شبكة المعلومات العربية التربوية

هدفت الدراسة التعرف على نواحي القصور والضعف في تطبيق الذكاء الاصطناعي كمدخل لتطوير صناعة القرار التعليمي في وزارة التربية بدولة الكويت، وتمثلت عينة الدراسة في (56) من القيادات التعليمية في وزارة التربية بدولة الكويت. واستخدمت الدراسة المنهج الوصفي كما استخدمت الدراسة أحد أساليب الدراسات المستقبلية وهو أسلوب دلفاي، وتوصلت الدراسة للنتائج التالية :غياب تدريب القيادات في صنع القرار التعليمي على الذكاء الاصطناعي. ندرة التكنولوجية الذكية المستخدمة في صُنع القرارات التعليمي. ضعف معايير اختيار العاملين اعتمادا على المهارات والأساليب التقليدية. الاعتماد على الوظائف التقليدية وضعف تدريب العاملين على الذكاء الاصطناعي. قلة توفير قواعد البيانات الذكية لاستخدامها في صناعة القرار التعليمي. قلة الاعتماد على المدخلات البشرية لتغذية الأجهزة الذكية بالبيانات اللازمة لصناعة القرار التعليمي. غياب وعي العاملين بأهمية الذكاء الاصطناعي في المقارنة بين القرارات لاختيار البديل الأفضل. هدر الوقت في صنع القرار التعليمي بالطرق التقليدية ومحدودية استغلاله من خلال الاعتماد على الذكاء الاصطناعي. ندرة الاستفادة والتعلم من التجارب السابقة من القررات المماثلة واستغلالها من خلال الذكاء الاصطناعي لتطوير عملية صنع القرار التعليمي. ضعف الاعتماد على الذكاء الاصطناعي حل المشكلات المتعلقة بتحليل العلاقات البسيطة والمعقدة حول القرار. (الملخص المنشور)

The study aimed to identify the shortcomings and weaknesses in the application of artificial intelligence as an input to the development of educational decision making in the Ministry of Education in Kuwait. The study sample consisted of (56) educational leaders in the Ministry of Education in Kuwait. The study used the descriptive approach. The study also used one of the methods of future studies, the Delphi method, and the study reached the following results: 1) Poor leadership training in educational decision-making on artificial intelligence. 2) Smart technological weakness used in educational decision making. 3) Poor selection criteria based on traditional skills and methods. 4) Reliance on traditional jobs and poor training of workers on artificial intelligence. 5) Weak provision of smart databases for use in decision making. 6) Lack of reliance on human inputs to feed the smart devices with the data necessary for educational decision-making. 7) Weak awareness of the importance of artificial intelligence in comparing decisions to choose the best alternative. 8) Wasting time in making educational decisions in traditional ways and not exploiting it by relying on artificial intelligence. 9) Weak use and learning from previous experiences of similar decisions and exploitation through artificial intelligence to develop the educational decision-making process. 10) Weak reliance on artificial intelligence Solves problems related to the analysis of simple and complex relationships about decision. (Published abstract)