• صاحب المنشور: طيبة اليعقوبي
  
  ملخص النقاش:
  في السنوات الأخيرة، شهد قطاع التعليم تحولاً كبيراً مع تزايد استخدام التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي. يهدف هذا التحليل إلى استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز العملية التعليمية ويواجه تحدياتها أيضًا.

أولاً وقبل كل شيء، يعد الذكاء الاصطناعي قوة هائلة لتخصيص التعلم. فمن خلال تحليل بيانات الطلاب الشخصية، مثل الأداء السابق وأسلوب التعلم، يستطيع الذكاء الاصطناعي تقديم تجارب تعليمية فردية أكثر فعالية لكل طالب. وهذا ليس مجرد مساعدة على جعل التعليم أكثر جاذبية وملاءمة للمتعلمين؛ بل يتيح أيضا فرصا أكبر لضمان فهم أفضل للمادة الدراسية والشعور بالنجاح بين طلاب متنوعين باحتياجاتهم وقدراتهم المختلفة.

إحدى طرق تحقيق ذلك هي باستخدام "الروبوتات التعليمية" أو المساعدين الافتراضيين الذين يجيبون مباشرة على الأسئلة الخاصة بكل متعلم ويعملون كموجه شخصي داخل البيئة الرقمية للتعلّم. هذه الآلات قادرة أيضاً على مراقبة تقدم المتعلمين وإصدار توصيات بناءً عليه مما يوفر ردود فعل مستمرة ومتاحة دائمًا أثناء عملية التدريس والإرشاد الذاتيين لهؤلاء المتلقين للمعارف الجديدة لهم حسب حاجتهم لذلك.

بالرغم من الفوائد الكبيرة، تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي بعض القضايا الجدلية المرتبطة بها والتي تتطلب التشاور والمناقشة المستمرة لأجل ضمان عدم فقدان الجانب الإنساني والبشري للتعلم بسبب الاعتماد الزائد على التقنيات الحديثة ذاتياً. يشعر البعض بأن تطبيق الذكاء الصناعي قد يؤدي لفقدان التواصل وجهًا لوجه وغرس عادات اعتمادية لدى المعلم الرئيسي وهو الانسان وليس الروبوت وذلك يؤثر سلبًا على روح المجتمع الذي ينشئه الفصل وتشجيع التجارب المشتركة واستثمار الوقت والجهد لبناء روابط قوية بين أفراد مجتمع مدرسة واحدة.

بالإضافة لما سبق ذكرة سابقآ حول نقاط ضعف نظام الذكاء الاصطناعي الأساسية والتي منها افتقاره لقراءة العاطفة والحالة النفسيه لمستفيد منه والمعرفة الواسعة بحالات الحياة الواقعيه المختلفه وانعدام مهارة الاستماع الجيد حيث أنه غير قادر علي جمع المعلومات بطريقة متكامله وشاملة كما يفعل الإنسان الطبيعي بالإضافة الي محدودية قدرته علي حل المشكلات الغير نمطيه وغير الاعتيادية والتي تحتاج لحل مبتكر وفريد خارج نطاق البرمجة المكتوبه داخليا للجهاز نفسه . وعلى الرغم مما ذكر أعلاه الا انه يبقي امكانيه كبيرة لتحسين هذة النقاط عبر تطوير المزيد من خوارزميات وبرامج جديدة اكثر تقدما تستوعب بعضا مما تم ذكرت سابقا وابرز مثال لذلك هو ظهور تكنولوجيات تعلم عميق مؤخرا والتي تسمح باتخاذ القرارت بدرجة دقه اعلى مقارنة بتلك القديمه حاليا كذلك فإن مجال إعادة هندسه البيانات الكبير والعمليات الحاسوبيه سيواصل توسعه مستقبلاً ليصبح جزء اساسي ضمن أي مشروع يعمل تحت مظلة الذكاء الاسنه والمتصلة بمفهوم التربيه والعلم الحديث .

وفي النهاية بينما يسعى عالمنا نحو مرحلة انتقالية ثورية تعتمد طابع رقمي واضح ، فلابد لنا حينئذٍ ان نتخذ قرارتنا بثبات حيال مدى تأثير تلك التقنيات الجديده علي مجريات حياتنا اليوم خاصتا فيما خص جوانب اهميتها القدرية كالتربية مثلا . لذا فأنه آن الأوان لاتباع نهج شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل شامل