هذه المقالة جزء من المجموعة: تكنولوجيا التدريس: التنقل في التعلم والذكاء الاصطناعي في الثورة الصناعية.
منذ ما يزيد قليلاً عن عقد من الزمن، انخرطت المدارس في ما وصفه الكثيرون بحركة إعداد الطلاب لمستقبل العمل. كان هذا العمل عبارة عن ترميز – “مرحبًا أيها العالم!”
قدمت المقاطعات دورات تدريبية جديدة، ووسعت المنظمات غير الربحية إمكانية الوصول إلى تعليم علوم الكمبيوتر ونظامًا بيئيًا متناميًا من البرامج التي وعدت بتعليم الطلاب المهارات اللازمة لدخول القوى العاملة في مجال التكنولوجيا. بالنسبة للكثيرين، بدا الأمر وكأنه تصحيح ضروري لعالم رقمي سريع. ولكن مع مرور الوقت، ظهرت صورة أكثر تعقيدا.
وبينما توسعت إمكانية الوصول إلى تعليم علوم الكمبيوتر، أصبحت العلاقة بين التعرض المبكر للبرمجة ونتائج القوى العاملة على المدى الطويل غير متساوية. أثارت حركة “تعلم البرمجة” سؤالًا مهمًا لا يزال قائمًا حتى اليوم: ما هي المهارات التي تصمد فعليًا عندما تتغير التقنيات؟ لقد عاد هذا السؤال إلى الظهور في شكل جديد.
واليوم، يقود الذكاء الاصطناعي التوليدي موجة مماثلة من الإلحاح. ويتم تشجيع المدارس مرة أخرى على التكيف بسرعة، وغالباً بنفس الأساس المنطقي الذي مفاده أنه يجب على المعلمين إعداد الطلاب لمستقبل تشكله التقنيات الناشئة.
ولكن إذا ظل الدور التعليمي للذكاء الاصطناعي غير واضح، وإذا كان من المرجح أن تتطور الأدوات نفسها بسرعة، فإن التحدي الأكثر إلحاحاً قد يكمن في مكان آخر.
وبعد إجراء مشروع بحثي لمدة عامين جنبًا إلى جنب مع المعلمين الذين يتكيفون ومنفتحون على دمج الذكاء الاصطناعي، وجدنا أن الاستيعاب لا يزال في حده الأدنى. لا يزال معظم المشاركين لدينا، بما في ذلك معلمي الهندسة أو علوم الكمبيوتر، يكافحون من أجل تحديد حالة استخدام تعليمية واضحة أو عالمية لتكامل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
إذًا، ما الذي يجب أن يتعلمه الطلاب لمساعدتهم على التكيف مع ما سيأتي بعد ذلك؟
تشير مجموعة متزايدة من الأبحاث إلى أن الإجابة قد لا تكمن في تعليم الطلاب كيفية استخدام نظام معين للذكاء الاصطناعي، ولكن في مساعدتهم على فهم الأفكار الحسابية التي تجعل هذه الأنظمة ممكنة.
حدود تدريس الأداة
في السنوات الأخيرة، تركزت العديد من المناقشات حول تعليم الذكاء الاصطناعي على تعليم الطلاب كيفية استخدام الأدوات التوليدية بشكل فعال. على سبيل المثال، أصبحت الهندسة السريعة موضوعًا شائعًا في ورش عمل التطوير المهني والبرامج التعليمية عبر الإنترنت.
ومع ذلك فإن التركيز بشكل كبير على مهارات خاصة بأدوات معينة من الممكن أن يخلق مشكلة تعليمية مألوفة، لأن التكنولوجيا تتغير بسرعة أكبر من المناهج الدراسية.
إن تعليم الطلاب كيفية التفاعل مع واجهة معينة قد يصبح معادلاً لتدريس الاختبارات القياسية، بدلاً من تعليم الطلاب دروسًا مهمة لا تظهر في الامتحانات الحكومية.
يقدم تاريخ تعليم الحوسبة مثالاً مفيدًا. في أوائل عام 2010، شجعت موجة من مبادرات البرمجة المدارس على تدريس مهارات البرمجة على نطاق واسع. وفي حين قامت العديد من هذه البرامج بتوسيع نطاق الوصول إلى تعليم علوم الكمبيوتر، أظهر التحليل اللاحق أن خطوط القوى العاملة في مجال التكنولوجيا ظلت غير متساوية، وتعلم العديد من الطلاب مهارات خاصة بالأدوات دون تطوير قدرات تفكير حسابية أعمق.
تقدم هذه التجربة درسًا تحذيريًا للحظة الذكاء الاصطناعي الحالية. إذا كان الهدف من دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم هو الإعداد طويل الأمد للتغير التكنولوجي، فإن التركيز الضيق على كيفية استخدام أدوات اليوم قد لا يكون الاستراتيجية الأكثر ديمومة.
المهارة التي تدوم أكثر من الأداة
تشير مجموعة متزايدة من الأبحاث إلى أن التفكير الحسابي هو هدف تعليمي أكثر استدامة.
يشير التفكير الحسابي إلى مجموعة من ممارسات حل المشكلات المستخدمة في علوم الكمبيوتر والتخصصات التحليلية الأخرى. وتشمل هذه:
- تقسيم المشاكل المعقدة إلى مكونات أصغر
- التعرف على الأنماط
- تصميم العمليات خطوة بخطوة
- تقييم مخرجات الأنظمة الآلية
لا تنطبق هذه المهارات على البرمجة فحسب، بل تنطبق أيضًا على مجالات تتراوح من الهندسة إلى السياسة العامة.
والأهم من ذلك أنها تساعد الطلاب أيضًا على فهم كيفية عمل الأنظمة الخوارزمية.
عندما يتعلم الطلاب التفكير الحسابي، يكتسبون القدرة على تحليل كيفية إنتاج تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي للنتائج بدلاً من مجرد قبول تلك النتائج باعتبارها موثوقة.
وبهذا المعنى، يوفر التفكير الحسابي جسرًا مفاهيميًا بين المهارات الأكاديمية التقليدية والأنظمة الرقمية الناشئة.
ما يفعله المعلمون بالفعل
كان العديد من المعلمين في دراستنا يتحركون بالفعل في هذا الاتجاه، غالبًا دون استخدام مصطلح التفكير الحسابي.
عندما طلب المعلمون من الطلاب تحليل أخطاء روبوتات الدردشة، كانوا يشجعون الطلاب على فحص كيفية إنتاج الأنظمة الخوارزمية للمخرجات. عندما صمموا تمارين تقارن بيانات التدريب والخوارزميات بالعمليات اليومية، كانوا يساعدون الطلاب على التفكير حول كيفية عمل الأنظمة الآلية.
لا تتطلب هذه الأساليب من الطلاب الاعتماد بشكل كبير على أدوات الذكاء الاصطناعي بأنفسهم. وبدلاً من ذلك، فإنهم يضعون الذكاء الاصطناعي كدراسة حالة لدراسة كيفية تشكيل التكنولوجيا للمعلومات.
يتماشى هذا الإطار مع الأهداف التعليمية طويلة الأمد حول التفكير النقدي ومحو الأمية الإعلامية وحل المشكلات.
الآثار المترتبة على المعلمين
إذا ظلت حالة الاستخدام التعليمي للذكاء الاصطناعي التوليدي غير مؤكدة، فقد يستفيد المعلمون من التركيز على المهارات التي تظل ذات قيمة بغض النظر عن الأدوات التي ستهيمن في المستقبل.
وقد ظهرت بالفعل العديد من الأساليب العملية في الفصول الدراسية. يمكن للمدرسين استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي كأشياء للتحليل، حيث يطلبون من الطلاب تقييم المخرجات وتحديد الأخطاء والتحقيق في كيفية توليد النماذج للاستجابات.
يمكن للدروس ربط الذكاء الاصطناعي بموضوعات أوسع مثل جودة البيانات والتحيز الخوارزمي وموثوقية المعلومات.
تستمر المهام التي تركز على الاستدلال والحل المنظم للمشكلات وتقييم الأدلة في دعم أنواع العمل المعرفي الذي يظل أساسيًا للتعلم.
تسمح هذه الأساليب للطلاب بالتفاعل مع الذكاء الاصطناعي دون السماح للتكنولوجيا بأن تحل محل عملية التفكير نفسها.
الآثار المترتبة على مطوري EdTech
تسلط التجارب التي وصفها المعلمون الضوء أيضًا على فرصة لشركات تكنولوجيا التعليم.
تم تطوير العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية كأنظمة لغوية ذات أغراض عامة وتم إدخالها لاحقًا في سياقات التعليم. ونتيجة لذلك، يُترك للمدرسين في كثير من الأحيان تحديد ما إذا كانت هذه الأدوات تتوافق مع أهداف التعلم في الفصل الدراسي وكيفية ذلك. قد تستفيد المنتجات المستقبلية من التعاون الأعمق مع المعلمين أثناء عملية التصميم.
كان المعلمون في محادثاتنا يجربون بالفعل تطبيقات صغيرة للفصول الدراسية، ويصممون دروسًا لمحو الأمية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويبنون روبوتات دردشة خاصة بالدورة التدريبية.
تشبه هذه التجارب مرحلة تطوير المنتج المبكرة.
يمكن أن تساعد الشراكات بين المعلمين ومطوري تكنولوجيا التعليم ومديري المنتجات في تحديد المشكلات التعليمية التي يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجتها بشكل واقعي.
المرحلة التالية من البحث
تمثل المحادثات الموضحة في هذه السلسلة محاولة مبكرة لتوثيق كيفية تعامل المعلمين مع وصول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ومع استمرار المدارس في تجربة هذه الأدوات، فإن التحدي التالي سيكون تطوير أطر الحوكمة التي تساعد المعلمين على تقييم متى وكيف ينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات التعلم.
يبدأ فريق البحث لدينا المرحلة التالية من هذا العمل من خلال الشراكة مع المناطق التعليمية لتطوير إرشادات لحوكمة الذكاء الاصطناعي ودعوة شركات تكنولوجيا التعليم المهتمة باستكشاف هذه الأسئلة بشكل تعاوني.
وبدلاً من افتراض أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي حتماً إلى إحداث تحول في الفصول الدراسية، ستركز هذه المرحلة من المشروع على تحديد الظروف التي تدعم فيها أدوات الذكاء الاصطناعي التدريس والتعلم فعلياً وكيفية تقليل الضرر عندما لا تفعل ذلك.
يبقى سؤال معلم الصف الرابع دليلاً مفيداً: ما الذي يمكنني استخدامه بالفعل في الرياضيات؟
وإلى أن تصبح الإجابة أكثر وضوحا، من المرجح أن يستمر العديد من المعلمين في القيام بما يفعله المحترفون في أي مجال عندما تظهر تكنولوجيات جديدة: إجراء التجارب بحذر، وتبني ما ينجح، والاعتماد على حكمهم لتحديد مكان الأداة أو ما إذا كانت تنتمي إليها.
إذا كانت مدرستك أو منطقتك أو مؤسستك أو شركة تكنولوجيا التعليم مهتمة بمعرفة المزيد حول الانضمام إلى مشروعنا التالي حول حوكمة الذكاء الاصطناعي، فاتصل بفريق البحث لدينا على search@edsurge.com.
