شهدت المنظمات الأكاديمية، وعلى رأسها الجامعات، في السنوات الأخيرة تحولات جذرية نتيجة التغيرات التكنولوجية المتسارعة، وخصوصاً مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي كقوة تكنولوجية داعمة تعيد تشكيل مختلف قطاعات الحياة، ولم يعد التعليم العالي بمنعزل عن هذه التحولات، بل أصبح أحد أكثر القطاعات تأثراً بها، إذ اصبحت الجامعات اليوم مطالبة بالتكيف مع متطلبات التطور ، وتقديم تعليم يتسم بالمرونة والجودة والابتكار، واليوم بفضل خوارزميات معالجه اللغة الطبيعية والتعلم الالي توفر روبوتات الدردشة دعما فوريا وشخصيا للطلبة للإجابة على اسئلتهم وتوجيههم خلال عمليه التعلم ،يتيح ذلك انشاء تجارب تعليمية تفاعلية وجذابة للطلبة لفهم الشرح بسهوله والاحتفاظ بالمعلومات بشكل افضل، ومساعدتهم في دخول سوق العمل وهم يشعرون بالثقة والاستعداد، فضلا عن ذلك يمكن الذكاء الاصطناعي التدريسيين من تخصيص تجارب التعلم لتتناسب  مع احتياجات الطلبة الفردية، مما يجعل التعليم اكثر فاعليه وجاذبيه وكذلك تساعد تقنيات ذكاء الاصطناعي في المهام الادارية وتبسط العمليات وتحرير المدرسين التركيز على عمليه التدريس بدلا من الانشغال في المهام الادارية.

وفي ظل ازدياد المنافسة بين الجامعات على المستويين المحلي والدولي، أصبح تحقيق الميزة التنافسية أحد الأهداف التي تسعى إليها المنظمات الأكاديمية، لضمان البقاء والاستمرار في بيئة تتسم بالتطور والتغير، وهنا، برزت تقنيات الذكاء الاصطناعي كأداة تساعد في تحقيق ميزة تنافسية، وتحسين الخدمات التعليمية والإدارية، ودعم اتخاذ القرار على مختلف المستويات.

غير أن الاستفادة من هذه التقنيات لا تتحقق تلقائياً، بل تتطلب قدرة مؤسسية على رصد التغيرات التقنية وتحليلها والاستجابة لها، وهو ما يعرف بـ"اليقظة التكنولوجية"، والتي يمكن أن تلعب دوراً محورياً في تفعيل أثر الذكاء الاصطناعي على تحقيق الميزة التنافسية.

وعليه، فإن العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والميزة التنافسية في الجامعات قد لا تكون علاقة مباشرة فقط، بل قد تتأثر بوجود متغير وسيط يتمثل في مدى توافر يقظة تكنولوجية فعالة داخل المنظمات الأكاديمية. فالجامعات التي تمتلك أنظمة يقظة تكنولوجية متقدمة تكون أكثر قدرة على استيعاب تقنيات الذكاء الاصطناعي وتكييفها بما يخدم أهدافها.

                وبناءً عليه، جاءت هذه الدراسة لمعرفة مدى إمكانية تطبيق بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحقيق الميزة التنافسية في بعض تشكيلات الجامعة التقنية الجنوبية (الإدارية، الهندسية، الطبية والصحية)، مع اختبار الدور الوسيط لليقظة التكنولوجية، وذلك من خلال دراسة استطلاعية، سعت إلى فهم واقع هذه التقنيات وتقييم أثرها في ضوء التحديات والفرص الراهنة.             

المبحث الأول

الدراسات السابقة ومنهجية البحث

تواجه المنظمات في العصر الرقمي المعاصر تحديا مستمرا في الحفاظ على مكانتها التنافسية في سوق الصناعة الذي تعمل فيه، فاذا ما كان مصدر الميزة التنافسية للمنظمة هو اكتساب تقنيه جديده او فريده يصعب الحصول عليها او تنفيذها من قبل المنافسين في المنطقة، عليها ان تسعى جاهده للحصول على مثل هذه الميزة للوصول الى المعرفة المبكرة بكيفية عمل واستخدامها من اجل تطوير خدماتها، ويعد الذكاء الاصطناعي احد اهم هذه التقنيات الرئيسية والمهمة، والتي لا غنى عنها في عصرنا الحالي لما يذكر من قدرتها على تقديم نتائج اكثر دقه من خلال استخدام الخوارزميات فضلا عن قدرتها على زياده كفاءه العمليات من خلال تحليل كميه كبيره من البيانات بسرعه ودقه عاليتين وخفض التكاليف، وبالتالي يجب على المنظمة توفير اليه يقظه تكنولوجية للتعامل مع مجموعه متنوعه من التحولات التكنولوجية.

وتعد اليقظة التكنولوجية عاملا مهما تستطيع من خلاله المنظمة مراقبه البيئة العلمية والتكنولوجية المرتبطة بها وذلك من خلال استغلال الفرص وتجنب التهديدات مما يؤدي في نهاية المطاف الى تحسين القدرة التنافسية للمنظمة، ولكثرة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل العديد من الجامعات العربية والعالمية في السنوات الأخيرة بشكل الذي انعكس ايجابيا على ادائها الأكاديمي لأنه يفتح افاقا جديده بالمناهج الدراسية واستراتيجيات التدريس وتقنيات التعلم وهذا ما يدعو التدريسيين الى اغتنام هذه المزايا الفريدة التي يوفرها ذكاء الاصطناعي لأغراض التعليم. 

وعليه بلورت مشكله الدراسة بالسؤال الاتي: 

((مدى امكانيه تطبيق بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تساهم في تحسين ميزه تنافسيه)) 

اهداف الدراسة 

• التعرف على الدور الحيوي للذكاء الاصطناعي في مجال التعليم العالي. 

• التعرف على مدى امكانيه تطبيق بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي في بعض تشكيلات الجامعة التقنية الجنوبية. 

• تحليل دوره اليقظة التكنولوجية كمتغير وسيط في هذه العلاقة. 

• تحسين العملية التعليمية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. 

• تحسين مستوى إدراك الجامعة في الدراسة لأهمية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين العملية التعليمية.

أهمية الدراسة 

• تعد هذه الدراسة من الدراسات القليلة في هذا المجال في جامعتنا على حد علم الباحثة التي تجمع بين هذه المتغيرات الثلاثة.

• تركز الدراسة الحالية على مدى إمكانية تطبيق بعض من تقنيات الذكاء الاصطناعي في عينة الدراسة حيث ستتيح لها الاستفادة منها.

• المحاولة في استكشاف دور اليقظة التكنولوجية من خلال مراقبة التكنولوجيا باستمرارومراقبة نقاط القوة والضعف وكشف المشكلة قبل حدوثها. 

• استكشاف كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تساهم في تطوير قطاع التعليم العالي وتحقيق كفاءته وجودته.

   

رابعا: انموذج الدراسة

الشكل (1) المخطط الفرضي للدراسة الذي يصور العلاقة بين ابعاد الذكاء الاصطناعي وابعاد الميزة التنافسية وابعاد اليقظة التكنولوجية.

خامسا: فرضيات الدراسة

فرضيات الارتباط

• الفرضية الرئيسية الأولىH01)): (لا توجد علاقة ارتباط ذات دلالة احصائية بين الذكاء الاصطناعي والميزة التنافسية عند مستوى 0.05).

• الفرضية الرئيسية الثانية(H02): (لا توجد علاقة ارتباط ذات دلالة احصائية بين اليقظة التكنولوجية والميزة التنافسية عند مستوى 0.05).

• فرضيات التأثير المباشر 

• الفرضية الرئيسية الثالثة (H03): (لا يوجد تأثير ذات دلالة احصائية بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والميزة التنافسية عند مستوى 0.05).

• الفرضية الرئيسية الرابعة (H04): (لايوجد تأثير ذات دلالة احصائية بين الميزة التنافسية واليقظة التكنولوجية عند مستوى 0.05).

• الفرضية الرئيسية الخامسة (H05): (لا يوجد علاقة تأثير ذات دلالة احصائية بين (المتغير المستقل) الذكاء الاصطناعي و (المتغير التابع) الميزة التنافسية بوجود (المتغير الوسيط) اليقظة التكنولوجية).

الدراسات السابقة

المبحث الثاني

الاطار النظري للدارسة

أولا: الذكاء الاصطناع:هو أحد أبرز ابتكارات العصر الحديث، اذا يمثل قفزة نوعية في قدرة التكنولوجيا على محاكاة القدرات البشرية مثل التفكير، والتعلم، واتخاذ القرارات، وحل المشكلات. بالإضافة إلى ذلك، يفتح الذكاء الاصطناعي أمام البشر آفاقًا واسعة من الابتكار، مما يجعلنا قادرين على خلق حلول فعالة في مواجهة التحديات المستقبلية بشكل أكثر ذكاءً ومرونة. بالتالي، فإن الذكاء الاصطناعي ليس فقط أداة تكنولوجية، بل هو محرك رئيسي للتغيير في المجتمعات الحديثة.

مفهوم الذكاء الاصطناعي

لا يوجد لمصطلح "الذكاء الاصطناعي" مفهوم مُحدد، بل هو وصفٌ فضفاضٌ لعمليات حاسوبية مُختلفة مُصممة لمحاكاة الذكاء البشري. يشير الذكاء الاصطناعي عادةً إلى برامج وأنظمة حاسوبية تُحاكي عملية اتخاذ القرار البشري، وتتعلم قواعد ومسارات قرارات جديدة بناءً على الخبرة السابقة، وتستخدم 

الشكل (1) المخطط الفرضي للدراسة

الجدول (1) الدراسات السابقة 

خوارزميات المطابقة للتوصل إلى تخمينات مُستنيرة، وتعمل عمومًا بشكلٍ مُستقلٍّ نسبيًا عن التوجيه البشري. يُعدّ الذكاء الاصطناعي جزءًا من مجموعةٍ أكبر من تقنيات الحوسبة التي تشمل اتخاذ القرارات الآلي، والخوارزميات المُتقدمة، ومعالجة البيانات على نطاقٍ واسع. (Newman et al,2022,5)

تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي في إمكانية توفير دعم القدرة البشرية وتعزيزها، علاوة على توفير الإدراك والفهم الأفضل، كما يمكنه تقديم تحليلات للأعمال المختلفة، والتي يتم استخدام الذكاء الاصطناعي فيها، واستخدامه لتحسين سد الحواجز التعليمية اللغوية والترجمة، كما يمكنه أن يتعلم كيفية استخدام البرمجيات المعالجة المعاني وتحليلها واشتقاقها من الطبيعة، ومعالجة الصور والفيديوهات لعدة مرات متتالية، وبناء الأنظمة الذكية والتي توفر اتصالات تفاعلية بين البشر. (Alshorah & Odiebat,2023,616)

تقنيات الذكاء الاصطناعي

التعلم الالي:  يعد التعلم الآلي أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي، التي تظهر العلاقة بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعيحيث تعد عملية استخراج البيانات مجالاً جديداً من مجالات استخراج البيانات يسمح لبرنامج الكمبيوتر بالنمو بشكل متزايد في دقة التنبؤ بالنتائج دون برمجته صراحةً. (Pallathadka et al,2023,2) إن التعلم الآلي هو دراسة البرامج الحاسوبية التي تتعلم من خلال الاستدلال والأنماط بدلاً من برمجتها صراحةً باستخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية. في العقد الأخير، شهد مجال التعلم الآلي تقدمًا هائلاً، البيانات، العمود الفقري لكل نموذج، هي أهم مكونات التعلم الآلي، فكلما كانت البيانات أكثر صلة، كانت التوقعات أكثر دقة، باتباع البيانات، يجب أن نختار خوارزمية بناءً على المشكلة لإجراء توقعات أكثر دقة. (Chattu,2021,1)

معالجة اللغة الطبيعية:هي تقنية ذكاء اصطناعي تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتوليدها. تسهل معالجة اللغة الطبيعية مهام مثل ترجمة اللغة وتحليل المشاعر وتفاعلات روبوتات الدردشة، والتي لا تقدر بثمن في الاتصالات عبر الحدود وخدمة الزبائن. (Igbinenikaro & Adewusi,2024,490)"إنها مجموعة من التقنيات الحسابية للتحليل والتمثيل التلقائي للغات البشرية، بدافع من النظرية"( Dewall,2023,10)

الشبكات العصبية                                                                                   

تُعرف الشبكة العصبية الاصطناعية باسم النظام الاتصالي لأنها تتكون من عقد مرتبطة وارتباطات موجهة. يُخصص وزن لكل وصلة مترابطة، وهي مسؤولة عن إرسال إشارة من عقدة إلى أخرى. عندما تستقبل عقدة إشارة، تُعالجها قبل تمريرها إلى عقدة أخرى. في تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية العادية، تكون الإشارة عند الوصلة بين الخلايا العصبية الاصطناعية عددًا حقيقيًا، ويُحدد مُخرج كل خلية عصبية بدالة غير خطية لمجموع جميع مُدخلاتها. وبسبب أوزان الخلايا العصبية الاصطناعية والروابط بينها، ترتفع أو تنخفض شدة الإشارة مع استمرار التعلم. (Pallathadka et al,2023,2) وقد أشار (Nazar et al,2021,153322) الى الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN): بأنها جزء من تصميم نظام حوسبة يهدف إلى محاكاة طريقة تحليل الدماغ البشري للمعلومات ومعالجتها، تحل المشكلات التي قد تكون مستحيلة أو صعبة وفقًا للمعايير البشرية أو الإحصائية.

الروبوتات                                                                                        

أدى التطور السريع في التكنولوجيا إلى الاهتمام بالأتمتة والروبوتات. حيث ساهمت الروبوتات في تطوير البشرية بشكل كبير، من خلال جعل مهام الصناعات الثقيلة والخفيفة أكثر قابلية للتوسع من خلال التقارير الإحصائية. ومن المعروف أن دول العالم تتنافس في الابتكار وتطوير الصناعات في مختلف المجالات.[2] يمكن للروبوتات والأتمتة أن تُشكلا مفتاح تقدم الشركات الصناعية، مما عزز استخدام التقنيات الجديدة لزيادة الإنتاجية، وتقليل نسبة الأخطاء، وإدارة استهلاك الوقت. في الواقع، أصبحت الروبوتات موجودة بشكل متزايد، ليس فقط في المصانع، بل في مجالات الأعمال أيضًا. يمكنها العمل جنبًا إلى جنب مع العمال البشريين أو استبدالهم تمامًا. ( Alonezi & Al-Dhlan,2021,69)

"جهاز تحكم متعدد الوظائف وقابل لإعادة البرمجة، مصمم لتحريك المواد والأجزاء والأدوات ت أو الأجهزة المتخصصة من خلال حركات مبرمجة متنوعة لأداء مهام متنوعة(Mihret,2020,57) "

ثانيا: اليقظة التكنولوجية                                                             

تُعد اليقظة التكنولوجية من الأدوات الأساسية التي تمكّن المنظمة من متابعة التغيرات المتسارعة في مجال التكنولوجيا والتعامل معها بفعالية والاستجابة للتطورات السريعة في مجال التكنولوجيا، والمتابعة المنهجية والمنظمة للتغيرات التقنية الناشئة، بهدف رصد المستجدات وتحليلها في الوقت المناسب. وتُستخدم كأداة استباقية تساعد المنظمة على الإحاطة بالتطورات المحتملة في محيطها التقني.

مفهوم اليقظة التكنولوجية                                             

تتمثل اليقظة التكنولوجية بالجهود المبذولة من قبل المنظمة، وذلك بتسخير جهودها ووسائلها وإجراءاتها بهدف الكشف عن كل المستجدات والتطورات التي تهم المنظمة حاليا أو مستقبلا، وتهتم اليقظة التكنولوجية بجمع المعلومات التي تمكن المنظمة من التنبؤ بالابتكارات التكنولوجية أو الاستثمار بأمان، وأنها أيضا النشاط الذي تحدد به المنظمة التقنيات المستخدمة من شركاتها وزبائنها والمنافسين في مجال النشاط الذي تعمل فيه. (Al-Dhabibi,2024,102) هي "أداة لا غنى عنها للبحث عن المعلومات المرتبطة بالمجتمع العلمي والتكنولوجي وجمعها وتحليلها، والمعلومات المتعلقة بالجوانب التشريعية والمعيارية والاجتماعية والاقتصادية والتكنولوجية الاخرى".(Páez& Flórez,2020,86)

وقد أشار (Al-Tanayeeb ,2020,13)((انها مجموعة من خطوات التعرف على التطورات التكنولوجية التي تحدث في محيط المنظمة من خلال جمع ومعالجة ونشر المعلومات لاتخاذ القرارات في المنظمة، وتعرف بأنها العملية التي تقوم المنظمة من خلالها بحصر جميع التقنيات المستخدمة من قبل الموردين والزبائن والمنافسين فيما يتعلق بنشاطها الاقتصادي والتطورات التي تؤثر على مستقبلها ضمن علاقاتها مع الزبائن)).

ابعاد اليقظة التكنولوجية                                    

 تشير اليقظة التكنولوجية إلى ما تقوم به المنظمة من رصد وتحليل للبيئة العلمية والتكنولوجية بهدف تحديد الفرص والتهديدات. فهي تُمكّن المنظمة من الاطلاع على التقنيات الجديدة المتعلقة بنشاطها العملي، وتعمل على تعزيز قدرتها التنافسية في حال استغلالها من خلال اكتساب الابتكارات التكنولوجية (براءات الاختراع) ونقل المعلومات العلمية والتكنولوجية واستخدامها لإحداث تغييرات إيجابية في المنتجات والأساليب، وبالتالي، تسعى المنظمة إلى تحقيق مزايا إنتاجية تتفوق على منافسيها في السوق. (Jalod et al,2021,95) (Nadjiba,2024,222)

• مراقبة للتطورات التكنولوجية ذات الصلة بمصالح المنظمة.

• جمع وتحليل ونشر المعلومات حول التقنيات الجديدة والاتجاهات الناشئة بهدف تحديد التهديدات والفرص المحتملة.

• رصد التطورات والابتكارات والاتجاهات التكنولوجية ذات الصلة بصناعتها أو قطاعها.

• تشمل المراقبة الدقيقة للتقنيات الناشئة، وأنشطة الدراسة والتطوير، وبراءات الاختراع، والمنافسة في مجال التقدم التكنولوجي.

ثالثا: الميزة التنافسية                                                                 

تُعد الميزة التنافسية عاملاً رئيسياً يميز المنظمات عن غيرها، حيث تمنحها القدرة على تقديم قيمة فريدة تجعلها أكثر قدرة على النجاح والاستمرار. تتجسد هذه الميزة في القدرات والخصائص التي تساعد المنظمات على تحقيق أداء متفوق وتحقيق أهدافها بفاعلية. في مجال التعليم، تلعب الميزة التنافسية دوراً مهماً في تطوير جودة التعليم وتعزيز تجربة المتعلمين، مما يسهم في رفع مستوى المنظمات التعليمية وتلبية تطلعات المجتمع بشكل أفضل. سيركز هذا المبحث على التعرف إلى مفهوم الميزة التنافسية واهميتها وأبعاده الميزة التنافسية وفوائدها، مع إبراز أهميتها في مجال التعليم. (Grisales & Acevedo,2022)

مفهوم الميزة التنافسية                                                   

إن الميزة التنافسية تعني القدرة على بناء موقف قوي في السوق للتنافس بفعالية مع المنظمة الأخرى، وقد صيغ مفهوم الميزة التنافسية من قبل خبراء مختلفين ووفقا  Porter (1994) عندما تمتلك الشركة ميزة تنافسية، فهذا يعني أنها يمكن أن تكتسب ميزة على الآخرين في المجال الذي تعمل فيه, تمكن الميزة التنافسية المنظمة من التفوق على منافسيها وتحقيق أداء مالي متفوق وتحقيق فوائد اقتصادية أكبر من منافسيها. من أجل الحصول على ميزة تنافسية، يجب على المنظمة أن تسعى جاهدة لتحقيق ميزة تنافسية وفهم المشهد السوقي المتطور وتنفيذ أساليب تسويقية ناجحة. (Taufiq et al,2025,702) هي العملية التي تكون فيها المنظمة قادرة على تحقيق والحفاظ على ربح يتجاوز ما يحققه منافسوها. (Ogundare & Merwe,2024,3)

ابعاد الميزة التنافسية                                           

المرونة : ان قدرة المنظمة على إعادة التفكير باستمرار في محفظتها الاستراتيجية وتخصيص الأصول واستراتيجية الاستثمار لتعزيز القدرة على التكيف عمدًا مع التغيرات البيئية ومقاومتها وفقًا للبيئة الحالية. من الناحية النظرية، تعد المرونة إحدى القدرات الاستراتيجية للمنظمة. يمكنها تعديل تخطيط الموارد الداخلية للمنظمة واتجاه التطوير في الوقت المناسب وفقًا للتغيرات في البيئة الخارجية، وتقليل الخسائر الناجمة عن عدم اليقين البيئي. (Kong & Suntrayuth,2021,216) قدرة المنظمة على التكيف مع التغيرات في الطلب أو ظروف السوق، بما في ذلك التعديلات في الحجم وأوقات التسليم ومواصفات المنتج.  (Nafisah & Ratnamurni,2025,134)

الاعتمادية                                                                                               

يمكن تعريف الاعتمادية بأنها القدرة على أداء الخدمات الموعودة والوفاء بها في عدة مواقف، مثل: الدقة، والطريقة المناسبة، وتحقيق توقعات الزبون، بما في ذلك تقديم الخدمات في وقت معقول، أو إرضاء الزبون كما وعد دون أي أخطاء، تتضمن الاعتمادية من منظور الزبائن أيضًا إدارة الأزمات. (Sidek et al,2021,229)

                تعني تنفيذ الأشياء في الوقت المناسب والمحدد للزبائن لتلقي سلعهم وخدماتهم بالضبط عند الحاجة اليها او على الأقل عندما يتم مواعدتهم بها. (Lewis & Slack,2014,20)

الجودة                                                                                                               

في ظل الظروف التكنولوجية والتنافسية سريعة النمو، يعُترف بتقديم خدمة عالية الجودة كاستراتيجية حيوية لتقدم واستمرار مقدمي المنتجات والخدمات، بالنسبة لرواد الاعمال، والتي تعرف بأنها "مقياس لمدى توافق مستوى المنتج او الخدمة المقدمة مع توقعات الزبائن" تعتبر الجودة أمراً بالغ الأهمية لنجاح وبقاء مقدمي الخدمات والمنتجات قد يطُالب بأن بقاء المنظمة على المدى الطويل لا يمكن تحقيقه إلا إذا تم تحقيق الاستدامة العالمية. (Irfandi et al,2024,83) أنها حالة الرضا المستمر للزبائن الذي يتحقق من خلال تطوير جميع العمليات التنظيمية. (Ali et al,2021,67)

رابعا: علاقة الذكاء الاصطناعي باليقظة التكنولوجية لتحقيق الميزة التنافسية

أصبحت التكنولوجيا اليوم جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. لم تُغيّر التكنولوجيا أنماط حياة الافراد فحسب، بل غيّرت أيضًا كيفية عملنا وتعلمنا، اذا اخترق الذكاء الاصطناعي أيضًا عالم التعليم، يُستخدم الذكاء الاصطناعي بطرق متنوعة في مجتمع اليوم. ويزداد أهميته في عالمنا اليوم لقدرته على حل المشكلات المعقدة بكفاءة في مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والترفيه والتمويل والتعليم. وقد أصبحت حياتنا اليومية أكثر راحة وكفاءة بفضل الذكاء الاصطناعي. يهتم الذكاء الاصطناعي في التعليم (AIEd) بشكل أساسي بتطوير أجهزة الكمبيوتر التي تؤدي مهامًا معرفية، مثل التعلم وحل المشكلات، أصبح الذكاء الاصطناعي في التعليم مجالًا للبحث العلمي. يركز على فهم وتحسين استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للأغراض التعليمية وحل المشكلات بشكل أكبر من أي وقت مضى في المنظمة الأكاديمية. (LABIDI,2022,13) ويمكن الآن تقديم الكتب المدرسية في محتوى أكثر إيجازًا وأسهل قراءة وفهمًا للطلبة، مثل أدلة الدراسة وملخصات المواد والملاحظات القصيرة، قد أحدث وجود تقنية الذكاء الاصطناعي تحولًا في المناهج التعليمية، وخاصة في مجالات التكنولوجيا والعلوم والرياضيات والهندسة، ولكن الذكاء الاصطناعي سيغير أيضًا وجه عالم التعليم ككل. (Fitria,2021,135)

قد تحصل الميزة التنافسية من خلال تنفيذ استراتيجية خلق القيمة التي تختلف عن خطط منافسيها الحاليين أو المحتملين، للحصول على ميزة تنافسية، يجب أن تكون المنظمة قادرة على تمييز خدماتها عن خدمات منافسيها. ولكي تصبح الخدمات المقدمة فريدة من نوعها، يجب أن تمتلك صفات أساسية تجذب الزبائن، أن اكتساب ميزة تنافسية ينطوي على محاولة تحقيق أكثر الأسعار اقتصادًا بحيث يمكن تقديم سياسة تسعير تنافسية ومحاولة إفادة المستهلكين من خلال تمييز نفسك بشكل أفضل عن المنافسين. (Irfandi et al,2024,83) 

وتتجلى اهمية اليقظة التكنولوجية للجامعات بمتابعة الجامعة لأحداث تطورات التقنيات والتكنولوجيات المستخدمة، أو التي من المحتمل أن تستعمل من جانب الجامعة مستقبلا، والتي تساعدها على التطور والتقدم التكنولوجي، والذي سيكون له أثر كبير في إستراتيجياتها، ومن ثم أدائها عموما، مما يحقق لها الريادة والتميز.  (مساعد,70,2023)

الجانب العملي

أولا": اثبات فرضيات الدراسة

الفرضية الرئيسيةالصفرية الأولى: لا توجد علاقة ارتباط دالة احصائيا بين المتغير المستقل) الذكاء الاصطناعي) وابعاد القياس المرتبطة به (التعلم الالي – معالجة اللغة الطبيعية – الشبكات العصبية) مع المتغير التابع (الميزة التنافسية): استخدم الباحثة برنامج spss لاختبار علاقات الارتباط. ويظهر الجدول (2) نتائجحسابات ارتباط بيرسونبين ابعاد المتغيرالمستقل (الذكاء الاصطناعي) وابعاد) التعلم الالي – معالجة اللغة الطبيعية – الشيكات العصبية)، مع المتغير التابع) الميزة التنافسية) وابعاده (الاعتمادية – المرونة – الجودة).

 ولغرض الحكمعلى قوة معامل الارتباط،تم الاستناد الى ماحدده sherri,2009,p142) ) :

• تعدقيمة الارتباط ضعيفةادا كانت قيمة الارتباطتتراوح بين 0.1-0.29))

• تعدقيمة الارتباط متوسطةادا كانت قيمة الارتباطتتراوح ب ين    0.30 – 0.69))

•  تعد قيمة الارتباطقوية ادا كانت قيمةالارتباط تتراوح بين 0.70 – 1))

يتضح من الجدول (2). التحليل التالي:

• هناك ارتباط وثيق بين المتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) والابعاد التي استخدمت في قياس بعد المتغير المستقل وهي (التعلم الالي – معالجة اللغة الطبيعية – الشبكات العصبية).

الفرضية الصفرية الرئيسية الثانية: لا توجد علاقة ارتباط دال احصائيا بين المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) وابعاد القياس المرتبطة به (مراقبة الابتكارات التكنولوجية – تحديد نقاط القوة والضعف – اكتشاف المشاكل قبل حدوثها) مع المتغير التابع الميزة التنافسية.

استخدمت الباحثة برنامج spss لاختبارعلاقات الارتباط. ويظهر الجدول (3)نتائج حسابات ارتباطبيرسون بين المتغيرالوسيط (اليقظة التكنولوجية) وابعادها (مراقبة الابتكارات التكنولوجية – تحديد نقاط القوة والضعف – اكتشاف المشاكل قبل حدوثها) مع المتغير التابع الميزة التنافسية.

 ولغرض الحكمعلى قوة معامل الارتباط،تم الاستناد الى ماحدده sherri,2009,p142) ) المنوه عنه سابقا"

هناك ارتباط وثيق بين المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) والابعاد التي استخدمت في قياس هذا المتغير وهي (مراقبة الابتكارات التكنولوجية – تحديد نقاط القوة والضعف – اكتشاف المشاكل)

جدول 2:نتائج اختبار ارتباط بيرسون بين المتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) وابعاده (التعلم الالي – معالجة اللغة الطبيعية – الشبكات العصبية)، معالمتغير التابع) الميزة التنافسية).

^**دال احصائيا" عند مستوى معنوية(0.01)، *دال اخصائيا" عند مستوى معنوية (0.05)

جدول 3:  نتائج اختبار ارتباط بيرسون بين المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) وابعادها (مراقبة الابتكارات التكنولوجية – تحديد نقاط القوة والضعف – اكتشاف المشاكل قبل حدوثها) مع المتغير التابع) الميزة التنافسية).

^**دال احصائيا" عند مستوى معنوية(0.01)، ^*دال اخصائيا" عند مستوى معنوية (0.05)  

شكل (2) أنموذج التأثير المباشر للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

جدول 4:  معامل المسار للمتغير المستقل(الذكاء الاصطناعي) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

جدول 5:  حجم الاثر (f ²) للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

جدول 6:  نتائج اختبار (ANOVA) للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

الفرضية الصفرية الثالثة: لا توجد تأثير دال احصائيا بين المتغير المستقل) الذكاء الاصطناعي) وابعاد القياس المرتبطة به (التعلم الالي – معالجة اللغة الطبيعية – الشبكات العصبية) مع المتغير التابع الميزة التنافسية.

للتحقق من قبول او رفض الفرضية، قامت الباحثة، باستخدام برنامج (Smart PLS 4  ) باختبار أنموذج التأثير المباشر الموضح في الشكل (2) للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).. ويعرض الجدول (4) معامل المسار) معامل الانحدار (ويعرض الجدول (5)  نتائج حساب حجم الأثر (f ²). في حين يعرض الجدول (6) نتائج تحليل (ANOVA).

يتضح من الشكل (2) أنموذج التأثير المباشر للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) في المتغير التابع (الميزة التنافسية) ان معامل الانحدار للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) في المتغير التابع (الميزة التنافسية)، قد بلغ (0.713)، ويظهر الجدول (4) ان معامل الانحدار البالغ (0.713) وان قيمة (T Statistic) قد بلغت (8.413) وهي مقبولة احصائيا، حيث بلغت قيمة (p  

شكل (3) أنموذج التأثير المباشر للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) على المتغير التابع (الميزة التنافسية)

جدول 7 :معامل المسار للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

جدول 8:  حجم الاثر (f ²) للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

ويؤكد ذلك النتائج التي وردت في الجدول (6) الخاص بنتائج تحليل (Anova) حيث بلغت قيمة (F) (56.233) وان قيمة (p value) لها (0.011) وهي اقل من (0.05). لذا هي مقبولة احصائيا".

 ويظهر من الشكل (2) ان قيمة معامل التفسير(R2) قد بلغت (0.443). اي ان (المتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) تفسر نسبة (44%) من التغييرات في المتغير التابع (الميزة التنافسية)، اما النسبة المتبقية هي تعود لعوامل اخرى.   

اما عن مستوى التأثير يوضح الجدول (5) ان معامل (f2) قد بلغ (0.419)، وبحسب معيار (Hair) المنوه عنه سابقا". يعد هذا التأثير عالي لكون معامل (f2) قد حقق قيمة اعلى من (0.35).

• الفرضيةالصفريةالرابعة: لاتوجدتاثيردالاحصائيابين المتغير الوسيط) اليقظة التكنولوجية) وابعاد القياس المرتبطة به (مراقبة الابتكارات التكنولوجية– تحديد نقاط القوة والضعف- كشف المشكلة قبل حدوثها) مع المتغير التابع الميزة التنافسية.

للتحقق من قبول او رفض الفرضية، قامت الباحثة، باستخدام برنامج (Smart PLS 4) باختبار أنموذج التأثير المباشر الموضح فيالشكل (3) للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) على المتغير التابع (الميزة التنافسية). ويعرض الجدول (7) معامل المسار) معامل الانحدار (ويعرض الجدول (8) نتائج حساب حجم الأثر (f ²). في حينيعرض الجدول (9) نتائج تحليل (ANOVA).

يتضح من الشكل (3) أنموذج التأثير المباشر للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) في المتغير التابع (الميزة التنافسية) ان معامل الانحدار للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) في المتغير التابع (الميزة التنافسية)، قد بلغ (0.791)، ويظهر الجدول (7) ان معامل الانحدار البالغ (0.791) وان قيمة (T Statistic) قد بلغت (9.321) وهي مقبولة احصائيا، حيث بلغت قيمة (p value) لها (0.000) وهي اقل من مستوى المعنوية (0.01).  وهويعنيوجودتأثيرمعنويموجبللمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) في المتغير التابع (الميزة التنافسية).

الشكل(4) الافتراضي

جدول 9:  نتائج اختبار (ANOVA) للمتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) على المتغير التابع (الميزة التنافسية).

جدول 10: جدول تحليل المسار للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) في المتغير التابع (الميزة التنافسية) من خلال المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية).

ويؤكد ذلك النتائج التي وردت في الجدول (9) الخاص بنتائج تحليل (Anova)حيث بلغت قيمة (F) (53.221) وان قيمة (p value) لها (0.02) وهي اقل من (0.05). لذا هي مقبولة احصائيا".

 ويظهر من الشكل (3) ان قيمة معامل التفسير(R²) قد بلغت (0.397). اي ان (المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية) تفسر نسبة (39%) من التغييرات في المتغير التابع (الميزة التنافسية)، اما النسبة المتبقية هي تعود لعوامل اخرى.   

اما عن مستوى التاثير يوضح الجدول (8) ان معامل (f²) قد بلغ (0.407)، وبحسب معيار (Hair) المنوه عنه سابقا". يعد هذا التاثير عالي لكون معامل (f²) قد حقق قيمة اعلى من (0.35).

• الفرضية الصفرية الرئيسية الخامسة (فرضية الوساطة)) لا يوجد تاثير غير مباشر ذو دلالة إحصائية للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) في المتغير التابع (الميزة التنافسية) من خلال المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية).

حدد (preacher & Hayes 2008) جوهر اختبار الوساطة باستخدام (Bootstrapping) (إعادة العينات) لحساب فترات الثقة دون اشتراط وجود كلي (total effect) ذي دلالة إحصائية بين المتغير المستقل والمتغير التابع وللتوضيح أكثر تقدم الباحثة الشكل الافتراضي (4) 

تحقق الوساطة يتطلب تحقق شرطين:

• ان التاثير الكلي وهو التاثير غير المباشر (تاثير المتغير المستقل على المتغير التابع من خلال المتغير الوسيط). والممثل بالسهم الأسود في الشكل، هذا التاثير يجب ان يكون معنوي أي ان (P VALUE) هي اقل من (0.05).

الشكل (5) انمودج اختبار الوساطة

شكل (6) نتائج تحديد الحد الأعلى والأدنى لفترة الثقة

• حساب الحدود العليا والدنيا لفترة الثقة، وان لا تكون قيمة (0) بين هذين الحدين. 

• وفيماياتياجراءاتالاختبار. حيثيوضحالشكل (5) انمودج اختبار الوساطة للمتغير المستقل (الذكاء الاصطناعي) في المتغير التابع (الميزة التنافسية) من خلال المتغير الوسيط (اليقظة التكنولوجية).

يوضح الجدول (10) ما يلي:

• التاثير الكلي وهو التاثير غير المباشر للمتغير المستقل الذكاء الاصطناعي 

• في المتغير التابع الميزة التنافسية، قد حقق معامل انحدار بلغ (0.426) وان قيمة (T Statistic) بلغت (6.987) وان قيمة (p value) بلغت (0.000) وهي اقل من (0.05) مما معنوية التاثير غير المباشر. وهو ما يحقق الشرط الأول.

• تم استخدام (sobel test ) لتحديد الحد الأعلى والأدنى لفترة الثقة، حيث تم ادخال البيانات التي تم الحصول عليها والمبينة في الجدول (10). وقامت الأداة باحتساب الحد الأعلى والأدنى لفترة الثقة واحتسبت الأثر الكلي كذلك. ويوضح الشكل (6) نتائج الاختبار.

يظهر من الشكل (6) ان الحد الأعلى لفترة الثقة (UL=0.841) والحد الأدنى لفترة الثقة 

(LL=0.0108)، وبتدقيق هذين الحدين نجد ان قيمة (0) لا تقع بين الحدين، وهذا يحقق الشرط الثاني.

• حققت المتغير المستقل الذكاء الاصطناعي علاقة ارتباط عالية ومقبولة احصائيا" مع المتغير التابع الميزة التنافسية من خلال المتغير الوسيط اليقظة التكنولوجية.  مما يعني ان الجامعة التقنية الجنوبية المتمثلة بكلياتها (الهندسية – الطبية – الإدارية) تولي اهتمام لاستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية.

• اتفاق جميع كليات الجامعة (الهندسية – الطبية – الإدارية) بوجود تأثير كبير لأنظمة الذكاء الاصطناعي في دعم العملية التعليمية في الجامعة، وهو ما ينطوي في ذات الوقت على تدعيم الميزة التنافسية للجامعة.

• اثبتت عمليات التحليل الاحصائي لقياس المتغير المستقل عدم حصول أحد أبعاد المتغير المستقل، وهو البعد (الروبوتات) على معامل التشبع المطلوب لإدخاله في التحليل، وعليه فقد تم استبعاده من التحليل.

• قبول فرضية الوساطة، ان الجامعة التقنية الجنوبية تهتم بعمليات استكشاف اليقظة التكنولوجية، من خلال ابعادها مراقبة الابتكارات التكنولوجية والعمل على تدعيم القوة والضعف واكتشاف المشاكل، الامر الذي يقود الى تعزيز الموقع الأكاديمي للجامعة.

• حقق بعد التعلم الالي اعلى علاقة ارتباط مع المتغير المستقل الذكاء الاصطناعي، مما يعني إعطاء الجامعة التقنية الجنوبية لعمليات التعلم الالي أهمية خاصة وإدخاله في العملية التعليمية، مما يعطى تصور ان الجامعة التقنية الجنوبية تبحث عن اليات تركز على تعزيز موقعها التنافسي.

• حقق بعد الجودة اعلى علاقة ارتباط مع المتغير التابع الميزة التنافسية، وهذا يعطي التصور الكامل والأهمية من قبل الجامعة في تنفيذ العملية التعليمية، بأعلى مستويات الجودة مما يدعم السعي المتواصل من الجامعة لتعزيز موقعها الأكاديمي والتنافسي..

• حقق بعد مراقبة الابتكارات التكنولوجية اعلى علاقة ارتباط مع المتغير الوسيط اليقظة التكنولوجية، وهو ما يشير الى متابعة الجامعة الى اخر المستجدات في قطاع التكنولوجيا التي تستخدم في التعليم.

Recommendations

• التأكيد على الكوادر التدريسية والفنية والكادر الإداري في الجامعة التقنية الجنوبية، بأهمية اعتماد مفاهيم ومتطلبات تنفيذ منهجيات العملية التعليمية والمنافع المتوقعة منها، باعتماد منهجية الذكاء الاصطناعي في تعزيز الميزة التنافسية للجامعة.

• تنفيذ الدورات المهنية للارتقاء بمستويات استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية   

• تعزيز دور مراقبة الابتكارات التكنولوجية لتبني أنظمة الذكاء الاصطناعي، كعناصر رئيسة في تحقيق وتدعيم الميزة التنافسية للجامعة التقنية الجنوبية.

• اثبت التحليل الاحصائي أهمية بعد الجودة في تحقيق الميزة التنافسية للجامعة. وبالتالي يتطلب  التأكيد على  تنفيذ تدابير مراقبة الجودة لضمان الميزة التنافسية للجامعة التقنية الجنوبية

• التركيز على تنفيذ منهجيات تطوير التكنولوجيا ذات الصلة بالعملية التعليمية، لتقليص تكاليف التحسين وبما يعزز من قدرات الجامعة التنافسية مع الجامعات الأخرى.

• لاستثمار في البحث والتطوير لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين العملية التعليمية ومتابعة اخر المستجدات في الانظمة الرقمية للذكاء الاصطناعي.

• اهتمام الجامعة بمتابعة ابعاد اليقظة التكنولوجية ممثلة ببعد (مراقبة الابتكارات التكنولوجية وتحديد نقاط قوة الجامعة وتلافي نقاط الضعف من خلال اكتشاف المشاكل قبل حدوثها)

• ضمان تلبية احتياجات اقسام الجامعة التقنية الجنوبية العلمية والإدارية وتحديد أولويات الميزات الضرورية، لضمان تقديم خدمة تعليمية تتصف بمستوى عالي الجودة.

• حديد القضايا ومجالات التحسين من خلال معرفة اراء الكادر التعليمي والفني والإداري باعتبارها أداة قوية لتحديد المشكلات ومجالات التحسين، التي يمكن أن تكشف عن المشكلات التي ربما لم يلاحظها أحد، ومعالجة هذه المشكلات على الفور.

• المقارنة المعيارية مع الجامعات المنافسة، هذه المقارنة تتيح تحديد أي فجوات في الجودة وإجراء التحسينات اللازمة.

المصادر

أولا: المصادر العربية:

مساعد, منير أحمد محمد. (2023). أثر اليقظة الإستراتيجية في تحقيق الميزة التنافسية في جامعة العلوم والتكنولوجيا. Journal of Social Studies, 29(4), 62-87

1. Al-Dhabibi, A.M. "Strategic vigilance and its impact on organizational citizenship behavior, a case study: National Integrated General Trading and Contracting Company." Al-Balqa Journal for Research and Studies, vol. 27, no. 3, 2024, pp. 97-116.

2. Ali, H.H., et al. "The role of lean marketing in achieving sustainable competitive advantage: An analytical study at Al-Mosul dairy manufactory." Journal of Techniques, vol. 3, no. 2, 2021, pp. 61-72.

3. Alonezi, N.A., and K.A. Al-Dhlan. "The impact of robotics in the economic of the industrial countries: Comprehensive study." The Impact of Robotics in the Economic of the Industrial Countries: Comprehensive Study, vol. 83, no. 1, 2021, p. 6.

4. Alshorah, M.S.K., and A.A.H. Odiebat. "The role of artificial intelligence on competitive advantage: At Jordanian telecommunications sector."

5. Al-Tanayeeb, N.A.N. The impact of strategic vigilance in crisis management. Zarqa University, 2020.

6. Chattu, V.K. "A review of artificial intelligence, big data, and blockchain technology applications in medicine and global health." Big Data and Cognitive Computing, vol. 5, no. 3, 2021, p. 41.

7. Eden, C.A., et al. "Integrating AI in education: Opportunities, challenges, and ethical considerations." Magna Scientia Advanced Research and Reviews, vol. 10, no. 2, 2024, pp. 6-13.

8. Igbinenikaro, E., and A.O. Adewusi. "Navigating the legal complexities of artificial intelligence in global trade agreements." International Journal of Applied Research in Social Sciences, vol. 6, no. 4, 2024, pp. 488-505.

9. Irfandi, N., et al. "The impact of market orientation, product innovation, and competitive advantage on the marketing performance of culinary enterprises: Empirical study in Kampar Regency, Indonesia." Golden Ratio of Marketing and Applied Psychology of Business, vol. 5, no. 1, 2025, pp. 79-94.

10. Jalod, K.M., et al. "Strategic vigilance and its role in entrepreneurial performance: An analytical study of the views of a sample of managers in the Ur Company in Nasiriyah, Iraq." Multicultural Education, vol. 7, no. 1, 2021, pp. 2-9.

11. Lewis, M., and N. Slack. Operations strategy. Pearson Education, 2014.

12. Marulanda-Grisales, N., and L.D. Vera-Acevedo. "Intellectual capital and competitive advantages in higher education institutions: An overview based on bibliometric analysis." Journal of Turkish Science Education, vol. 19, no. 2, 2022, pp. 525-544.

13. Mihret, E.T. "Robotics and artificial intelligence." International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning (IJAIML), vol. 10, no. 2, 2020, pp. 57-78.

14. Nafisah, K.H., and E.D. Ratnamurni. "Green supply chain management and sustainability performance: The mediating role of competitive advantage in Bandung SMEs." Asian Journal of Economics, Business and Accounting, vol. 25, no. 2, 2025, pp. 131-144.

15. Nazar, M., et al. "A systematic review of human–computer interaction and explainable artificial intelligence in healthcare with artificial intelligence techniques." IEEE Access, vol. 9, 2021, pp. 153316-153348.

16. Newman, J., et al. "Digital technologies, artificial intelligence, and bureaucratic transformation." Futures, vol. 136, 2022, p. 102886.

17. Ogundare, J.A., and S. van der Merwe. "The role of competitor orientation and proactiveness in competitive advantage for small-and medium-sized enterprises performance." The Southern African Journal of Entrepreneurship and Small Business Management, vol. 16, no. 1, 2024, p. 786.

18. Páez, F.O.C., and O.V. Flórez. "Vigilancia tecnológica, inteligencia competitiva y cultura organizacional universidad de Cundinamarca Facatativá." Política, Globalidad y Ciudadanía, vol. 6, no. 12, 2020, p. 84.

19. Pallathadka, H., et al. "Applications of artificial intelligence in." [Journal details incomplete].

20. Skýpalová, R., et al. "Service quality as the source of competitive advantage in higher education: The difference between students’ expectations and perceptions." Tuning Journal for Higher Education, vol. 11, no. 2, 2024, pp. 91-116.

21. Von Dewall, J. "Mitigating barriers on artificial intelligence pre-adoption in forecasting: A case study in a manufacturing firm." [Journal details incomplete], 2022.