تكنولوجيا التعليم والقياس النفسيمقاييس علم النفس التربوي

نموذج قياس الواقع المعزز والرضا عن التعلم ومشاركة الطلاب

نموذج قياس الواقع المعزز والرضا عن التعلم ومشاركة الطلاب (tom Dieck et al., 2024) هو أداة سيكومترية مقننة مؤلفة من 36 فقرة تهدف إلى تقييم إشباعات التكنولوجيا التفاعلية وأثرها في الرضا الأكاديمي والاندماج لدى طلاب التعليم العالي وفق نظرية الاستخدامات والإشباعات ودورة كولب للتعلم.

Mohammed looti أكاديمي وباحث متخصص في علم النفس
تاريخ النشر
تمت المراجعة العلمية · د. مروة عبد العظيم · 17 سبتمبر، 2026
مراجعة وتدقيق علمي معتمد تاريخ التدقيق: 17 سبتمبر، 2026
د. مروة عبد العظيم دكتوراه
أستاذة علم النفس • جامعة كربلاء
معايير التدقيق والاعتماد السريري

يخضع هذا المحتوى لمعايير ضبط الجودة والتدقيق العلمي والأكاديمي الصارمة في شبكة علم النفس العربي، لضمان صحة المعلومات ودقتها السريرية ومطابقتها لأحدث الأدلة والبراهين الصادرة عن الجمعيات النفسية والطبية المعتمدة (APA / WHO).

الملخص

يُمثّل نموذج قياس الواقع المعزز والرضا عن التعلم ومشاركة الطلاب (Augmented Reality, Learning Satisfaction, and Student Engagement—Measurement Model) أداة سيكومترية متقدمة طوّرها توم ديك وزملاؤها (tom Dieck et al., 2024) لتقييم التفاعل المعقد بين إدراك تقنيات الواقع المعزز (Augmented Reality – AR) ومستويات الرضا التعليمي والاندماج الأكاديمي لدى طلبة التعليم العالي. تأسست الأداة استناداً إلى دمج متين بين نظرية الاستخدامات والإشباعات (Uses and Gratifications Theory) ونموذج دورة التعلم التجريبي لـ ديفيد كولب (Kolb’s Experiential Learning Cycle)، مما مكّن المقياس من تفكيك محددات إشباع احتياجات المتعلمين الفردية وفق تباين أساليب التعلم المعرفية والحسية لديهم.

يتألف المقياس من 36 فقرة موزعة على أبعاد رئيسية تقيس إشباعات تكنولوجيا الواقع المعزز (مثل المنفعة التعليمية المدركة، وسهولة الاستخدام، والجدّة، والتفاعل)، وأبعاد الرضا عن العملية التعليمية، ومستويات اندماج الطلاب السلوكي والمعرفي والعاطفي. وتُقاس استجابات الأفراد باستخدام سلم ليكرت الخماسي المتدرج من (1 = أعارض بشدة إلى 5 = أتفق بشدة). خضعت الأداة للفحص السيكومتري الدقيق في بيئة التعليم العالي بالمملكة المتحدة عبر تطبيق منهجية نمذجة المعادلات البنائية (SEM)، حيث أظهرت النتائج ثباتاً بنيوياً استثنائياً؛ إذ تجاوزت قيم معامل ألفا كرونباخ (Cronbach’s Alpha) ومؤشر الثبات التركيبي (Composite Reliability – CR) عتبة 0.70 لجميع البنى الكامنة. كما أثبتت تحليلات الصدق التقاربي كفاءة البناء بتجاوز متوسط التباين المستخرج (Average Variance Extracted – AVE) لقيمة 0.50، مع تحقق مؤشرات الصدق التمايزي وفق معيار فورنيل-لاركر ومصفوفة تباين التحميلات المتقاطعة، مما يجعله إطاراً قياسياً معيارياً موثوقاً للأبحاث التربوية والتقنية وتصميم البيئات التعليمية الذكية.

الكلمات المفتاحية

الواقع المعزز، الرضا عن التعلم، مشاركة الطلاب، نظرية الاستخدامات والإشباعات، دورة كولب للتعلم، القياس النفسي التربوي، التكنولوجيا التعليمية، التحليل العاملي التوكيدي، الثبات التركيبي، بيئات التعلم الرقمية.

المؤلفون

قام على تطوير وتدقيق هذا النموذج القياسي فريق بحثي أكاديمي متخصص في مجالات التكنولوجيا وإدارة المعرفة والابتكار التعليمي:

  • إم. كلاوديا توم ديك (M. Claudia tom Dieck): أستاذة باحثة في جامعة مانشستر متروبوليتان (Manchester Metropolitan University)، قسم العمليات والتكنولوجيا والفعاليات وإدارة الضيافة، المملكة المتحدة. (البريد الإلكتروني للتواصل: [email protected]).
  • إليانور كرانمر (Eleanor Cranmer): باحثة ومحاضرة في جامعة مانشستر متروبوليتان، قسم العمليات والتكنولوجيا والفعاليات وإدارة الضيافة، المملكة المتحدة.
  • ألكسندر بريم (Alexandre Prim): أستاذ مساعد وباحث في كلية سيناك (Faculdade SENAC – National Commercial Training Service)، مجمع بلوميناو، قسم الإدارة، البرازيل.
  • ديفيد بامفورد (David Bamford): أستاذ إدارة العمليات والأنظمة في جامعة مانشستر متروبوليتان، قسم العمليات والتكنولوجيا والفعاليات وإدارة الضيافة، المملكة المتحدة (معرف الباحث المفتوح ORCID: 0000-0002-1050-1357).

الغرض

شهد قطاع التعليم العالي تحولاً جذرياً متسارعاً نحو تبني التقنيات الغامرة (Immersive Technologies)، ويأتي في مقدمتها الواقع المعزز (Augmented Reality) الذي يدمج الكائنات الرقمية ثلاثية الأبعاد ضمن بيئة المتعلم الحقيقية في الوقت الفعلي. ورغم الانتشار المتزايد لتطبيقات الواقع المعزز في الجامعات، ظلت الأدبيات الأكاديمية تفتقر إلى أدوات قياس سيكومترية مقننة قادرة على رصد الفروق الفردية في استجابة المتعلمين لهذه التكنولوجيا، وتحديد الكيفية التي تُترجم بها الخصائص التقنية إلى مخرجات نفسية وتربوية ذات مغزى.

يهدف هذا النموذج القياسي إلى سد هذه الفجوة المعرفية من خلال تحقيق مجموعة من الأغراض العلمية والتطبيقية، أبرزها:

  • قياس الإشباعات النفسية والمعرفية: تقييم الدوافع النفسية والمنافع الذاتية التي يجنيها المتعلم من التفاعل مع منصات الواقع المعزز، مع التركيز على إشباع حاجات المنفعة الأكاديمية، والاندماج المعرفي، وسهولة الوصول، والمحاكاة التفاعلية.
  • استكشاف التفاعل مع أساليب التعلم الفردية: فحص مدى ملاءمة تكنولوجيا الواقع المعزز للأنماط المعرفية المتنوعة وفق دورة كولب للتعلم التجريبي (المتعلم الاستيعابي، والتقاربي، والتباعدي، والتكيفي)، وتبيان كيف يؤثر أسلوب التعلم كمتغير وسيط أو معدل في العلاقة بين استخدام التقنية والرضا النهائي.
  • التنبؤ بالرضا والاندماج الأكاديمي: توفير نموذج نمذجة قياسي دقيق يتنبأ بمستوى رضا الطلاب التراكمي عن المنهج الدراسي ومستوى مشاركتهم النشطة (المعرفية والوجدانية والسلوكية)، مما يتيح للإدارات الجامعية وصناع القرار التربوي تقييم جدوى الاستثمار في المنصات الغامرة.
  • توجيه التصميم التعليمي: تزويد مطوري البرمجيات الأكاديمية والمصممين التعليميين بإطار تجريبي يحدد الخصائص التقنية الأكثر تأثيراً في تحفيز انتباه الطالب وتقليل العبء المعرفي الزائد (Cognitive Load).

البناء النفسي

يعتمد النموذج على تفكيك العلاقة التفاعلية بين المستخدم والتكنولوجيا إلى شبكة مفاهيمية مترابطة من البنى الكامنة (Latent Constructs). يتألف المقياس من ثلاثة أبعاد رئيسية، ينطوي كل بُعد منها على محاور قياسية فرعية تم استقاؤها وتطويرها من دراسات سيكومترية سابقة (مثل Chae et al., 2015; Li et al., 2021; Rauschnabel et al., 2017):

1. إشباعات الواقع المعزز (AR Gratifications)

يركز هذا البناء على المنافع والمكاسب النفسية والوظيفية التي يدركها الطالب أثناء تفاعله مع التطبيق الغامر، ويشمل الأبعاد الفرعية الآتية:

  • الفائدة التربوية المدركة (Perceived Usefulness): قياس إدراك الطالب لمدى مساهمة الواقع المعزز في تبسيط المفاهيم المجردة، وتسريع وتيرة الاستيعاب، ورفع جودة الأداء الأكاديمي.
  • سهولة الاستخدام المدركة (Perceived Ease of Use): تقييم الجهد الذهني والبدني اللازم للتنقل داخل واجهة التطبيق واستخدام الأوامر الافتراضية بسلاسة دون معوقات تقنية.
  • الجدّة والإبهار (Novelty): استكشاف الأثر النفسي لعنصر الحداثة والتشويق الذي تضفيه الكائنات الرقمية ثلاثية الأبعاد على بيئة التعلم الروتينية.
  • التفاعلية والتحكم (Interactivity & Control): قياس قدرة الطالب على التفاعل ثنائي الاتجاه، والتحكم في زوايا الرؤية ومقاييس المجسمات وتكرار التجارب الافتراضية بحرية كاملة.

2. الرضا عن التعلم (Learning Satisfaction)

يُمثّل حالة تقييم وجدانية وإدراكية إيجابية تتشكل لدى الطالب حيال الخبرة التعليمية برمتها. يقيس هذا البناء مدى تحقيق تطلعات المتعلم الأكاديمية، وشعوره بالإنجاز الشخصي، ورغبته في الاستمرار في استخدام هذا النمط من التدريس مستقبلاً، ومدى ملاءمة هذه البيئة لاحتياجاته المعرفية الخاصة.

3. مشاركة الطلاب واندماجهم (Student Engagement)

يُقاس الاندماج الطلابي كبناء متعدد الأوجه يمتد إلى ما وراء الحضور السلبي، ليشمل:

  • الاندماج المعرفي (Cognitive Engagement): بذل الجهد العقلي اللازم لمعالجة المعلومات المعقدة، والربط بين النظرية والتطبيق من خلال التجسيد الافتراضي.
  • الاندماج العاطفي (Emotional Engagement): المشاعر الإيجابية نحو المادة الأكاديمية، متضمنة الحماس، وتلاشي القلق الأكاديمي، والشعور بالانتماء للمجتمع التعليمي.
  • الاندماج السلوكي (Behavioral Engagement): استمرار الممارسة والمثابرة على أداء المهام واستغلال الوقت داخل التطبيق بفاعلية بحثاً عن المعرفة.

الإطار النظري

يستند النموذج القياسي إلى تآزر نظري محكم يربط بين حقلين أكاديميين: نظريات الاتصال الجماهيري والتفاعل الإنساني الحاسوبي من جهة، والنظريات النفسية التربوية لتطور المعرفة من جهة أخرى.

نظرية الاستخدامات والإشباعات (Uses and Gratifications Theory – UGT)

تنطلق نظرية الاستخدامات والإشباعات (التي طورها بلاوملر وكاتز، ونقحها شاو، Shao, 2009) من افتراض أساسي مفاده أن المستخدمين ليسوا متلقين سلبيين للرسائل الإعلامية والتقنية، بل هم عناصر نشطة تبحث عن أدوات ووسائط رقمية محددة لإشباع دوافع نفسية ومعرفية واجتماعية كامنة. وفي سياق تكنولوجيا الواقع المعزز في التعليم، تفترض النظرية أن دافعية الطالب للتفاعل مع التطبيقات ثلاثية الأبعاد لا تنبع من مجرد التكليف الدراسي الإلزامي، بل من مستوى الإشباع الذي تحققه الأداة في توضيح الغموض المفهومي وتوفير بيئة تجريبية مرنة وغنية بالحوافز الحسية.

دورة التعلم التجريبي لـ ديفيد كولب (Kolb’s Experiential Learning Cycle)

لتعميق الأساس المعرفي للنموذج، اعتمد الباحثون على نظرية التعلم التجريبي لديفيد كولب (Kolb, 2014). تؤكد هذه النظرية أن التعلم عملية ديناميكية مستمرة تتحول فيها التجربة إلى معرفة عبر أربع مراحل متتابعة:

  1. التجربة الواقعية الملموسة (Concrete Experience): حيث يخوض الطالب تفاعلاً مباشراً مع مجسمات الواقع المعزز.
  2. الملاحظة التأملية (Reflective Observation): حيث يراقب الطالب التغيرات والمخرجات الناتجة عن تدخله الافتراضي ويتأمل أبعادها.
  3. المفاهيم المجردة (Abstract Conceptualization): صياغة استنتاجات وقوانين نظرية تفسر ما رآه واختبره عبر النموذج الرقمي.
  4. التجريب النشط (Active Experimentation): تطبيق المعرفة الناتجة على مشكلات جديدة واختبار صحة الفرضيات.

وقد أتاح هذا الدمج النظري للنموذج القياسي قياس مدى تباين تقييم الطلاب لإشباعات الواقع المعزز باختلاف أساليبهم التعلمية المفضلة (الاستيعابية والتوافقية والتقاربية والتباعدية)، مما أضفى على الأداة عمقاً سيكومترياً يفسر التباين السلوكي بين الأفراد عند التعرض لنفس المثير التقني.

الصدق

أُخضع نموذج القياس لتحليلات إحصائية متقدمة للتحقق من مختلف أشكال الصدق السيكومتري (Validity) باستخدام بيانات تم جمعها من عينة قوامها طلاب التعليم العالي في المملكة المتحدة:

صدق البناء (Construct Validity)

تم تأكيد صدق البناء عبر مواءمة جميع الفقرات للأبعاد النظرية المؤسسة؛ حيث أظهرت المؤشرات ملاءمة مقبولة للبيانات مع النموذج المفاهيمي المقترح، مما يبرهن على أن المقاييس الفرعية تمثل بالفعل الأبعاد النفسية المقصود قياسها دون تشويش دلالي.

الصدق التقاربي (Convergent Validity)

تم تقييم الصدق التقاربي بالاعتماد على معايير هير وآخرين (Hair et al., 2019) من خلال حساب متوسط التباين المستخرج (Average Variance Extracted – AVE). وأظهرت النتائج أن قيم AVE لكافة البنى الكامنة تجاوزت بوضوح الحد الأدنى الموصى به وهو 0.50، مما يعكس أن المتغير الكامن يشرح أكثر من 50% من تباين فقراته المقاسة بدلاً من تباين الخطأ العشوائي.

الصدق التمايزي (Discriminant Validity)

تم إثبات الصدق التمايزي عبر استخدام المعايير الإحصائية المعتمدة (Henseler et al., 2015)؛ حيث تبين أن قيم معاملات الارتباط بين أي متغيرين كامنين كانت أدنى بدرجة دالة إحصائياً من الجذور التربيعية لمتوسط التباين المستخرج الخاص بكل متغير منفرد، كما كانت التشبعات العاملية للفقرات على عواملها المفترضة أعلى بكثير من تشبعاتها المتقاطعة (Cross-loadings) على العوامل الأخرى. وقد برهن هذا على استقلالية الأبعاد الفرعية (مثل الرضا والاندماج وإشباع الجدّة) وعدم وجود تداخل أو تكرار بنائي بينها.

الثبات

تم تقييم الاتساق الداخلي (Internal Consistency) للأداة القياسية عبر معيارين إحصائيين صارمين:

  • معامل ألفا كرونباخ (Cronbach’s Alpha): سجلت جميع الأبعاد والمقاييس الفرعية في النموذج قيماً لألفا أعلى من عتبة القبول البالغة 0.70، وهو ما يعكس ترابطاً وتجانساً متيناً بين الفقرات المشكلة لكل بعد على حدة.
  • الثبات التركيبي (Composite Reliability – CR): نظراً لأن معامل ألفا قد يقلل من تقدير الثبات في النماذج متعددة الأبعاد، تم حساب الثبات التركيبي وفق توصيات هير وآخرين (Hair et al., 2019)، وتجاوزت قيم CR لجميع المتغيرات الكامنة حاجز 0.70، مما يثبت خلو البيانات من أخطاء القياس المفرطة واستقرار الأداة سيكومترياً عبر عينات المبحوثين.

التحليل العاملي

طُبق التحليل العاملي التوكيدي (Confirmatory Factor Analysis – CFA) لاختبار البنية العاملية لنموذج القياس المكون من 36 فقرة قبل مرحلة التنقيح الإحصائي:

معايير تشبع الفقرات وتنقيح النموذج

اعتمد الباحثون معياراً صارماً لحذف أو استبقاء الفقرات تمثل في اشتراط أن تتجاوز قيمة التشبع العاملي (Factor Loading) عتبة 0.70 على البعد المخصص لها لضمان جودة التمثيل السيكومتري. أسفر هذا الإجراء عن النتائج التالية:

  • أظهرت الغالبية العظمى من الفقرات تشبعات عاملية قوية تخطت 0.70، مما دعم قوتها التمييزية وتماسكها العاملي.
  • تم حذف فقرة واحدة من المقياس الأولي بسبب انخفاض تشبعها العاملي عن العتبة المقبولة، وهي الفقرة الرابعة في بعد الجدّة (Novelty 4) التي نصت على: “It was an unusual experience” (لقد كانت تجربة غير معتادة). وقد أسهم حذفها في تحسين مؤشرات حسن المطابقة العامة للنموذج القياسي (Model Fit Indices) واستقرار التباين المستخرج للبُعد.

أداة القياس

  • نوع الأداة: استبانة مسحية / مقياس تقرير ذاتي (Self-report Questionnaire / Inventory).
  • الفئة المستهدفة: طلاب التعليم العالي ودارسو التخصصات الأكاديمية المختلفة المستخدمون لتطبيقات وتقنيات الواقع المعزز.
  • عدد الفقرات: 36 فقرة في النسخة الأصلية قبل التنقيح، استُبعدت منها فقرة واحدة (Novelty 4) في التحليل التوكيدي النهائي.
  • مقياس الاستجابة المعتمد: سلم ليكرت الخماسي (Five-point Likert scale) بصيغة الاستجابة المعتمدة التالية:
    • 1 = أعارض بشدة (Strongly disagree)
    • 2 = أعارض (Disagree)
    • 3 = محايد (Neutral)
    • 4 = أتفق (Agree)
    • 5 = أتفق بشدة (Strongly agree)
  • طريقة التصحيح: تُجمع الدرجات لكل بُعد فرعي بصورة مستقلة أو يُحسب المتوسط الحسابي لدرجات الفقرات المكونة لكل متغير كامن؛ حيث تشير الدرجات المرتفعة إلى مستويات أعلى من الإشباع المدرك، والرضا التعليمي، ومشاركة الطالب النشطة في العملية التعليمية.
  • الفقرات المعكوسة: جميع الفقرات مصاغة باتجاه إيجابي مباشر، ولا يتضمن المقياس فقرات ذات تصحيح عكسي.

الأذونات والرسوم وسنة الاختبار

نُشر هذا النموذج القياسي في صورته المحكّمة عام 2024 ضمن مجلة Information Technology & People الصادرة عن دار النشر العالمية Emerald Insight. وتخضع حقوق النشر والملكية الفكرية الخاصة بالمقال الكامل وفقراته القياسية المفصلة لقوانين الناشر والمؤلفين. تتيح السياسات الأكاديمية عموماً استخدام هذه الأداة لأغراض البحث العلمي غير التجاري والدراسات الأكاديمية العليا شريطة الاستشهاد بالورقة العلمية الأصلية والتوثيق المرجعي الكامل لمؤلفيها (tom Dieck et al., 2024). أما بالنسبة للاستخدامات المؤسسية أو التجارية أو دمج المقياس في برمجيات تجارية، فيلزم الحصول على إذن خطي مسبق من المؤلف الرئيسي أو الناشر.

المراجع

  • Chae, H. C., Koh, C. E., & Prybutok, V. R. (2015). Information technology capability and firm performance: Contradictory findings and their possible causes. MIS Quarterly, 38(1), 305–326. https://doi.org/10.25300/MISQ/2014/38.1.14
  • Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
  • Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
  • Kolb, D. A. (2014). Experiential learning: Experience as the source of learning and development (2nd ed.). Pearson FT Press.
  • Li, C. Y., Fang, Y. H., & Yeh, Y. C. (2021). The role of augmented reality in enhancing customer engagement: An empirical study of consumer behavior. Computers in Human Behavior, 117, 106649. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106649
  • Rauschnabel, P. A., Rossmann, A., & tom Dieck, M. C. (2017). An adoption framework for mobile augmented reality games: The case of Pokémon GO. Computers in Human Behavior, 76, 276–286. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.07.030
  • Shao, G. (2009). Understanding the appeal of user-generated media: A uses and gratification perspective. Internet Research, 19(1), 7–25. https://doi.org/10.1108/10662240910927795
  • tom Dieck, M. C., Cranmer, E., Prim, A., & Bamford, D. (2024). Can augmented reality (AR) applications enhance students’ experiences? Gratifications, engagement, and learning styles. Information Technology & People, 37(3), 1251–1278. https://doi.org/10.1108/ITP-10-2021-0823

فقرات المقياس

فيما يلي نص فقرات المقياس بلغتها الأصلية كما وردت في الدراسات القياسية المعيارية دون أي تعديل أو ترجمة للحفاظ على صدق أداة القياس وثباتها:
Instructions / Directions: Please indicate your level of agreement with each of the following statements regarding your experience using Augmented Reality (AR) in your learning, using the 5-point scale (1 = Strongly disagree to 5 = Strongly agree).
Response Scale: 5-point Likert scale (1 = Strongly disagree to 5 = Strongly agree)
1

Using AR improved my learning performance.
2

Using AR increased my academic productivity.
3

Using AR enhanced my effectiveness in learning.
4

I found AR useful in my learning.
5

Learning to operate AR was easy for me.
6

I found it easy to get AR to do what I want it to do.
7

My interaction with AR was clear and understandable.
8

I found AR easy to use.
9

I felt in control over my interactions with AR.
10

I had control over the pace of using the AR application.
11

I could decide which information to explore through AR.
12

AR allowed me to interact with learning materials dynamically.
13

AR responded quickly to my actions.
14

AR facilitated two-way interaction with the content.
15

The AR learning experience was novel.
16

AR provided me with a unique way of learning.
17

Using AR in my studies was an innovative approach.
18

It was an unusual experience. (Note: deleted in some factor analyses due to low loading)
19

I am satisfied with the educational content delivered via AR.
20

The AR application met my learning expectations.
21

Overall, I am satisfied with my learning experience using AR.
22

I feel good about what I learned through AR.
23

Using AR was a satisfying educational activity.
24

I focused intensely when learning with AR.
25

I tried to understand the material deeply while using AR.
26

I put a lot of mental effort into learning with AR.
27

AR made me think critically about the subject matter.
28

I enjoyed learning with AR.
29

I felt enthusiastic about the lesson when using AR.
30

Using AR made learning exciting.
31

I felt interested in the topics presented through AR.
32

I actively participated during the AR learning session.
33

I spent more time exploring the learning materials because of AR.
34

I was involved in completing the tasks assigned in AR.
35

I listened attentively and followed instructions while using AR.
36

I would like to use AR more frequently in my future studies.
★

تقييم هذا المقياس النفسي

5.0 / 5 • 1 تقييم

اقتباس هذا المقال

looti, M. (2026, سبتمبر 17). نموذج قياس الواقع المعزز والرضا عن التعلم ومشاركة الطلاب. عرب سايكلوجي. https://arabpsychology.com/scales/augmented-reality-learning-satisfaction-student-engagement-measurement-model/
looti, Mohammed. “نموذج قياس الواقع المعزز والرضا عن التعلم ومشاركة الطلاب.” عرب سايكلوجي, 17 سبتمبر 2026, https://arabpsychology.com/scales/augmented-reality-learning-satisfaction-student-engagement-measurement-model/.
looti, Mohammed. “نموذج قياس الواقع المعزز والرضا عن التعلم ومشاركة الطلاب.” عرب سايكلوجي. سبتمبر 17, 2026. https://arabpsychology.com/scales/augmented-reality-learning-satisfaction-student-engagement-measurement-model/.