دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة وتأثيره على تقدم البحث العلمي
من وجهة نظر اعضاء هيئة التدريس بالمعهد العالي للعلوم والتقنيات الطبية /الزهراء
Abstract
هدف البحث لتعرف علي تقييم دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة وتأثيره على تقدم البحث العلمي من وجهة نظر أعضاء هيئة التدريس، و تحليل دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة في البحث العلمي، وتقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة وسرعة البحث العلمي، وتحديد التحديات والفرص المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، وستخدم الباحث المنهج الوصفي بالسلوب المسحي لملائمته الطبيعة عنوان واهداف وفروض البحث، وتمثلت عينة البحث من اعضاء هيئة التدريس بالمعهد العالي للعلوم والتقنيات الطبية /الزهراء، وكان عددهم (50) فرد تم توزيع الاستبيان عليهم، واخذ نتائجهم بعد استكمال تعبئة فقرات الاستبيان وتم تفريخ البيانات احصائيا، واجراء الحقيبة الاحصائية عليها، حيت توصل للاستنتاجات1- يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً إيجابياً وفاعلاً في تحليل البيانات الضخمة، حيث يوفر أدوات متقدمة لتحليل البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة. 2- يساهم الذكاء الاصطناعي في استخراج الأنماط والاتجاهات من البيانات الضخمة، مما يعزز كفاءة البحث العلمي. 3- ومع ذلك، تظل التكلفة العالية لتطبيق الذكاء الاصطناعي تحدياً رئيسياً يحتاج إلى معالجة. 4 - يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة وسرعة البحث العلمي من خلال تسريع الاكتشافات العلمية وتحسين دقة النتائج. 8- ومع ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي فرصاً كبيرة لتحسين كفاءة البحث العلمي إذا تم التغلب على هذه التحديات. واوصى الباحث علي 1- يجب على المؤسسات البحثية والجامعات الاستثمار في البنية التحتية التكنولوجية اللازمة لدعم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة. 2- توفير موارد حوسبة عالية الأداء (مثل السحابة الإلكترونية) لتسهيل عمليات تحليل البيانات الضخمة. 3- تصميم برامج تدريبية متخصصة لأعضاء هيئة التدريس والباحثين لتعزيز مهاراتهم في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. 4- تشجيع التعاون بين المؤسسات الأكاديمية وشركات التكنولوجيا لتوفير فرص تدريب عملية. 5- تطوير سياسات وإجراءات لضمان جودة البيانات المستخدمة في البحث العلمي.
كلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي- تحليل البيانات الضخمة - البحث العلمي - اعضاء هيئة التدريس.
The Role of Artificial Intelligence in Big Data Analysis and Its Impact on Advancing Scientific Research from the Perspective of Faculty Members at the Higher Institute of Medical Sciences and Technologies in Al-Zahra
Salah Mohammed Younis Abu Zaid
Faculty Member at the College of Physical Education and Sports Science, Al-Jafara University
Email: salah1973@gmail.com
Summary
This study aims to evaluate the role of artificial intelligence (AI) in big data analysis and its impact on advancing scientific research from the perspective of faculty members. Specifically, it seeks to: analyze AI’s role in big data processing within scientific research, assess its influence on improving the quality and speed of research, and identify the challenges and opportunities associated with its application in academia.
The researcher adopted a descriptive survey methodology, aligning with the nature of the research title, objectives, and hypotheses. The study sample consisted of 50 faculty members from the Higher Institute of Medical Sciences and Technologies in Al-Zahra, who were surveyed using a structured questionnaire. The collected data were statistically processed and analyzed, yielding the following key findings: AI plays a positive and effective role in big data analysis, providing advanced tools for faster and more accurate data processing. AI contributes to extracting patterns and trends from big data, enhancing the efficiency of scientific research. However, the high cost of AI implementation remains a major challenge that needs addressing. AI improves the quality and speed of scientific research by accelerating discoveries and enhancing result accuracy. Despite challenges, AI offers significant opportunities to boost research efficiency if these obstacles are overcome. Based on the findings, the researcher recommends;
Research institutions and universities should invest in the necessary technological infrastructure to support AI-driven big data analysis. High-performance computing resources (e.g., cloud computing) should be provided to facilitate big data processing.
Specialized training programs should be designed for faculty and researchers to enhance their AI tool proficiency. Collaboration between academic institutions and tech companies should be encouraged to offer hands-on training opportunities. Policies and procedures should be developed to ensure the quality of data used in scientific research.
Keywords: Artificial Intelligence, Big Data Analysis, Scientific Research, Faculty Members.
