دور الذكاء الاصطناعي في إنتاج البرنامج القوي: العلوم الاجتماعية في ضوء عصر النوفاسين

المؤلفون

  • عبد المجيد صلاح داود جامعة الانبار/ كلية الآداب Author
  • بكر خضر جاسم الصبيحي جامعة الفلوجة/ شعبة الإرشاد النفسي Author

DOI:

https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.3.16

الكلمات المفتاحية:

عصر النوفاسين، البرنامج القوي، البرنامج الضعيف، المعرفة العلمية، البحث العلمي

الملخص

في ظل عصر النوفاسين يوفر الذكاء الاصطناعي إضافات وتحسينات على المعرفة العلمية والبحث العلمي، يمكن أن تسهم بقوة النتاجات وقدرتها على حل مشكلات المجتمع وتحسين جودة الحياة. يركز افتراضنا البحثي على أن للذكاء الاصطناعي دوراً كبيراً وإيجابياً في تعزيز جودة المعرفة العلمية ورصانة البحث العلمي في العلوم الاجتماعية، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي بحذر وطرائق علمية دقيقة وفق معايير تحقيق البرنامج القوي.يهدف البحث التعرف على أفضل استخدامات الذكاء الاصطناعي في بناء معرفة منظمة وبحث علمي رصين. فضلاً عن التعرف على دور برامج الذكاء الاصطناعي في تعزيز المعرفة والبحث الاجتماعية، من خلال ربط استخدامات الذكاء الاصطناعي في إنتاج برامج قوية وفق معايير علمية.

يقع البحث ضمن استراتيجية البحث الاستنتاجي من خلال المسح الاجتماعي بطريقة العينة القصدية على مجتمع طلبة البكالوريوس في مرحلة التخرج والدراسات العليا ضمن تخصصات العلوم الاجتماعية في جامعة الأنبار؛ بعينة بلغت (150) مبحوث، وأخذ آرائهم حول دور الذكاء الاصطناعي في إنتاج معرفة رصينة، وبحث علمي قوي. أظهرت استنتاجات البحث أن الذكاء الاصطناعي أصبح أداة أساسية في العملية البحثية والتحول نحو البرنامج القوي، ولم يعد مجرد خيار إضافي، حيث أثبت فعاليته في صياغة العناوين

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

1. Anara. (2025, July 25). AI in higher education statistics: The complete 2025 report. Anara. https://anara.com/blog/ai-in-education-statistics

2. Erol A. (2017). How to Conduct Scientific Research?. Noro psikiyatri arsivi, 54(2), 97. https://doi.org/10.5152/npa.2017.0120102

3. Çaparlar, C. Ö., & Dönmez, A. (2016). What is Scientific Research and How Can it be Done?. Turkish journal of anaesthesiology and reanimation, 44(4), 212–218. https://doi.org/10.5152/TJAR.2016.34711

4. Lawal, S. Akinmayowa. (2019). UNDERSTANDING SOCIAL SCIENCE RESEARCH: AN OVERVIEW. 11.

5. Kevin McCain (2016). The Nature of Scientific Knowledge: An Explanatory Approach. P23.

6. Xu, Y., Liu, X., Cao, X., Huang, C., Liu, E., Qian, S., Liu, X., Wu, Y., Dong, F., Qiu, C.-W., Qiu, J., Hua, K., Su, W., Wu, J., Xu, H., Han, Y., Fu, C., Yin, Z., Liu, M., Roepman, R., Dietmann, S., Virta, M., Kengara, F., Zhang, Z., Zhang, L., Zhao, T., Dai, J., Yang, J., Lan, L., Luo, M., Liu, Z., An, T., Zhang, B., He, X., Cong, S., Liu, X., Zhang, W., Lewis, J. P., Tiedje, J. M., … Zhang, J. (2021). Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research. The Innovation, 2(4), Article 100179. P1. https://doi.org/10.1016/j.xinn.2021.100179

7. Gunkel, D. J. (2020). How to Survive a Robot Invasion: Rights, Ethics, and Social AI. Cambridge, MA: MIT Press. P88.

8. Hagendorff, T. (2020). The Ethics of AI Ethics: An Evaluation of Guidelines. AI & Society, 35(1), 133. https://doi.org/10.1007/s00146-020-00975-1

9. Lovelock, J. (2019). Novacene: The coming age of hyperintelligence. Penguin Books.

10. Anara. (2025, July 25). AI in higher education statistics: The complete 2025 report. Anara. https://anara.com/blog/ai-in-education-statistics

11. Kemp, S. (2005). Saving the Strong Programme? A critique of David Bloor’s recent attempts to refute criticisms levelled at the Strong Programme’s social constructionist approach. Studies in History and Philosophy of Science Part A, 36(2), 294-304. (sciencedirect.com)

12. Wikipedia contributors. (2025, September 8). Strong programme. In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved (12/7/2025), from https://en.wikipedia.org/wiki/Strong_programme (en.wikipedia.org)

13. Bloor, D. (n.d.). The strong programme in the sociology of knowledge. Retrieved September 2, 2025, from https://www.andrew.cmu.edu/course/76-101AA/readings/Bloor.htm (andrew.cmu.edu)

التنزيلات

منشور

2026-02-26

كيفية الاقتباس

دور الذكاء الاصطناعي في إنتاج البرنامج القوي: العلوم الاجتماعية في ضوء عصر النوفاسين. (2026). Journal of Al-Farahidi’s Arts, 10(3), 272-298. https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.3.16