Impact of Sustainability Awareness on AI Perception, Engagement, and Motivation among University-Level Literature Students
Notice bibliographique
Résumé
AI is gaining recognition as a strategic tool in education, helping to reduce student workload and enhance learning. As technology rapidly evolves, institutions in the United Arab Emirates and the Kingdom of Saudi Arabia are actively integrating it into academic environments to better support students. As a result, it is crucial to examine its current impacts on students’ academic journey. This research aimed to examine the effect of sustainability awareness on academic aspects of higher education students in the GCC region. In other words, the focus remained on analyzing the effects of sustainability awareness on improving learning engagement, Perceptions of AI, and Educational Motivation among English language learners in the UAE and Kingdom of Saudi Arabia. Theoretically supported by Constructivist Learning Theory, data were gathered from 171 students using a random sampling technique from the selected institutions. Results show that sustainability awareness positively affects perceptions of AI in education, implying that students perceive AI as a useful tool for improving their understanding of sustainability. The effect of sustainability awareness on learning engagement remained significant, indicating that integrating sustainability topics into coursework improves students' interest and enhances their overall engagement in learning. Finally, the effect of sustainability awareness on educational motivation was also significant. This shows that sustainability-related learning promotes academic motivation, encouraging students to aim higher academically and giving them a stronger sense of purpose in education. Thus, it is concluded that institutions can improve this awareness by embedding sustainability-focused projects, reflective activities, and interactive tools within the curriculum. This approach not only reinforces the positive impact of AI in achieving sustainable development goals but also aligns with constructivist principles, where students actively connect new knowledge to real world issues, leading to the most constructive educational outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».