مبادئ الذكاء الاصطناعي فـي التعليم
تاريخ النشر: 7th, August 2023 GMT
مع بدء انتشار الذَّكاء الاصطناعي التوليدي في جميع أنحاء العالَم، يحتاج قِطاع التعليم إلى أكبر قدر من التطوير حتى يتمكَّنَ من مواكبة هذا التطوُّر التكنولوجي. لسوء الحظِّ، كان قِطاع التعليم متأخرًا كثيرًا عن القِطاعات الأخرى، وغير قادر على التعامل بشكلٍ ملائم مع التقنيَّات التي تُمكِّن الطلاب من تولِّي مسؤوليَّة تَعلُّمهم.
نظرًا لطبيعة الإنترنت المنتشر في كُلِّ مكان والمتاح على مدار السَّاعة من خلال الهواتف الذكيَّة والأجهزة الأخرى، فمن المرجَّح أن يكُونَ اطلاع الطلاب على الحقائق والأرقام أكثر من مُعلِّميهم. فمنذ عقود وأنا أقول إنَّ دَوْر مُعلِّمينا يحتاج إلى التحوُّل من كونهم مُعلِّمين تقليديين إلى مُوجِّهين للتكنولوجيا، من أجْل تزويد أجيالنا القادمة بالمهارات اللازمة لاستخدام هذه التقنيَّات لصالحهم. لقَدْ تمَّ تصميم نظام التعليم التقليدي ليلائمَ البيئة الاقتصاديَّة القديمة، وعلى الرغم من أنَّه يمتلك العديد من العناصر الجيّدة، إلَّا أنَّه يجِبُ تحديثه لتقييم الابتكارات التكنولوجيَّة الجديدة بحيث يتمُّ تحويل طلابنا إلى عاملين معرفة مسلَّحين بالمهارات الرقميَّة المطلوبة في مكان العمل. نحن بحاجة إلى سدِّ فجوة المهارات الرقميَّة وتمكين طلابنا بالمعرفة الرقميَّة القيِّمة، وإن لَمْ نفعل ذلك، سنجد أنَّهم استُبدلوا بسرعة بالعاملين الذين يمتلكون هذه المهارات.
يجِبُ أن يبدأَ اكتساب هذه المهارات بقِطاع التعليم الذي يجِبُ تحديثه وتطويره حتى يصبحَ قادرًا على تقييمهم بشكلٍ مناسب وبطُرُق لا تقوِّض عمليَّة التعليم. إذا كانت أساليب التقييم الحاليَّة لدَيْنا غير كافية، يجِبُ ألَّا نُلقيَ اللوم على الطلاب عندما يستخدمون هذه التقنيَّات لصالحهم لإكمال أعمالهم المدرسيَّة. بدلًا من ذلك، يجِبُ أن نتأملَ ونطوِّرَ أساليب التقييم التي تعمل في العصر الحديث. هناك بصيص من الضوء في نهاية النَّفق وأوَدُّ أن أشاركَ مجموعة من أفضل الجامعات في المملكة المُتَّحدة، مجموعة راسل، بمعالجة هذه المسألة، وهو أمْرٌ مشجِّع ويُعدُّ تحرُّكًا في الاتِّجاه الصحيح. فبدلًا من حظر هذه التكنولوجيا، الأمْرُ الذي قَدْ يكُونُ غير مُجدٍ، لقَدْ طوَّروا بعض الإرشادات لاستخدام الذَّكاء الاصطناعي في التعليم بحيث يصبح جزءًا من عمليَّة التعلُّم بطريقة آمنة وأخلاقيَّة. تغطِّي المبادئ التوجيهيَّة خمسة مبادئ وهي:
• دعم الطلاب والموظفين ليصبحوا على اطلاع بالذَّكاء الاصطناعي
• تجهيز الموظفين لدعم الطلاب في استخدام أدوات الذَّكاء الاصطناعي التوليديَّة.
• تكييف التدريس والتقييم لدمج الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي التوليدي وضمان المساواة في الوصول لهذه التكنولوجيا.
• ضمان الحفاظ على الصرامة الأكاديميَّة والنَّزاهة.
• العمل بشكلٍ تعاوني لمشاركة أفضل الممارسات بَيْنَما تتطوَّر التكنولوجيا.
يأتي هذا في الوقت المناسب حيث تتصارع وزارات التعليم في جميع أنحاء العالَم مع كيفيَّة التعامل مع الذَّكاء الاصطناعي في الأوساط الأكاديميَّة. قَدْ لا يكُونُ نموذج المملكة المُتَّحدة مثاليًّا، لكنَّه بالتأكيد خطوة إيجابيَّة في الاتِّجاه الصحيح.
بعد أن كنتُ رئيسًا لتحالف الأُمم المُتَّحدة العالَمي لتكنولوجيا المعلومات والاتِّصالات والتنمية (UNGAID)، أرى أنَّ هذه فرصة لنَا لإعادة التفكير في كيفيَّة تقييم الطلاب وتحسين تُعلُّمهم، وكذلك نقل مهارات الذَّكاء الاصطناعي القيِّمة إليهم ومساعدتهم على تولِّي مسؤوليَّة تَعلُّمهم. منذ بعض الوقت، كانت هناك فجوة واسعة بَيْنَ المهارات التي يتمُّ تدريسها وتلك المطلوبة في مكان العمل. ومع حلول الذَّكاء الاصطناعي، من المقرر أن تتسعَ هذه الفجوة.
من خلال إعادة تأهيل المُعلِّمين، بالإضافة إلى توفير التدريب والتعليم المبكر للطلاب بالذَّكاء الاصطناعي، يمكننا إعداد الأجيال القادمة بتعليم شامل ليصبحوا قوَّة عاملة ديناميكيَّة يتمُّ تمكينها لمواجهة تحدِّيات المستقبل، والمساهمة في المُجتمع وأماكن عملهم بمجموعة حديثة من مهارات الذَّكاء الاصطناعي.
هذه لحظة من الزمن يجِبُ أن نستفيدَ مِنها ومستقبل نحتاج لاحتضانه. كما أنَّه يوفِّر فرصة لبناء أنظمة تعليميَّة مَرِنَة من شأنها أن تساعدَ على تطوير اقتصادات مستقبليَّة حديثة ومزدهرة.
طلال أبو غزالة
كاتب عربي
المصدر: جريدة الوطن
إقرأ أيضاً:
فقاعة الذكاء الاصطناعي وحساباتها الواهية
عندما خصصت شركة OpenAI مؤخرا مبلغ 1.4 تريليون دولار لتأمين قدرة الحوسبة في المستقبل، لم يكن ذلك سوى أحدث مؤشر على الوفرة الطائشة في عام 2025.
وفقًا لبعض التقديرات، جاء نمو الناتج المحلي الإجمالي الأمريكي في النصف الأول من هذا العام بالكامل تقريبا من مراكز البيانات، الأمر الذي أدى إلى إطلاق سيل من التعليقات حول موعد انفجار الفقاعة وما قد يخلفه هذا الانفجار من عواقب.
في حين انتهت حفلة الدوت كوم في أواخر التسعينيات من القرن الماضي بتأثيرات بغيضة في Wall Street (مقر مؤسسات المال والأعمال)، كان العمل جاريا في Main Street (مقر التجارة والبيع والشراء) على الحفاظ على ما هو مهم: البنية الأساسية. فارتفعت الإنتاجية، ولا يزال الأساس الذي أُرسيّ خلال سنوات الازدهار عاملا حتى اليوم.
كان تعهد الرئيس الأمريكي بِل كلينتون ببناء «جسر إلى القرن الحادي والعشرين» أحد تلك الوعود النادرة التي قطعها خلال حملته الانتخابية والتي جرى الوفاء بها بالفعل.
الواقع أن استثمارات الذكاء الاصطناعي اليوم من الممكن أن تؤتي ثمارها كما فعلت استثمارات الإنترنت.
ومع ذلك، تبدو المكاسب في الوقت الحالي أكثر ضآلة، والجوانب السلبية الكلية أكبر، مما كانت عليه في حالة فقاعة الدوت كوم. لنتأمل هنا الفوائد المحتملة. في أواخر التسعينيات، ظهرت مكاسب الإنترنت بينما كانت الفقاعة لا تزال تتضخم: فقد بلغ متوسط نمو إنتاجية العمل في الولايات المتحدة نحو 2.8% من عام 1995 إلى عام 2004، أي ضعف الوتيرة في العقدين السابقين تقريبا، قبل أن يتلاشى في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
ويمكنك أن ترى المكاسب في الحسابات القومية حتى عندما كان موقع Pets.com يشتري إعلانات Super Bowl المشؤومة. هذه المرة، انتعش نمو إنتاجية العمالة في الولايات المتحدة بعد عقدين من التباطؤ ـ حيث بلغ حوالي 2.7% العام الماضي ـ ولكن من السابق للأوان أن نقول إن الذكاء الاصطناعي هو السبب.
الواقع أن تبني الذكاء الاصطناعي بدأ يتراجع، حيث أظهر مسح أجراه مكتب الإحصاء في الولايات المتحدة مؤخرًا انخفاضًا في استخدام الذكاء الاصطناعي بين الشركات الضخمة.
إذا كان الارتفاع الأخير في الإنتاجية راجعًا في الغالب إلى الذكاء الاصطناعي، فبوسعنا أن نتوقع أن يتلاشى مع انحسار تبنّيه ـ وهذه تَذكِرة أخرى بمدى سرعة زوال هذه الموجات.
بقدر ما كانت طفرة تكنولوجيا المعلومات في تسعينيات القرن الماضي بادية للعيان من لحظة إلى أخرى، فإنها تلاشت في غضون عقد من الزمن أو نحو ذلك.
من المغري أن نتصور أن النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) ستعمل على تسريع وتيرة الإبداع والاكتشاف ذاته، على سبيل المثال، عن طريق الكشف عن الروابط المخفية في الأدبيات الأكاديمية، وكتابة الرموز، وصياغة البروتوكولات.
لقد أحدثت أدوات جديدة ـ من مجهر روبرت هوك إلى تلسكوب جاليليو ـ مثل هذه القفزات من قبل. ولكن هذه المرة، أصبح لدينا بالفعل الأداة البحثية المثالية في هيئة جهاز كمبيوتر شخصي متصل بالإنترنت. ولكن حتى مع الوصول الفوري إلى المعرفة المتراكمة والمواهب المتميزة على مستوى العالَم، فقد تراجعت مقاييس إنتاجية البحث والإبداع الخارق. إن الحفاظ على قانون مور ـ الذي يشير إلى أن قوة المعالجة الحاسوبية تتضاعف كل عامين ـ يتطلب الآن أعدادا من الباحثين أكبر مما كان مطلوبا في أوائل سبعينيات القرن العشرين. كما أنه ليس من الواضح ما إذا كانت الطفرة الحالية في النفقات الرأسمالية لتترك قدرًا كبيرا من البنى الأساسية الرقمية الدائمة.
فمثله كمثل السكك الحديدية في القرن التاسع عشر، ضخ عصر الدوت كوم الأموال في أصول طويلة الأمد ـ خاصة كابل الألياف الضوئية والشبكات الأساسية ـ التي يمكن «إضاءتها» وإعادة إضاءتها مع تحسن الإلكترونيات.
ولا يزال قسم كبير من هذه الألياف الزجاجية يحمل حركة المرور حتى اليوم. لقد دعمت شريحة واحدة من النفقات الرأسمالية أجيالا متعددة من التكنولوجيا ونماذج الأعمال. على النقيض من ذلك، لا يعمل الذكاء الاصطناعي على إرساء المسار، بل يدير أداة للمشي في المكان. فالرقائق الإلكترونية والذاكرة تتقادم أو تصبح عتيقة في غضون سنوات وليس عقود من الزمن.
فكل حامل خوادم يُستخدم لتدريب وحدة معالجة أحد النماذج اللغوية الضخمة يتطلب الآن 120 كيلوواط من الطاقة، ارتفاعا من نحو 5-10 كيلوواط قبل عقد من الزمن. وبرغم أن كل جيل جديد من وحدات معالجة الرسومات يخفض التكلفة لكل واط، فإن هذا يعني أن الخدمات السحابية الفائقة تتضخم بسرعة أكبر بينما تصبح المعدات القديمة متقادمة اقتصاديا. وفي حين تدوم الألياف بينما نبدل نقاط النهاية، فإن كومة تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي تتناقص بسرعة، الأمر الذي يتطلب إعادة الاستثمار على نحو لا ينقطع.
ربما يكون من الممكن التحكم في هذا الوضع إذا كانت صورة الاقتصاد الكلي تشبه تلك التي كانت في عام 1999. لكنها ليست كذلك.
فبرغم أن أسعار الفائدة الحقيقية كانت أعلى آنذاك، عملت فوائض الميزانية وانخفاض نسبة الدين إلى الناتج المحلي الإجمالي في عهد كلينتون على تخفيف الضغط على أسواق رأس المال وأبقت فاتورة الفائدة الحكومية أقل، فحدّ ذلك من تأثير المزاحمة.
أما هذه المرة، فقد انعكس الوضع. فلم يتسبب اقتراب العجز الحكومي الأمريكي المستمر من 6% من الناتج المحلي الإجمالي (حوالي 1.8 تريليون دولار) وصافي مدفوعات الفائدة من تريليون دولار في تقليص الحيز المالي فحسب، بل من المتوقع الآن أن تمول مجموعة المدخرات ذاتها عمليات بناء الطاقة النظيفة، وميزانيات الدفاع المتزايدة الارتفاع، وطفرة مراكز البيانات المتعطشة للطاقة.
في الممارسة العملية، يظهر هذا الطلب في هيئة تكاليف اقتراض أعلى، وهذا يتسبب في إبطاء بناء المساكن الجديدة ودفع البنية الأساسية التي طال انتظارها إلى مؤخرة قائمة الأولويات.
وتتأثر الموارد المالية العامة أيضا؛ ةذلك أن مخزون الدين الأضخم يعني أن أسعار الفائدة الحقيقية الإيجابية ستتجسد بسرعة في فاتورة فوائد أعلى، وهذا كفيل بمزاحمة البرامج التي تعتمد عليها الأسر. أثناء فترة الفائض في أواخر تسعينيات القرن العشرين، انخفضت الديون بل وأعادت وزارة الخزانة شراء السندات، وكان هذا يعني أن الدولة كانت قادرة على الاستثمار إلى جانب الطفرة الخاصة دون أن تزاحمها. اليوم، يترك الاقتراض المتزايد وفاتورة الفوائد الأضخم مجالا أقل للمناورة عندما يتباطأ النمو.
وإذا جاء مردود الذكاء الاصطناعي بالفعل، ولكن ببطء، فسوف تكون الحسابات أشد صعوبة، وسوف نرى مزيدًا من الدولارات تذهب إلى حاملي السندات، ومقادير أقل منها إلى الضمان الاجتماعي، والرعاية الصحية، والخدمات الأساسية؛ وإذا ما اتجهت دورة الأعمال نحو الأسفل، فسوف تكون المقايضات أكثر حِدّة.
والتمويل أيضا تغير. كان الانكماش الذي حدث في أوائل العقد الأول من القرن الحالي في معظمه قصة أسهم: فقد انهارت أسعار الأسهم وتلقى المستثمرون من أصحاب رؤوس الأموال الاستثمارية الذين يستهدفون عوائد طويلة الأجل ضربة قوية؛ ولكن بقدر ما كان الألم قاسيا وشديد الوضوح، فقد سكنت حدته بسرعة نسبيا.
وكما أكدت كارمن رينهارت وكينيث روجوف في كتابهما الصادر عام 2009 والذي أرخ للأزمة المالية بعنوان «هذه المرة مختلفة»، فإن فقاعات الأصول تميل إلى تهديد الاقتصاد الكلي بشكل رئيسي عندما تكون مدفوعة بالائتمان وعندما تضرب ميزانيات البنوك. ولأن أزمة الدوت كوم كانت إلى حد كبير إعادة تسعير للأسهم (باستثناء شركات الاتصالات)، وليست أزمة مصرفية، فلم يحدث فشل جهازي على الرغم من الخسائر الضخمة التي تكبدها المستثمرون.
هذه المرة، تتنامى المخاطر عبر الائتمان. وكما يلاحظ المستثمر بول كيدروسكي، فإن التمويل يتحول من الأسهم إلى السندات، والأدوات ذات الأغراض الخاصة وعقود الإيجار، والائتمان الخاص ـ كل أشكال الاقتراض التي ترتبط في النهاية بالبنوك وشركات التأمين.
إذا تراجعت إيرادات الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات، فمن المرجح أن تظهر المشكلة أولا في أسواق الائتمان، وليس في أسعار الأسهم. ما عليكم إلا أن تترقبوا أهداف التغطية غير المتحققة، وإحكام شروط القروض، وضغوط إعادة التمويل التي تضرب ميزانيات المقرضين وشركات التأمين من خلال عقود إيجار طويلة الأمد وقروض مدعومة بالمخزون من الرقائق الإلكترونية.
هذا هو الخطر الجهازي. على النقيض من حقبة الدوت كوم، يعمل التوسع والانتشار اليوم على دفع التعرض للخطر إلى صميم الهندسة المالية، لذا فمن المرجح أن ينتشر الضغط من خلال المقرضين والأدوات التركيبية.
الآن، بوسعنا أن نرى بالفعل تزايد قلق مراقبي السوق، مع تحذير صادر عن وكالة موديز مفاده أن حصة كبيرة من نمو مركز بيانات أوراكل تعتمد على شركة OpenAI، التي لم تؤسس بعد مسارا إلى الربحية.
بطبيعة الحال، إذا حقق الذكاء الاصطناعي مكاسب إنتاجية واسعة ومستدامة بسرعة، فسوف تتحسن الحسابات؛ ذلك أن النمو الأسرع من شأنه أن يعمل على تخفيف الضغط المالي، وخفض نسب الديون، ودعم هياكل التمويل هذه. ولكن إذا وصلت المكاسب في وقت متأخر أو جاءت أقل من التوقعات، فقد لا يعوض المردود عن التكاليف الضخمة المحملة مسبقا.
مواجهات بين مسلحين قبليين وقوات طارق صالح وإسقاط طائرة مسيرة غرب تعز