التصنيف الوظيفي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل أنظمة إدارة التعلم: دراسة تحليلية للمفاهيم والتطبيقات
DOI:
https://doi.org/10.65422/loujas.v2i1.197الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي في التعليم، أنظمة إدارة التعلم (LMS)، التصنيف الوظيفي، تحليلات التعلم، الأتمتة التعليمية، التخصيص التعليميالملخص
تقدم هذه الورقة دراسة تحليلية مفاهيمية/تصنيفية تهدف إلى بناء تصنيف وظيفي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل أنظمة إدارة التعلم (LMS) خلال الفترة 2020–2025، استجابةً لمشكلة خلط المفاهيم وتداخل المصطلحات بين الذكاء الاصطناعي وتحليلات التعلم والأتمتة القائمة على القواعد والتخصيص. تعتمد الورقة على مراجعة منظمة للأدلة وترميز “الميزات الوظيفية” بوصفها وحدة الملاحظة إلى فئات محددة وفق تعريفات تشغيلية وقواعد إسناد تعتمد على “المخرج النهائي القابل للتتبع” داخل LMS. ينتج عن ذلك جدول تصنيفي واحد يضم خمس فئات وظيفية (التنبؤ، التوصية، أتمتة التقييم، دعم الحوار، دعم القرار الإداري) مع ربط كل فئة بمدخلات بيانات متوقعة ومخرجات قابلة للرصد، إضافةً إلى قواعد صريحة لإدارة التداخل عند اجتماع أكثر من وظيفة في ميزة واحدة. تخلص الورقة إلى أن ضبط الإسناد عبر المخرج القابل للتتبع يقلل الالتباس المصطلحي ويدعم قابلية المقارنة والتقويم الوصفي لوظائف الذكاء الاصطناعي داخل LMS دون ادعاءات سببية عن الأثر التعليمي.
