أثر استخدام ChatGPT كدعامة تعليمية في تنمية مهارات إدارة قواعد البيانات لطلاب المرحلة الجامعية

The Impact of Using ChatGPT as an Educational Scaffold on Developing Database Management Skills in Undergraduate Students

هدف البحث إلى الكشف عن أثر استخدام ChatGPT كدعامة تعليمية في تنمية مهارات إدارة قواعد البيانات للطلاب الجامعيين. وقد استخدم المنهج الكمي ذي التصميم شبه التجريبي للمجموعتين المتكافئتين لمعرفة الأثر، والتصميم المسحي لجمع آراء المجموعة التجريبية عن إيجابيات وسلبيات ChatGPT. وقد تكونت عينة الدراسة من 98 طالبًا من كلية الحاسب بجامعة أم القرى، تم توزيعهم عشوائيًا على مجموعتين تجريبية وضابطة، كل مجموعة تتكون من 49 طالبًا. بعد تنفيذ التجربة وجمع البيانات وتحليلها، أظهرت النتائج وجود أثر متوسط الحجم لاستخدام ChatGPT في تنمية الجانب المعرفي، وكبير الحجم في تنمية الجانب الأدائي للطلاب في إدارة قواعد البيانات. كما أشارت الدراسة إلى وجود إيجابيات لـ ChatGPT أبرزها قدرته على حل المشكلات التي تواجه الطلاب في المحتوى، توفير الوقت والجهد، وتعزيز فرص التعلم الذاتي. بينما أظهرت النتائج بعض السلبيات لـ ChatGPT أبرزها سهولة الاحتيال العلمي، عدم دعم اللغة العربية، وضعف المهارات البحثية لدى الطلاب. وفي نهاية البحث تمت التوصية بتوظيف ChatGPT في تعلم مهارات إدارة قواعد البيانات، والاستفادة منه في حل المشكلات التي قد يتعرض لها الطلاب أثناء تعلم مهارات إدارة قواعد البيانات، مع ضرورة توجيههم إلى الابتعاد عن السلبيات التي قد تظهر نتيجة استخدامه، مثل الغش والاحتيال نتيجة الاعتماد الكلي عليه دون بذل جهد من الطالب.

الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ لغة SQL؛ إيجابيات ChatGPT؛        سلبيات ChatGPT.

The research aimed to reveal the effect of using ChatGPT as an educational scaffolding in developing database management skills for undergraduate students. A quantitative approach with a quasi-experimental design was used for two equal groups to determine the effect, and a survey design was used to collect the opinions of the experimental group about the pros and cons of ChatGPT. The study sample consisted of 98 students from the College of Computer Science at Umm Al-Qura University, who were randomly distributed into two experimental and control groups, each group consisting of 49 students. After implementing the experiment, collecting and analyzing data, the results showed a medium-sized effect of using ChatGPT in developing the cognitive aspect, and a large effect in developing the students’ performance aspect in database management. Findings showed both positive and negative aspects of ChatGPT. The most notable positives include enabling learners to solve content problems, saving time and effort, and enhancing self-learning opportunities. The negative aspects include plagiarism, lack of Arabic language support, and weakening of students’ research skills. In closing, the study recommended using ChatGPT in database management learning and solving relevant problems. It also recommends directing learners on how to avoid the negative aspects that result from overreliance on ChatGPT without effort from learners.

Keywords: Artificial intelligence, ChatGPT, Generative AI, SQL language.

المراجع العربية:

إبراهيم، وائل (2023). أثر التفاعل بين نمطي الفيديو الرقمي "المجزأ/المتصل" والأسلوب المعرفي "مستقل / معتمد" في بيئة تعلم إلكترونية على تنمية مهارات قواعد البيانات لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. المجلة التربوية- جامعة سوهاج، 106، 215-264.

الإرياني، أروى (2013). أساسيات قواعد البيانات (الطبعة الثالثة). الوراق للنشر والتوزيع، الأردن، عمان.

الإرياني، أروى (2017). أساسيات قواعد البيانات الموزعة (الطبعة الأولى). دار صفاء للنشر والتوزيع، الأردن، عمان.

البلقاسي، منال (2018). نظم إدارة قواعد البيانات: قواعد البيانات SQL العلائقية. دار التعليم الجامعي، مصر، الإسكندرية.

البلقاسي، منال (2020). قواعد البيانات الأكثر تكاملا. دار التعليم الجامعي، مصر، الإسكندرية.

بودجليدا، ناصر (2003). قواعد البيانات النظرية والتطبيق (ترجمة جمال بطيخ ومحمد معمو). شعاع للنشر والعلوم، سوريا، حلب.

الخزاعي، وسام (2021). مقدمة في قواعد البيانات العلائقية. دار وائل للطباعة والنشر، الأردن، عمان.

الخليفة، هند (2023). مقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي (الطبعة الأولى). مجموعة إيوان البحثية.

سالم، زينب، الدسوقي، وفاء (2023). الواقع المعزز لتنمية مهارات لغة قواعد البيانات القياسية SQL لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. مجلة البحوث في مجالات التربية النوعية، 9 (45)، 927-973.

السيد، خالد (2003). أصول تصميم قواعد البيانات ولغة SQL. مكتبة الرشد، المملكة العربية السعودية، الرياض.

السيد، وجدي، الخولي، عبادة، سليم، أبو هاشم، ومصطفى، نجوى (2021). فاعلية منهج مطور في الحاسب الآلي لتنمية مهارات قواعد البيانات لدى طلاب التعليم الثانوي التجاري. مستقبل التربية العربية، 28(133)، 103-138.

شحاته، نشوى رفعت محمد (2021). تطوير بيئة تعلم مرن قائم على المشروعات الإلكترونية وأثرها في تنمية مهارات تصميم قواعد البيانات والثقة بالذات لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. المجلة التربوية، 82، 785-864.

صالح، محمود، سليمان، مروة (2021). أثر نمط التدريب الإلكتروني “المكثف - الموزع” على تنمية مهارات إدارة قواعد البيانات وكفاءة التعلم لطلاب تكنولوجيا التعليم بالدراسات العليا.  مجلة كلية التربية في العلوم التربوية، 45(1)، 327-416.

العطار، أحمد (2022). أثر استخدام الكتاب الإلكتروني في تنمية مهارات تصميم واستخدام قواعد البيانات (SQL) لدى الطلاب المندفعين والمتروين. بحوث عربية في مجالات التربية النوعية، 28، 81-94.

عيسى، عبدالحكيم (2009). مقدمة في نظم قواعد البيانات. دار المسيرة، الأردن، عمان.

قطيشات، منيب (2007). قواعد البيانات (الطبعة الثالثة). دار وائل للنشر، الأردن، عمان.

ياسين، سعد (2010). نظم إدارة قواعد البيانات. دار اليازوري، الأردن، عمان.

ترجمة المراجع العربية:

Alattar, Ahmed (2022). Effect of using the e-book on developing the skills of designing and using (SQL) databases for impulsive and deliberate students (in Arabic). Journal of Research in Specific Education Fields, 28, 81-94.

Albelqasi, Manal (2018). Database management systems: Relational SQL databases. university education house (in Arabic), Egypt, Alexandria.

Albelqasi, Manal (2020). The most integrated databases. University Education House (in Arabic), Egypt, Alexandria.

Aleryani, Arwa (2013). Database fundamentals (3rd ed.). Al-Warraq for publication and distribution (in Arabic), Jordan, Amman.

Aleryani, Arwa (2017). Fundamentals of distributed databases (1st ed.). Dar Safaa for publishing and distribution (in Arabic), Jordan, Amman.

Alkhalifa, Hind (2023). Introduction to generative artificial intelligence (1st ed.) (in Arabic). Ewan Research Group.

Alkhuzai, Wissam (2021). Introduction to relational databases. Dar Wael for printing and publishing (in Arabic), Jordan, Amman.

Alsayed, Khaled (2003). Database design fundamentals and the SQL language. Al-Rushd Library (in Arabic), Kingdom of Saudi Arabia, Riyadh.

Alsayid, Wajdi, Alkholy, Ebadah, Saleem, Abo-Hashim, Mostafa, Najwa (2021). The effectiveness of a developed computer curriculum to develop database skills among commercial secondary education students (in Arabic). Journal of the Future of Arabic Education, 28 (133), 103-138.

Bouglida, Nasir (2003). Database theory and practice (translated by Jamal Batikh and Muhammad Mamo) (in Arabic). Beam for publishing and science, Syria, Aleppo.

Ibrahim, Wael (2023). The impact of the interaction between the two digital video styles (fragmented/connected) and cognitive style (Independent/ dependent) in an e-learning environment on developing database skills for educational technology students (in Arabic). Educational Journal- Sohag University, 106, 215-264.

Issa, Abdul Hakim (2009). Introduction to database systems (in Arabic). Dar Al Masirah, Jordan, Amman.

Qutaishat, Munib (2007). Databases (3rd ed.) (in Arabic). Dar Wael for publishing, Jordan, Amman.

Saleh, Mahmoud, Suliman, Marwah (2021). The Impact of the (intensive - distributed) electronic training pattern on developing database management skills and learning efficiency for postgraduate education technology students (in Arabic). Journal of Education College in Educational Sciences, 45 (1), 327-416.

Salem, Zainab, Al-Desouki, Wafaa (2023). Augmented reality to develop sql standard database language skills among educational technology students (in Arabic). Journal of Research in the Fields of Specific Education, 9 (45), 927-973.

Shehatah, Nashwa (2021). Developing a flexible learning environment based on electronic projects and its effect on enhancing database design skills and self-confidence among education technology students (in Arabic). Educational Journal, 82, 785-864.

المراجع الأجنبية:

Alves de Castro, Charles. (2023). A discussion about the impact of chatgpt in education: Benefits and concerns. Journal of Business Theory and Practice 11. 28-34. https://doi.org/10.22158/jbtp.v11n2p28

Antoniou, G., Papadakis, E., & Baryannis, G. (2022). Mental health diagnosis: A case for explainable artificial intelligence. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 31(03). https://doi.org/10.1142/s0218213022410032

Attwood, A. I., Bruster, B. G., & Bruster, B. G. (2020). An exploratory study of preservice teacher perception of virtual reality and artificial intelligence for classroom management instruction. SRATE Journal, 29(2).

Babo?, A. (2021). Artificial intelligence as a decision-making tool for military leaders. Revista Academiei Fortelor Terestre, 26(4), 269–273. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.2478/raft-2021-0034

Basak, K., Ozyoruk, K. B., & Demir, D. (2023). Whole slide images in artificial intelligence applications in digital pathology: Challenges and pitfalls. Turk Patoloji Dergisi, 39(2), 101–108. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.5146/tjpath.2023.01601

Baumgartner, C. (2023). The opportunities and pitfalls of ChatGPT in clinical and translational medicine. Clin Transl Med.  13:e1206. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1002/ctm2.1206

Biswas, S. (2023). Role of ChatGPT in computer programming: ChatGPT in computer programming. Mesopotamian Journal of Computer Science, 8–16. https://doi.org/10.58496/MJCSC/2023/002

Bonami, B., Piazentini, L., & Dala-Possa, A. (2020). Education, big data and artificial intelligence: Mixed methods in digital platforms. Comunicar: Media Education Research Journal, 28(65), 43–51.

Burkhard, M., Seufert, S., Cetto, M., & Handschuh, S. (2022). Educational chatbots for collaborative learning: results of a design experiment in a middle school. International Association for Development of the Information Society.

Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & J?rvel?, S. (2022). The promises and challenges of artificial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends: Linking Research & Practice to Improve Learning, 66(4), 616–630. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1007/s11528-022-00715-y

Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. J Sci Educ Technol. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1007/s10956-023-10039-y

Crawford, J., Cowling, M., & Allen, K. (2023). Leadership is needed for ethical ChatGPT: Character, assessment, and learning using artificial intelligence (AI). Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(3). https://doi.org/10.53761/1.20.3.02

Creswell, J. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (3rd ed). Sage Publications, CA, USA.

Debby R. E. Cotton, Peter A. Cotton & J. Reuben Shipway (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148

Deng, J., & Lin, Y. (2023). The benefits and challenges of ChatGPT: An overview. frontiers in computing and intelligent systems, 2(2), 81–83. https://doi.org/10.54097/fcis.v2i2.4465

Faritha Banu, J., Neelakandan, S., Geetha, B., Selvalakshmi, V., Umadevi, A., & Martinson, E. O. (2022). Artificial intelligence based customer churn prediction model for business markets. Computational Intelligence & Neuroscience, 1–14. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1155/2022/1703696

Fisher, S., Rosella, L.C. (2022). Priorities for successful use of artificial intelligence by public health organizations: a literature review. BMC Public Health 22, 2146. https://doi.org/10.1186/s12889-022-14422-z

Garc?a-Pe?alvo, F. J. (2023). La percepci?n de la Inteligencia Artificial en contextos educativos tras el lanzamiento de ChatGPT: disrupci?n o p?nico. Education in The Knowledge Society, 24, e31279. https://doi.org/10.14201/eks.31279

Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27. https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.2661

Gordijn, B., Have, H.t. (2023). ChatGPT: Evolution or revolution?. Med Health Care and Philos 26, 1–2. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1007/s11019-023-10136-0

Hassani, H.; Silva, E.S. (2023). The role of ChatGPT in data science: how ai-assisted conversational interfaces are revolutionizing the field. Big Data Cogn. Comput, 7, 62. https://doi.org/10.3390/bdcc7020062

He, J., Xin, C. (2021). Developing an AI-Powered Chatbot to support the administration of middle and high school cybersecurity camps. Journal of Cybersecurity Education, Research and Practice: Vol. 2021 : No. 1 , Article 6. https://digitalcommons.kennesaw.edu/jcerp/vol2021/iss1/6

Heaven, W. D. (2023). The education of ChatGPT. MIT Technology Review, 126(3), 42–47.

Khan, R. A., Jawaid, M., Khan, A. R., & Sajjad, M. (2023). ChatGPT - Reshaping medical education and clinical management. Pakistan Journal of Medical Sciences, 39(2), 605–607. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.12669/pjms.39.2.7653

Lameras, P., & Arnab, S. (2022). Power to the teachers: An exploratory review on artificial intelligence in education. Information (2078-2489), 13(1), 14–N.PAG. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.3390/info13010014

Lecler, A., Duron, L., & Soyer, P. (2023). Revolutionizing radiology with GPT-based models: Current applications, future possibilities and limitations of ChatGPT. Diagnostic and Interventional Imaging, 104(6), 269-274. https://doi.org/10.1016/j.diii.2023.02.003

Liao, M., Lan, K., & Yao, Y. (2022). Sustainability implications of artificial intelligence in the chemical industry: A conceptual framework. Journal of Industrial Ecology, 26(1), 164–182. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1111/jiec.13214

Maguire, J. (2023). The benefits of generative AI. EWeek, N.PAG.

Masters, K. (2023) Ethical use of artificial intelligence in health professions education: AMEE Guide No.158, Medical Teacher, DOI: 10.1080/0142159X.2023.2186203

Mohamed, A.M. (2023). Exploring the potential of an AI-based Chatbot (ChatGPT) in enhancing English as a Foreign Language (EFL) teaching: perceptions of EFL Faculty Members. Educ Inf Technol. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11917-z

Mucharraz y Cano, Y., Francesco Venuti, F., & Herrera Martinez, R. (2023). ChatGPT and AI Text Generators: Should Academia Adapt or Resist? Harvard Business School Publishing.

OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing language models for dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt/

Perifanis, N.-A., & Kitsios, F. (2023). Investigating the influence of artificial intelligence on business value in the digital era of strategy: A literature review. Information (2078-2489), 14(2), 85. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.3390/info14020085

Perkins, M. (2023). Academic integrity considerations of AI large language models in the post-pandemic era: ChatGPT and beyond. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(2). https://doi.org/10.53761/1.20.02.07

Popa, E. V. (2022). The use of cybernetic systems based on artificial intelligence as support for the decision-making process in the military field. Land Forces Academy Review, 27(4), 386–393. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.2478/raft-2022-0047

Reiss, M. J. (2021). The use of Al in education: Practicalities and ethical considerations. London Review of Education, 19(1).

Salas, P. S. Z. (2020). The impact of AI and robotics on physical, social?emotional and intellectual learning outcomes: An integrated analytical framework. British Journal of Educational Technology, 51(5), 1808–1825. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1111/bjet.12984

Salvagno, M., Taccone, F. S., & Gerli, A. G. (2023). Can artificial intelligence help for scientific writing? Critical Care (London, England), 27(1), 75. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1186/s13054-023-04380-2

Scerri A, Morin KH (2023). Using chatbots like ChatGPT to support nursing practice. J Clin Nurs. 4211-4213. doi: 10.1111/jocn.16677. Epub 2023 Mar 7. PMID: 36880216.

Shoufan, A. (2023). Exploring students’ perceptions of ChatGPT: Thematic analysis and follow-up survey. IEEE Access, vol. 11, pp. 38805-38818. doi:10.1109/ACCESS.2023.3268224.

Tagde, P., Tagde, S., Bhattacharya, T. et al. (2021). Blockchain and artificial intelligence technology in e-Health. Environ Sci Pollut Res 28, 52810–52831. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1007/s11356-021-16223-0

Tapalova, O., & Zhiyenbayeva, N. (2022). Artificial intelligence in education: AIEd for personalised learning pathways. Electronic Journal of E-Learning, 20(5), 639–653.

Thurzo A, Strunga M, Urban R, Surovkov? J, Afrashtehfar KI. (2023). Impact of artificial intelligence on dental education: A review and guide for curriculum update. Education Sciences, 13(2):150. https://doi.org/10.3390/educsci13020150

Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M.A., Bozkurt, A., Hickey, D., Huang, R., Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learn. Environ. 10, 15 (2023). https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x

UNESCO (2023). ChatGPT and artificial intelligence in higher education.

Wen, J., & Wang, W. (2023). The future of ChatGPT in academic research and publishing: A commentary for clinical and translational medicine. Clinical & Translational Medicine, 13(3), 1–3. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1002/ctm2.1207

Xue, V. W., Lei, P., & Cho, W. C. (2023). The potential impact of ChatGPT in clinical and translational medicine. Clinical & Translational Medicine, 13(3), 1–3. https://doi-org.sdl.idm.oclc.org/10.1002/ctm2.1216

Yassin, Saad (2010). Database management systems (in Arabic). Dar Al-Yazuri, Jordan, Amman.

Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022). Application of artificial intelligence in education. problems and opportunities for sustainable development. BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience, 13 (1Sup1), 339-356. https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322

Zeba, G., Dabi?, M., ?i?ak, M., Daim, T., Yalcin, H. (2021). Technology mining: Artificial intelligence in manufacturing. Technological Forecasting and Social Change, 171. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120971.