النمذجة بالمعادلات البنائية باستخدام خوارزمية المربعات الجزئية الصغرى في البحوث التربوية والنفسية: مثال تطبيقي لاختبار نموذج بنائي للعلاقات بين استخدام الذكاء الاصطناعي، والتحالف العلاجي، والاندماج الوظيفي لدى مقدمي خدمات الصحة النفسية

أولاً: المراجع العربية

أرنوط، بشرى إسماعيل أحمد. (2024أ). مقدمة في الإحصاء البايزي للعلوم الاجتماعية. دار كيان للنشر والتوزيع.

أرنوط، بشرى إسماعيل أحمد. (2024ب). مؤشرات جودة المطابقة للصدق البنائي والثبات لمقياس "تنانين التقاعس عن العمل" العوائق النفسية لجهود التخفيف والتكيف مع التغير المناخي: دراسة الفروق باستخدام الاحتمال البايزي. مجلة جامعة الأنبار للعلوم الإنسانية، ع2، 962- 1015.

الحناكي، منى سليمان؛ الحارثي، محمد عطية. (2023). واقع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم العام بالمملكة العربية السعودية. المجلة العربية للمعلوماتية وأمن المعلومات، 13، 33- 76.

الخليفة، هند سليمان. (2023). مقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. مجموعة إيوان البحثية.

الداود، منيرة عبد العزيز. (2021). واقع استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عمادة الموارد البشرية بجامعة الإمام محمد بن سعود الإسلامية. مجلة الجامعة الإسلامية للعلوم التربوية والاجتماعية، 5، 49- 93.

عبد الله، بكر محمد. (2023). فعالية برنامج لتنمية مهارات التحالف العلاجي في ضوء المخططات بين الشخصية وأنماط تعلق الأطفال ذوي اضطرابات المسلك. مجلة كلية التربية، جامعة عين شمس، 3(47)، 17- 62.

الغامدي، حنان محمد؛ العباسي، دلال عمر. (202). واقع تفعيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البرامج الإثرائية للطلبة الموهوبين في مدارس ينبع وجدة من وجهة نظر الطلبة ومنفذي البرامج الإثرائية. المجلة الدولية لنشر البحوث والدراسات، 3 (28)، 591- 633.

الفقيه، حليمة حسن؛ الفراني لينا أحمد. (2023). واقع استخدام طالبات كلية الدراسات العليا التربوية بجامعة الملك عبد العزيز لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في ضوء بعض المتغيرات. مجلة العلوم التربوية والنفسية، 7(1)، 1-19.

القحطاني، غادة علي. (2022). واقع استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد البشرية ومعوقاته ومتطلبات تطبيقه بجامعة الملك سعود من وجهة نظر هيئة التدريس بالجامعة. مجلة العلوم التربوية والنفسية، 6(55)، 1- 23.

القيسي، فاطمة عبد المجيد؛ دحادحة، باسم محمد. (2021). مستوى امتلاك المرشدين التربويين للمهارات الإرشادية وعلاقتها بكفاءتهم الذاتية المهنية في محافظة الكرك. مجلة كلية التربية، جامعة الأزهر، 40 (191). 383-424

لطفي، أسماء محمد. (2023). استخدام الذكاء الاصطناعي وعلاقته بالهوية المهنية والاندماج الوظيفي لدى أعضاء هيئة التدريس في ضوء بعض المتغيرات الديموجرافية. مجلة كلية التربية، جامعة عين شمس، 3 (74)، 15- 134.

مرسي، عايد؛ يونس، ربيع رشوان؛ سعادة، سامح أحمد. (2023). الضغوط النفسية وعلاقتها بفعالية الذات المهنية لدى الموجهين الطلابيين بالمملكة العربية السعودية. مجلة كلية التربية، جامعة الأزهر بالقاهرة، 42(199)، 159- 193.

المصري، إيمان عثمان؛ الطراونة، أخليف يوسف. (2021). واقع استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي الداعمة لتحول الجامعات الأردنية الحكومية إلى جامعات منتجة من وجهة نظر القيادات الأكاديمية. مجلة كلية التربية، 37 (11)، 121- 145.

الهملان، أمل فلاح فهد. (2021). الاحتراق النفسي في ظل جائحة کورونا المسببة لفيروس کوفيد- 19 لدى العاملين في الصفوف الأمامية في مجال الرعاية الصحية والأمن بدولة الکويت. مجلة الإرشاد النفسي، جامعة عين شمس، 66 (66)، 365- 403.

ثانيًا: المراجع الأجنبية

Adeosun, O. T., & Adegbite, W. (2022). Human resource professionals and readiness for the future of work. EUREKA: Social and Humanities, 5, 39–50. https://doi.org/10.21303/2504-5571.2022.002486

Aktan, M.; Turhan, Z.; Dolu, I. (2022). Attitudes and perspectives towards the preferences for artificial intelligence in psychotherapy. Computers in Human Behavior, 133. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107273

Al Eid, N. A., Arnout, B. A., Al-Qahtani, T. A., Pavlovic, S., AlZahrani, M. R., Abdelmotelab, A. S., & Abdelmotelab, Y. S. (2024). The potential role of religiosity, psychological immunity, gender, and age group in predicting the psychological well-being of diabetic patients in Saudi Arabia within the Bayesian framework. PloS one, 19(8), e0308454. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308454

Ali, F., Rasoolimanesh, S. M., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Ryu, K. (2018). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) in hospitality research. The International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(1), 514–538.

Alqahtani, M.; Arnout, B.; Fadhel, F.; Sufyan, N. (2021). Risk perceptions of COVID-19 and its impact on precautionary behavior: A Qualitative Study. Patient Education and Counseling, 104, 1860- 1867.

Ardimen, A.; Dasril, D.; Tas’adi, R.; Yulitri, R.; Ramadhani, D.; Rozalina, D. (2023). Systematic review research on artificial intelligence in the counseling profession. AIP Conf. Proc, 2805 (1): 070005. https://doi.org/10.1063/5.0148809

Arnout, B. (2020). Counseling and Psychotherapy Programs. Scholar Press.

Arnout, B. A. (2021). Application of structural equation modeling to develop a conceptual model for entrepreneurship for psychological service workers during the COVID-19 pandemic. Work (Reading, Mass.), 69(4), 1127–1141. https://doi.org/10.3233/WOR-205245

Arnout, B. I. A., AlQahtani, T. S., & A L Melweth, H. (2024). Competitive capabilities of higher education institutions from their employees' perspectives: A case study of King Khalid University. PloS one, 19(5), e0302887. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0302887

Barney, J. B., Ketchen, D. J., & Wright, M. (2021). Resource-Based Theory and the Value Creation Framework. Journal of Management, 47(7). https://doi.org/10.1177/01492063211021655

Bain, E.E., Shafner, L., Walling, D.P., Othman, A.A., Chuang-Stein, C., Hinkle, J., Hanina, A. (2017). Use of a novel artificial intelligence platform on mobile devices to assess dosing compliance in phase 2 clinical trial in subjects with schizophrenia. JMIR mHealth and uHealth, 5(2), 18-26.

Beatty, C., Malik, T., Meheli, S. & Sinha, C. (2022). Evaluating the Therapeutic Alliance with a Free-Text CBT Conversational Agent (Wysa): A Mixed-Methods Study. Front. Digit. Health 4:847991. doi: 10.3389/fdgth.2022.847991

Bingley, E.; Mehmetoglu, M., & Venturini, S. (2021). Structural equation modelling with partial least squares using Stata and R. London: Routledge.

Cartwright, D., & Gardner, M. (2016). Trainee difficulties with therapeutic engagement: A qualitative study of in-session critical incidents. South African Journal of Psychology, 46(2), 254-265. https://doi.org/10.1177/0081246315605679

Cunningham, P. B., Gilmore, J., Naar, S., Preston, S. D., Eubanks, C. F., Hubig, N. C., McClendon, J., Ghosh, S., & Ryan-Pettes, S. (2023). Opening the Black Box of Family-Based Treatments: An Artificial Intelligence Framework to Examine Therapeutic Alliance and Therapist Empathy. Clinical child and family psychology review, 26(4), 975–993. https://doi.org/10.1007/s10567-023-00451-6

Dijkstra, T. K., & Schermelleh-Engel, K. (2014). Consistent partial least squares for nonlinear structural equation models. Psychometrika, 79(4), 585–604.

Dlamini, N. P., Suknunan, S., & Bhana, A. (2022). Influence of employee-manager relationship on employee performance and productivity. Problems and Perspectives in Management, 20(3), 28–42. https://doi.org/10.21511/ppm.20(3).2022.03

Fadhel, F. H., Alqahtani, M. M. J., & Arnout, B. A. (2022). Working with patients and the mental health of health care workers during the COVID-19 pandemic. Work (Reading, Mass.), 72(1), 27–38. https://doi.org/10.3233/WOR-211134

Felten, E. W., Raj, M., & Seamans, R. (2019). The Variable Impact of Artificial Intelligence on Labor: The Role of Complementary Skills and Technologies. SSRN Electronic Journal, Figure 1, 1–6. https://doi.org/10.2139/ssrn.3368605

Fiske, A, Henningsen, P, & Buyx, A. (2019). Your robot therapist will see you now: ethical implications of embodied artificial intelligence in psychiatry, psychology, and psychotherapy. J Med Internet Res, 21: e13216. doi: 10.2196/13216

Flückiger, C., Del Re, A.C., Wampold, B.E., & Horvath, A.O. (2018). The alliance in adult psychotherapy: A meta-analytic synthesis. Psychotherapy (Chicago, Ill), 55(4), 316–340. 10.1037/pst0000172

Flückiger, C., Del Re, A.C., Wlodasch, D., Horvath, A.O., Solomonov, N., & Wampold, B.E. (2020). Assessing the alliance-outcome association adjusted for patient characteristics and treatment processes: A meta-analytic summary of direct comparisons. Journal of Counseling Psychology, 67(6), 706–711. 10.1037/cou0000424

Friedlander, M.L., Escudero, V., Welmers-van de Poll, M.J., & Heatherington, L. (2018). Meta-analysis of the alliance–outcome relation in couple and family therapy. Psychotherapy, 55, 356–371. 10.1037/ pst0000161

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Castillo Apraiz, J., Cepeda-Carrión, G., & Roldán, J. L. (2019a). Manual de partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). (Seconda Edizione). Barcelona: OmniaScience.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Magno, F., Cassia, F., & Scafarto, F. (2020). Le Equazioni Strutturali Partial Least Squares: Introduzione alla PLS-SEM. (Seconda Edizione). Milano: Franco Angeli.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Richter, N. F., & Hauff, S. (2017). Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM): Eine anwendungsorientierte Einführung. München: Vahlen.

Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019b). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2–24.

Hair, J., & Alamer, A. (2022). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) in second language and education research: Guidelines using an applied example. Research Methods in Applied Linguistics, 1(3) 100027. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2022.100027

Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M., Sarstedt, M., Danks, N.P., Ray, S. (2021). An Introduction to Structural Equation Modeling. In: Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R. Classroom Companion: Business. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7_1

Hair, J., J., Sarstedt, M., Hopkins, L. & Kuppelwieser, V. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. European Business Review, 26, 2, 106-121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128

Henseler, J. (2021). Composite-based structural equation modeling: Analyzing latent and emergent variables. New York, NY: Guilford Press.

Jacob, N. A. (2018). Competency Mapping of Employees in the Banking Sector. De Paul Journal of Scientific Research, 5(1), 43–52

Jarvie, H.; & Linden, H. (2024). Exploring Human Therapists' Perspectives on Artificial Intelligence Therapists in Mental Health Care. http://hig.diva-portal.org/smash/get/diva2:1882451/FULLTEXT01.pdf

Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S., et al. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol, 2:230–43.

Jordan, M.I., Mitchell, T.M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255–60

Karver, M.S., De, Nadai, A.S., Monahan, M., & Shirk, S.R. (2018). Meta-analysis of the prospective relation between alliance and outcome in child and adolescent psychotherapy. Psychotherapy, 55(4), 341– 355. 10.1037/pst0000176

Khaled, N., Turki, A., & Aidalina, M. (2019). Implications of artificial intelligence in healthcare delivery in the hospital settings. International Journal of Public Health and Clinical Sciences, 6(5), 22-38.‏

Kline, R. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (6th ed.). Guilford Publications.

Lederman, R., & D'Alfonso, S. (2021). The Digital Therapeutic Alliance: Prospects and Considerations. JMIR mental health, 8(7), e31385. https://doi.org/10.2196/31385

Mahwah, N.J., Erlbaum, G., M., Teeroovengadum, V., Becker, J.-M., & Ringle, C. M. (2020). This fast car can move faster: A review of PLS-SEM application in higher education research. Higher Education, 80, 1121–1152.

Malik, N., Tripathi, S. N., Kar, A. K., & Gupta, S. (2022). Impact of artificial intelligence on employees working in industry 4.0 led organizations. International Journal of Manpower, 43(2), 334–354. https://doi.org/10.1108/IJM-03-2021-0173

Mashudi, E.; Rusmana, N.; Ni'mah, I.; Fatihaturosyidah, C. (2019). Impovements of pre-service counselor skill in building therapeutic alliance using peer coaching method. Proceedings of the 2nd International Seminar on Guidance and Counseling. (ISGC2019). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Memon, M. A., Ramayah, T., Cheah, J.-H., Ting, H., Chuah, F., & Cham, T. H. (2021). PLS-SEM statistical programs: A review. Journal of Applied Structural Equation Modeling, 5(1), i–xiv.

Millington, I. (2019). AI for Games. CRC Press.‏

Nurski, L. & Hoffman, M. (2022). The impact of artificial intelligence on the nature and quality of jobs. Working Paper, 14/2022, Bruegel.

Prescott, J. & Hanley, T. (2023). Therapists' attitudes towards the use of AI in therapeutic practice: considering the therapeutic alliance. Mental Health and Social Inclusion, 27 (2), 177- 185.

Richter, N. F., Sinkovics, R. R., Ringle, C. M., & Schlägel, C. (2016). A critical look at the use of SEM in International Business Research. International Marketing Review, 33(3), 376–404

Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. (2015). SmartPLS 3 [computer software]. Bönningstedt: SmartPLS. Retrieved from 7 https://www.smartpls.com

Ringle, C., Wende, S., & Becker, J. (2024). SmartPLS 4. Bönningstedt: SmartPLS, https://www.smartpls.com.

Roa, T. M., Biller-Andorno, N., & Trachsel, M. (2021). The ethics of artificial intelligence in psychotherapy. In M. Trachsel, J. Gaab, N. Biller-Andorno (Eds.) & Ş. Tekin & J. Z. Sadler (Ed.), The Oxford Handbook of psychotherapy ethics (pp. 744–758). Oxford University Press.

Robelo, A.; Verboom, D.; Santos, N.; & Graaf, J. (2023). The impact of artificial intelligence on the tasks of mental healthcare workers: A scoping review. Computers in Human Behavior: Artificial Humans (CHBAH), 1(2), 1-14.

Russell, S.; Dewey, D. & Tegmark, M. (2015). Research priorities for robust and beneficial artificial intelligence. AI Magazine, 36: 105-114. https://doi.org/10.1609/aimag.v36i4.2577

Sarstedt, M., & Cheah, J. H. (2019). Partial least squares structural equation modeling using SmartPLS: A software review. Journal of Marketing Analytics, 7(3), 196–202.

Sarstedt, M., Hair, J. F., & Ringle, C. M. (2022). Partial least squares structural equation modeling. In C. Homburg, M. Klarmann, & A. Vomberg (Eds.), Handbook of Market Research. Cham: Springer.

Sebri, V., Pizzoli, S. F. M., Savioni, L., & Triberti, S. (2020). Artificial Intelligence in mental health: professionals’ attitudes towards AI as a psychotherapist. Annual Review of CyberTherapy and Telemedicine, 18, 229–233.

Sedlakova, J., & Trachsel, M. (2022). Conversational Artificial Intelligence in Psychotherapy: A New Therapeutic Tool or Agent? The American Journal of Bioethics, 23(5), 4–13. https://doi.org/10.1080/15265161.2022.2048739

Shah, R., & Goldstein, S. M. (2006). Use of structural equation modeling in operations management research: Looking back and forward. Journal of Operations Management, 24(2), 148–169.

Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J.F., Cheah, J., Ting, H., Vaithilingam, S. and Ringle, C.M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: guidelines for using PLSpredict. European Journal of Marketing, 53, 11, 2322-2347.

Streukens, S. and Leroi-Werelds, S. (2016). Bootstrapping and PLS-SEM: a step-by-step guide to get more out of your bootstrap results. European Management Journal, 34, 6, 618-632.

Susilo. (2020). Terhadap Penggunaan Sistem Informasi Sumberdaya Manusia. 8(1), 1–7

Sweeney, C., Potts, C., Ennis, E., Bond, R., Mulvenna, M. D., O’Neill, S., Malcolm, M., Kuosmanen, L., Kostenius, C., Vakaloudis, A., McConvey, G., Turkington, R., Hanna, D., Nieminen, H., Vartiainen, A.-K., Robertson, A., & McTear, M. F. (2021). Can chatbots help support a person’s mental health? Perceptions and views from mental healthcare professionals and experts. ACM Transactions on Computing for Healthcare, 2(3), Article 25. https://doi.org/10.1145/3465480

Triberti, S., Gorini, A., Savioni, L., Sebri, V., Pravettoni, G. (2019). Avatars, and the disease: Digital customization as a resource for self-perception assessment in breast Cancer patients. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2019; 22(8): 558-564.

Usakli, A., & Kucukergin, K. G. (2018). Using partial least squares structural equation modeling in hospitality and tourism: Do researchers follow practical guidelines? International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(11), 3462–3512.

van Zyl, G. (2022). Industry and geographic dynamics of employee productivity levels for different major job codes and age categories in the South African workplace. Journal of Economic and Financial Sciences,15(1), 1–13. https://doi.org/10.4102/jef.v15i1.708

Wahl, B., Cossy-Gantner, A., Germann, S., & Schwalbe, N. R. (2018). Artificial intelligence (AI) and global health: how can AI contribute to health in resource-poor settings? BMJ global health, 3(4), e000798.‏

Wampold, B.E., & Flückiger, C. (2023). The alliance in mental health care: Conceptualization, evidence, and clinical applications. World Psychiatry: Official Journal of the World Psychiatric Association (WPA), 22(1), 25–41. 10.1002/wps.21035

Wong, K. (2019). Mastering partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) with SmartPLS in 38 hours. Bloomington, IN: iUniverse.

Xiaomei, Z.; Sen, W. & Qin, H. (2021). Impact of Skill Requirements on Employees’ Thriving at Work: From the Perspective of Artificial Intelligence Embedding. Foreign Economics & Management, 43(11), 15-25.