29 سبتمبر - 1 اكتوبر 2026
|
مركز ذي أرينا الرياض للمعارض والفعاليات| المملكة العربية السعودية.
Hasan Kareem Abdulrahman
Deputy Dean for Scientific Affairs - Northern Technical University
Hasan Abdulrahman received the Ph.D. degree in Computer Science from University of Montpellier in 2017. He is currently an Associate Professor and Deputy Dean for Scientific Affairs in Technical Engineering College for Computer & AI Kirkuk. And more than five years as a Head of the Department of Computer Techniques Systems at Northern Technical University. In recognition of his academic and research excellence, he was awarded a prestigious Postdoctoral Fellowship (2023–2024) through Campus France.
Dr. Abdulrahman has established a strong international research profile through extensive contributions to high-impact scientific journals and conferences. He has authored and co-authored numerous peer-reviewed publications indexed in SCI and Scopus databases, including publications with IEEE, Elsevier, Springer, and Wiley. His research has been presented at several leading international conferences, where his work has gained notable recognition. Among his achievements, his paper presented at the WSCG 2017 was honored with a Best Paper Award. He is actively involved as a QS Reimagine Education - Judge from 2023- 2026 until now.
He is actively involved in collaborative international research at the IMT Mines Alès within the CERIS Laboratory (Centre d’Enseignement et de Recherche en Informatique et Systèmes), in cooperation with the University of Montpellier.
Speaker Sessions
EdTech In Action
1526
-
التعلم المعزز بالذكاء الاصطناعي (AiTESS): إطار عمل للتميز في التدريس ونجاح الطلاب
Session Summary:
لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) تقنية تعليمية هامشية؛ بل أصبح بنية تحتية استراتيجية لتحسين جودة التعلم والاحتفاظ بالطلاب والتغذية الراجعة وإنتاجية التدريس. يقترح هذا المقال إطار عمل التميز في التدريس بالذكاء الاصطناعي ونجاح الطلاب (AiTESS)، وهو نموذج من ست خطوات يوجه المؤسسات من التعليم التقليدي نحو التعلم المعزز بالذكاء الاصطناعي المسؤول من خلال تشخيص التعلم والمواءمة التربوية والتعزيز بالذكاء الاصطناعي وتنسيق التغذية الراجعة والحوكمة الأخلاقية والتحسين المستمر.
تم اختبار الإطار في مشروع تجريبي من الدرجة الأولى شمل 193 طالبًا جامعيًا في الجامعة، باستخدام مقارنة قبل وبعد بين التقديم التقليدي والتقديم المعزز بالذكاء الاصطناعي.
أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها:
• تحسن بمقدار 7.7 نقطة في متوسط الدرجة النهائية
• زيادة بنسبة 11 نقطة مئوية في تقديم الواجبات
• مكاسب بنسبة 33 نقطة مئوية في التحديد المبكر للطلاب المعرضين للخطر
• تقليل وقت التغذية الراجعة من 9.2 إلى 3.1 يوم
• زيادة بنسبة 8 نقاط مئوية في إكمال الدورة
• تقليل عبء عمل التصحيح للمدرس بمقدار 3.7 ساعة أسبوعيًا
• ارتفاع رضا الطلاب من 2.7 إلى 4.3
تشير هذه النتائج إلى أن التعلم المعزز بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز في وقت واحد إنجاز الطلاب ويسرع الدعم التكويني ويحسن المثابرة ويحمي التميز في التدريس عند تنفيذه بإشراف بشري وضمانات أخلاقية.
AI-enhanced learning (AiTESS): A framework for teaching excellence and student success
Session Summary:
Artificial intelligence (AI) is no longer a peripheral educational technology; it is becoming a strategic infrastructure for improving learning quality, retention, feedback, and teaching productivity. This article proposed AI Teaching Excellence framework and the Student Success (AiTESS), a six-step model that guides institutions from traditional instruction toward responsible AI-augmented learning through learning diagnosis, pedagogical alignment, AI augmentation, feedback orchestration, ethical governance, and continuous improvement. The framework was tested in a first-class pilot involving 193 undergraduate students at University, using a pre–post comparison between traditional delivery and AI-augmented delivery. The obtained results show a 7.7-point improvement in mean final score, an 11 percentage-point increase in assignment submission, a 33 percentage-point gain in early identification of at-risk students, a reduction of feedback turnaround from 9.2 to 3.1 days, an 8 percentage-point increase in course completion, a 3.7-hour weekly reduction in instructor grading workload, and a rise in student satisfaction from 2.7 to 4.3. These results indicate that AI-augmented learning can simultaneously strengthen student achievement, accelerate formative support, improve persistence, and protect teaching excellence when implemented with human oversight and ethical safeguards.
