Arab Educational Information Network

تهدف هذه الدراسة إلى تحليل وجهات نظر طالب المرحلة الجامعية حول استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجة، من خلال استعراض أبرز النشاطات البرمجية التي يتم توظيف أدوات الذكاء فيها، والكشف عن آراء الطالب حول مدى تأثير هذه الأدوات على تعلمهم وقدرتهم على حل المشكلات، وتسليط الضوء على المخاوف من الآثار المترتبة على الاعتماد على هذه الأدوات. تمثلت أداة البحث في استبانة. وقد شملت عينة الدراسة 319 طالب في المرحلة الجامعية. أظهرت النتائج أن معظم الطالب يستخدمون هذه الأدوات لتصحيح الأخطاء البرمجية في المقام الأول إضافة الى كتابة الأكواد والمساعدة في تفسير الأكواد التي يصعب فهمها. في حين أشار الطالب أنهم استطاعوا تسخير أدوات الذكاء لمساعدتهم في تطوير مهاراتهم البرمجية وتحسين غدارتهم للوقت الذي يحتاجونه عادة لحل المشكلات، إلا أن نتائج الدراسة كشفت أيضاً أن الطالب الذين يعتقدون أن هذه الأدوات تؤثر بشكل سلبي على مهاراتهم البرمجية كانوا غالباً يستخدمون الأكواد المولدة دون فهمها. كما عبر الطلاب في هذه الدراسة عن قلقهم حول تأثير هذه الأدوات على تعلمهم على المدى الطويل، وأبدو دعمهم لفكرة تنظيم استخدامها في المنظومة التعليمية. قدمت الدراسة توصيات أبرزها التأكيد على الحاجة الملحة الى حوكمة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية بشكل مسؤول وأخلاقي. (الملخص المنشور)

This study explores undergraduate students’ perceptions regarding the use of AI tools in coding activities, with a focus on how often they use these tools, for what purposes, how accurate they perceive them to be, and how they believe these tools affect their learning and their ability to solve problems. This study also examines students’ concerns about overreliance on AI tools and their use of AI-generated code without full comprehension of coding. A survey of 319 undergraduate students revealed that they regularly use AI tools for coding, primarily for debugging. While consistent use of AI tools improved the students’ understanding of programming concepts, problem-solving abilities, and coding skills, they also led to more errors in the generated code. Interestingly, although most students did not use AI-generated code without full understanding of coding, those who perceived a negative effect of using these tools on their programming skills were more likely to do so. Additionally, some students expressed concerns that these tools could get in the way of their long-term learning and believed their use should be regulated. These insights confirm the important role of AI in programming education and the growing need for AI tools’ conscientious integration and thoughtful guidance on their usage in academic contexts. (Published abstract)