• صاحب المنشور: ذكي الجبلي
  
  ملخص النقاش:
  مع الثورة الرقمية التي تشهدها البشرية حالياً، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) والبيانات الضخمة جزءاً أساسياً من حياتنا اليومية. هذه التقنيات لم تعد مقتصرة على القطاعات الصناعية والتجارية فحسب؛ بل بدأت تترك بصمتها الواضحة في مجال التعليم أيضاً. سواء كان ذلك عبر التعلم الآلي الذي يوفّر تجارب تعليم فردية حسب احتياجات الطالب، أو استخدام البيانات الكبيرة لتحليل أداء الطلاب وتحديد نقاط الضعف والقوة لديهم.

الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي

تطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات الأكاديمية يشمل العديد من الجوانب:

1. التقييم والتغذية الراجعة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات المتعلقة بالأداء الأكاديمي لكل طالب، مما يساعد المعلمين على تقديم تغذية راجعة أكثر دقة واستهدافًا. هذا يعني أنه بدلاً من التركيز على متوسط الأغلبية، يستطيع المعلمون فهم الاحتياجات الفردية لكل طالب بشكل أفضل.

1. التعليم الشخصي: تعتمد المنصات القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل Khan Academy على خوارزميات تعلم معقدة لتقديم منهج دراسي شخصي لكل طالب. تقوم هذه الخوارزميات بتعديل مستوى الصعوبة بناءً على تقدم الطالب الحالي وقدراته المعرفية.

1. الدعم اللغوي والثقافي: بالنسبة للطلاب الذين يتعلمون اللغة الإنجليزية كلغة ثانية، توفر تقنية الترجمة الآلية دعمًا كبيرًا لفهم المواد العلمية والنظرية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في شرح الثقافات المختلفة والممارسات الاجتماعية غير الشائعة لدى بعض المجتمعات المحلية.

1. الاستخدام التحفيزي: تستغل بعض الأدوات التعليمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الجانب البشري للتحفيز باستخدام ألعاب وبرامج مكافآت لحث الطلاب على الاستمرار في التعلم والاستمتاع به.

تحديات وفوائد البيانات الكبيرة في التعليم

يعني مصطلح "البيانات الكبيرة" جمع وتحليل الكم الهائل من المعلومات المرتبطة بسلوك الأفراد وأدائهم الأكاديمي وغيرها من المجالات ذات الصلة. فيما يلي بعض التأثيرات المحتملة لدمج البيانات الكبيرة في نظام التعليم الحديث:

• الفوائد: تساعد البيانات الكبيرة المؤسسات التعليمية على اتخاذ قرارات مبنية على الحقائق بشأن المواضيع مثل اختيار المناهج الدراسية الجديدة، والتنبؤ بأعداد الطلاب المستقبليين، ومراقبة فعالية التدريب للمدربين والمعلمين. كما أنها تساهم في تطوير عمليات قبول مشروعة وعادلة لاختيار الطلاب المناسبين للحصول على منح وقروض للدراسة الجامعية. أخيرا وليس آخراً فإنّ القدرة على تحديد الاتجاهات المشتركة بين مجموعات الطلاب المختلفة تمكن مخططي السياسات الحكوميين من تصميم سياسات ذكية تدعم نجاح قطاع التعليم ككل.

• التحديات: رغم فوائده العديدة، قد يؤدي الاعتماد الزائد على البيانات الكبيرة إلى مخاطر كبيرة تتعلق بالخصوصية والأمان إذا لم يتم التعامل معه بعناية شديدة واحترام كامل لقوانين حماية بيانات المستخدم الشخصية. علاوة على ذلك، هناك حاجة ماسة للتأكد من نزاهة المصدر ونوعية البيانات نفسها قبل استخدامها لاتخاذ أي إجراء رسمي قد يعرض حياة الناس وظروفهم الاقتصادية للخطر بسبب عدم الدقة المحتملة لهذه المعلومات الأولية الخام نسبيا والتي تحتاج لجهد بشري متواصل لتفسير نتائجها بطريقة دقيقة وصحيحة ولا تحمل تناقضات جوهرية تفسر سوء تطبيق تلك النتائج لاحقا بمراجعة مستقلة أخرى مستقبلًا بعد مرور فترة زمنية مناسبة لاستقبال المزيد والمزيد من التجارب العملية العمليات التشغيل الحقيقية المباشرة لسير العمل الروتين اليومى لنظام التعليم المعتمد عليها آنذاك بحكم واقعه المرئي المقارن بالفعل الواقع العام لمنظومات مشابهة لها حول العالم ، وهو الأمر الذي يعد ضرورياً