Влияние социокультурных и демографических факторов на доступность, удобство использования и применимость генеративного искусственного интеллекта в ОАЭ
Аннотация
Несмотря на стремительную интеграцию искусственного интеллекта во всемирное образование, роль социокультурных и демографических факторов в этом процессе в таких культурно разнообразных странах как, например, ОАЭ остается недостаточно изученной. В данном исследовании изучаются доступность, удобство использования и применимость инструментов генеративного ИИ (Gen AI), таких как ChatGPT, в высшем образовании на примере студентов из университетов в Эмиратах. Используя смешанную исследовательскую методологию, с помощью демографических исследований и структурированных размышлений, базирующихся на рефлексивном цикле Гиббса, были получены данные 83 студентов. Количественный анализ показал тесную связь между использованием генеративного искусственного интеллекта и такими демографическими и образовательными факторами, как тип старшей школы, гендер и академическая успеваемость, сочетающимися с некоторой зависимостью от отцовского образовательного уровня. Учащиеся международных частных школ сообщили о более частом повседневном использовании ИИ, в то время как женщины делали это более регулярно, что подчеркивает влияние образовательного уровня и гендерных различий на внедрение новых технологий. Тематический анализ выявил в качестве ключевой темы проблему общей доступности. При этом учащиеся подчеркивали преимущества мгновенной обратной связи и экономии времени при использовании инструментов генеративного ИИ. Исследование простоты и удобства использования генеративного искусственного интеллекта показало, что студентам нравится насыщенная обратная связь и то, как ИИ может просто излагать сложные идеи. Однако они столкнулись с такими проблемами как чувствительность запроса и необходимость проверки конечного результата. Результаты проверки общей применимости генеративного ИИ продемонстрировали помощь ChatGPT в создании контента, улучшении языка и организации учебного материала, но также вывили сложность следования отдельным правилам конкретных заданий. Данное исследование вносит вклад в литературу по теме, рассматривая социально-демографические факторы, влияющие на внедрение генеративного ИИ в такой культурно разнообразной среде, как ОАЭ. Результаты показывают, что навыки ИИ -грамотности и критической оценки искусственного интеллекта должны преподаваться в школах, а также необходима стратегия обеспечения всеобщего и равного доступа к ИИ-инструментам. Рекомендации направлены на помощь преподавателям в использовании потенциала генеративного ИИ, смягчая при этом его вызовы для высшего образования.Скачивания
Литература
Abbas N., Ali I., Manzoor R., Hussain T., AL Hussaini M. H. (2023) Role of artificial intelligence tools in enhancing students' educational performance at higher levels. Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Neural Network, vol. 3, no 5, pp. 36–49. https://doi.org/10.55529/jaimlnn.35.36.49
Aburayya A., Salloum S. A., Alderbashi K. Y., Shwedeh F., Shaalan Y., Alfaisal R., Malaka S. J. M., Shaalan K. (2023) SEM-machine learning-based model for perusing the adoption of metaverse in higher education in UAE. International Journal of Data and Network Science, vol. 7, no 2, pp. 667–676. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.3.005
Aldosari S. A. M. (2020) The future of higher education in the light of artificial intelligence transformations. International Journal of Higher Education, vol. 9, no 3, pp. 145–150. https://doi.org/10.5430/ijhe.v9n3p145
Alharbi L. A. (2023) A systematic literature review on AI algorithms and techniques adopted by e-learning platforms for psychological and emotional states. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 14, no 2. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2023.0140254
Alotaibi N. S., Alshehri A. H. (2023) Prospers and obstacles in using artificial intelligence in Saudi Arabia higher education institutions—The potential of AI-based learning outcomes. Sustainability, vol. 15, no 13, p. 10723. https://doi.org/10.3390/su151310723
Bamatraf S., Amouri L., El-Haggar N., Moneer A. (2021) Exploring the socio-economic implications of artificial intelligence from higher education students' perspective. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 12, no 6, pp. 369–376. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2021.0120641
Ben Romdhane S., Lee S., Al-Shaebi S. (2023) Enhancing Sustainability Communication among UAE’s Higher Education Students: The Relationship between Sustainable Living Knowledge and Intention to Live Sustainably. Sustainability, vol. 15, no 15, p. 11892. https://doi.org/10.3390/su151511892
Bilquise G., Ibrahim S., Salhieh S. M. (2024) Investigating student acceptance of an academic advising chatbot in higher education institutions. Education and Information Technologies, vol. 29, no 3, pp. 6357–6382. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12076-x
Campbell F., Rogers H. (2022) Through the looking glass: A review of the literature surrounding reflective practice in dentistry. British Dental Journal, vol. 232, no 10, pp. 729–734. https://doi.org/10.1038/s41415-022-3993-4
Chan C. K. Y., Hu W. (2023) Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 20, no 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
El Naggar A., Gaad E., Inocencio S. A. M. (2024) Enhancing inclusive education in the UAE: Integrating AI for diverse learning needs. Research in Developmental Disabilities, no 147, p. 104685. https://doi.org/10.1016/j.ridd.2024.104685
Escalante J., Pack A., Barrett A. (2023) AI-generated feedback on writing: Insights into efficacy and ENL student preference. International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 20, no 1, pp. 57–20. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00425-2
Gibbs G. (1988) Learning by doing: A guide to teaching and learning methods, Oxford Polytechnic.
Hail G. A. M. T., Yusof S. A. M., Rashid A., El-Shekeil I., Lutfi A. (2024) Exploring factors influencing Gen Z's acceptance and adoption of AI and cloud-based applications and tools in academic attainment. Emerging Science Journal, vol. 8, no 3, pp. 815–836. https://doi.org/10.28991/esj-2024-08-03-02
Jaboob M., Hazaimeh M., Al-Ansi A. M. (2024) Integration of Gen AI techniques and applications in student behavior and cognitive achievement in Arab higher education. International Journal of Human–Computer Interaction, pp.1–14. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2300016
Jewels T., Albon R. (2011) Reconciling culture and digital literacy in the United Arab Emirates. International Journal of Digital Literacy and Digital Competence, vol. 2, no 2, pp. 27-39. https://doi.org/10.4018/jdldc.2011040103
Johnson D., Alsharid M., El-Bouri R., Mehdi N., Shamout F., Szenicer A., Toman D., Binghalib S. (2022) An experience report of executive-level artificial intelligence education in the United Arab Emirates. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 36, no 11, pp. 12766–12773. https://doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21555
Johnson D. L., Davis C. G. (2024) Bridging the gap for underserved populations: Personalized AI solutions for college access and learning support. New Directions for Higher Education, no 207, pp. 47–62. https://doi.org/10.1002/he.20511
Kaya F., Aydin F., Schepman A., Rodway P., Yetişensoy O., Demir Kaya M. (2022) The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, vol. 40, no 2, pp. 497–514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
Khurma O. A., Ali N., Hashem R. (2023) Critical reflections on ChatGPT in UAE education: Navigating equity and governance for safe and effective use. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), vol. 18, no 14, pp. 188–199. https://doi.org/10.3991/ijet.v18i14.40935
Komba M. M. (2024) The influence of ChatGPT on digital learning: Experience among university students. Global Knowledge, Memory and Communication, vol. 17, no 2, pp. 152-167. https://doi.org/10.1108/gkmc-10-2023-0390
Lee S., Al-Shaebi S. (2023) Enhancing Sustainability Communication among UAE’s Higher Education Students: The Relationship between Sustainable Living Knowledge and Intention to Live Sustainably. Sustainability, vol. 15, no 15, p. 11892. https://doi.org/10.3390/su151511892
Meakin L. (2024) Exploring the Impact of Generative Artificial Intelligence on Higher Education Students’ Utilization of Library Resources. Information Technology and Libraries, vol. 43, no 3, pp. 1–13. https://doi.org/10.5860/ital.v43i3.17246
Mello R. F., Freitas E., Pereira F. D., Cabral L., Tedesco P., Ramalho G. (2023) Education in the age of Gen AI: Context and Recent Developments. arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2309.12332
Mollick E. R., Mollick L. (2023) Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4475995
Mosleh S. M., Alsaadi F. A., Alnaqbi F. K., Alkhzaimi M. A., Alnaqbi S. W., Alsereidi W. M. (2024) Examining the association between emotional intelligence and chatbot utilization in education: A cross-sectional examination of undergraduate students in the UAE. Heliyon, vol. 10, no 11, p. e31952. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31952
Najdawi A. (2020) Assessing AI readiness across organizations: The case of UAE. Proceedings of the 11th ICCCNT, pp. 1–7. https://doi.org/10.1109/icccnt49239.2020.9225386
Norouzi N., Chaturvedi S., Rutledge M. (2020) Lessons learned from teaching machine learning and natural language processing to high school students. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 34, no 09, pp. 13397–13403. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i09.7063
Raven J., O’Donnell K. (2010) Using digital storytelling to build a sense of national identity amongst Emirati students. Education, Business and Society: Contemporary Middle Eastern Issues, vol. 3, no 3, pp. 201–217. https://doi.org/10.1108/17537981011070118
Sallam M., Elsayed W., Al-Shorbagy M., Barakat M., El Khatib S., Ghach W., Alwan N., Hallit S., Malaeb D. (2024) ChatGPT usage and attitudes are driven by perceptions of usefulness, ease of use, risks, and psycho-social impact: A study among university students in the UAE. Frontiers in Education, vol. 9, Article 1414758. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3905717/v1
Sanchez-Gonzalez M., Terrell M. (2023) Flipped classroom with artificial intelligence: Educational effectiveness of combining voice-over presentations and AI. Cureus, vol. 15, no 11, p. e48354. https://doi.org/10.7759/cureus.48354
Saqr R. R., Al-Somali S. A., Sarhan M. Y. (2024) Exploring the acceptance and user satisfaction of AI-driven e-learning platforms (Blackboard, Moodle, Edmodo, Coursera, and edX): An integrated technology model. Sustainability, vol. 16, no 1, p. 204. https://doi.org/10.3390/su16010204
Shamout F. E., Ali D. A. (2021) The strategic pursuit of artificial intelligence in the United Arab Emirates. Communications of the ACM, vol. 64, no 4, pp. 57-59. https://doi.org/10.1145/3447723
Sing C. C., Teo T., Huang F., Chiu T. K. F., Xing wei Y. (2022) Secondary school students' intentions to learn AI: Testing moderation effects of readiness, social good and optimism. Educational Technology Research and Development, vol. 70, no 3, pp. 765–782. https://doi.org/10.1007/s11423-022-10111-1
Tjondronegoro D., Yuwono E., Richards B., Green D., Hatakka S. (2022) Responsible AI implementation: A human-centered framework for accelerating the innovation process. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.07076
Viberg O., Cukurova M., Feldman-Maggor Y., Alexandron G., Shirai S., Kanemune S., Wasson B., Tømte C., Spikol D., Milrad M., Coelho R., Kizilcec R. F. (2023) Teachers’ trust and perceptions of AI in education: The role of culture and AI self-efficacy in six countries. arXiv. https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10184606/ https://doi.org/10.1007/s40593-024-00433-x
Walczak K., Cellary W. (2023) Challenges for higher education in the era of widespread access to generative AI. Economics and Business Review, vol. 9, no 2, pp. 71–100. https://doi.org/10.18559/ebr.2023.2.743
Wood D., Moss S. H. (2024) Evaluating the impact of students’ Gen AI use in educational contexts. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning. https://doi.org/10.1108/jrit-06-2024-0151
Yusuf A., Pervin N., Román-González M. (2024) Generative AI and the future of higher education: A threat to academic integrity or reformation? Evidence from multicultural perspectives. International Journal of Educational Technology in Higher Education, vol. 21, no 21. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00453-6
Zheng C., Yuan K., Guo B., Mogavi R. H., Peng Z., Ma S., Ma X. (2024) Charting the
future of AI in project-based learning: A co-design exploration with students. Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3613904.3642807
