• صاحب المنشور: شافية البصري
  
  ملخص النقاش:
  في عصر الثورة الرقمية المتسارع، تبرز الحاجة الملحة لإعادة النظر في نهجنا التقليدي للتعليم. يأتي هذا النداء نتيجة للتغيرات الجذرية التي تشهدها مجالات مثل تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي والتي تستوجب دمجها في بيئة التعليم الحديثة لتوفير تجربة تعليم أكثر شمولًا وتفاعلية وملاءمة للشخص الواحد. يهدف "التعليم الديناميكي"، المصمم خصيصًا لكل طالب بناء على احتياجات التعلم الخاصة به، إلى تحقيق هذه الأهداف. ويتطلب ذلك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كمفاتيح رئيسية لتحقيق فهم عميق ومتخصص لمنظور كل فرد تجاه العالم والمادة الدراسية.

إن الدافع الأساسي لهذا النهج الجديد يكمن في الاعتراف بالتنوع الكبير في طرق تعلم الأفراد واحتياجاتهم الفردية. يتجاوز التعليم الديناميكي الطريقة الجامدة ذات الإيقاع الموحد حيث يتم تقديم المحتوى بنفس السرعة وبنفس الكمية لجميع الطلاب بغض النظر عن مستوى تقدمهم أو اهتماماتهم الخاصة بهم. عوضا عن ذلك، فهو يعزز عملية استبطان مرنة وقابلة للتكيف تُمكِّن المعلمين والمدرسين من معرفة نقاط القوة لدى كل طالب والنواحي التي قد يحتاج إليها المزيد من المساعدة فيما يتعلق بفهم المواد الأكاديمية المختلفة.

توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي الأدوات اللازمة لرصد وتحليل البيانات الضخمة المرتبطة بأسلوب كل طالب في التعلم، مما يؤدي لاحقا لاتخاذ القرار المناسب بشأن التدخل والتعديلات المستمرة لمخططاته التعليمية الشخصية. يمكن لهذه المنصة الإلكترونية الذكية تتبع مدى مشاركة الطالب وتحقيقه للمراحل الرئيسية للمناهج الدراسية وإنتاج نتائج دقيقة حول مستويات تحصيله الحالي. استناداً على تلك المقاييس، يقوم النظام بتتبع أفضل طريقة لاستيعابه للمواد عبر مجموعة متنوعة من الوسائل المرئية والمسموعة والكتابية بالإضافة لتحسين خيارات المحاكاة الواقعية وأدوات التجريب العلمي.

بالإضافة لما سبق ذكره أعلاه، توفر تكنولوجيا الذكاء الصناعي فرصًا أخرى مثيرة للإمكانات داخل سوق العمل العالمي حاليًا وما سيكون عليه مستقبلاً أيضًا! فمثلا، يساعد تطوير البرمجة اللغوية العصبية NLP)،) والمعروفة أيضاً باسم نيتشر لينكينج NLP)،)) في تحويل اللغة الطبيعية المُستخدمَة ضمن الفصول والمناقشات الأكاديمية مباشرةً إلى نصوص قابلة للقراءة الآلية ومن ثم دراسة تفاصيل حجم العمليات المعرفية للأفراد أثناء محاولة حل مشاكل معينة كجزء مؤثر للغاية لحلقات ردود الأفعال التحسينية العملية. إن تطبيق نماذج التعلم العميقة DNN تعمل بدور ثانوي لكن مهم جدًا وذلك لمساعدتها بشكل غير مباشر نحو تحديد العلاقات الخفية والشائعات البيانية الغير مبنية مسبقاً ولكن لها دور فعال بإكمال الصورة الكاملة لعاداتREPEATIVE OF A STUDENT'S LEARNING PATTERN . بالتالي فإننا أمام مرحلة جديدة تمامًا ستكون حاسمة بالنسبة للعلاقة بين الانسان وآلات التفكير والفهم المجرد بغرض خلق مجتمع متعلم بطرق مبتكرة وفريدة.

وفي النهاية، يبقى التأثير البشري ضروري للحفاظ على قيمة التعاطف الإنساني والحكمة البشرية عند تصميم مثل هكذا انظمة متكاملة عالية التكنولوجيا؛ إذ إن الروبوتات مازالت بعيدة جدّا حتى اللحظة عن الوصول لفهم المشاعر والأحاسيس البشرية الداخلية الصرفة مقارنة بالإنسان نفسه والذي يستطيع رصد حالات الاكتئاب والاستياء والخوف لدي الآخرين بمجرّد رؤيتهم وهذه