• صاحب المنشور: حمادي المدغري
  
  ملخص النقاش:
  برز الذكاء الاصطناعي كأداة transformation في العديد من المجالات، ومنها قطاع التعليم. يهدف هذا المقال إلى استعراض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الكفاءة التعليمية وكيف يتعامل مع التحديات المرتبطة بتطبيقه. يُظهر التحليل كيف تعمل تقنيات مثل التعلم الآلي والروبوتات الحوارية على تخصيص تجربة التعلم وتوفير دعم شخصي للمتعلمين. بالإضافة إلى ذلك، يناقش المقال المخاوف المتعلقة بالخصوصية والأمان وأهمية الشفافية والعدالة في تطوير واستخدام حلول الذكاء الاصطناعي في البيئة التعليمية.

الفوائد المحتملة لذكاء اصطناعي في التعليم:

1. التعلم الشخصي: يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم خطط دراسية مستهدفة بناءً على نقاط قوت كل طالب وضعفه، مما يعزز عملية التعلم ويحسن الأداء العام. تستطيع خوارزميات التعلم العميق تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد نمط تعلم الفرد وتقديم مواد مصممة خصيصًا له.

1. الدعم الفوري: توفر الروبوتات الحوارية والدروس الافتراضية مدخلات فورية ومفيدة أثناء جلسات التدريس عبر الإنترنت أو عند مواجهة مشكلات غير متوقعة. هذه الحلول غالبًا ما تكون متاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ويمكنها المساعدة في ملء الفجوات بين الدورات الدراسية التقليدية المنتظمة.

1. تقييم شامل: تقوم أدوات تقييم الذكاء الاصطناعي بتحليل وتحليل ردود الاستجابات مفتوحة النهاية بدقة أكبر بكثير مقارنة بالأسلوب البشري التقليدي للتدقيق والقراءة. وهذا يساعد المعلمين على فهم فهم طلابهم بطريقة أكثر شمولاً وكشف المناطق التي قد تحتاج لمزيد من العمل عليها.

1. تكامل الوسائط المتعددة: يساهم دمج محتوى مرئي وصوتي وغامر آخر ضمن تصميم الدورة التعليمية باستخدام ذكاء اصطناعي في جعل التجربة جذابة وجذّابة للمتعلمين. وقد ثبت أن الوسائل الغنية بالمحتوى تساعد الأفراد الذين يتعلمون بأكثر من نوع واحد من الشعور بالتفاعل والإنجاز الأكبر خلال العملية التعليمية برمتها.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي داخل بيئات التعلم:

1. الخصوصية والأمن المعلوماتي: رغم أهميتها الجوهرية، إلا أنه يوجد خطر كبير يتمثل بسرقة بيانات شخصية حساسة تتعلق بمستويات المهارات والمعرفة الخاصة بكل فرد والتي تم جمعوها بوسيلة "عن بعد". علاوة على ضرورة ضمان عدم تسريب تلك البيانات وحدوث اختراقات لهذا النظام الإلكتروني المُستخدم حالياً تحت إدارة المديريّة/الإدارة العامة لشبكات التواصل الاجتماعي الحكوميّة المحلية لكل دولة عضو بها؛ كونها تُعتبر ثروة حيوية ستساعد بصنع سياسات عامة فعَّالة وقادرةٌ بحقٍ على تغيير مسار هيكلة منظومة عمل القطاعات الحكومية ذات الصلة بهذا الجانب الملفت جدًّا والذي يعد محور اهتمام عالميا واسعا جدًا .

1. القضايا الأخلاقية والتمثيل العادل: هناك مخاوف بشأن قدرة الخوارزميات المثالية لوظيفة محددة منذ البداية - بغض النظر عمّا إن كانت مناسبة أم لا بالنسبة إليهم فيما يخص مجال تخصص معين خاص بهم-. تؤثر نماذج تدريب خوارزميات AI أيضًا تأثيرات مجتمعة منها توجه الأعراف الثقافية سواء بالسلب أم بالإيجابي بنسب متفاوتة للغاية فتظهر نتائج مختلفة تمام الاختلاف حسب التركيبة السكانيه لأفراد المجتمع الواحد وبالتالي حدوث انحيازات واضحة الظاهرانية إذا لم تتم محاسبتها بإجراء تغييرات جذرية قبل البدء بإتاحتها لاستعمال العمومي بدون رقابة دقيقة لفترة زمنيّة طويلة نسبيا وهي فترة التشغيل الأولي للأجهزة الجديدة خصوصا وان كان هدف المشروع واضح وملتصق مباشرة بإحداث تغيرات مؤثره نحو افضل باستهداف شرائح سكانية معينة أكثر عرضة لعوامل ظرف خارج مباشر عنها كالفقر مثلا مقابل الاغنياء المستقرين اقتصاديا واجتماعيا ومايتبع ذلك مباشرةمن اتجاهات سلوكية متنوعه وغيرمتجانسه ابدا ! إذن نعم نحن حينما نناقش هنا أمر وجود القدر اللازم