• صاحب المنشور: عبد القدوس التازي
  
  ملخص النقاش:
  لقد أثبتت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) أنها قوة تحويلية عبر العديد من القطاعات، ومنها قطاع التعليم. يُظهر هذا الاندماج المتزايد للذكاء الاصطناعي في البيئات الأكاديمية إمكانية كبيرة لتعزيز تجربة التعلم وتحسين الوصول إلى المعلومات. ومع ذلك، فإنه يطرح أيضًا تحديات فريدة تتطلب اهتمامًا دقيقًا للتأكد من استخدام هذه التقنية بطريقة مسؤولة ومحددة الأهداف.

الفرص

1. التخصيص الشخصي: بإمكان الذكاء الاصطناعي تقديم تعليم شخصي يتناسب مع الاحتياجات والأنماط الفردية لكل طالب. من خلال التحليل الدقيق لأدائهم والتفضيلات، يستطيع النظام تحديد نقاط القوة والضعف لديهم واقتراح مواد دراسية مكملة تناسب مستواهم الحالي. يمكن لهذا النهج التكيفي زيادة مشاركة الطلاب وتعزيز فهم المواد الدراسية.

1. الوصول إلى المعرفة: توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الروبوتات الشبيهة بالمحادثات ("chatbots") والإرشادات الرقمية إمكانية سهلة للحصول على المساعدة عند الحاجة إليها. سواء كانت استفسارات حول واجبات المنزل أو البحث العلمي، فإن وجود مصدر متاح دائمًا لتوفير الإجابة يمكن أن يحسن عملية التعلم ويقلل العبء الواقع على المعلمين الذين قد يشعرون بالإرهاق بسبب الكم الكبير من الاستفسارات اليومية.

1. تحسين العمليات الإدارية: يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط الجوانب العملية للتعليم، مما يسمح للمعلمين بالتركيز أكثر على التدريس نفسه. يمكن لنظم إدارة الصفوف الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تلقائيًا تسجيل درجات الاختبارات وتقييم الأعمال المنزلية وإصدار التحذيرات المبكرة بشأن أداء الطالب المنخفض. وهذا يساعد في تخفيف الكثير من العمل غير البيداغوجي الذي غالبًا ما يأخذ وقتاً طويلاً ولا يضيف قيمة مباشرة لممارسات الفصل الدراسي.

التحديات

1. الاستبدال المحتمل للأستاذ: هناك خوف مشروع بأن تصبح الأدوات التي تعمل بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ذات يوم قادرة على القيام بمهام المعلم التقليدية تماما - وهي مهمة تمتلك جوانب بشرية حيوية مثل التواصل والعاطفة والحكمة الأخلاقية. إن فقدان الوظائف البشرية أمر وارد ولكن ليس ضروريًا إذا تم تصميم نظام شامل يفهم دور كل منهما ويعززه بدلًا من منافسته.

1. مسائل العدالة الاجتماعية: رغم كون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تعيين محتوى ذو صلة بناءً على مستوى الطالب وقدراته، إلا أنه معرض للإخفاق إذا كان محصورًا ضمن بيانات تدريب متحيزة اجتماعياً. ولذلك، يجب مراقبة أي انحياز قد يحدث أثناء تطوير نماذج تعلم آلي وإصلاحه قبل انتشار نتائجه بين المستخدمين النهائيين (أي طلاب المدارس).

1. خصوصية البيانات وأمانها: عندما يتم جمع كميات هائلة من بيانات شخصية تستهدف الأفراد ضعف المهارة مثلاً؛ فهناك مخاوف بشأن كيفية حفظ هذه المعلومات وكيف ستُستخدم لاحقاً داخل وخارج مؤسسة التعليم نفسها .وعلى الرغم من أهميتها بالنسبة لقرارات السياسة التعليمية المستقبلية، يبقى الضامن الأساس لحفظ سرّيتها واحتباس شوائب سوء الاستخدام لها هو وضع قوانين رقابية مشددة تضمن سلامتها واستعمالها المناسب وفقly وفق الأولويات الصحيحة والمعايير الانسانيه الراسخه .

هذه هي بعض التأثيرات الرئيسية التي يخلفها دخول عهد جديد مبني أساساته على اعتماد تطبيقات معرفات人工知能(AI)، والتي تشكل رؤية رحبة أمام عصر تربوي مختلف كليا عمّا سبقه لكنّه أيضا يعكس رؤى مجتمعية مختلفة ومتنوعة فيما يتعلق باستخدامه المثالي لهذه القدرات المعرفيه الجديدة والموق