إطار هجين لإنشاء مراجعات الأدبيات المنهجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

الملخص يمثل دمج الذكاء الاصطناعي (AI)، ولا سيما الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، في مراجعات الأدبيات المنهجية (SLRs) تقدمًا تحويليًا في منهجيات البحث. يقترح هذا البحث إطارًا هجينًا يجمع بين القوة الحسابية للذكاء الاصطناعي مع الصرامة الإبستمولوجية للخبرة البشرية، متجذرًا في الشفافية، والصدق، والموثوقية، والشمولية، والوكالة الانعكاسية. من خلال ثلاث مراحل مترابطة - التصميم، وجمع الدراسات، والتفسير - يستخدم الإطار اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي، وتنسيق قاعدة المعرفة، وهندسة المحفزات التكرارية لتعزيز القابلية للتوسع، وكشف الروابط بين التخصصات، وضمان سلامة المنهجية من خلال إشراف قوي من البشر. ويتناول التحديات الرئيسية لمراجعات الأدبيات المنهجية، بما في ذلك معالجة مجموعات البيانات الضخمة، وضمان إمكانية تكرار النتائج، والحفاظ على الصرامة الإبستمولوجية أثناء الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تشمل الابتكارات الرئيسية التحقق الدوري، والمقارنات بين النماذج، واختبار الحساسية لتعزيز الموثوقية وتقليل التحيزات. يتماشى الإطار مع المعايير الأخلاقية وأهداف البحث من خلال التأكيد على النماذج اللغوية الكبيرة الخاصة بالنطاق، ومقاييس الموثوقية، وبروتوكولات العرض الموحدة. ويؤسس لمراجعات الأدبيات المنهجية كأساس لتطوير المعرفة في مشاهد البحث المعقدة والمتعددة التخصصات، مما ينسجم مع كفاءة الذكاء الاصطناعي مع الخبرة البشرية.