منذ الإصدار العام لمنصات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل «تشات جي بي تي» ChatGPT، و«جيمناي» Gemini، وعدد آخر لا يُحصى من النماذج الأخرى قبل أقل من عام، احتدم النقاش بين المعلمين حول قدرتها على تحويل التعلم وقلب معايير التدريس التقليدية.
إلهاب خيال الطلاب
وفي عرض تحليلي كتب ناثان شولتز، المدير التنفيذي في شركة «تشيغ انك» Chegg Inc في مجلة «فاست كومباني»، يقول إن قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي (ذ ا ت) على إنشاء المعلومات وتوليد الأفكار وتعزيز المعرفة بحرية وبشكل فوري - على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع - قد استحوذت على خيال الطلاب في جميع أنحاء العالم. ولم يكن هذا بالأمر المفاجئ.
وقد أظهرت دراسة حديثة أن ما يقرب من نصف طلاب الجامعات (49 في المائة) يستخدمون أدوات الكتابة الذكية للأغراض العامة مثل «جي بي تي». ومع ذلك، على الرغم من تحول الطلاب بشكل متزايد إلى تلك الأدوات، فإنهم يظلون متخوفين عندما يتعلّق الأمر باستخدامها في التعلم.
تخوف وعدم ثقة بالأفكار المولّدة
أظهر استطلاع عالمي حديث للطلاب أن 4 في المائة فقط من الطلاب الأميركيين قالوا إنهم يلجأون إلى أدوات (ذ ا ت) أولاً عندما يتعثرون في مفهوم أو مهمة ما. ويكمن أحد أسباب ذلك في عدم ثقة الطلاب بدقة المعلومات التي توفرها هذه الأدوات ونماذج اللغة الكبيرة التي تستخدمها. وما يثير القلق أن الاستطلاع العالمي للطلاب يُظهر أيضاً أن من بين 40 في المائة من الطلاب الجامعيين في جميع أنحاء العالم الذين استخدموا (ذ ا ت) في دراساتهم، يشعر 47 في المائة بالقلق بشأن تلقي معلومات غير دقيقة أو غير صحيحة.
تكنولوجيا ذكية تتخصص بموضوع محدد
إن بيئة التعليم تتطلب من الذكاء الاصطناعي نهجاً أكثر تركيزاً. يجب أن تتمثل الأولوية القصوى في إنشاء نظم موجهة لدراسة موضوع محدد خصيصاً، أي أدوات مدربة على المحتوى التعليمي لذلك الموضوع ومجموعات البيانات الكبيرة لتفاعلات الطلاب الفعلية معه. ويتم بعد ذلك ضبط تلك الأدوات الذكية بواسطة خبراء بشريين في ذلك الموضوع لضمان دقة جودة الإجابات.
ويرتبط هذا بطلب الطلاب، حيث يقول 59 في المائة من الطلاب الأميركيين إنهم يرغبون في رؤية أدوات (ذ ا ت) تتضمن الخبرة البشرية في توليد الإجابات. وبهذه الطريقة، يمكن تعميم الذكاء الاصطناعي في التعليم، وتقديم ما يتوقعه الطلاب ويستحقونه، أي مستوى من الدقة والتخصيص يساعدهم على تحقيق إتقان المواد عبر تنسيقات مختلفة.
تحديات الدراسات العلمية والمحاسبة
ويتجلى هذا التحدي بشكل خاص في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) ومواضيع الأعمال الكمية مثل التمويل والمحاسبة والاقتصاد.
في هذه المجالات، تكون نقاط القوة في توليد النص في «ذ ا ت» أقل فائدة، نظراً لوجود مساحة أقل للتفسيرات المتعددة ووجهات النظر الشخصية. وهنا تكون مسيرة الطلاب التعليمية الحقيقية دائماً فريدة من نوعها. وبالتالي، يجب أن تتطلع أدوات «ذ ا ت» التي تركز على التعليم أيضاً إلى تقديم محادثات حقيقية في اتجاهين تتحدى الطلاب من خلال اختبارات وتوصيات مصممة خصيصاً لاختبار فهمهم، والتعمق في المفاهيم لسد فجوات المعرفة الشخصية لديهم.
كما يعد دمج «الهندسة السريعة» طريقة أخرى لتعزيز التفسيرات المقدمة مع السياق المطلوب. فهنا يجب أن توجه أدوات «ذ ا ت» الطلاب إلى طرح المزيد من الأسئلة ذات الصلة منذ البداية. ففي الرياضيات، على سبيل المثال، فإن مجرد تقديم تلك الأدوات لإجابة ما دون ربطها بالمبادئ الأساسية ليس له قيمة تذكر.
التعلم الفردي يؤدي إلى التعلم المستقل
يتمتع الذكاء الاصطناعي أيضاً بالقدرة على استخدام تحليلات التعلم لإظهار كيفية تعلم كل طالب. ويمكن له أن يُعلمهم ما إذا كانوا يتعلمون في الأوقات المثالية من اليوم، وما إذا كانوا بحاجة إلى ممارسة المزيد من التدريب بدلاً من القراءة، أو إذا كانوا بحاجة إلى بناء مرونة التعلم للمضي قدماً وفهم المفاهيم الصعبة.
كما أنه يحمل إمكانية السماح للطلاب بمعرفة الوسائط التي تناسبهم بشكل أفضل، مثل النص أو الصوت أو الفيديو.
يجب أن يكون الهدف هو ترحيل الطلاب من تلقي المساعدة والتوجيه إلى التعلم المستقل المنظم ذاتياً، مع التحرر التدريجي من المسؤولية حتى يتمكن كل طالب من إتقان فن التعلم.
تجربة تعليمية شخصية
الهدف النهائي بطبيعة الحال هو الوصول إلى تجربة تعليمية شخصية تتناسب مع القدرات الفردية لكل طالب، واهتماماته، وأهدافه طويلة المدى. ولم تكن الحاجة إلى هذا النوع من الدعم أكبر من أي وقت مضى.
في عام 2021، لم يلتحق بالجامعات 62 في المائة من الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و24 عاماً. ومن بين أولئك الذين التحقوا، 33 في المائة لم يتخرجوا فيها قط. ويتعرض طلاب اليوم أيضاً لضغوط هائلة؛ في عام 2018، كانت هناك نسبة 43 في المائة من الطلاب بدوام كامل و81 في المائة من الطلاب بدوام جزئي يعملون أثناء الدراسة، في حين أن 22 في المائة من جميع الطلاب الجامعيين هم أيضاً آباء - وهو ما قد يفسّر سبب استخدام 7 في المائة من جميع الطلاب للموارد عبر الإنترنت مرة واحدة في الأسبوع أو أكثر للمساعدة في تعلمهم.
تعزيز معدلات الالتحاق بالجامعات
وهناك ضرورة واضحة لأنظمة دعم التعلم خارج قاعة المحاضرات التي تستجيب للاحتياجات والوضع المحدد لكل طالب. وإذا تمكن الذكاء الاصطناعي من المساعدة في تحقيق هذه الغاية، فسوف تتاح لنا فرصة هائلة لتحسين معدلات الالتحاق بالجامعات والتخرج فيها، وبالتالي التأثير بشكل إيجابي على الاقتصاد والمجتمع بشكل أوسع.
أظهرت إحدى الدراسات أن زيادة معدلات التخرج في الكليات التي يدرس فيها الطلاب لمدة عامين أو 4 أعوام، إلى 84 في المائة لفصل دراسي واحد فقط، من شأنه أن يزيد من دخل نصف مليون شخص بمقدار 19034 دولاراً سنوياً ويعزز عائدات الضرائب المحلية والولائية والفيدرالية بأكثر من 90 مليار دولار على مدار العام أثناء حياتهم.
شراكة مدرسية تقنية
لقد حان الوقت لإضفاء طابع رأسي (عمودي) على تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء أدوات يتم تدريبها واختبارها ومعايرتها باستخدام بيانات عالية الجودة خاصة بقطاع معين.
إذا تمكنت المدارس والجامعات من العمل في شراكة مع مطوري الذكاء الاصطناعي التعليمي لتقديم مثل هذه الأنظمة، فسوف نرفع جودة هذه الأدوات الذكية إلى مستوى جديد وأعلى بكثير. وعندما يحدث ذلك، سنكون قادرين على بناء نظام بيئي تعليمي أكثر عدالة، وأكثر فاعلية من حيث التكلفة، وأكثر دعماً للمتعلمين المكلفين بحل مشكلات الغد.
* خدمة «فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».
