حوار مع صديقي ال ChatGPTالحلقة 3)4(

د. أحمد جمعة صديق
جامعة الزعيم الازهري

حوار اليوم:
• الذكاء الاصطناعي (AI) يعد من التقنيات الحديثة التي بدأت تشق طريقها في العديد من المجالات، ومن أبرز هذه المجالات هو التعليم. تتعدد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم بما يتناسب مع احتياجات وخصائص البيئة التعليمية المختلفة.
************************
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم بشكل عام:
1.

**التعليم الشخصي (Personalized Learning):**
- يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطلاب (مثل نتائج الاختبارات، سلوكياتهم في الفصول الدراسية، تفاعلهم مع المحتوى) وتقديم توصيات مخصصة لتحسين أدائهم. هذا يسمح لكل طالب بتلقي التعليم بما يتناسب مع مستوى تعلمه وسرعته.
2. **المساعدين الذكيين:**
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعمل كمساعدين افتراضيين، حيث يساعدون الطلاب والمعلمين في إدارة المهام اليومية مثل تنظيم الجدول الزمني، الإجابة على الأسئلة المتكررة، أو تقديم الدعم الأكاديمي عبر روبوتات المحادثة (Chatbots).
3. **التقييم الذكي:**
- الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسهم في تحسين أساليب التقييم عبر تحليل أداء الطلاب بشكل أكثر دقة من الطرق التقليدية، مما يساعد في التعرف على النقاط التي يحتاج الطلاب إلى تحسينها.
4. **التعلم التكيفي (Adaptive Learning):**
- تستخدم الأنظمة الذكية لتحليل وتعديل محتوى التعليم بناءً على تفاعل الطالب مع المواد التعليمية، مما يتيح تجربة تعلم أكثر فعالية.
5. **التعليم عن بعد والتعليم الإلكتروني:**
- الذكاء الاصطناعي يعزز من قدرات التعلم عن بعد من خلال تحسين التجربة التفاعلية، باستخدام تقنيات مثل الواقع المعزز (AR) أو الواقع الافتراضي (VR)، مما يوفر بيئة تعليمية غنية وأكثر تفاعلية.
6. **ترجمة اللغات:**
- يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسهم في تجاوز الحواجز اللغوية عبر الترجمة الفورية أو توفير محتوى تعليمي بلغات متعددة، مما يتيح للطلاب من خلفيات لغوية مختلفة الوصول إلى المحتوى نفسه.
7. **تحليل البيانات التعليمية:**
- يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التعليمية مثل نتائج الاختبارات والمشاركات في الأنشطة، لاستخلاص رؤى حول أساليب التدريس الأكثر فعالية أو التنبؤ بنتائج الأداء الأكاديمي للطلاب.
• المقارنة بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم الشمال وعالم الجنوب:
**عالم الشمال (الدول المتقدمة):**
- **الاستثمار في التكنولوجيا**: الدول المتقدمة مثل الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي وكندا تتمتع بموارد مالية وبحثية أكبر، مما يتيح لها تطوير وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع في مجالات التعليم.
- **التعليم الرقمي المتقدم**: الكثير من المدارس والجامعات في هذه الدول توفر منصات تعليمية متطورة تدعم الذكاء الاصطناعي، مثل الأنظمة التكيفية أو المساعدين الذكيين التي تعمل على تخصيص المحتوى التعليمي للطلاب.
- **البحث والتطوير**: تساهم هذه الدول في العديد من المشاريع البحثية الرائدة لتطوير تطبيقات AI في التعليم، مما يؤدي إلى تحسين التجارب التعليمية على نطاق واسع.
- **مراكز البيانات والبنية التحتية**: الدول المتقدمة تمتلك بنية تحتية قوية من حيث الإنترنت والقدرة على تخزين وتحليل كميات ضخمة من البيانات التي توفرها تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
**عالم الجنوب (الدول النامية):**
- **الموارد المحدودة**: العديد من الدول في الجنوب تعاني من ضعف البنية التحتية التكنولوجية، وهو ما قد يحد من إمكانية تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعليم على نطاق واسع.
- **التحديات الاقتصادية**: تفتقر بعض الدول إلى التمويل الكافي لشراء وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مما يعوق توظيف هذه التقنيات بشكل فعال في المدارس والجامعات.
- **التحول الرقمي**: بينما توجد بعض المبادرات لتطبيق التعليم الرقمي في بعض البلدان النامية، إلا أن تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف قد يكون محدودًا بسبب نقص الخبرات المحلية في هذا المجال.
- **التحديات اللغوية والثقافية**: نظرًا للتنوع اللغوي والثقافي في العديد من الدول النامية، فإن تخصيص أنظمة الذكاء الاصطناعي لمراعاة هذه الفروق قد يمثل تحديًا إضافيًا.
• الفروق الرئيسية:
- **الإمكانية المالية والبنية التحتية**: في الدول المتقدمة، هناك استثمارات أكبر في البنية التحتية الرقمية، ما يسهل تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعليم بشكل أوسع وأسرع. في المقابل، تواجه الدول النامية تحديات في توفير هذه البنية الأساسية.
- **التنوع والملاءمة**: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الدول المتقدمة غالبًا ما تكون مصممة لتلبية احتياجات ثقافية وتعليمية محددة، بينما في الدول النامية قد يحتاج تطبيق هذه التقنيات إلى تخصيص أكثر لتناسب التنوع الثقافي واللغوي.
- **معدلات وصول التكنولوجيا**: في العديد من الدول المتقدمة، يشهد الطلاب والمعلمون وصولًا أوسع إلى التكنولوجيا المتقدمة، بينما في الدول النامية قد لا يتوفر للعديد من الطلاب هذا الوصول بسبب نقص الأجهزة أو الاتصال بالإنترنت.
### خلاصة:
رغم الفجوات القائمة بين الدول المتقدمة والدول النامية من حيث تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم، إلا أن هناك إمكانات كبيرة للاستفادة من هذه التقنيات في تحسين جودة التعليم على مستوى العالم. مع تقدم التقنيات وتزايد التعاون الدولي، من الممكن أن نشهد توسعًا أكبر في استخدام الذكاء الاصطناعي في الدول النامية، ما يساهم في تقليص الفجوة التعليمية العالمية.
تعد **مشكلة نقص الخبرات المحلية** في مجال الذكاء الاصطناعي أحد التحديات الرئيسية التي تواجه تطبيقات التعليم الرقمي في البلدان النامية. ولكن هناك عدة استراتيجيات يمكن اتخاذها لتجاوز هذه المعضلة بشكل فعال وأقل تكلفة، بحيث يمكن تكثيف استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم دون الحاجة إلى استثمارات ضخمة. إليك بعض الحلول المقترحة:
### 1. **التعاون مع المنظمات الدولية والجامعات العالمية**
- **المبادرات الدولية**: يمكن للبلدان النامية التعاون مع المنظمات الدولية مثل **اليونسكو** أو **البنك الدولي**، التي تدعم العديد من المشاريع التعليمية الرقمية في البلدان ذات الدخل المنخفض. قد تقدم هذه المنظمات منحًا أو شراكات تقنية تساعد في توفير التدريب وموارد الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة.
- **الشراكات مع الجامعات العالمية**: يمكن إقامة شراكات بين الجامعات المحلية والدولية لتبادل المعرفة والخبرات. مثل هذه الشراكات يمكن أن تشمل **برامج تدريبية**، أو **دورات عبر الإنترنت** (MOOCs) على تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم.
### 2. **استخدام المصادر المفتوحة والمجانية**
- **البرمجيات المفتوحة المصدر**: هناك العديد من الأدوات والتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والمصممة باستخدام **تقنيات مفتوحة المصدر**. يمكن للبلدان النامية الاستفادة من هذه الأدوات بأسعار منخفضة أو مجانية. على سبيل المثال:
- **TensorFlow** و **PyTorch** من Google و Facebook، وهما منصتان مفتوحتان لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.
- **OpenAI Gym** و **Hugging Face** توفر مكتبات لتدريب نماذج تعلم الآلة، وهي مفتوحة المصدر ويمكن استخدامها مجانًا.
- **المواد التعليمية المفتوحة**: يمكن الاستفادة من **الدورات التدريبية المجانية** عبر الإنترنت مثل Coursera أو edX، التي تقدم دورات تدريبية في الذكاء الاصطناعي من جامعات مثل جامعة ستانفورد أو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). هذه الدورات يمكن أن تساعد في تدريب المعلمين والطلاب المحليين على استخدام الذكاء الاصطناعي.
### 3. **الاستفادة من الذكاء الاصطناعي الجاهز للاستخدام**
- **الأدوات الجاهزة للتطبيق**: بدلاً من تطوير الأنظمة من البداية، يمكن للدول النامية الاستفادة من الأدوات الذكية التي تم تطويرها بالفعل والمناسبة للاستخدام في السياقات التعليمية. على سبيل المثال:
- **المساعدات الذكية** مثل ChatGPT يمكن استخدامها لتحسين تجربة التعلم عبر الإنترنت بتكلفة منخفضة.
- أنظمة التقييم الذكي مثل **Socrative** أو **Kahoot!** التي تدعم التعليم التفاعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- يمكن للمؤسسات التعليمية في الدول النامية شراء تراخيص لهذه الأنظمة أو التفاوض على شروط مرنة أو مخفضة من خلال المنظمات غير الربحية أو الشركات المهتمة بدعم التعليم في هذه المناطق.
### 4. **تعليم المعلمين وتدريبهم على الذكاء الاصطناعي**
- **دورات تدريبية للمعلمين**: يجب أن يكون المعلمون في مقدمة عملية دمج الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية. لذلك، يمكن تطوير برامج تدريبية لتعليم المعلمين كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التدريس. هذه الدورات يمكن أن تكون على الإنترنت أو في مواقع محلية بتكلفة منخفضة.
- **الاستفادة من المتدربين المحليين**: يمكن استقطاب الشباب المحليين المتحمسين للتكنولوجيا وتدريبهم على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتدريب المعلمين أو تطوير المحتوى التعليمي. هذه الطريقة تخلق فرص عمل وتساهم في بناء الخبرات المحلية.
### 5. **الاستفادة من النماذج البسيطة والقابلة للتطبيق محليًا**
- **نماذج مبسطة للذكاء الاصطناعي**: من المفيد تطوير حلول ذكية تعتمد على تقنيات أبسط وأقل تكلفة، مثل الأنظمة التي تعتمد على التحليل التنبؤي أو الأتمتة البسيطة. هذه النماذج يمكن أن تكون أكثر فاعلية في السياقات التعليمية البسيطة مقارنة بالحلول المعقدة التي تتطلب بنية تحتية عالية.
- **محتوى تعليمي ذكي**: يمكن تطوير محتوى تعليمي تفاعلي مدعوم بالذكاء الاصطناعي مثل **التعلم التكيفي**، الذي يقوم بتعديل المحتوى بناءً على تفاعل الطالب. هذا لا يتطلب تقنيات معقدة، بل يعتمد على جمع وتحليل بيانات الطالب بشكل بسيط.
### 6. **تطبيق نموذج "التعلم عبر الجماهير" (Crowdsourcing)**
- **التعاون المجتمعي**: يمكن للمؤسسات التعليمية في البلدان النامية أن تعتمد على **المشاركة المجتمعية** أو "التعلم عبر الجماهير" لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمجموعات من الطلاب أو المهتمين بالتكنولوجيا العمل على تطوير حلول محلية باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل جماعي.
- **فتح المنصات للتعاون العالمي**: منصات مثل **GitHub** يمكن أن تكون مكانًا للمطورين المحليين والدوليين للعمل معًا على تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالتعليم.
### 7. **دعم الابتكار المحلي والتفكير الريادي**
- **تشجيع الشركات المحلية الناشئة**: يمكن دعم الشركات الناشئة التي تركز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم، من خلال منح أو برامج تسريع الأعمال. هذه الشركات يمكن أن تطور حلولًا مبتكرة تتناسب مع السياقات المحلية.
- **ابتكار أدوات تعليمية محلية**: بدلاً من الاعتماد على أدوات خارجية، يمكن تشجيع الفرق المحلية على تطوير حلول تتناسب مع الاحتياجات الخاصة بالطلاب والمعلمين في المجتمع المحلي.
### 8. **الاستفادة من الحلول الذكية منخفضة التكلفة مثل الهواتف الذكية**
- **استخدام الهواتف المحمولة**: في العديد من الدول النامية، تعد الهواتف الذكية أداة شائعة ومنخفضة التكلفة للوصول إلى الإنترنت والتعلم الرقمي. يمكن تطوير تطبيقات تعليمية بسيطة تعمل على الهواتف الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي، مثل التطبيقات التي تقدم اختبارات تفاعلية أو تقدم شرحًا شخصيًا للطلاب.
### خلاصة:
تجاوز مشكلة نقص الخبرات في الذكاء الاصطناعي في التعليم يتطلب **إستراتيجية متكاملة** تعتمد على التعاون الدولي، استخدام الأدوات المفتوحة والمجانية، التدريب المحلي المستمر، وابتكار حلول منخفضة التكلفة تتناسب مع الاحتياجات المحلية. بالاستفادة من هذه الأساليب، يمكن للبلدان النامية أن تبدأ في تحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم بدون الحاجة إلى استثمارات ضخمة
. تجاوز الهوة بين **الشمال والجنوب** في التعليم باستخدام **الذكاء الاصطناعي (AI)** يتطلب تحديد المجالات الأكثر تأثيرًا والتي يمكن أن تساهم في تحسين جودة التعليم في **الدول النامية**، مع الاستفادة من الإمكانات المتاحة في **الدول المتقدمة**. من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات، يمكن تخطي العديد من التحديات التي تواجه التعليم في البلدان النامية، بما في ذلك **الافتقار إلى الموارد، البنية التحتية المحدودة، ونقص المعلمين المدربين**.
• أهم المجالات التي يمكن البدء بها لتجاوز الهوة بين الشمال والجنوب باستخدام الذكاء الاصطناعي:
### 1. **التعليم الشخصي (Personalized Learning)**
- **التحدي**: في الكثير من الدول النامية، يعتمد التعليم على أسلوب "التعليم التقليدي" الذي لا يراعي الفروق الفردية بين الطلاب، مما يؤدي إلى صعوبة في معالجة احتياجات الطلاب المتنوعة.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير **أنظمة تعليمية تفاعلية** تقوم بتخصيص المحتوى بناءً على احتياجات كل طالب، وتساعد في تعزيز قدراته على التعلم بمعدل مناسب. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المتعلقة بأداء الطلاب وتقديم **محتوى تعليمي مخصص** لكل طالب بناءً على نقاط قوته وضعفه، مما يزيد من كفاءة التعليم.
- **المثال**: **أنظمة التعلم التكيفي (Adaptive Learning)** مثل **Knewton** و **DreamBox** تقدم تجربة تعلم مخصصة من خلال تعديل المحتوى التعليمي وفقًا لاحتياجات كل طالب.
### 2. **التعلم عن بُعد والتعليم الإلكتروني**
- **التحدي**: العديد من الدول النامية تعاني من نقص في البنية التحتية التعليمية (مثل توفر المدارس، المعلمين المؤهلين، وغيرها)، مما يجعل من الصعب تقديم تعليم جيد لجميع الطلاب.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز **التعليم عن بُعد** من خلال تحسين تجربة التعلم الرقمي. على سبيل المثال، يمكن استخدام **المساعدين الذكيين** في **الفصول الافتراضية** لدعم الطلاب والمعلمين في الإجابة على الأسئلة، تنظيم المهام، أو حتى تقديم توجيه مخصص للطلاب في الوقت الفعلي.
- **المثال**: **المنصات التعليمية عبر الإنترنت** المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل **Coursera** و **edX** توفر دورات تدريبية عالية الجودة من جامعات مرموقة، ويمكن أن تستفيد منها البلدان النامية مع تكاليف منخفضة أو حتى مجانًا.
### 3. **التقييم الذكي والتحليل البياني**
- **التحدي**: في العديد من البلدان النامية، تستخدم أساليب تقييم تقليدية لا توفر معلومات دقيقة حول تقدم الطلاب أو تحتاج إلى الكثير من الوقت والموارد لإجراء التقييمات.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في **أنظمة التقييم الذكي** التي تجمع وتحلل بيانات أداء الطلاب بشكل آني. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل نتائج الاختبارات بشكل فوري، تحديد مجالات الضعف، واقتراح دروس مخصصة لتلك المجالات.
- **المثال**: استخدام **أنظمة التقييم الذكي** مثل **Socrative** و **Quizlet** التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقديم أسئلة تفاعلية وتقييم فوري، مما يوفر نتائج دقيقة وفعالة.
### 4. **الترجمة التلقائية والتعليم متعدد اللغات**
- **التحدي**: تعد **اللغات المحلية** واحدة من أكبر العوائق في البلدان النامية، حيث يعاني الطلاب من صعوبة في الوصول إلى المحتوى التعليمي بلغة يفهمونها.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن استخدام **تقنيات الترجمة الآلية** (مثل **Google Translate** أو **DeepL**) لتوفير ترجمات فورية ودقيقة لمواد التعليم المختلفة، بما يساعد الطلاب في فهم المحتوى وتعلم لغات جديدة. كما يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء **محتوى تعليمي متعدد اللغات** يلبي احتياجات الطلاب الذين يتحدثون لغات مختلفة.
- **المثال**: **Duolingo** هو تطبيق تعليمي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتعليم اللغات من خلال تقديم تجربة تعلم مخصصة تعتمد على التفاعل مع المحتوى التعليمي وتقييم مستوى اللغة للطلاب.
### 5. **التعلم التفاعلي باستخدام الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR)**
- **التحدي**: في العديد من البلدان النامية، يفتقر الطلاب إلى الخبرات العملية أو التفاعلية التي يمكن أن تساعدهم في فهم المفاهيم المعقدة.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات **الواقع المعزز (AR)** و **الواقع الافتراضي (VR)** لإنشاء **بيئات تعليمية تفاعلية** وغامرة. يمكن للطلاب من خلال هذه الأدوات **محاكاة التجارب العملية** (مثل التجارب العلمية، استكشاف الأماكن الجغرافية، أو تعلم مهارات فنية) في بيئة آمنة وفعالة.
- **المثال**: أدوات مثل **Google Expeditions** توفر تجارب تعليمية تفاعلية باستخدام الواقع الافتراضي في المواضيع المختلفة، وهو ما يمكن أن يسهم في تحسين التعليم في الأماكن التي تفتقر إلى المواد الدراسية التفاعلية.
### 6. **تطوير المهارات التقنية والبرمجة**
- **التحدي**: تعد **المهارات التقنية** مثل البرمجة وعلوم الكمبيوتر من المجالات التي تفتقر إليها الكثير من المدارس في البلدان النامية، رغم أنها ضرورية في عالم اليوم.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في **تعليم البرمجة** باستخدام منصات تفاعلية ذكية. هناك منصات يمكن أن تتيح للطلاب التعلم بشكل موجه واختبار مهاراتهم في بيئة آمنة عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم **توجيهًا شخصيًا** للطلاب أثناء تعلم البرمجة من خلال تحليل الأكواد وتصحيح الأخطاء.
- **المثال**: **Scratch** هو منصة تعليمية مجانية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتعليم الأطفال البرمجة من خلال إنشاء قصص تفاعلية وألعاب، وهي أداة قوية لتمكين الطلاب في البلدان النامية.
### 7. **تدريب المعلمين على استخدام الذكاء الاصطناعي**
- **التحدي**: في العديد من البلدان النامية، هناك نقص في المعلمين المدربين على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية.
- **حل الذكاء الاصطناعي**: يمكن تطوير برامج تدريبية **موجهة للمعلمين** عبر الإنترنت، حيث يتم تعليمهم كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تدريسهم. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحليل أساليب التدريس وتقديم **اقتراحات لتحسين الأداء التدريسي**.
- **المثال**: منصات مثل **Teachmint** توفر برامج تدريبية وتطوير مستمر للمعلمين عبر الإنترنت، مما يساعد في دمج التكنولوجيا في التعليم
### خلاصة:
للتغلب على الهوة بين الشمال والجنوب في التعليم باستخدام الذكاء الاصطناعي، يجب التركيز على **المجالات الأساسية التي يمكن أن يكون لها أكبر تأثير** في تحسين **الوصول إلى التعليم الجيد** وزيادة **جودة التعلم** في البلدان النامية. هذه المجالات تشمل التعليم الشخصي، التعلم عن بُعد، التقييم الذكي، الترجمة الآلية، التعلم التفاعلي، تطوير المهارات التقنية، وتدريب المعلمين. من خلال تطبيق هذه الحلول الذكية بشكل منهجي، يمكن تحسين الفرص التعليمية في العديد من الدول النامية، وبالتالي تقليص الفجوة التعليمية بين الشمال والجنوب.


aahmedgumaa@yahoo.com  

المصدر: سودانايل