كتب: أحمد فرغلي
يُعتبر استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم مجالًا حديثًا سيؤدي إلى تغييرات جذرية في طريقة التعلم وطريقة التقويم. وهو يطرح في المقابل فرصًا وتحديات، ويتناول هذا المقال تلك الفرص والتحديات، لا سيما في نوع متخصص من التعليم هو التدريب والتعليم التقني الفني.
كما يقول الخبراء، فإن التعليم دائمًا ما يُقاد من خلال التقويم؛ أي أن الطريقة التي يتم بها التقويم تُشكل من خلالها العملية التعليمية. ومن هنا، فإن عملية التعليم والتقويم ستتأثر بشكل جذري بالذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال:
تحسين جودة التعليم عبر التعلم التكيفي، والتحليلات الذكية، والتدريب القائم على المحاكاة.
تحسين عمليات الاختبار والتقويم، ورصد النتائج وتحليلها، كما يُسهم في سد الفجوات التعليمية وتقديم محتوى مخصص لكل متعلم وفقًا لمستواه واحتياجاته.
من جوانب التطور المنظور:
التعلم التكيفي (Adaptive Learning):
يساعد في تحليل أداء الطلاب وتحديد نقاط الضعف والقوة لتحسين التعلم.
المساعدات الذكية في الفصول الدراسية:
تُستخدم روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل Chatbots للإجابة عن أسئلة الطلاب وتقديم الدعم الفوري. كما توفر أنظمة مثل ChatGPT ومصادر تعليمية تفاعلية.
التقييم التلقائي وتصحيح الامتحانات:
تساعد تقنيات التعرف على الأنماط في تصحيح الاختبارات بسرعة ودقة، مما يقلل من الأعباء على المعلمين. كما تُساهم أنظمة تحليل البيانات في تقييم تقدم الطلاب وتقديم تقارير تحليلية للمعلمين.
التعلم عن بُعد والتعليم الإلكتروني:
يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين منصات التعليم الإلكتروني من خلال تحليل سلوك المتعلمين وتقديم توصيات مخصصة، مما يتيح إمكانية التفاعل مع الذكاء الاصطناعي للحصول على تجربة تعليمية أكثر واقعية.
أثر الذكاء الاصطناعي على التدريب المهني والتعليم الفني والتقني:
المحاكاة والتدريب العملي الافتراضي:
يُستخدم في تدريب طلاب المدارس الفنية عبر تقنيات الواقع الافتراضي (VR) والواقع المعزز (AR). كما يوفر بيئة آمنة للتدريب على المهارات العملية دون المخاطرة في العالم الحقيقي.
جدير بالذكر أن بعض المسؤولين في التعليم الفني قاموا بدعم مجموعة من المحاولات لإنشاء معامل افتراضية في مجالات عديدة، لكن الواقع أن قلة الإمكانيات والقدرات التصميمية حالت دون توسيع وتنفيذ هذا البرنامج. ومع الذكاء الاصطناعي، يمكن التوسع على نطاق واسع في هذا المجال.
تحليل البيانات لتحسين الأداء التدريبي:
يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الطلاب والمتدربين واقتراح برامج تدريبية تناسب احتياجاتهم. ويساعد ذلك في تطوير برامج التدريب المستمر وتحسين الكفاءة الإنتاجية.
تُساهم أنظمة الذكاء الاصطناعي في إجراء الامتحانات بحيث يصعب الغش؛ إذ يمكن تصميم امتحان يتناسب مع مستوى كل طالب، مما يجعل عملية التقويم فردية وتتناسب مع المستوى العام لصعوبة الامتحان. كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التدريب على حل الأسئلة والعمليات اللغوية وإتقان اللغة.
الذكاء الاصطناعي في الإرشاد الوظيفي:
تساعد أنظمة مثل LinkedIn AI في توجيه الأفراد نحو الفرص المناسبة بناءً على مهاراتهم وخبراتهم، كما توفر أدوات تحليل المهارات لمساعدة الموظفين على تطوير أنفسهم وفقًا لمتطلبات السوق.
التحديات والمخاوف:
استبدال المعلمين والمدربين: قد يقلل الذكاء الاصطناعي من الحاجة إلى بعض الوظائف التقليدية.
الاعتماد الزائد على التكنولوجيا: قد يؤدي ذلك إلى تراجع التفاعل الإنساني في العملية التعليمية.
التحيز في البيانات: يمكن أن تؤثر البيانات غير المتوازنة على جودة التعليم المقدم عبر الذكاء الاصطناعي.
محاكاة الواقع (Simulation-Based Training):
الورش الافتراضية:
تُمكّن المتدربين من ممارسة مهارات مثل اللحام، والسباكة، أو صيانة الآلات في بيئة رقمية آمنة دون مخاطر مادية.
مثال: برنامج WeldVR لتدريب عمال اللحام على تقنيات دقيقة باستخدام الواقع الافتراضي.
المعامل الافتراضية:
تُقدم تجارب كيميائية أو كهربائية افتراضية (مثل برنامج Labster) تُقلل التكاليف وتجنب المخاطر في المختبرات الحقيقية.
في الختام، سوف يتغير التعليم بشكل كبير، لكن يظل المعلم مراقبًا ومشاركًا، وتبقى العملية التربوية في جوهرها إنسانية.
المراجع:
إيمان عبد الوهاب (2020). “أثر تفاعل نظم الذكاء الاصطناعي والمستوى الدراسي على الوعي الذاتي وجودة الحياة لدى عمر 16-17”. مجلة الدراسات العربية في التربية وعلم النفس، رابطة التربويين العرب.
أسماء أحمد خلف (2020). “مقترحة لدور الذكاء الاصطناعي في دعم المجالات البحثية وا
لمعلوماتية: مستقبل التربية العربية”.
