بيانات الباحث
حاسب آلي، الكلية التطبيقية، جامعة أم القرى، المملكة العربية السعودية
ملخص البحث
يهدف هذا البحث إلى تحديد ورسم خريطة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي (AI) في عملية تصميم تجربة المستخدم (UX)، واستكشاف إمكانية تحسين الكفاءة والدقة والإبداع في الحلول الرقمية. تم بناء الإطار التحليلي بالاعتماد على مراجعة منهجية للأدبيات ركزت على مراحل التصميم المتمحور حول المستخدم (UCD)، بالإضافة إلى تحليل نوعي لتأثير استخدام ChatGPT على المصممين. وتم أيضاً تقديم منهجية التصميم بمساعدة الذكاء الاصطناعي (AIAD) التي تستخدم الشبكات العصبية العميقة (DNN) لمحاكاة تجربة المستخدم بناءً على سجلات سلوك النقر (مثل: معرف الصفحة، الإحداثيات، وقت البقاء) لزيادة كفاءة ودقة التصميم.
أظهرت النتائج أن الذكاء الاصطناعي يُستغل عبر مراحل UCD المختلفة، بدءًا من فهم سياق الاستخدام وصولًا إلى تطوير الحلول. وأفاد المهنيون بزيادة واضحة في إنتاجيتهم المُدركة، حيث أمكنهم إنجاز المزيد من المهام في وقت أقل. ومع ذلك، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على الشعور بالإنجاز معقد. فبينما يعزز الإنجاز الشعور بـالملكية والتحكم عبر المعالجة اللاحقة لمخرجات الذكاء الاصطناعي، فإنه قد يتضاءل بسبب نقص التحدي أو الشعور بـالدونية أمام جودة الآلة. ويُعد الذكاء الاصطناعي مناسبًا لمهام مثل فهم المجالات المعرفية وتوليد الحلول الإبداعية، ولكنه أقل ملاءمة للأبحاث المتعمقة بسبب الموثوقية المحدودة. وخلص البحث إلى أن الذكاء الاصطناعي ليس أداة مطلقة القوة، بل هو أداة مساعدة للمصممين. ويساهم هذا العمل في توجيه الأجندة البحثية المستقبلية نحو فهم أفضل لـ التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في مجال الإبداع والتصميم.
This study aims to identify and map the applications of Artificial Intelligence (AI) in the User Experience (UX) design process, exploring its potential to enhance efficiency, accuracy, and creativity in digital solutions. The analytical framework was developed based on a systematic literature review focusing on the stages of the User-Centered Design (UCD) process, in addition to a qualitative analysis of the impact of using ChatGPT on designers.The research also introduces the AI-Assisted Design (AIAD) methodology, which employs Deep Neural Networks (DNNs) to simulate user experience based on clickstream logs (e.g., page ID, coordinates, dwell time) to improve design accuracy and efficiency.The results reveal that AI is utilized across the different UCD stages, from understanding the context of use to developing solutions. Practitioners reported a notable increase in their perceived productivity, enabling them to accomplish more tasks in less time. However, the impact of AI on the sense of achievement is complex; while it enhances ownership and control through post-processing of AI outputs, it may also diminish due to reduced challenge or feelings of inferiority compared to machine-generated quality.
AI proved particularly suitable for tasks such as understanding cognitive domains and generating creative solutions, yet less effective for in-depth research due to limited reliability. The study concludes that AI is not an all-powerful tool but rather a supportive assistant to designers. This work contributes to shaping the future research agenda toward a deeper understanding of human–AI collaboration in creativity and design.