• صاحب المنشور: دوجة الفهري
  
  ملخص النقاش:
  أصبح دمج التكنولوجيا في العملية التعلمية أمرًا أساسيًا اليوم، حيث يُعد الذكاء الاصطناعي إحدى التقنيات الرائدة التي أثرت بشكل كبير على الطرق التقليدية للتعليم. رغم الفوائد العديدة والآفاق المتاحة لهذا الدمج مثل تخصيص الخبرات التعليمية وتحسين الكفاءة والتقييم الدقيق للأداء، إلا أن ينشأ العديد من القضايا الأخلاقية الحاسمة تستحق النظر العميق والمناقشة الشاملة. سوف نستعرض هنا بعض هذه المسائل الأساسية وكيف يمكن معالجتها للحفاظ على قيمة ومصداقية النظام التعليمي بينما نتقدم نحو مستقبل أكثر رقمنة.

الخصوصية والأمان:

تتطلب خصوصية البيانات وأمنها اهتمام بالغ عندما يتعلق الأمر باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية. تشمل نقاط القلق الرئيسية جمع واستخدام المعلومات الشخصية للمتعلمين، بما في ذلك بياناتهم الأكاديمية والتفاعلات داخل الفصول الدراسية عبر الإنترنت وتاريخ التصفح. ومن الضروري وضع سياسات واضحة لحماية خصوصية الطلاب ولضمان عدم استخدام البيانات لأهداف غير تعليمية أو غير مناسبة أخلاقيًّا. وينبغي أيضًا التأكد من تمتُّع المؤسسات التعليمية بالتدابير الأمنية الحديثة لمنع الوصول غير المصرح به إلى هذه البيانات والحفاظ عليها آمنة ضد أي تهديد محتمل للتسلل الإلكتروني. كما أنه من المهم زيادة الوعي لدى المعلمين والمتعلمين بشأن أفضل الممارسات المتعلقة بالأمان الرقمي بشكل عام وباستخدام الأدوات المدعومة بتقنية الذكاء الاصطناعي تحديدًا لتجنب المخاطر المحتملة المرتبطة بنشر الأفكار المغلوطة أو الكشف عن معلومات حساسة بشكل عرضي.

الانحياز وتعزيز الصور النمطية:

يتعين علينا الانتباه جيدًا لانحيازات نماذج تعلم الآلة المستخدمة في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التعليمية؛ فقد تتضمن هذه النماذج تحيزات مضمرة تمثل المجتمع الذي تم تدريبها عليه وقد تؤثر سلبيًا على جودة تجربة التعلم الفردية لكل طالب بما يتعارض مع هدف تحقيق بيئة تعليمية شاملة وعادلة. كما قد يساهم وجود اختلافات بين الجنسين والثقافات المختلفة والعمر وغير ذلك مما يشكل تعددية الهويات البشرية داخل مجتمع مدرسة ما، فضلاً عن الاختلافات الواسعة أيضًا فيما يتعلق بمستوى المهارات عند دخول مرحلة الدراسة الأولية نفسها - كل تلك عوامل خارجية مؤثرة أخرى تحتاج مراعاتها أثناء تصميم وإطلاق البرامج المعتمدة على تقنيات ذكية حديثاً. ويجب العمل باستمرار لمعالجة مشكلات التحيز هذه وضمان تمثيل مجموعة واسعة من وجهات النظر والقيم الثقافية ضمن عملية تطوير البرمجيات الخاصة بأنظمة دعم تعليمية مدعومة بحلول ذكية قائمة علی Machine Learning . فمثــلاً بإمكان رسم خرائط توضيحية للمفاهيم الجديدة بطريقة تضمن فهم عميق منها وذلك باستخدام صور رمزية مختلفة لها تأويلاته الخاصّة حسب ثقافة الشخص المستهدف – وهو نهج يفضيه خبراء التربية الحديثون حوله نظرًا لإمكان كبيرة لرفع مستوى الاستيعاب لدي الطلبة الذين يعانون أصلاً بسبب نقص فرصتهم بالحصول علي تدريس خصايص بناؤوا بشرعية مجتمعاتها المحلية ذات صله وثيقة بقيمه ديانة وقواعد اجتماعية موروثه عنها منذ القدم ولم يتم تحديثها لفترة طويله نسبيا مقارنة بأوروبا مثلاً والتي شهدت تغييرات مفصلية حول دور المرأة والديمقراطية وما شابه خارج نطاق هذا المثال المطروح ولكن يبقى السياقات المقارنه هامه لدعم الإبداع العلمى الجديد المنشود عالمياً تحت مظلت واحده تسم