تخصيص التعلم الإلكتروني القائم على الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي

المؤلفون

  • عبد السلام علي أحمد أستاذ مشارك في قسم الهندسة الميكانيكية والصناعية، جامعة بني وليد، ليبيا المؤلف

الكلمات المفتاحية:

التعلم المخصص، التعلم التكيفي، أنظمة التوصية، التدريس الذكي، تحليلات التعلم، العدالة، قابلية التفسير، مجموعة بيانات

الملخص

يعمل التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تكييف بيئات التعلم الرقمي لتلائم الاحتياجات الفردية لكل طالب، مما يسهم في تعزيز مستويات التفاعل، والأداء الأكاديمي، ومعدلات الاستبقاء. تستعرض هذه الورقة المنهجيات المتبعة في تخصيص التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم العالي، وتحدد التحديات القائمة، كما تقدم دراسة تجريبية تعتمد على مجموعة بيانات تحليلات التعلم الخاصة بالجامعة المفتوحة (OULAD). تتناول الدراسة مراجعة شاملة لأنظمة التوصية، وأنظمة التدريس الذكية، والمحركات التكيفية، ومنهجيات تعلم الآلة (بما في ذلك النماذج التسلسلية والتعلم التعزيزي)، بالإضافة إلى أدوات التغذية الراجعة القائمة على معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
كما نناقش لوحات تحليلات التعلم المخصصة للتنبؤ بالطلاب المعرضين لتعثر دراسي، مع تسليط الضوء على القضايا الأخلاقية المتعلقة بالعدالة والشفافية والخصوصية. ولإيضاح الجانب التطبيقي، قمنا بتطبيق ثلاث استراتيجيات للتخصيص (القائمة على القواعد، والتصفية التعاونية، والتعلم التعزيزي العميق) على مجموعة بيانات OULAD بهدف تكييف المحتوى التعليمي. وقد أظهر تحليل التأثيرات المختلطة وتقييم قابلية التفسير تحقيق مكاسب طفيفة في معدلات إتمام المساقات والدرجات الأكاديمية في حالات التعلم المخصص، مع فحص دقيق لمدى تحقق العدالة بين المجموعات الفرعية للطلاب. تتمثل المساهمات الرئيسية لهذا البحث في تقديم إطار مفاهيمي يربط تقنيات الذكاء الاصطناعي بمخرجات التعلم، وإجراء مقارنة بين عدة طرق للتخصيص باستخدام بيانات طلابية واقعية، ووضع إرشادات لتعزيز الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والقابل للتفسير في المجال التعليمي. وتؤكد النتائج على الإمكانات الواعدة لعمليات التخصيص (بما يتوافق مع الدراسات السابقة)، مع التشديد في الوقت ذاته على ضرورة معالجة قضايا الانحياز والشفافية.

المراجع

1. Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., & Bergdahl, N. (2024). A meta-systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(4). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z

2. Abdulgader Alsharif. (2025). Artificial Intelligence and the Future of Assessment: Opportunities for Scalable, Fair, and Real-Time Evaluation. Libyan Journal of Educational Research and E-Learning (LJERE), 1(1), 42-52.

3. Khaola Abdulhamid Salem. (2025). Diagnosing Advanced Mathematics Learning Difficulties: An In-Depth Critical Analysis of Assessment Tools and Intervention Strategies (2000–2023). Scientific Journal for Publishing in Health Research and Technology, 1(2), 27-34.

4. Kochmar, E., Vu, D. D., Belfer, R., & Pardos, Z. A. (2020). Automated personalized feedback improves learning gains in an intelligent tutoring system. In G. Biswas, T. Barnes, & M. Ikeda (Eds.), Artificial Intelligence in Education (pp. 196-210). Springer. (Also arXiv:2005.02431)

5. Kuzilek, J., Hlosta, M., & Zdrahal, Z. (2017). Open University Learning Analytics dataset. Scientific Data, 4, 170171. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.171

6. Sounds Alb ashier Ali MOs bah. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Enhancing the Efficiency of Administrative Contracts: Towards More Effective and Transparent Governance. Journal of Scientific and Human Dimensions, 2(1), 398-406.

7. Nasrin, A., Qian, L., Obiomon, P., & Dong, X. (2025). Enhancing learning path recommendation via multi-task learning. arXiv preprint arXiv:2507.05295

8. Aisha M. Ahmed. (2025). Theoretical foundations of artificial intelligence and its applications in Arab e-learning. Libyan Journal of Educational Research and E-Learning (LJERE), 1(1), 31-41.

9. du Plooy, E., Casteleijn, D., & Franzsen, D. (2024). Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement. Heliyon, 10(21), e39630. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39630

10. Merino-Campos, C. (2025). The impact of artificial intelligence on personalized learning in higher education: A systematic review. Trends in Higher Education, 4(2), 17. https://doi.org/10.3390/higheredu4020017

11. da Silva, F. L., de Moura, M. C. N., Afonso, A. R. B., Yacef, K., & De Carvalho, A. (2022). A systematic literature review on educational recommender systems for teaching and learning: Research trends, limitations and opportunities. Education and Information Technologies, 28(3), 3289-3328. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11341-9

12. Seraj Al-Sadiq Al-Hadi Khalifa. (2025). Social work: its origins, historical development, and transformation into a scientific profession and contemporary professional practice. Journal of Libyan Academy Bani Walid, 1(4), 632–640.

13. Aisha M. Ahmed. (2025). Examining the Effectiveness of Distance Education: Challenges, Opportunities, and the Future of Learning. Libyan Journal of Educational Research and E-Learning (LJERE), 1(1), 23-30.

14. Reddy, S., Labutov, I., Devanur, N. R., & Joachims, T. (2016). Learning student and content embeddings for personalized lesson sequence recommendation. In Advances in Neural Information Processing Systems 29 (pp. 1-9). Curran Associates.

15. Reham Ershaid Nusair. (2025). Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Educational Science: Advancements in Learning, Assessment, and Educational Research. Journal of Libyan Academy Bani Walid, 1(1), 01–09.

16. Susnjak, T., Ramaswami, G. S., & Mathrani, A. (2022). Learning analytics dashboard: A tool for providing actionable insights to learners. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19, Article 12. https://doi.org/10.1186/s41239-021-00313-7

17. Vidyadhari, R., Munir, W., Salam, J., & Tabassum, A. (2024). Fair and ethical AI in education: Issues, challenges and opportunities. International Journal of Social Robotics. https://doi.org/10.1007/s12369-024-01028-3 (arXiv:2312.12345)

18. Llahm Omar Ben Dalla et al. (2025). Edge Intelligence for Real-Time Image Recognition: A Lightweight Neural Scheduler Via Using Execution-Time Signatures on Heterogeneous Edge Devices. Scientific Journal for Publishing in Health Research and Technology, 1(2), 74-85.

19. Abdulgader Alsharif. (2025). The Evolution and Impact of Open Source Systems: Governance, Sustainability, and Innovation in the Digital Age. Journal of Scientific and Human Dimensions, 1(1), 27-38.

20. Fraulini, E., Mourão, A., Silva, B., & Deusdará, L. (2024). A meta-analysis of adaptive instructional interventions in higher education. Educational Psychology Review. (Forthcoming)

21. Ennas Mawloud Faraj Alharam. (2025). Integrating Deep Learning Models into English Language Teaching Pedagogy: A Contextual Analysis of Opportunities and Challenges in Libyan Universities. Journal of Libyan Academy Bani Walid, 1(3), 01–18.

22. Zaynab Ahmed Khalleefah. (2025). Harnessing Artificial Intelligence in E-Learning: Enhancing Personalization, Engagement, and Educational Outcomes. Libyan Journal of Educational Research and E-Learning (LJERE), 1(1), 13-22.

23. Ali Mohammed Salim Almaryami. (2026). Manifestations and Effects of Job Alienation in Light of Digital Transformation: An Analytical Sociological Perspective. Comprehensive Journal of Humanities and Educational Studies, 2(1), 43-51.

24. Balha Hassan Naser FAIZ and Abdulrhman Abdulla ALSHEKY. (2026). From Challenge to Transformation: AI Integration in Libyan Higher Education - An Analytical Review of Challenges and Proposed Integration Strategies. Journal of Insights in Basic and Applied Sciences, 2(1), 133-142.

25. Ashraf Mohammed Abdullah Mergb. (2025). Analytical and Applied Study for Estimating the Heat Index in Gharyan City Using Artificial Intelligence Techniques. Scientific Journal for Publishing in Health Research and Technology, 1(2), 35-47.

26. Mohamed Omar Abdalla Salem. (2025). The Future of eLearning: An Analytical Study of Emerging Innovations Transforming Teaching and Learning. Journal of Scientific and Human Dimensions, 1(1), 39-49.

27. Alsanousi Aboujanah. Et. Al. (2025). An Analytical Study: The Mathematical Relationship Between Hamming Theory for Error Correction and Representation in Classical Spaces with Applications of Supervised Machine Learning. Journal of Insights in Basic and Applied Sciences, 1(2), 49-61.

28. Mohamad Mahmood M Alaswad. (2025). A Proposed Conceptual Framework for an AI-Based Educational System to Develop Teacher Preparation Programs in Colleges of Education. Comprehensive Journal of Humanities and Educational Studies, 1(2), 842-851.

التنزيلات

منشور

2026-01-01

كيفية الاقتباس

عبد السلام علي أحمد. (2026). تخصيص التعلم الإلكتروني القائم على الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي. مجلة المتوسط للدراسات والبحوث المرجعية, 1(1), 07-12. https://www.mutawassitpub.com/index.php/mjrsr/article/view/8