• صاحب المنشور: صابرين بن عمار
  
  ملخص النقاش:
  مع انتشار جائحة كوفيد-19 عالمياً وتأثيرها الضار على أنظمة التعليم التقليدية، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) حليفاً رئيسياً لتحقيق استمرارية التعلم. هذا التحول الرقمي غير المتوقع قد عزز أدوار التكنولوجيا الحديثة وكشف عن فرص جديدة لتطوير تجارب تعلم أكثر شمولاً وفعالية. وفي مقالنا، سنستعرض كيف وظّف التعليم استخداماته المختلفة للذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة الصعبة.

**قسم مقدمة**:

تعكس جائحة كوفيد-19 الحاجة الملحة للتكيف والتغيير في جميع القطاعات، بما فيها التعليم. أثناء الإغلاق العالمي وتباعد الطلاب والمعلمين جسديا، برزت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي كحل ذكي ومبتكر لمواصلة العملية التعليمية. تعتبر القدرة الفائقة لـ AI على معالجة البيانات والقدرة على تقديم توصيات شخصية مثيرة للإعجاب؛ فهي تعمل على توفير بيئة تدريس فردية لكل طالب حسب احتياجاته وقدراته الخاصة. بالإضافة إلى ذلك، فإن الجوانب اللوجستية مثل إدارة الوقت والموارد البشرية يمكن تحسينها أيضا باستخدام البرمجيات المدعمة بالذكاء الاصطناعي التي تساعد المدارس والجهات المعنية الأخرى على البقاء منظمة وفعالًا رغم الظروف الاستثنائية.

**تأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم عبر الإنترنت**:

لقد قامت تقنيات التعليم الإلكتروني القائمة بالفعل بتوسيع نطاق الوصول إلى التعليم ولكنها واجهت تحديات بسبب افتقارها إلى المرونة والدعم الشخصي. هنا يأتي الدور الكبير للذكاء الاصطناعي حيث يتم دمج الخوارزميات الذكية ضمن المنصات الرقمية مما يوفر تجربة تعليمية غامرة وشخصية حقا. تضمنت بعض الأمثلة الشهيرة لهذا التطبيق:

* أنظمة Tutoring الآلية: يستطيع برنامج Chatbots مدعوم بمكتبات كبيرة للمعلومات تزويد الطلاب بنصائح مفيدة واستشارات عاجلة بشأن مشكلاتهم الأكاديمية. تتبع روبوتات المحادثة الموجهة نحو الهدف تلك خطوات حل المشكلات المعتادة ويستخدمون فهم اللغة الطبيعية لفهم طلبات الزائرين والاستجابة لها بطرق ذات مغزى ومفصلة.

* التقييم المستند للذكاء الاصطناعي: تضفي خوارزميات التصحيح الآلي مزيدا من الكفاءة والدقة لأعمال التدريب المنزلية وبرامج المسابقات الشفهية وغيرها الكثير بما يؤدي إلى تبسيط عملية التصحيح بالنسبة للمدرسين بينما يحصل الطلبة أيضًا على ردود فعل فورية حول تقدمهم الأكاديمي والعوائق المحتملة أمام تطوراتهم داخل الفصل الدراسي وخارجه.

* تقويم متعلمي الذكاء الاصطناعي Adaptive Learning: يعمل نظام التشخيص الذي يتضمن آلات التعلم العميقة والأدوات النفسية الحديثة على إنشاء مسارات دراسية مستهدفة خصيصا لكل شخص بناءً على مستوى مهارته الحالي وأهدافه قصيرة وطويلة الأجل واحساسه العام تجاه المواضيع المطروحة مؤخراً أمامه. تسمح هذه المسارات المُحسنة باستقلالية أكبر وتحقيق نتائج أكاديمية أعلى وتعزيز ثقة الطالب بذاته وقدرته الذاتية عند التعامل مع المواد الجديدة الأكثر صعوبة لاحقا.

**إدارة موارد التعليم (Educational Resource Management)**:

يتمتع ذكاؤنا الصناعي بأثر عميق أيضاً عندما يتعلق الأمر بإدارة البيئات التعليمية نفسها؛ فهو يساعد المؤسسات الأكاديمية لإعادة توزيع مواردهم بشكل أفضل سواء كانت بشرية أو مادّية وفق الاحتياجات اللحظية والسوق العالمية المتغيرة بصورة مستمرة حاليًا . وذلك يتحقق نتيجة لما يلي :

• تنبؤ حالات الغياب: توفر نماذج ML تقديرا محتملا لحالات المرض أو الانقطاع المؤقت عن الدراسة لدى أعضاء هيئة التدريس وكذلك الطلاب مما يسمح للقائدين بالتخطيط المناسب قبل حدوث أي ظرف طارئ محتمل.

-