خبراء: 10 مسارات تُفعّل الذكاء الاصطناعي في التعليم
تاريخ النشر: 10th, August 2024 GMT
دبي: محمد إبراهيم
كشف عدد من الخبراء والأكاديميين والتربويين، عن تفاصيل أفضل 10 مسارات لتفعيل الذكاء الاصطناعي في التعليم، وتستهدف المعلمين والإداريين والطلبة، فضلاً عن أهم 5 تطبيقات تشغل عقول كوادر التدريس في العام الأكاديمي 2024-2025.
وقالوا لـ«الخليج» إن أدوات الذكاء الاصطناعي التي باتت تستحوذ حيّزاً كبيراً في مختلف القطاعات، ومن بينها التعليم، وينبغي الاستفادة منها، لاسيما أنه من المتوقع أن يكون العام الأكاديمي المقبل، مسرحاً لتحولات كبرى في التعليم بسبب تقنيات الذكاء الاصطناعي المطورة.
وأفاد بأن المعلمين لهم النصيب الأكبر في استخدامات الذكاء الاصطناعي، لأتمتة تصحيح الواجبات والاختبارات الدورية، ما يقلل وقت التصحيح بنسبة 50%، في وقت يقضي المعلمون حالياً نحو 5 ساعات أسبوعياً في تصحيح الواجبات ووضع الدرجات.
وأضاف أنه في الوقت الذي يقضي المعلمون 12 ساعة أسبوعياً في تحضير الدروس وإعدادها، فإن توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي يساعدهم على التخطيط والتحضير والإعداد، بما يتواءم مع المعايير التعليمية. مصادر التعلم وأكد أهمية الاستعانة بالذكاء الاصطناعي، كونه أحد أهم المصادر التعليمية، لإعداد محتوى تعليمي مصمم بحسب مستويات طلاب، بما يشمل وسائط مرئية وتفاعلية، مثل: (رسوم لأحداث تاريخية، صور للمفاهيم العلمية)، وتزيد المصادر التعليمية المخصصة، بحسب مستويات الطلاب من متوسط تحصيلهم العلمي بنسبة 8%.
وقال إن 1 من كل 10 طلاب فقط، يجدون أن واجباتهم ممتعة، وهنا يؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً جوهرياً في إعداد واجبات دراسية تفاعلية تحفز التفكير الإبداعي والتطبيق العملي، مثل: المناظرات مع الذكاء الاصطناعي.
وأوضح أن هناك أدوات للذكاء الاصطناعي لتقييم واجبات الطلاب، لاسيما أن 84% منهم يجدون أن تقييم الواجبات الفوري يعزز تحصيلهم العلمي، وهنا ينبغي الاستفادة من تلك الأدوات لتقييم واجبات الطلاب وقدراتهم فورياً وبدقّة، بمشاركة الواجبات على إحدى أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة لتزويد المعلمين بتقرير متكامل الأداء. مدرس خصوصي وفي شرحه لإحدى الطرائق الفاعلة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية، أكد الدكتور حكمت البعيني، الخبير في الذكاء الاصطناعي، أهمية أدواته للطلبة، لاسيما أن 9 من كل 10 طلاب أظهروا تحسناً ملحوظاً في درجاتهم، عندما استخدموا تلك الأدوات التي تمثل لهم مدرساً خصوصياً، وتسهم في التعمّق في المواضيع الدراسية أو للمساعدة في الإجابة المباشرة عن الأسئلة وشرحها.
وشدد على أهمية إدراك الطلاب التوجيه التلقائي، لاسيما أن 75 % من مستخدمي الذكاء الاصطناعي، لا يحصلون على الإجابات التي يحتاجون إليها؛ وهنا ينبغي أن يتعلم الطالب فن التعامل مع أدواته، للحصول على نتائج أدق، مثل: كيفية طرح الأسئلة، أو متابعة الاستفسار عن موضوع سابق. التفكير والوعي النقدي وأكد ضرورة تعليم الطلبة التفكير والوعي النقديين، إذ إن 80 % منهم يجدون صعوبة في التمييز بين المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي، والمحتوى الصادر من مصادر موثوقة؛ وهنا ينبغي أن يتعرف الطالب إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي وحدوده، والتحقق من الإجابات التي تقدمها أدواته مع المعلمين وأولياء الأمور.
وشدد على أهمية الإرشاد المهني، إذ إن 72 % من طلاب دولة الإمارات، يحددون طموحاتهم في الوظائف خلال المرحلة الثانوية، وهنا تأتي أهمية الذكاء الاصطناعي لاستكشاف مجالات متنوعة، ومعرفة كيفية الاستعداد لاختيار مهنة الطالب المستقبلية وجامعته ومجال دراسته.
المصدر: صحيفة الخليج
كلمات دلالية: تسجيل الدخول تسجيل الدخول فيديوهات الذكاء الاصطناعي التعليم الإمارات الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات