Denis Omali

The rapid emergence of Artificial Intelligence (AI), is reshaping higher education through real-time tutoring, personalised learning, and advanced knowledge synthesis. In Uganda, the adoption of Competence-Based Education (CBE) emphasises learner-centered pedagogy, critical thinking, and practical skill development. While AI presents opportunities to strengthen CBE, its unstructured use may undermine independent inquiry, critical thinking, and authentic competency development. The study investigated how institutional readiness, stakeholder perceptions, and AI use patterns relate to learner achievement within a competence-based curriculum in an AI-powered environment. It further identified strategies for integrating AI to support competency attainment, academic performance, assessment outcomes, and learning outcomes while preserving the principles of CBE in Ugandan higher education institutions. A cross-sectional quantitative design was employed, involving academic staff ( n = 52) and students ( n = 513) from public and private universities in Uganda. Participants were recruited through convenience sampling using online platforms. Data were collected using structured questionnaires measuring institutional readiness, stakeholder perceptions, AI usage patterns, learner achievement, and pedagogical strategies for AI integration. Both descriptive and inferential statistics were analysed using the JASP statistical tool and Python-based data analysis tools. The findings revealed moderate institutional readiness for AI adoption, with technology recording the highest readiness (M = 3.2), followed by pedagogy (M = 2.9), while policy and governance readiness remained low (M = 2.4). Stakeholders perceived AI as supporting competency achievement (M = 4.1, 85%) and self-directed learning (M = 4.0, 80%), although concerns were raised regarding independent problem-solving (M = 3.6, 65%) and assessment authenticity (M = 3.8, 70%). Students reported frequent use of AI tools, particularly ChatGPT (81.1%), Gemini (56.8%), and Copilot (38.8%), primarily for concept clarification (89.2%), research (81.1%), and idea generation (70.3%). Correlation analysis revealed a moderate positive relationship between AI use frequency and academic performance ( r = 0.544), while chi-square analysis confirmed a significant association between AI use and academic performance (χ 2 = 241.898, p < 0.001). The study concludes that effective AI integration in CBE requires AI literacy training, lecturer capacity building, institutional policy frameworks, and competency-oriented assessment approaches to enhance learner achievement while preserving the integrity of competency development.

ظهور سریع هوش مصنوعی (AI)، آموزش عالی را از طریق آموزش در لحظه، یادگیری شخصی‌سازی‌شده و ترکیب پیشرفته دانش دگرگون می‌کند. در اوگاندا، پذیرش آموزش مبتنی بر شایستگی (CBE) بر آموزش یادگیرنده‌محور، تفکر انتقادی و توسعه مهارت‌های عملی تأکید دارد. در حالی که هوش مصنوعی فرصت‌هایی برای تقویت CBE فراهم می‌کند، استفاده بدون ساختار از آن ممکن است پژوهش مستقل، تفکر انتقادی و توسعه واقعی شایستگی را تضعیف کند. این مطالعه بررسی کرد که آمادگی نهادی، ادراک ذینفعان و الگوهای استفاده از هوش مصنوعی چگونه با پیشرفت یادگیرندگان در چارچوب برنامه درسی مبتنی بر شایستگی در محیطی مبتنی بر هوش مصنوعی مرتبط است. همچنین راهبردهایی را برای ادغام هوش مصنوعی به منظور حمایت از دستیابی به شایستگی، عملکرد تحصیلی، نتایج ارزیابی و نتایج یادگیری، در عین حفظ اصول CBE در مؤسسات آموزش عالی اوگاندا شناسایی کرد. یک طرح کمی مقطعی به کار گرفته شد که شامل اعضای هیئت علمی (n = 52) و دانشجویان (n = 513) از دانشگاه‌های دولتی و خصوصی اوگاندا بود. شرکت‌کنندگان از طریق نمونه‌گیری در دسترس با استفاده از بسترهای آنلاین جذب شدند. داده‌ها با استفاده از پرسشنامه‌های ساختاریافته که آمادگی نهادی، ادراک ذینفعان، الگوهای استفاده از هوش مصنوعی، پیشرفت یادگیرندگان و راهبردهای آموزشی برای ادغام هوش مصنوعی را اندازه‌گیری می‌کرد، جمع‌آوری شد. هر دو آمار توصیفی و استنباطی با استفاده از ابزار آماری JASP و ابزارهای تحلیل داده مبتنی بر Python تحلیل شدند. یافته‌ها آمادگی متوسط نهادی برای پذیرش هوش مصنوعی را نشان داد، به طوری که فناوری بالاترین آمادگی (M = 3.2) و پس از آن آموزش (M = 2.9) را داشت، در حالی که آمادگی سیاست و حکمرانی پایین باقی ماند (M = 2.4). ذینفعان هوش مصنوعی را در حمایت از دستیابی به شایستگی (M = 4.1، ۸۵٪) و یادگیری خودراهبر (M = 4.0، ۸۰٪) مؤثر دانستند، اگرچه نگرانی‌هایی در مورد حل مسئله مستقل (M = 3.6، ۶۵٪) و اصالت ارزیابی (M = 3.8، ۷۰٪) مطرح شد. دانشجویان استفاده مکرر از ابزارهای هوش مصنوعی، به ویژه ChatGPT (۸۱.۱٪)، Gemini (۵۶.۸٪) و Copilot (۳۸.۸٪) را عمدتاً برای شفاف‌سازی مفاهیم (۸۹.۲٪)، پژوهش (۸۱.۱٪) و تولید ایده (۷۰.۳٪) گزارش کردند. تحلیل همبستگی رابطه مثبت متوسطی بین فراوانی استفاده از هوش مصنوعی و عملکرد تحصیلی (r = 0.544) نشان داد، در حالی که تحلیل کای-دو ارتباط معناداری بین استفاده از هوش مصنوعی و عملکرد تحصیلی (χ2 = 241.898، p < 0.001) را تأیید کرد. مطالعه نتیجه می‌گیرد که ادغام مؤثر هوش مصنوعی در CBE مستلزم آموزش سواد هوش مصنوعی، توانمندسازی اعضای هیئت علمی، چارچوب‌های سیاست نهادی و رویکردهای ارزیابی مبتنی بر شایستگی است تا پیشرفت یادگیرندگان را در عین حفظ یکپارچگی توسعه شایستگی ارتقا دهد.