Foresight Scenarios for Automating Educational Supervision in Saudi General Education through Integration with Artificial Intelligence (2026–2035)
Year: 2025
Type: article
Abstract: This study aimed to develop foresight scenarios for automating educational supervision in Saudi general education, integrated with artificial intelligence, for the period 2026–2035. A mixed-methods approach was employed, combining descriptive-analytical analysis of key documents with scenario-based future studies methodology. The sample included over (42) diverse official documents. The study produced three main scenarios: (1) the baseline scenario, reflecting a static and low-cost continuation of current limitations in automation infrastructure; (2) the reform scenario, offering moderate improvements through partial fulfillment of automation requirements, presenting a more optimistic outlook; and (3) the innovative scenario, presenting a comprehensive and creative model that fully supports educational supervision automation. Despite higher implementation costs, the innovative scenario was found to be the most effective and sustainable. The study also proposed five practical programs and projects, along with targeted recommendations to ensure successful implementation.///هدفت الدراسة إلى بناء سيناريوهات استشرافية لأتمتة الإشراف التربوي في التعليم العام السعودي بالتكامل مع الذكاء الاصطناعي خلال الفترة (2026–2035). استخدمت الباحثات منهجية مختلطة جمعت بين التحليل الوصفي التحليلي للوثائق، ومنهجية الدراسات المستقبلية بأسلوب السيناريوهات. وشملت العينة أكثر من (42) وثيقة رسمية متنوعة. وأسفرت الدراسة عن ثلاثة سيناريوهات رئيسة: (1) السيناريو المرجعي، ويعكس صورة جامدة ومنخفضة التكلفة نتيجة ضعف البنية التحتية لأتمتة الإشراف؛ (2) السيناريو الإصلاحي، ويتضمن تحسينات جزئية عبر توفير بعض متطلبات الأتمتة، ويقدّم تصورًا أكثر تفاؤلًا؛ و(3) السيناريو الابتكاري، الذي يمثل نموذجًا متكاملًا وإبداعيًا لتطبيق الأتمتة، ويُعدّ الأكثر فاعلية واستدامة رغم ارتفاع تكلفته. كما اقترحت الدراسة خمسة برامج ومشاريع تنفيذية، وقدمت توصيات نوعية تضمن نجاح التطبيق.
DOI: 10.56793/pcra2213247
Authors: PhD student in Educational Leadership || Employee at the Education and Training Evaluation Commission || Saudi Arabia, Ms.Alaa Ibrahim Alhajji, Ms.Mshael Hazza ALmrikhi, Ms.Manal Mazyad Alotaibi, PhD student in Educational Leadership || Employee at the Education Administration in Al-Dawadimi || Saudi Arabia
Language: English
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W4409921874