ارزیابی سواد هوش مصنوعی دانشجویان دانشگاه خوارزمی بر اساس مقیاس سواد هوش مصنوعی متا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

2 عضو هیأت علمی گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

3 دانشگاه خوارزمی

چکیده
هدف: پژوهش حاضر با هدف ارزیابی سواد هوش مصنوعی دانشجویان دانشگاه خوارزمی و تحلیل تفاوت آن بر حسب مؤلفه‌ها، ابعاد، مقطع تحصیلی و گروه رشته تحصیلی انجام شد. تمرکز پژوهش بر این بود که دانشجویان تا چه اندازه از دانش، مهارت، خودکارآمدی و خودمدیریتی لازم برای مواجهه آگاهانه، انتقادی و مسئولانه با ابزارهای هوش مصنوعی برخوردارند.
روش: پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر شیوه گردآوری داده‌ها، توصیفی ـ پیمایشی بود. جامعه آماری شامل دانشجویان دانشگاه خوارزمی در مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکتری بود. نمونه نهایی پژوهش ۳۳۵ نفر بود که با نمونه‌گیری طبقه‌ای نسبی و با ملاحظه اصل دسترسی انتخاب شدند. داده‌ها با استفاده از مقیاس استاندارد سواد هوش مصنوعی متا گردآوری و با نرم‌افزار SPSS‏ نسخه ۲۷ تحلیل شد. با توجه به اعتبارسنجی نسخه فارسی مقیاس در پژوهش‌های پیشین، در پژوهش حاضر صرفاً روایی صوری کیفی آن از نظر وضوح و فهم‌پذیری گویه‌ها بررسی شد و پایایی با آلفای کرونباخ سنجیده شد.
یافته‌ها: میانگین سواد کلی هوش مصنوعی دانشجویان ۵٫۸۳ از ۱۰ بود و آزمون t‏ تک‌نمونه‌ای نشان داد که این میانگین به‌طور معناداری بالاتر از حد متوسط نظری است (t = 11.02, p <.001)‏. ۷۳ درصد دانشجویان در سطح مطلوب قرار گرفتند. بیشترین میانگین مربوط به بُعد استفاده و کاربرد هوش مصنوعی و کمترین میانگین مربوط به بُعد ایجاد ابزارهای جدید بود. آزمون فریدمن نشان داد میان مؤلفه‌ها و ابعاد مختلف تفاوت معنادار وجود دارد. تفاوت معناداری میان مقاطع تحصیلی مشاهده نشد، اما تفاوت بر حسب رشته تحصیلی معنادار بود و دانشجویان علوم و مهندسی کامپیوتر بالاترین میانگین را کسب کردند.
نتیجه‌گیری: اگرچه کلیت سواد ادراک‌شده هوش مصنوعی دانشجویان مطلوب ارزیابی شد، بااین‌حال شکاف میان استفاده از ابزارهای آماده و توانایی خلق، ارزیابی انتقادی و حل مسئله با هوش مصنوعی نشان می‌دهد که آموزش دانشگاهی نباید به مهارت مصرف ابزار محدود شود. طراحی برنامه‌های آموزشی میان‌رشته‌ای، تقویت اخلاق، راستی‌آزمایی و ارزیابی انتقادی، و توجه به تفاوت‌های رشته‌ای برای توسعه سواد هوش مصنوعی مسئولانه ضروری است. سنجش‌های آینده باید انتقال یادگیری پس از حذف حمایت هوش مصنوعی، توان راستی‌آزمایی، مالکیت شناختی بر محصول، توان توضیح مسیر استدلال و قابلیت امتناع از استفاده نامناسب را ارزیابی کنند. همچنین، سواد داده و حریم خصوصی باید بخشی صریح از آموزش دانشگاهی باشد تا دانشجویان بتوانند منشأ، گردآوری، اشتراک‌گذاری و بهره‌برداری از داده‌های شخصی و پژوهشی را ارزیابی و از محرمانگی اطلاعات حفاظت کنند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Assessing Artificial Intelligence Literacy Among Students at Kharazmi University Based on Meta AI Literacy Scale

نویسندگان English

Atena Latifi 1
Mohammad Zerehsaz 2
Ali Azimi 3
1 1. MSc in Knowledge and Information Science, Kharazmi University, Tehran, Iran
2 Department of Knowledge and Information Science, Kharazmi University, Tehran, Iran
3 Kharazmi University
چکیده English

Purpose: This study aimed to assess artificial intelligence (AI) literacy among students at Kharazmi University and to examine differences across components, dimensions, educational levels, and fields of study. The study conceptualized AI literacy as a multidimensional competency encompassing not only knowledge and tool use but also self-efficacy, self-management, ethical awareness, and the ability to engage critically with AI systems.
Method: The study employed an applied descriptive survey design. The final sample consisted of 335 undergraduates, master’s, and doctoral students selected through proportional stratified sampling with accessibility considerations. Data were collected using the Meta AI Literacy Scale (MAILS). Because the Persian version had been validated in previous Iranian studies, only qualitative face validity was examined in the present study through feedback on item clarity and comprehensibility. Reliability was assessed using Cronbach’s alpha. Data were analyzed in SPSS 27 using descriptive statistics, one-sample t-test, Friedman test, one-way ANOVA, Tukey post hoc test, and Kruskal–Wallis test.

Findings: The mean overall AI literacy score was 5.83 out of 10 and was significantly above the theoretical midpoint (t = 11.02, p < .001). Seventy-three percent of students were classified at a desirable level. Use and application had the highest mean, whereas creation had the lowest. Significant differences were found among components and dimensions. No significant differences were observed across educational levels; however, AI literacy differed significantly across fields of study, and computer science and engineering students reported the highest scores.

Conclusion: Although students’ perceived AI literacy was generally desirable, the gap between using ready-made tools and creating, evaluating, and solving problems with AI indicates a need for systematic, discipline-sensitive, and ethically grounded education. Future research should combine self-report measures with performance-based, longitudinal, and experimental assessments.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence literacy
Data literacy
Meta AI Literacy Scale
Students
Kharazmi University
Privacy awareness
امیدی، مصطفی؛ و جامه‌بزرگ، زهرا (1404). ارزیابی سواد هوش مصنوعی و تحلیل ساختار مفهومی آن در میان دانشجویان دانشگاه علامه طباطبائی. مدیریت، آموزش و توسعه در عصر دیجیتال، 2(2)، 1-18. https://doi.org/10.22034/hel.2024.2036769.1985
حاجی‌نوری، لادن؛ و رمضانی، عباس (1403). بررسی وضعیت سواد کاربست و عوامل مؤثر بر پذیرش هوش مصنوعی در بین اعضای هیأت علمی. نامه آموزش عالی، 17(68)، 106-131. https://doi.org/10.61838/medda.192
Almatrafi, O., Johri, A., & Lee, H. (2024). A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019–2023). Computers and Education Open, 6, 100173. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100173
Annapureddy, R., Fornaroli, A., & Gatica-Perez, D. (2025). Generative AI literacy: Twelve defining competencies. Digital Government: Research and Practice, 6(1), 1–21. https://doi.org/10.1145/3685680
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Carolus, A., Koch, M. J., Straka, S., Latoschik, M. E., & Wienrich, C. (2023). MAILS – Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change- and meta-competencies. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014
Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), eaec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352
Digital Education Council. (2025). Digital Education Council AI Literacy Framework. Retrieved from https://www.digitaleducationcouncil.com/post/digital-education-council-ai-literacy-framework
Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative artificial intelligence enhances creativity but reduces the diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290
Dubois, M., Ududec, C., Summerfield, C., & Luettgau, L. (2026). Ask don’t tell: Reducing sycophancy in large language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.23971
Fanous, A., Goldberg, J., Agarwal, A. A., Lin, J., Zhou, A., Daneshjou, R., & Koyejo, S. (2025). SycEval: Evaluating LLM sycophancy. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08177
Feenberg, A. (1991). Critical theory of technology. Oxford University Press. pp. 18- 42.
Freeman, J. (2025). Student generative AI survey 2025. Higher Education Policy Institute.
Han, B.-C. (2015). The burnout society (E. Butler, Trans.). Stanford University Press.
Han, B.-C. (2015). The transparency society (E. Butler, Trans.). Stanford University Press.
Haraway, D. (1985). A manifesto for cyborgs: Science, technology, and socialist feminism in the 1980s. Socialist Review, 80, 65–108.
Hornberger, M., Bewersdorff, A., & Nerdel, C. (2025). A multinational assessment of AI literacy among university students. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100371.
Jin, Y., Martínez-Maldonado, R., Gašević, D., & Yan, L. (2025). GLAT: The generative AI literacy assessment test. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 100436. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100436
Jin, Y., Yang, K., Martinez-Maldonado, R., Gašević, D., & Yan, L. (2025). The agency gap: How generative AI literacy shapes independent writing after AI support. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.04398
Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, 17458. https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6
Koch, M. J., Carolus, A., Wienrich, C., & Latoschik, M. E. (2024a). Meta AI literacy scale: Further validation and development of a short version. Heliyon, 10(21), e39686. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39686
Koch, M. J., Wienrich, C., Straka, S., Latoschik, M. E., & Carolus, A. (2024b). Overview and confirmatory and exploratory factor analysis of AI literacy scale. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100310. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100310
Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872
Latour, B. (2005). Reassembling the social: An introduction to actor-network-theory. Oxford University Press.
Lee, E. H., Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2026). Relying on AI at work reduces self-efficacy, ownership, and meaning while active collaboration mitigates the effects. Scientific Reports, 16, 13583. https://doi.org/10.1038/s41598-026-42312-6
Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 1121, pp. 1–22). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
Miao, F., Shiohira, K., & Lao, N. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391105
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
OECD & European Commission. (2026). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en
OECD. (2026). OECD digital education outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/062a7394-en
Orwell, G. (1949). Nineteen eighty-four. Secker & Warburg.
O’Dea, X., Ng, D. T. K., O’Dea, M., & Shkuratskyy, S. (2024). Factors affecting university students’ generative AI literacy: Evidence and evaluation in the UK and Hong Kong contexts. Policy Futures in Education, 24(1), 13–34. https://doi.org/10.1177/14782103241287401
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
Pinski, M., & Benlian, A. (2024). AI literacy for users – A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2(2), 100062. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100062
Schmarzo, B. (2023). AI & data literacy: Empowering citizens of data science. Packt Publishing.
Sharma, M., Tong, M., Korbak, T., Duvenaud, D., Askell, A., Bowman, S. R., Cheng, N., Durmus, E., Hatfield-Dodds, Z., Johnston, S. R., Kravec, S., Maxwell, T., McCandlish, S., Ndousse, K., Rausch, O., Schiefer, N., Yan, D., Zhang, M., & Perez, E. (2023). Towards understanding sycophancy in language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.13548
Stiegler, B. (2013). What makes life worth living: On pharmacology (D. Ross, Trans.). Polity.
WS, G. (1908). The probable error of a mean. Biometrika, 6(1), 1–25. https://doi.org/10.2307/2331554
Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behavior, 8, 2293–2303. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02024-1
Verbeek, P.-P. (2011). Moralizing technology: Understanding and designing the morality of things. University of Chicago Press.
Wei, J., Huang, D., Lu, Y., Zhou, D., & Le, Q. V. (2023). Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.03958
White House Office of Science and Technology Policy. (2022). Blueprint for an AI Bill of Rights: Making automated systems work for the American people. The White House. https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/
Wright, D., Masud, S., Moore, J., Yadav, S., Antoniak, M., Park, C. Y., & Augenstein, I. (2025). Epistemic diversity and knowledge collapse in large language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.04226
Yang, Y., Zhang, Y., Sun, D., He, W., & Wei, Y. (2025). Navigating the landscape of AI literacy education: Insights from a decade of research (2014–2024). Humanities and Social Sciences Communications, 12, 374. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04583-8
Zhai, C., Wibowo, S., & Li, L. D. (2024). The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: A systematic review. Smart Learning Environments, 11, 28. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00316-7
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In M. Boekaerts, P. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation (pp. 13–39). Academic Press.