Mona Mahmoud Sheet *
نبذة عن البحث باللغة العربية - Abstract:
إعادة صياغة التقييم الأكاديمي في السياقات الجامعية
في ظل الذكاء الاصطناعي التوليدي
(دراسة حالة)
د. منى محمود شيت *
أحدث ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) تحديات وفرصًا جديدة في مجال تقييم التعليم العالي. فقد أصبحت طرق التقييم التقليدية، مثل: المقالات، والامتحانات، والاختبارات متعددة الخيارات، أكثر عرضة للتلاعب بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما أثار مخاوف متعلقة بالنزاهة الأكاديمية، وحقوق التأليف، وصحة الأعمال الطلابية. تهدف هذه الدراسة إلى استقصاء تصورات أعضاء هيئة التدريس في التعليم العالي حول هذه التحديات، واستكشاف دور المشاركة المهنية المنظمة في دعم إعادة تصميم التقييمات المقاومة للذكاء الاصطناعي.
تعتمد الدراسة على منهجية مختلطة ذات طابع نوعي، حيث جُمعت البيانات من 55 عضو هيئة تدريس من خلال استبيانات قبل ورش العمل وبعدها، بالإضافة إلى 11 مشاركًا شاركوا في ورش عمل تعاونية لأعضاء هيئة التدريس. أبرزت النتائج أن المشاركة في التعلم المهني المنظّم تسهم في تعزيز ثقة المدرسين بأنفسهم، وزيادة معرفتهم باستراتيجيات التقييم المقاومة للذكاء الاصطناعي، وتحسين استعدادهم المهني لإعادة تصميم التقييمات. كما تكشف التحليلات النوعية أن المدرسين يعيدون تصور التقييم بحسبانه موجهًا نحو العملية، وأصيلًا، وحساسًا للسياق، مع التركيز على التأمل، والمهام المخصصة، والممارسات الأخلاقية.
تسلط الدراسة الضوء على أهمية التعلم التعاوني، والتوجيه المؤسسي، والممارسة التأملية في دعم استجابات تربوية ذات مغزى لمواجهة التحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي في التقييم.
- الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ تقييم التعليم العالي؛ النزاهة الأكاديمية؛ التطوير المهني؛ إعادة تصميم التقييم
***
- Abstract:
The emergence of generative artificial intelligence (Gen AI) has introduced both challenges and opportunities for higher education assessment. Traditional assessment methods, such as essays, exams, and multiple-choice tests, are increasingly vulnerable to AI-assisted manipulation, raising concerns about academic integrity, authorship, and the validity of student work. This study investigates how higher education instructors perceive these challenges and explores the role of structured professional engagement in supporting AI-resistant assessment redesign. Using a qualitative-dominant mixed-methods approach, data were collected from 55 instructors through pre- and post-workshop questionnaires and from 11 participants through collaborative faculty workshops. Findings indicate that participation in structured professional learning enhances instructors’ confidence, familiarity with AI-resistant strategies, and professional readiness to redesign assessments. Qualitative analysis reveals that instructors reconceptualize assessment as process-oriented, authentic, and context-sensitive, emphasizing reflection, personalized tasks, and ethical engagement. The study highlights the importance of collaborative learning, institutional guidance, and reflective practice in fostering pedagogically meaningful responses to AI in assessment.
- Keywords:
Generative artificial intelligence; higher education assessment; academic integrity; professional development; assessment redesign
***
* د. منى محمود شيت: باحثة وأكاديمية لبنانية. محاضرة في كلية الآداب والعلوم الإنسانية (الفرع 1/اليونسكو)- الجامعة اللبنانية. حائزة شهادة دكتوراه في اللغويات في جامعة بيروت العربية، وكان عنوان الأطروحة: "دراسة فعالية التعلم المدمج في تنمية مهارات الكتابة لدى طلاب الجامعات في لبنان"، بإشراف: أ. د. رولا يازجي، وأ. د. عادل السكاكيني، وأ. د. ليلى حلمي.
* Dr. Mona Mahmoud Sheet: A Lebanese researcher and academic. A lecturer at the Faculty of Letters & Human Sciences - Lebanese University. She holds a PhD in Linguistics from Beirut Arab University, and her dissertation was titled: "Investigating the Effectiveness of Blended Learning in Developing the Writing Skills of University Students in Lebanon", supervised by: Prof. Dr. Roula Yaziji, Prof. Dr. Adel Sakakini, and Prof. Dr. Laila Helmi.
References
- Ahmed, Z., Shanto, S. S., Rime, M. H. K., Morol, M. K., Fahad, N., Hossen, M. J., & Abdullah-Al-Jubair, M. (2024). The generative AI landscape in education: Mapping the terrain of opportunities, challenges and student perception. IEEE Access, 12, 147023–147046.
- Alkouk, W. A., & Khlaif, Z. N. (2024). AI‑resistant assessments in higher education: Practical insights from faculty training workshops. Frontiers in Education, 9. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1499495
- Awadallah Alkouk, W., & Khlaif, Z. N. (2024). AI-resistant assessments in higher education: Practical insights from faculty training workshops. Frontiers in Education, 9, 1499495.
- Bearman, M., Dawson, P., Ajjawi, R., Tai, J., & Boud, D. (Eds.). (2020). Re‑imagining university assessment in a digital world. Springer.
- Boud, D., & Bearman, M. (2022). Reconsidering assessment in a changing world. Assessment & Evaluation in Higher Education, 47(6), 1012–1027.
- Bretag, T. (2016). Challenges in addressing plagiarism in education. PLOS Medicine, 13(12), e1002183.
- Cazan, A. M., & Indreica, A. (2014). Investigating assessment errors in student evaluation. Educational Research Journal, 10(2), 80–93.
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
- Dawson, P. (2020). Defending Assessment Security in a Digital World: Preventing E-Cheating and Supporting Academic Integrity in Higher Education (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429324178
- Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018).
AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707.
- Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2023). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
- Khlaif, Z. N., Alkouk, W. A., Salama, N., & Abu Eideh, B. (2025). Redesigning assessments for AI‑enhanced learning: A framework for educators in the generative AI era. Education Sciences, 15(2), 174. https://doi.org/10.3390/educsci15020174
- Laurillard, D. (2012). Teaching as a design science. Routledge.
- Lim, C., et al. (2023). AI‑assisted assessment in higher education: A systematic review. Journal of Educational Technology, 18(4), 112–130.
- Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
- Mislevy, R. J., Steinberg, L. S., & Almond, R. G. (2012). On the structure of educational assessments. Measurement: Interdisciplinary Research & Perspective, 1(1), 3–62.
- Montebello, M. (2025). Rethinking pedagogy and assessment in the age of generative AI. In Innovations in Educational Technology and Assessment (pp. 45–68). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.1012982
- OpenAI. (2023). GPT‑4 technical report (arXiv:2303.08774) [Preprint]. arXiv.
- Quality Assurance Agency for Higher Education. (2023, January 30). The rise of artificial intelligence software and potential risks for academic integrity: A QAA briefing paper for higher education providers (Briefing paper). https://www.qaa.ac.uk/news-events/news/qaa-briefs-members-on-artificial-intelligence-threat-to-academic-integrity
- Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1). https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9
- Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity.
- Stăncescu, M. (2017). Standardized assessment practices in higher education. Journal of Educational Evaluation, 22(3), 115–128.
- Świecki, Z., Khosravi, H., Chen, G., Martinez-Maldonado, R., Lodge, J. M., Milligan, S., Selwyn, N., & Gašević, D. (2022). Assessment in the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100075. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100075
- Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ intention to use technology. Educational Technology & Society, 14(4), 143–155.
- Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
- Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
الحداثة (Al Hadatha)
ربيع 2026 Spring
العدد: 239 ISSUE
مجلد: 33 .Vol
ISSN: 2790-1785
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق