	اختبار كولموغوروف–سميرنوف			اختبار شفيه
	Statistic	درجة الحرية	مستوى الدلالة	Statistic	درجة الحرية	مستوى الدلالة
الكفاءة الرقمية	.036	234	.200*	.991	234	.178
الاتجاهات	.029	234	.200*	.996	234	.767

نتائج أسئلة الدراسة

نتائج السؤال الأول: ما مدى الكفاءة الرقمية لدى معلمي المدارس الحكومية؟

وللإجابة عن هذا السؤال، استخدمت الباحثتان المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لكل فقرة من فقرات أداة الدراسة، ونتائج الجدول (5) توضح ذلك، تم بناء معيار ثلاثي لتفسير النتائج، بحيث تمثل القيم الأقل من 2.33 درجة منخفضة، والقيم الواقعة بين (2.34 – 3.66 ) درجة متوسطة، في حين تمثل القيم الأعلى من 3.67 درجة مرتفعة.

جدول (5) المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لمستوى الكفاءة الرقمية للمعلمين.

الفقرات	العدد	المتوسط الحسابي	الانحراف المعياري	المستوى
عند اختيار تقنيات رقميه اراعي مخرجات التعلم	234	2.75	1.390	متوسط
اقيم ما تعلمه الطلبة باستخدام تقنيات مختلفة مثل برنامج الاكسل	234	2.49	1.016	متوسط
اختار التقنيات التي تساعد في تعزيز التفكير الناقد لدى الطلبة.	234	2.43	1.160	متوسط
اقوم بدمج التقنيات الرقمية في خطه الدرس.	234	2.34	1.074	متوسط
استخدم تقنيات رقميه مختلفة بشكل تكاملي	234	2.32	0.745	منخفض
اعلم الطلبة على تقييم عملية تعلمهم باستخدام أدوات رقمية.	234	2.31	0.859	منخفض
اصمم محتوى تعليمي باستخدام مصادر رقمية.	234	2.25	0.869	منخفض
اصمم بيئة تعليمية ثرية باستخدام التقنيات الرقمية	234	2.24	0.901	منخفض
اقدم تغذيه راجعه فوريه اثناء الدرس للطلبة باستخدام التقنيات الرقمية	234	2.23	0.847	منخفض
اختار تقنيات رقميه تساعد على مشاركة الطلبة الفاعلة في الحصة.	234	2.21	1.028	منخفض
اطلع الطلبة على المصادر الرقمية.	234	2.20	0.774	منخفض
استخدم تقنيات رقميه جديده لدعم تعلم الطلبة.	234	2.20	0.901	منخفض
عند اختيار التقنيات الرقمية وراعي الفروق الفردية بين الطلبة.	234	2.19	0.921	منخفض
انضم الى مجموعات لمواكبة المستجدات الرقمية.	234	2.09	0.888	منخفض
أهيئ بيئة تعليمية مناسبة للطلبة تراعي الفروق الفردية باستخدام التقنيات الرقمية.	234	2.05	0.845	منخفض
استخدم التقنيات الرقمية لتعزيز تعاون الطلبة.	234	2.04	0.746	منخفض
اختار التقنيات المناسبة للدرس.	234	2.00	0.802	منخفض
اتعلم تقنيات جديدة تساعد في تعليم الطلبة.	234	1.80	0.728	منخفض
عند البحث عن موضوع على الانترنت باختبار موثوقية المعلومات ومصداقيتها.	234	1.73	0.663	منخفض
الدرجة الكلية	234	2.3091	1.00119	منخفض

يتضح من الجدول السابق ان مستوى الكفاءة الرقمية لمعلمي المدارس الحكومية كان ما بين متوسط ومنخفض، فقد حصلت الفقرة التي تنص على (عند اختيار تقنيات رقمية اراعي مخرجات التعلم) على أعلى متوسط، حيث بلغ المتوسط الحسابي لها (2.75) والانحراف المعياري (1.390)، تلتها الفقرة (اقيم ما تعلمه الطلبة باستخدام تقنيات مختلفة مثل برنامج الإكسل) بمتوسط حسابي(2.49) وانحراف معياري (1.016)، بينما حصلت الفقرة التي تنص على (عند البحث عن موضوع على الانترنت باختبار موثوقية المعلومات ومصداقيتها) على أقل مستوى، فقد كان المتوسط الحسابي لها (1.73) والانحراف المعياري (0.663)، وهذا يشير إلى أن المعلمين ما زالوا في مرحلة متوسطة من تطبيق المهارات الرقمية، كما يشير إلى عدم مواكبة التطور السريع الحاصل في الفترة الأخيرة، وكذلك عدم جاهزية البيئة التعليمية من منظور تقني، عدا عن أزمة الرواتب والأوضاع الأخرى من حرب ومداهمات وتراجع اقتصادي، مما أدى إلى فتور الهمة نحو التوجه الرقمي. تتفق هذه النتيجة مع دراسة الشمري (2023) التي بينت أن مستوى الكفاءة الرقمية لدى المعلمين كان متوسطاً، وأنهم أبدوا تخوفاً من استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم، في المقابل، اختلفت النتائج مع ما توصلت اليه دراسة Yilmaz & Bayraktar (2022)، حيث وضحت أن المعلمين يمتلكون مستويات جيدة من الكفاءة الرقمية. وترى الباحثتان أن هذه النتائج تعكس الحاجة لتطوير برامج تدريبية لتعزيز الكفاءة الرقمية للمعلمين.

نتائج السؤال الثاني: ما اتجاهات معلمي المدارس الحكومية نحو توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم؟

وللإجابة عن هذا السؤال، استخدمت الباحثتان المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لكل فقرة من فقرات أداة الدراسة ونتائج الجدول (6) توضح ذلك

جدول (6) المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لمستوى اتجاهات معلمي المدارس الحكومية نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم.

الفقرات	الوسط الحسابي	الانحراف المعياري	المستوى
استمتع بإيجاد منتجات بصريه باستخدام الذكاء الاصطناعي.	2.85	1.035	متوسط
أرغب باستخدام ادوات الذكاء الاصطناعي لأغراض الترفيه.	2.74	1.167	متوسط
ارى ان الذكاء الاصطناعي تهديدا.	2.62	1.156	متوسط
اشعر بالقلق لان الذكاء الاصطناعي يقوم بأعمال بالناس.	2.48	1.254	متوسط
استمتع بالحديث عن مواضيع تخص الذكاء الاصطناعي.	2.27	0.869	منخفض
اعتقد ان الذكاء الاصطناعي يدمر الابداع.	2.21	0.942	منخفض
ارغب بمواكبه التطورات في الذكاء الاصطناعي.	2.15	0.928	منخفض
اعتقد ان الذكاء الاصطناعي سيزود بمساهمات مهمه للبشرية.	2.1	0.962	منخفض
اعتقد ان الذكاء الاصطناعي يقلل من الاتصال والتواصل بين الناس.	2.08	1.074	منخفض
استمتع باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى نصي.	2.01	0.924	منخفض
اعتقد ان الذكاء الاصطناعي يجعل الحياة أسهل للناس.	1.86	0.88	منخفض
اعتقد ان الذكاء الاصطناعي هو تقدم مهم.	1.83	0.875	منخفض
الدرجة الكلية	2.2112	1.07273	منخفض

يتضح من الجدول السابق أن مستوى اتجاهات معلمي المدارس الحكومية نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم كان ما بين متوسط ومنخفض، فقد حصلت الفقرة التي تنص على (استمتع بإيجاد منتجات بصريه باستخدام الذكاء الاصطناعي) على أعلى متوسط، حيث بلغ المتوسط الحسابي لها (2.85) والانحراف المعياري (1.035)، تلتها الفقرة (أرغب باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأغراض الترفيه.) بمتوسط حسابي(2.74) وانحراف معياري (1.167)، بينما حصلت الفقرة التي تنص على (اعتقد ان الذكاء الاصطناعي هو تقدم مهم.) على أقل مستوى، فقد كان المتوسط الحسابي لها (1.83) والانحراف المعياري (0.875) . وتؤكد هذه النتائج الحاجة التدريبية والتأهيلية المسبقة للتعامل الرقمي عند المعلمين، لأن الجو التقليدي السائد حاليا يؤثر على مجريات الأمور، فالاعتقاد الجازم أن التوجه نحو الذكاء الاصطناعي ما لم يصحبه اهتمام مسؤول ومحفزات أخرى للمعلمين سيبقي الهمة فاترة في هذا الجانب، وبخاصة أن الأوضاع الاقتصادية صعبة وعلى المعلمين بالتحديد، لأن عملية التغيير مكلفة اقتصاديا على الصعيد الفردي والمؤسسي فيغلب فقدان الاهتمام المناسب بهذا المنحى باعتباره كماليا لا يقوى عليه المعلم حاليا.

نتائج السؤال الثالث: هل توجد علاقة ذات دلالة إحصائية بين الكفاءة الرقمية واتجاهات المعلمين نحو توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم؟

للإجابة عن هذا السؤال تم استخدام معامل ارتباط بيرسون (Pearson Correlation Coefficient)، كما هو موضح في جدول (7).

جدول(7) معامل ارتباط بيرسون (Pearson Correlation Coefficient)

		الكفاءة الرقمية	الاتجاهات
الكفاءة الرقمية	معامل ارتباط بيرسون	1	.076
	مستوى الدلالة		.249
	العدد	234	234
الاتجاهات	معامل ارتباط بيرسون	.076	1
	مستوى الدلالة	.249
	العدد	234	234

أظهرت نتائج اختبار معامل ارتباط بيرسون (Pearson Correlation Coefficient) بين الكفاءة الرقمية لمعلمي المدارس الحكومية واتجاهاتهم نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم أن قيمة معامل الارتباط بلغت (r = 0.076) عند مستوى دلالة (p = 0.249)، وهي قيمة غير دالة إحصائيًا عند مستوى (α ≤ 0.05)، وهذا يشير إلى عدم وجود علاقة بين الكفاءة الرقمية لمعلمي المدارس الحكومية واتجاهاتهم نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، ويمكن تفسير ذلك أن كلا من الكفاءة الرقمية والاتجاه نحو الذكاء الاصطناعي يواجهان ذات الوضع، وبالتالي يلغيا علاقة تتكامل فيها الاهتمامات والاستحقاقات، فالضعف في كليهما عند المعلمين أفرز نتائج ضعيفة، وهذا يعني أن وجود مهارات رقمية محدودة لدى المعلمين لا ينعكس بالضرورة في وجود اتجاهات إيجابية نحو دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، فقد يكون سبب ذلك هو غياب الخبرة في توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي، او ضعف البنية التحتية التقنية في المدارس الحكومية، مما يحد من قدرة المعلمين على إدراك اهمية هذه التقنيات، وبالتالي لا تنمو لديهم اتجاهات إيجابية نحوها. وبالتالي، فإن العلاقة بين الكفاءة الرقمية والاتجاهات نحو استخدام الذكاء الاصطناعي لا تتشكل بصورة فعالة إلا بوجود بيئة مدرسية محفزة، وبرامج تدريبية تتيح للمعلمين تطبيق ما يتعلمونه، وهذا يعزز ثقتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم.

نتائج السؤال الرابع: هل تختلف الكفاءة الرقمية لمعلمي المدارس الحكومية تبعا لمتغيرات ( النوع الاجتماعي، المؤهل العلمي، التخصص)؟

وللإجابة عن السؤال تبعا للمتغيرات، استخدمت الباحثتان اختبار (ت) لمجموعتين مستقلتين، ونتائج الجداول (8-10) تبين ذلك.

الجدول (8) نتائج اختبار (ت) لدلالة الفروق بين متوسطات استجابات افراد عينة الدراسة على مستوى الكفاءة الرقمية للمعلمين تبعا لمتغير النوع الاجتماعي.

المجالات		مستوى الدلالة	قيمة اختبار t	المتوسط	الانحراف
الكفاءة الرقمية	معلم	.814	-2.446	-.31977	.13075
	معلمة		-2.472	-.31977	.12935

من خلال البيانات الواردة في الجدول السابق يتبين أنه لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة (a=0.05) بين متوسطات استجابات افراد عينة الدراسة على في الكفاءة الرقمية للمعلمين تعزى لمتغير النوع الاجتماعي، حيث كانت قيمة مستوى الدلالة الإحصائية (.814) وهي أكبر من مستوى الدلالة . 0.05

الجدول (9) نتائج اختبار (ت) لدلالة الفروق بين متوسطات استجابات افراد عينة الدراسة على في الكفاءة الرقمية للمعلمين تبعا لمتغير التخصص.

		مستوى الدلالة		قيمة اختبار t	فرق المتوسطات		فرق الخطأ المعياري
									الكفاءة الرقمية	علوم انسانية		.790	.619		.08504		.13736
علوم طبيعية		.636		.08504		.13381

تشير البيانات الواردة في الجدول السابق إلى أنه لا توجد فروق ذات دلاله إحصائية عند مستوى الدلالة (p ≤ 0.05)بين متوسطات استجابات افراد عينه الدراسة في الكفاءة الرقمية للمعلمين تعزى لمتغير التخصص، حيث كانت قيمة مستوى الدلالة الإحصائية (.7900 ) وهذه القيمة أعلى من قيمة مستوى الدلالة.

الجدول (10) نتائج احصائيات متوسطات استجابات افراد عينة الدراسة على الكفاءة الرقمية للمعلمين تعزى لمتغير المؤهل العلمي.

		قيمة ف	مستوى الدلالة	قيمة اختبار t	درجة الحرية	فرق المتوسطات	فرق الخطأ المعياري
								الكفاءة الرقمية	بكالوريوس	2.654	.105	-.636	232	-.11543	.18163
دراسات عليا			-.525	42.598	-.11543	.21983

تشير البيانات الواردة في الجدول السابق إلى أنه لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة (α = 0.05) بين متوسطات استجابات أفراد عينة الدراسة حول مستوى الكفاءة الرقمية للمعلمين تُعزى لمتغير المؤهل العلمي، حيث كانت قيمة مستوى الدلالة الإحصائية (.1050 ).

كما أظهرت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين متوسطات استجابات أفراد عينة الدراسة حول الكفاءة الرقمية للمعلمين تعزى لمتغير النوع الاجتماعي، أي ان النوع الاجتماعي ليس له تأثير جوهري في مستوى الكفاءة الرقمية لدى المعلمين، مما يشير إلى أنهم يمتلكون مستويات متقاربة من المهارات الرقمية. تتفق هذه النتيجة مع دراسة Al-Qahtani (2023) التي بينت عدم وجود فروق في مستوى الكفاءة الرقمية بين المعلمين والمعلمات. في المقابل، تختلف هذه النتيجة مع دراسة Khalil & Ahmed (2022) التي وجدت فروقاً ذات دلالة إحصائية لصالح المعلمات في مستوى الكفاءة الرقمية، حيث بينت الدراسة أن المعلمات يمتلكن مهارةً أعلى باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم، في حين كان المعلمون الذكور أقل تفاعلاً في هذا الجانب. وترى الباحثتان أن عدم وجود فروق بين المعلمين والمعلمات قد يعزى إلى وجود فرص متكافئة لكلا الجنسين لاكتساب المهارات الرقمية، خاصة مع انتشار الدورات التي أتاحت المجال للجميع للوصول إلى نفس المصادر التقنية، كما أظهرت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة احصائية بين تخصصات المعلمين المختلفة في مستوى الكفاءة الرقمية، حيث ان امتلاك المعلمين الكفاءة الرقمية ليس مرتبطًا بطبيعة التخصص الأكاديمي، بل مرتبط بعوامل مثل التدريب والخبرة والانخراط في البرامج التطويرية في مجال التكنولوجيا التي تقدمها المؤسسات التربوية لجميع التخصصات. وهذا يتفق مع دراسة Al-Harthi (2023) التي أشارت إلى عدم وجود فروق في مستوى الكفاءة الرقمية للمعلمين من ذوي التخصصات المختلفة. إلا أن هذه النتيجة تختلف مع دراسة Cheng & Wang (2022)، حيث أظهرت أن معلمي التخصصات العلمية لديهم مستوى أعلى من الكفاءة الرقمية مقارنةً بمعلمي العلوم الانسانية. وأوضحت الدراسة أن طبيعة المحتوى العلمي الذي يدرسونه يجعلهم أكثر تعرضًا لاستخدام الأدوات التقنية والذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية. كما توكد هذه النتيجة أن واقع الكفاءة الرقمية مرتبط بالظروف الراهنة مثل نقص التجهيزات وغياب الدعم المؤسسي، مما يجعل القناعات المهنية تتشكل ضمن هذا الواقع الصعب، سواء من حيث التجهيزات اللازمة، أو الخبرات الشخصية لتصبح سيدتا الموقف وتلغي الفوارق بين البكالوريوس والدراسات العليا، بمعنى أن كلاهما يحتاج إلى تأهيل مناسب بهذا الأمر وبخاصة أن المناهج لا زالت تقليدية في مدارس غير مجهزة لرفع الكفاءة الرقمية عند المعلمين، مما يتطلب إطلاق برنامج وطني شامل يستهدف المعلمين بغض النظر عن مؤهلاتهم العلمية.

الخاتمة

في ضوء نتائج هذه الدراسة التي تناولت الكفاءة الرقمية لمعلمي المدارس الحكومية واتجاهاتهم نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم والعلاقة بينهما، يتضح أن مستوى كفاءة معلمي المدارس الحكومية الرقمية يتراوح بين المتوسط والضعيف، وهذا يدل على أن عدداً كبيراً من المعلمين لا يمتلكون المهارات اللازمة لتوظيف أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم، كما يتضح أن اتجاهات المعلمين نحو استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم كانت أيضاً من متوسطة إلى ضعيفة، وهذا يعكس درجة من عدم الوعي الكافي بأهمية هذه الادوات ودورها في تطوير العملية التعليمية، وقد أظهرت النتائج انعدام العلاقة بين المتغيرين، مما يعني أن كفاءة المعلمين الرقمية لا ترتبط باتجاهاتهم أو استعدادهم لدمج الذكاء الاصطناعي في التعليم. أن دمج الذكاء الاصطناعي بالتعليم يتطلب تمكين المعلم رقمياً وان يكون لديه اتجاهات إيجابية حول استخدام الذكاء الاصطناعي.

التوصيات

استناداً إلى نتائج الدراسة، يمكن تقديم التوصيات الآتية:

1. تطوير الكفاءة الرقمية لدى معلمي المدارس الحكومية من خلال تنفيذ برامج تدريبية.
2. إدراج موضوع الذكاء الاصطناعي ضمن برامج إعداد المعلمين في كليات التربية، لتأهيلهم للتعامل مع هذه التقنيات قبل انخراطهم في الميدان التربوي.
3. توفير بنية تحتية تقنية جيدة في المدارس الحكومية، تُمكّن المعلمين من تطبيق ما تعلموه من مهارات في بيئة تعليمية حقيقية.
4. اجراء مزيد من الدراسات للكشف عن سبب ضعف أو انعدام العلاقة بين الكفاءة الرقمية واتجاهات المعلمين نحو استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم.

المراجع العربية:

الشمري، م. (2023). الكفاءة الرقمية واتجاهات المعلمين نحو الذكاء الاصطناعي في التعليم العام. مجلة العلوم التربوية والنفسية، 45(2)، 77–96.

المراجع الأجنبية:

Aktay, S., Gök, S., & Yıldırım, A. (2024). Artificial Intelligence Attitude Scale. International Technology and Education Journal, 8(2), 14–24. https://itejournal.com/articles/artificial-intelligence-attitude-scale.pdf itejournal.com

Al-Harthi, N. (2023). Digital competence and teachers’ attitudes toward artificial intelligence across disciplines. International Journal of Educational Research, 122, 102225. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2023.102225

Al-Qahtani, H. (2023). Gender differences in teachers’ digital competence and attitudes toward artificial intelligence in education. Journal of Educational Technology Research, 18(2), 55–70. https://doi.org/10.1016/j.jedutech.2023.02.004

Bozkurt, A. (2023). Generative artificial intelligence (AI) powered conversational educational agents: The inevitable paradigm shift.

Asian Journal of Distance Education, 18(1), 198–204

Cheng, L., & Wang, H. (2022). Disciplinary differences in teachers’ digital competence and attitudes toward AI integration in education. Computers & Education, 180, 104450. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.1044

Çayak, S. (2024). Investigating the relationship between teachers’ attitudes toward artificial intelligence and their artificial intelligence literacy. Journal of Educational Technology & Online Learning, 7(4), 367–383. (ERIC PDF). Available: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1457281.pdf. files.eric.ed.gov

Chiu, T. K. F., Ahmad, Z., & Çoban, M. (2025). Development and validation of the Teacher Artificial Intelligence (AI) Competence Self-Efficacy (TAICS) Scale. Education and Information Technologies, 30(5), 6667–6685. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13094-

ClassPoint. (2023). الدليل الكامل للذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي عام 2023. https://www.classpoint.io/blog/الدليل-النهائي-لـ-classroom-ai-في-عام-2023

Democraticac. (2025). دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز تدريس مناهج علوم الاتصال. https://democraticac.de/?p=10523

Dringó-Horváth, I., et al. (2025). University Teachers’ Digital Competence and AI Literacy. MDPI Education, 15(7), 868. https://doi.org/10.3390/educsci15070868

Galindo-Domínguez, H. (2024). Relationship between teachers’ digital competence and attitudes toward artificial intelligence in education. Computers & Education Open, Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0883035524000673

Galindo-Domínguez, H., Delgado, N., Campo, L., & Losada, D. (2024). Relationship between teachers’ digital competence and attitudes towards artificial intelligence in education. International Journal of Educational Research, 126, 102381. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2024.102381. ResearchGate

Hornberger, M., Bewersdorff, A., & Nerdel, C. (2023). What do university students know about artificial intelligence? Development

and validation of an AI literacy test. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100165

Kasinidou, M., Kleanthoys, S., & Otterbacher, J. (2025). Cypriot teachers’ digital skills and attitudes towards AI. Discover Education, 4(1). 

Khalil, S., & Ahmed, R. (2022). Exploring gender differences in teachers’ digital competence and perceptions of AI in education. Computers in Human Behavior, 134, 107382. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107382

Khalil, H., & Al-Senaidi, S. (2024). Teachers’ digital competencies for effective AI integration in education. ERIC, https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1457066.pdf

Konecki, M., Baksa, T., & Konecki, M. (2024). Teachers’ Perception of AI and Their Attitudes Towards AI. International Conference on Computer Supported Education, CSEDU – Proceedings, 1, 564–568. https://doi.org/10.5220/0012739300003693 

Lucas, M., Zhang, Y., Bem-haja, P., & Vicente, P. N. (2024). The interplay between teachers’ trust in artificial intelligence and digital competence. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12772-2.

Matsh. (2023). Statistics on the adoption of artificial intelligence and virtual reality in education. Retrieved from https://www.matsh.co/إحصائيات-حول-اعتماد-الذكاء-الاصطناعي/

Meccawy, M. (2023). Teachers’ prospective attitudes towards the adoption of extended reality technologies in the classroom: Interests and concerns. Smart Learning Environments, 10(1). https://doi.org/10.1186/s40561-023-00256-8

Mehdaoui, M., Ayoujil, M., & El Hassouni, S. (2024). Unveiling Barriers and Challenges of AI Technology Integration in Education: Assessing Teachers’ Perceptions, Readiness, and Anticipated Resistance. Futurity Education, 4(1), 45–62. https://futurity-education.com/index.php/fed/article/view/370

Musood, T. (2025). Digital competence, mindfulness awareness, and attitudes toward artificial intelligence among pre-service teachers. ERIC. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1482562.pdf

OECD. (2023). Teacher Digital Competences: Formal Approaches to Their Development. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-digital-education-outlook-2023_c74f03de-en/full-report/teacher-digital-competences-formal-approaches-to-their-development_4a05344c.html

Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

Tan, X., et al. (2024). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: a systematic review 2015–2024. (article / review). Computers & Education / or relevant journal on ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.something

Tenberga, I., et al. (2024). Artificial intelligence literacy competencies for teachers: relationships with digital competence and attitudes. Sustainability, 16(23), 10386. https://doi.org/10.3390/su162310386. MDPI

YILMAZ ERGÜL, D., & TAŞAR, M. F. (2023). Development and Validation of the Teachers’ Digital Competence Scale (TDiCoS). Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 8(1), 148–160. https://doi.org/10.53850/joltida.1204358

Yilmaz, R., & Bayraktar, B. (2022). Teachers’ digital competence and attitudes toward artificial intelligence in education. Computers & Education, 187, 104571. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104571

Yim, I. H. Y., et al. (2024). Teachers’ perceptions, attitudes, and acceptance of AI educational tools. Futures in Education / or relevant Wiley journal. https://doi.org/10.1002/fer3.65. onlinelibrary.wiley.com

​ Ziyi, Z. (2024). Application of neural network algorithm based on sensor networks in performance evaluation simulation of rural teachers. Measurement: Sensors, 32. https://doi.org/10.1016/j.measen.2024.101049