يهدف هذا البحث إلي: تسعى الدراسة الحالية لتحقيق الأهداف التالية:
• التعرف على مدى القدرة على الاعتماد على محركات البحث بالذكاء الاصطناعي في عمليه البحث العلمي.
• التعرف على مدي جوده ودقة المعلومات المقدمة للباحثين من خلال محركات البحث بالذكاء الاصطناعي ومحرك البحث العلمي من جوجل.
• التعرف على أسرع وأفضل محرك بحث يمكن للباحثين الاعتماد علية في عملية البحث العلمي لتحقيق نتائج دقيقة وسريعة وموثقة.
• استكشاف سُبل جديدة للإفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي وتحقيق أهدافه.
• التحديات التي تواجه الباحثين نحو استخدام وتوظيف محركات البحث بالذكاء الاصطناعي ومحركات البحث العلمي في مجال البحوث العلمية.
• التعرف على أفضل محرك بحث يحقق أهداف البحث العلمي وفق معايير محدده لجوده البحوث المقدمة من الطلاب كمتطلبات للمقررات التي يدرسونها.
• التعرف على اتجاهات الطلاب بكلية التربية نحو توظيف محركات البحث العلمي ومحركات الذكاء الاصطناعي في عملية الدراسة وأداء المهام والتكليفات بشكل عام والبحث العلمي بشكل خاص.
وقد تطلب هذا البحث: تقسيم المتعلمين الي مجموعتين الأولي تستخدم محرك الباحث العلمي والثانية تستخدم محرك بحث قائم على الذكاء الاصطناعي من جوجل (جيميناى) وتطبيق القبلي والبعدي لاستبانة عن القبول التكنولوجي لتوظيف واستخدام محرك البحث في البحوث العلمية من إعداد الباحثة ويتم تقدمها عبر google forms واستبانة تقييم جودة المشاريع البحثية العلمية المقدمة من طلاب كلية التربية من إعداد الباحثة
وقد أسفرت نتائج : وجود فروق دالة إحصائيا عند مستوى دلالة (0.01) بین متوسطي درجات القیاسین القبلي والبعدي للمجموعات التجريبية على استبيان الاتجاه نحو استخدام محرك البحث وبالتالي يتم قبول الفرض الأول والثاني والذي يعني وجود فروق بين أداء الطلاب في مرتي التطبيق القبلي والبعدي لصالح التطبيق البعدي وهذا يرجع للاتجاه الإيجابي نحو توظيف هذه المحركات المستخدمة في التصميم التجريبي للبحث.و يوجد فرق دال إحصائياً عند مستوى دلالة α≥0.05 بين المجموعتين الأولي التي تستخدم محرك الباحث العلمي والمجموعة الثانية التي تستخدم محركات البحث بالذكاء الاصطناعي على استبيان الاتجاه نحو استخدام محرك البحث لصالح المجموعة الثانية.و يوجد فرق دال إحصائياً عند مستوى دلالة α≥0.05 بين المجموعتين الأولي التي تستخدم محركات البحث العلمي والمجموعة الثانية التي تستخدم محركات البحث بالذكاء الاصطناعي على بطاقة تقييم جودة البحث العلمي لصالح المجموعة الأولى"
The current study seeks to achieve the following objectives:
To identify the extent to which AI-powered search engines can be relied upon in the scientific research process.
To evaluate the quality and accuracy of information provided to researchers through AI-powered search engines and Google Scholar.
To determine the fastest and most effective search engine that researchers can depend on for accurate, quick, and well-documented research results.
To explore new ways to benefit from AI tools in the field of scientific research and in achieving its goals.
To identify the challenges researchers face in using and employing AI-powered search engines and scientific search engines in academic research.
To determine the best search engine that meets the objectives of scientific research based on specific quality criteria for student-submitted research as course requirements.
To examine the attitudes of students at the Faculty of Education toward employing scientific search engines and AI-powered search engines in their studies, task performance in general, and scientific research in particular.
This research required:Dividing learners into two groups: the first used Google Scholar, and the second used Google's AI-based search engine (Gemini). A pre- and post-assessment was applied using a questionnaire prepared by the researcher via Google Forms, focusing on technology acceptance for employing search engines in academic research. Additionally, a research project evaluation form prepared by the researcher was used to assess the quality of research projects submitted by students of the Faculty of Education.
The results revealed:There were statistically significant differences at the 0.01 level between the mean scores of the pre- and post-assessments for the experimental groups on the attitude questionnaire towards using search engines, supporting the acceptance of the first and second hypotheses. This indicates differences in students' performance in favor of the post-assessment, attributed to a positive attitude toward employing the search engines used in the experimental design of the study. Furthermore, there was a statistically significant difference at the α≥0.05 level between the first group (using Google Scholar) and the second group (using AI-powered search engines) on the attitude questionnaire in favor of the second group. There was also a statistically significant difference at the α≥0.05 level between the two groups in the research quality evaluation form in favor of the first group.