# data[].attributes.headline
AI Definition-تعريف الذّكاء الاصطناعيّ

# data[].attributes.subject
AI Definition-تعريف الذّكاء الاصطناعيّ

# data[].attributes.headline
الذّكاء الاصطناعيّ في التّدريس

# data[].attributes.subject
الذّكاء الاصطناعيّ في التّدريس

# data[].attributes.headline
This robot, created by Westinghouse, is an amazing technological feat for that era.

# data[].attributes.subject
This robot, created by Westinghouse, is an amazing technological feat for that era.

# data[].attributes.attachment_link.title
Electro the Smoking Robot at the 1939 New York World's Fair

# data[].attributes.headline
How does the Turing Test work? And what does it mean if a robot passes it?

# data[].attributes.subject
How does the Turing Test work? And what does it mean if a robot passes it?

# data[].attributes.headline
Danny Debrow’s dissertation from MIT showing computers can solve algebra word problems.

# data[].attributes.subject
Danny Debrow’s dissertation from MIT showing computers can solve algebra word problems.

# data[].attributes.attachment_link.title
Natural Language Input for a Computer Problem Solving System

# data[].attributes.attachment_link.description
The STUDENT problem solving system, programmed in LISP, accepts as input a comfortable but restricted subset of English which can express a wide variety of algebra story problems. STUDENT finds the solution to a large class of these problems. STUDENT can utilize a store of global information n…

# data[].attributes.headline
ELIZA is an early natural language processing computer program that carries on a dialogue in English.

# data[].attributes.subject
ELIZA is an early natural language processing computer program that carries on a dialogue in English.

# data[].attributes.headline
Robots used in during the 1960s and 1970s capable of using vision to locate and assemble models.

# data[].attributes.subject
Robots used in during the 1960s and 1970s capable of using vision to locate and assemble models.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
School of Informatic's Institute for Perception, Action and Behaviour.
Freddy II is the best known of the Edinburgh research robots from the 1970s. It utilised a heavy robot arm fixed to an overhead gantry with adaptive grippers. A binocular vision system was also mounted to the fixed gantry. The "world" consisted of a table that could be moved in two directions, giving the robot the impression of moving through its world.

Freddy II Robot around 1973-6

Other Freddy II Robot Resources

Freddy II Robot at National Museum of Scotland 2006

Freddy, the Famous Scottish Robot
Freddy (mid 1960s - 1981) was one of the first robots to be able to assemble wooden models using vision to identify and locate the parts -- given a jumbled heap of toy wooden car and boat pieces it could assemble both in about 16 hours using a parallel gripper and single camera (1973). The 16 hours was due to the slowness of movement of the robot, an artefact of the limited computational power available for movement control in those days. An Elliot 4130 computer with 64k 24-bit words, later upgraded to 128k, was the main computer. A Honeywell H316, initially with 4k 16-bit words, later upgraded to 8k, controlled the robot motors and cameras. The videos we now have of Freddy's assembly work have been dubbed from 16mm film, as video hadn't been invented then. Even with today's knowledge, methodology, software tools, and so on, getting a robot to do this kind of thing would be a fairly complex and ambitious project. In those days, when they had to design and buld the robot, design and build the programming system, design and build the vision system, etc., it was a heroic pioneering feat which required to be demonstrated in practice in order to convince some that it was even possible.
Key Reference
A. P. Ambler, H. G. Barrow, C. M. Brown, R. M. Burstall, and R. J. Popplestone, A Versatile Computer-Controlled Assembly System, Proc. Third Int. Joint Conf. on AI, Stanford, California, pp. 298-307, 1973. [ PDF]

RAPT
Freddy's famous car and boat asssembly above was programmed as a list of end-effector positions. The great tedium and lack of generality in programming assembly robots in this way prompted the search for a higher level of assembly description. RAPT permitted robot positions and movements to be specified in terms of relationships (such as parallel, aligned, against) between geometric features (such as point, edge, and surface) of the parts being assembled. By 1980 this was well developed (largely by Popplestone, Ambler, and Bellos) and had been integrated with a solid geometric modeller front end (by Cameron) to facilitate part description and trajectory planning. The geometric nature of vision permitted its neat integration within the RAPT system using such ideas as a plane-of-gaze (defined by lens centre and two points in image plane marking an object edge) projected out and touching the edge of the real object (by Yin). The attempt in the mid 1980s to include reasoning about uncertainty based on tolerances on dimensions and positions, errors in robot movements, etc., foundered on a combinatorial explosion of computation.
This raised the interesting question of whether this was an unavoidably hard problem which simply needed very much more powerful computers, or whether there was another computationally cheaper way of tackling the problem.

Key Reference
Popplestone, R.J., Ambler, A.P., and Bellos, I., An Interpreter for a Language for Describing Assemblies, Artificial Intelligence Vol. 14, No. 1, pp. 79-107, 1980.
In the 1970's Edinburgh University's Freddy robot was the vehicle for the Informatics Department's early artificial intelligence work on what might be termed hand/eye co-ordination in assembly robotics. The most noteworthy achievement was the Versatile Assembly Program, which enabled the robot to construct a toy boat and a toy car from a heap of mixed parts tipped onto the table. This experiment demonstrated that it was very difficult to devise successful assembly programs for a sensor-based robot, when the robot was programmed in terms of sequences of positions of its end-effector in Cartesian space. This is still the method used in commercial assembly robots today.

© 2005, Web site materials are the copyright of the individual contributors and organizations they belong to. Use on this public web site for open access is approved. Other permitted use of the materials is not implied. Page maintained by a.tate@ed.ac.uk, Last updated: Thu Aug 10 14:17:44 2023

# data[].attributes.attachment_link.description
School of Informatic's Institute for Perception, Action and Behaviour.Freddy II is the best known of the Edinburgh research robots from the 1970s. It utilised a heavy robot arm fixed to an overhead gantry with adaptive grippers. A binocular vision system was also mounted to the fixed gantry.

# data[].attributes.headline
The drawing program Aaron can automatically create artistic images.

# data[].attributes.subject
The drawing program Aaron can automatically create artistic images.

# data[].attributes.attachment_link.title
Harold Cohen - The Age of Intelligent Machines - 1987 (Clip)

# data[].attributes.headline
In 1997, the Deep Blue Chess Program beats then-world chess champion, Garry Kasparov.

# data[].attributes.subject
In 1997, the Deep Blue Chess Program beats then-world chess champion, Garry Kasparov.

# data[].attributes.attachment_link.title
Deep Blue vs Kasparov: How a computer beat best chess player in the world - BBC News

# data[].attributes.headline
A video showcasing MIT's Kismet, an expressive robot head with social intelligence.

# data[].attributes.subject
A video showcasing MIT's Kismet, an expressive robot head with social intelligence.

# data[].attributes.headline
نشاط: تصنيف آلة قابلة للتّعلّم باللّغة العربيّة (الصّفّ الثّالث)

# data[].attributes.subject
نشاط: تصنيف آلة قابلة للتّعلّم باللّغة العربيّة (الصّفّ الثّالث)

# data[].attributes.headline
الإدراك البصريّ والشّبكات العصبيّة

# data[].attributes.subject
الإدراك البصريّ والشّبكات العصبيّة

# data[].attributes.headline
ما هي الإمكانيّات المحتملة للشّات بوت (هو برنامج حاسوبي يستخدم الذّكاء الاصطناعيّ للتّفاعل مع الأشخاص عبر واجهة الدّردشة، سواء كانت نصّيّة أو صوتيّة. يتمّ تصميم الشّات بوت للرّدّ على أسئلة المستخدمين وتقديم المعلومات وتنفيذ مهام معيّنة بطريقة آليّة وذاتيّ) وتجارب الصّوت في البيئات التّعليميّة

# data[].attributes.subject
ما هي الإمكانيّات المحتملة للشّات بوت (هو برنامج حاسوبي يستخدم الذّكاء الاصطناعيّ للتّفاعل مع الأشخاص عبر واجهة الدّردشة، سواء كانت نصّيّة أو صوتيّة. يتمّ تصميم الشّات بوت للرّدّ على أسئلة المستخدمين وتقديم المعلومات وتنفيذ مهام معيّنة بطريقة آليّة وذاتيّ) وتجارب الصّوت في البيئات التّعليميّة

# data[].attributes.headline
ما هو الذّكاء الاصطناعيّ الإنتاجيّ، وكيف يعمل، وكيف يؤثّر على المجتمع الآن وفي المستقبل

# data[].attributes.subject
ما هو الذّكاء الاصطناعيّ الإنتاجيّ، وكيف يعمل، وكيف يؤثّر على المجتمع الآن وفي المستقبل

# data[].attributes.headline
الذّكاء الاصطناعيّ في المنهاج

# data[].attributes.subject
الذّكاء الاصطناعيّ في المنهاج

# data[].attributes.headline
كيف يمكن استخدام تعدين (هو النّشاط الّذي يقوم باستخراج المعلومات المتواجدة في كمّيّات كبيرة من البيانات، بهدف البحث عن أنماط معرفيّة واكتشاف الحقائق الخفيّة الواردة في قواعد البيانات. هي عمليّة تحليل البيانات لتحديد العلاقات الّتي لم تكتشفها التّحليلات السّابقة من قبل)  البيانات لتخصيص التّعليم أو رصد تقدّم الطّلّاب في سياق مدرستك أو منطقتك التّعليميّة؟ قدّم مثالين على الأقل.

# data[].attributes.subject
كيف يمكن استخدام تعدين (هو النّشاط الّذي يقوم باستخراج المعلومات المتواجدة في كمّيّات كبيرة من البيانات، بهدف البحث عن أنماط معرفيّة واكتشاف الحقائق الخفيّة الواردة في قواعد البيانات. هي عمليّة تحليل البيانات لتحديد العلاقات الّتي لم تكتشفها التّحليلات السّابقة من قبل)  البيانات لتخصيص التّعليم أو رصد تقدّم الطّلّاب في سياق مدرستك أو منطقتك التّعليميّة؟ قدّم مثالين على الأقل.

# data[].attributes.headline
تمكين المعلّمين في عصر الذّكاء الاصطناعيّ

# data[].attributes.subject
تمكين المعلّمين في عصر الذّكاء الاصطناعيّ

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
منهجيات - نحو تعليم معاصر

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
أثّر ظهور الذكاء الاصطناعيّ في التعليم، وأصبح محلّ نقاش في المحادثات المنعقدة حول الاضطرابات المتّصلة بالتعلّم اليوم. ناقش Gates(2023)في البثّ الصوتي Unconfuse Me رؤيته حول الذكاء الاصطناعيّ في التعليم، ووصفه بـ"معلّم المدرسة الثانويّة الرائع"، فهو لا يحلّ محلّ المعلّمين، بل يدعمهم ويجعلهم "مركز الفصل الدراسيّ". أصبح هذا الرأي شائعًا، ولكنّه يتطلّب دورًا واضحًا للمعلّمين في عمليّة صناعة القرار. ولمّا كان الشيء الوحيد الثابت في الوجود هو التغيير، فلا بدّ من أن يطال التغيير المجال الأهمّ في الحياة، وهو التعليم.

من هنا، يجب على جميع المعنيّين بالتعليم أن يسعوا جاهدين إلى فهم التغيير الحاصل فيه وتأثيره وتوقّعه والاستعداد له. ذلك مسعى معقّد ومليء بالتحدّيات، ويتطلّب مشاركة صنّاع القرار وأصحاب المصلحة، وغالبًا ما يكون محفوفًا بالتوتّر. ففي العديد من المنصّات الرئيسة التي تناقش التعليم اليوم، بدأ صانعو السياسات والخبراء بإعادة تعريف الغرض من التعليم اليوم. هذه نقطة بداية مهمّة، والتعريف الذي أتبنّاه يُختصَر في أنّنا نعلِّم لضمان قدرة الأجيال القادمة على التطوّر والابتكار في رحلتنا المشتركة، للإسهام في مستقبل أفضل، وأكثر سلامًا واستدامة وعدالة.

في هذا المقال، نسلّط الضوء على مجال محدّد للغاية، يتمثّل في ما قد يعنيه هذا المسعى من التطوّر والابتكار بالنسبة إلى المعلّمين، ولا سيّما في ما يتعلّق بالتطوير المهنيّ، مركّزين في ذلك على الخطوات اللازمة لتحقيق التغيير المرجوّ في العمليّة التعليميّة، من ناحية توظيف الذكاء الاصطناعيّ، ودور المعنيّين بالتعليم في المدارس في تمكين المعلّمين من تحقيق ذلك.

الذكاء الاصطناعيّ في التعليم بين الواقع والمأمول

دائمًا ما تُكلَّف المدارس والمعلّمون بمهمّة "التعليم من أجل المستقبل"، أي التعليم وفق المُتوقَّع. لكن، ما معنى ذلك بالنسبة إلى المعلّمين، من حيث تعلّمهم واستعدادهم؟ تتطلّب هذه المهمّة من المعلّمين الوثوق بما يقدّمونه وإدراكهم نتائجه، كما يتطلّب تمكين المعلّمين. ومع ذلك، عندما يتعلّق الأمر بالتكنولوجيا والأدوات التعليميّة، غالبًا ما يُحدَّد ما على المعلّمين فعله، بدلًا من تمكينهم، ويُركَّز على الأداة، بدلًا من المنهجيّة التعليميّة. وبالتالي، تصبح التكنولوجيا الجديدة تجربة فاشلة، بدلًا من أن تسهم في تحسين جودة التعلّم. أجرى Celik وآخرون (2022) مراجعة شاملة للبحوث المعنيّة بمستقبل الذكاء الاصطناعيّ، والتحدّيّات التي يفرضها أمام المعلّمين، معتبرين أنّ إدماج الذكاء الاصنطاعيّ الناجح يقتضي من أصحاب المصلحة، ولا سيّما المعلّمين، المشاركة في إنشائه وتطويره ودمجه.

اتّفق مختلف الخبراء والمعلّمين الذين شاركوا في مؤتمر WISE 11 الأخير الذي عُقِد في الدوحة، بعنوان: "الطلاقة الإبداعيّة: ازدهار الإنسان في عصر الذكاء الاصطناعيّ"، على شيء واحد، وهو أنّ الذكاء الاصطناعيّ لن يحلّ محلّ المعلّمين، ولكنّه سيجعل خرّيجي المستقبل مستهلكين سلبيّين أو منتجين إبداعيّين. وأشار Hamilton وآخرون (2023) إلى أنّه مع تزايد قدرة الذكاء الاصطناعيّ على تنفيذ العمليّات العقليّة، قد يضعف حافزنا على التعلّم والنموّ، معتبرين أنّ الخطر الجسيم يكمن في أن نصبح غير متعلّمين، ومنفصلين عن المستقبل. هذا توقّع قاتم، لكن تمكننا رؤية ذلك يحدث بالمعطيات الحاليّة. ومن هنا، يكون من دورنا، كوننا قادة مدرسيّين، معالجة ذلك، بدءًا من الاعتراف بأنّ النتيجة تعتمد في المقام الأوّل على المعلّمين أنفسهم، وكيفيّة استخدامهم التكنولوجيا، وصولًا إلى وضع خارطة طريق تدعم تحويلهم إلى أصحاب قرار في كيفيّة الاستفادة من الذكاء الاصطناعيّ، لإحداث تحويل بالتعلّم والتعليم في مدارسنا.

الخطوة الأولى: تثقيف المعلّمين

على القادة التفكير في كيفيّة إشراك أعضاء هيئة التعليم في نقاش مفتوح حول المشهد المتغيّر، والدور الذي يؤدّيه الذكاء الاصطناعيّ فيه. كما تجب معالجة المخاوف التي قد تعتري المعلّمين، وعدم رغبتهم في النظر في التغيّرات التي تحدث بالضرورة، ثمّ توظيف التطوير المهنيّ لإثارة حماس المعلّمين، بالشراكة بينهم والمدرّبين المتمرّسين في مجال التكنولوجيا في ورش العمل. يمكن التعاون مع مؤسّسة معيّنة، أو اختيار دورة، أو برنامج متاح بالفعل يلبّي احتياجات مؤسّستك، بدءًا من تدريس تاريخ الذكاء الاصطناعيّ، وتطوّره إلى النظر في كيفيّة عمله، وتعلّم كيفيّة استخدامه، حتّى تصبح جزءًا من تطويره. في كازاخستان، أشار وزير العلوم والتعليم العالي Sayasat (2023) إلى أنّ شراكتهم مع Coursera؛ لتوفير التطوير المهنيّ للمعلّمين في مجال الذكاء الاصطناعيّ في البلاد، كانت سببًا رئيسًا في دمج أدوات الذكاء الاصطناعيّ في التعلّم دمجًا ناجحًا، ومشاركة المعلّمين والطلّاب باستخدامها استخدامًا إيجابيًّا. وما يثير الإعجاب هو المناقشات والمساعي حول كيفيّة دمج اللغة الكازاخستانيّة مع الذكاء الاصطناعيّ، وهذه ليست خطوة يمكن أن تحدث من دون إدماجها الناجح في التعلّم على مستويَي المدرسة والجامعة.

وعليه، يجب البدء بتثقيف المعلّمين وتوفير دورات تدريبيّة لهم حول الذكاء الاصطناعيّ. كما يجب أن يكون ذلك هدفًا لتطوير جميع المعلّمين تطويرًا مهنيًّا، لسدّ الفجوة بينهم ومستخدمي الذكاء الاصطناعيّ، فضلًا عن ضرورة منحهم الثقة والمعرفة اللازمتين للتعرّف إلى أدوات الذكاء الاصطناعيّ، كأدوات تمكين في ترسانتهم، لا كأسلحة تُستخدَم ضدّهم. وفي هذا السياق، دعا فليب تشيلد، الشريك في شركة McKinsey & Company، إلى بدء استخدام التكنولوجيا المصمّمة للمعلّمين، مشيرًا إلى دراسة حالة، أدّى فيها التركيز على التكنولوجيا الموجَّهة إلى الطلبة، إلى الفشل: حاسوب محمول لكلّ طفل، وشراكة LAUSD مع Apple وPearson، حيث يسلّط كلاهما الضوء على أنّ عدم البدء بتكنولوجيا المعلّم ونقص الاهتمام والثقة بالتدريب، سيؤدّيان حتمًا إلى الفشل (Child, 2023).

الخطوة الثانية: تحديد التحدّيات

عندما يكتسب المعلّمون المعرفة، يحين الوقت للنظر في الروابط المتعلّقة بأصول التعليم. ومن هنا، يكون الهدف الرئيس للتطوير المهنيّ ، معالجةَ التحدّيات التي تواجه عمليّة التعلّم، والاجتماع بالمعلّمين بانتظام، للتعبير عن العقبات التي واجهوها في الصفّ، أو التحدّيات التعليميّة الملاحَظة لدى الطلّاب، وهو أمر ضروريّ لتحقيق ذلك. كما أنّ بدء المحادثة من منظور تربويّ أمر ضروريّ، إذ لا بدّ من التعرّف إلى ما يلزم للتعلّم على مستوى التربية. الأمر الذي يَحُول دون أن تكون أدوات التكنولوجيا مجرّد هدف، ويعاد تركيزها على عمليّة التعلّم، حيث يجب أن تكون. البداية تكون من الفصل الدراسيّ والمعلّم، ثمّ إشراك خبراء وفنّيّي تكنولوجيا المعلومات، بوصفهم أفرادًا قادرين على تقديم رؤى حول كيفيّة معالجة مشكلات محدّدة.

إحدى هذه المشكلات أو التحدّيات عنصر الوقت، حيث يمثّل الوقت تحديًّا، كما هو الحال مع الطلب المتزايد على الأعمال الورقيّة والخطط الكتابيّة. فالتعلّم عمليّة معقّدة، ودور المعلّم، كونه ميسّرًا، أمر حيويّ. يمكن للذكاء الاصطناعيّ مساعدة المعلّمين في التخطيط والتصميم، بإعداد فعاليّات تعليميّة شاملة تضمّ إنشاء مجموعات، واقتراح أسئلة توضيحيّة، واقتراح تقييمات بسيطة، وغير ذلك، ممّا يمنح المعلّم الوقت للتركيز على إثراء الإبداع، والابتكار في الفعّاليّة ذاتها.

أمّا التحدّي الآخر فيكمن في جدولة التغذية الراجعة، وتقديمها في الوقت المناسب. على سبيل المثال، يمكن توظيف Khanmigo، وهي منصّة للتدرّب على الكتابة، لتقديم تلميحات واقتراحات للطلّاب أثناء كتابتهم، فتزوِّد المنصّة الطلبة بتغذية راجعة تعزِّز لديهم مهارة الإبداع في التعبير الكتابيّ.

الخطوة الثالثة: تحديد أدوات واضحة

بعد تحديد المخاوف، يتعيّن اختيار أداة أو أداتين، بالاتّفاق مع المعلّمين. وهنا، يأتي دور خبراء التكنولوجيا للعمل مع المعلّمين على اختيار الأدوات المتاحة والقابلة للتوسيع وسهلة الاستخدام والمناسبة من حيث التكلفة. قد يكون التركيز على كيفيّة التأقلم مع الفروق الفرديّة بين الطلّاب مثالًا على ذلك، إذ غالبًا ما يواجه المعلّمون صعوبة في تنظيم الوقت لتكييف موارد التعلّم بما يناسب مهارات الطلّاب وقدراتهم اللغويّة المختلفة مثلًا، سعيًا إلى تحقيق التعلّم والوصول إلى أهدافه الرئيسة، من دون المساس بالمفهوم العام للوحدة أو الدرس. تُعدّ Diffit أداة تعليميّة تعتمد على الذكاء الاصطناعيّ، وتساعد المعلّمين في إنتاج موارد تسهم في تكييف المادّة التي يختارها المعلّم. يساعد توفير مثل هذه الأداة للمعلّمين على معالجة هذا الأمر والشعور بثقة أكبر.

الخطوة الرابعة: قياس تأثير الأدوات المختارة في تعلّم الطلبة

يحدّد التقييم التحسين المستدام، فعندما يجري المعلّم تجربة باستخدام أداة محدّدة لهدف محدّد، يكون النظر إلى تأثيرها في الطلّاب بطريقة منهجيّة وصحيحة أمرًا بالغ الأهمّيّة لاتّخاذ القرارات. نحن نتعلّم بشكل أفضل بالعمل والتأمّل، ويمكننا التعليم بمجرّد أن يصبح ذلك نهجًا نظاميًّا في خطط تطويرنا المهنيّ في المدارس.

تسهم تحليلات الذكاء الاصطناعيّ المدمجة في الأدوات في قياس تعلّم الطلّاب وأدائهم. فحيازة المعلّم بيانات حول تعلّم الطالب ومستواه وسرعته وسلوكه، يعينه على التعرّف إلى الثغرات، ومعالجتها في الوقت المناسب. كما يعينه، في بعض الأحيان، على تحليل المعايير في الخطوة الثالثة.

الخطوة الخامسة: منح المعلّمين صلاحيّات صناعة القرار

بعد إكمال دورة التعلّم وتحديد الأهداف والتنفيذ والقياس مرّة واحدة، يُدعَى المعلّمون إلى تحديد المجموعة التالية من الأولويّات، وتصميم دورة التطوير المهنيّ. من هنا، يعدّ النظر في التطوير المهنيّ فرصة أمام المعلّمين للتعبير عن مخاوفهم والمشاركة في تحديد الاحتياجات المستقبليّة، ودراسة القضايا العاجلة، والمشاركة في تصميم خارطة الطريق لقيادة التعلّم وتنفيذها، لضمان تحقّق النتائج المرجوّة. كما يضمن هذا النهج قبول المعلّمين الأدوات المختارة، للحدّ من عدم مشاركتهم في المبادرة واستخدامها. وعليه، فمبادرة التطوير المهنيّ الناجحة هي التي تبدأ على أرض الواقع في الفصول الدراسيّة، وتعود لقياس الأثر في الفصول الدراسيّة؛ حيث يجب أن تكون.

المراجع

- Celik, Dindar., et al. (2022). The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: A Systematic Review of Research. TechTrends. 66. 616-630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y

- Child, F. (2023, November). From Hype to Reality: Unleashing AI's Potential For System Transformation. WISE 11.

- Gates, Bill. (2023, August 10). Can AI Help Close the Education Gap? YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=X2oF8oZopdA

- Hamilton, A., Wiliam, D., and Hattie, J. (2023, August). The Future of AI in Education:  13 Things We Can Do to Minimize the Damage. https://doi.org/10.35542/osf.io/372vr

- Sayasat, N. (2023, November). The role of Policymakers in Fostering Responsible and Effective AI in Education. WISE 11.

# data[].attributes.attachment_link.title
تمكين المعلّمين في عصر الذكاء الاصطناعيّ: خارطة طريق القائد

# data[].attributes.attachment_link.description
أثّر ظهور الذكاء الاصطناعيّ في التعليم، وأصبح محلّ نقاش في المحادثات المنعقدة حول الاضطرابات المتّصلة بالتعلّم اليوم. ناقش Gates (2023) في البثّ الصوتي Unconfuse Me رؤيته حول الذكاء الاصطناعيّ في التعليم،

# data[].attributes.headline
الذّكاء الاصطناعيّ في التّعليم

# data[].attributes.subject
الذّكاء الاصطناعيّ في التّعليم

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع من علوم الكمبيوتر يتعامل مع إنشاء آلات يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادة ذكاء بشريا ، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار وترجمة اللغة وغيرها. يمكن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم والتكيف مع المواقف الجديدة ، مما يجعلها مثالية لحل المشكلات المعقدة التي تتطلب ذكاء شبيها بالإنسان. الذكاء الاصطناعي ساهم في تحول مختلف الصناعات ، بما في ذلك التعليم ، حيث يتم استخدامه لتعزيز خبرات التدريس والتعلم.

يحتوي الذكاء الاصطناعي على مكونين رئيسيين: التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. التعلم الآلي هو عملية تعليم الآلات التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. من ناحية أخرى ، فإن معالجة اللغة الطبيعية هي قدرة الآلات على فهم وتفسير وتوليد لغة بشرية.

في مجال التعليم ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص التعلم وتحسين نتائج الطلبة. يتضمن التعلم الشخصي المدعوم الذكاء الاصطناعي تكييف تجربة التعلم مع احتياجات وتفضيلات الطلبة الفرديين ، مما يجعلها أكثر فعالية وجاذبية. من ناحية أخرى ، يتضمن التقييم والدرجات بالاستعانة بالذكاء الاصطناعي واستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتقييم أداء الطلبة وتقديم الملاحظات ، مما يجعلها أكثر دقة وموضوعية.

يتم أيضا استخدام روبوتات الدردشة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي لتزويد الطلبة بالدعم والتوجيه الشخصي. تستخدم روبوتات المحادثة هذه معالجة اللغة الطبيعية لفهم استفسارات الطلبة والرد عليها ، مما يسهل عليهم الوصول إلى المعلومات والموارد. يعد الإرشاد والتوجيه الطلبةي المدعوم من الذكاء الاصطناعي مجالا آخر يتم فيه استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين رفاهية الطلبة من خلال توفير الدعم والتوجيه الشخصي.

تتضمن تحليلات التعلم المحسنة الذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلبة وتقديم رؤى حول تقدمهم التعليمي وأدائهم. يساعد هذا المعلمين على تحديد المجالات التي يحتاج فيها الطلبة إلى دعم إضافي وتعديل استراتيجيات التدريس الخاصة بهم وفقا لذلك. كما تستخدم نظم إدارة التعلم المتكاملة الذكاء الاصطناعي لتبسيط المهام الإدارية وتحسين الكفاءة العامة لنظام التعليم.

يتضمن تخصيص المناهج الدراسية القائم على الذكاء الاصطناعي إنشاء مسارات تعليمية مخصصة للطلبة بناء على احتياجاتهم وتفضيلاتهم الفردية. هذا النهج يجعل التعلم أكثر جاذبية وفعالية ، حيث يمكن للطلبة التعلم بالسرعة التي تناسبهم وبطريقة تناسب أسلوب التعلم الخاص بهم. كما يتم استخدام منصات تعلم اللغة التي تدعم الذكاء الاصطناعي لتزويد الطلبة بتجارب تعلم لغة مخصصة ، مما يسهل عليهم تعلم لغات جديدة.

باختصار ، يعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية لديها القدرة على تحويل التعليم من خلال إنشاء تجارب تعليمية مخصصة وجذابة للطلبة. يتم استخدامه لتعزيز مختلف جوانب التعليم ، بما في ذلك التدريس والتقييم والإرشاد وتطوير المناهج الدراسية. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن يلعب دورا متزايد الأهمية في التعليم، مما يساعد على إنشاء نظام تعليمي أكثر فعالية وكفاءة.
تاريخ الذكاء الاصطناعي في التعليم
يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي في التعليم إلى 1960 ، عندما تم إدخال أجهزة الكمبيوتر لأول مرة في الفصول الدراسية. في البداية ، تم استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام الإدارية مثل حفظ السجلات والتقدير والجدولة. ومع ذلك ، مع تحسن التكنولوجيا ، رأى المعلمون إمكانية أن يحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة تعلم الطلبة.

واحدة من أقدم الأمثلة على التعلم التكيفي الذي يحركه الذكاء الاصطناعي كان نظام التدريس الذكي (ITS) ، الذي تم تطويره في 1970s من قبل جون أندرسون وفريقه في جامعة كارنيجي ميلون. استخدمت ITS الخوارزميات لتحليل أداء الطلبة وتقديم ملاحظات وإرشادات مخصصة. مهد هذا الطريق للتعلم الشخصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، والذي يصمم التعليمات وفقا للاحتياجات والقدرات الفريدة لكل طالب.

في 1980s ، تم تطوير أدوات التقييم والدرجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة المعلمين على تقييم أداء الطلبة بشكل أكثر كفاءة ودقة. تستخدم هذه الأدوات معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل استجابات الطلبة وتقديم ملاحظات فورية.

أدى ظهور الإنترنت في 1990s إلى تطوير منصات التعلم التكيفي القائمة على الذكاء الاصطناعي ، والتي تستخدم البيانات الضخمة والتعلم الآلي لإنشاء مسارات تعلم مخصصة لكل طالب. يمكن لهذه المنصات تحليل بيانات الطلبة لتحديد الفجوات المعرفية وتعديل التعليمات وفقا لذلك.

في السنوات الأخيرة ، ظهرت روبوتات الدردشة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي كأداة قوية لدعم الطلبة. تستخدم روبوتات المحادثة هذه معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتقديم إجابات فورية لأسئلة الطلبة ومخاوفهم ، مما يحرر المعلمين والمستشارين للتركيز على قضايا أكثر تعقيدا.

لعب الذكاء الاصطناعي أيضا دورا في تصميم المناهج الدراسية وتطويرها ، مع الأدوات التي تستخدم تحليلات البيانات لتحديد الاتجاهات والثغرات في تعلم الطلبة. يمكن أن يساعد ذلك المعلمين على تطوير مناهج أكثر فعالية وجاذبية.

كما ظهرت برامج إرشاد وتوجيه طلابية مدعومة من الذكاء الاصطناعي ، باستخدام التعلم الآلي لتحديد الطلبة المعرضين للخطر وتقديم الدعم المستهدف. يمكن أن تساعد أدوات تحليلات التعلم المحسنة الذكاء الاصطناعي المعلمين أيضا على تتبع تقدم الطلبة وتحديد مجالات التحسين.

أخيرا ، أصبحت أنظمة إدارة التعلم المتكاملة الذكاء الاصطناعي شائعة بشكل متزايد ، مما يوفر منصة مركزية لإدارة بيانات الطلبة والتقييمات والواجبات. يمكن لهذه الأنظمة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطلبة وتقديم رؤى حول أداء الطلبة ومشاركتهم.

تميز تاريخ الذكاء الاصطناعي في التعليم بتطور مطرد من الأدوات الإدارية البسيطة إلى منصات التعلم التكيفية القوية التي يمكن أن تغير طريقة تعلم الطلبة. مع استمرار تحسن التكنولوجيا ، يمكن للمعلمين أن يتوقعوا رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي.
الحالة الراهنة للذكاء الاصطناعي في التعليم
يتطور الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي في التعليم بسرعة ، حيث يتم تطوير تطبيقات وأدوات جديدة كل يوم. من التعلم الشخصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى التقييم والدرجات المستندة الى الذكاء الاصطناعي ، فإن الفوائد المحتملة لدمج الذكاء الاصطناعي في التعليم هائلة.

أحد أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي الواعدة في التعليم هو التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي. يستخدم هذا النهج خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلبة وضبط تجربة التعلم لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل طالب. من خلال توفير مسارات التعلم الشخصية والتغذية الراجعة المستهدفة ، فإن التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين نتائج الطلبة بشكل كبير.

مجال آخر يكون فيه الذكاء الاصطناعي تأثير هو تطوير روبوتات الدردشة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي. تستخدم روبوتات المحادثة هذه معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتقديم دعم مخصص للطلبة. سواء كانت الإجابة على الأسئلة أو تقديم التوجيه ، فإن روبوتات الدردشة التي تدعم الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على تحسين مشاركة الطلبة وتقليل عبء العمل على المعلمين.

كما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم الإرشاد والتوجيه للطلبة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الطلبة لتحديد الطلبة المعرضين للخطر وتقديم الدعم المستهدف. يمكن أن يشمل ذلك توصيات مخصصة لبرامج الاستشارة أو التوجيه ، بالإضافة إلى التعليقات حول تقدم الطلبة.

بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحليلات التعلم. من خلال تحليل بيانات الطلبة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد المعلمين والإداريين على اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول تصميم المناهج وتطويرها.

وأخيرا، يتم دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة التعلم لتمكين تجارب تعليمية أكثر تخصيصا. من خلال تحليل بيانات الطلبة وتقديم توصيات مخصصة ، يمكن لأنظمة إدارة التعلم القائمة على الذكاء الاصطناعي مساعدة الطلبة على تحقيق أهدافهم بشكل أكثر كفاءة وفعالية.

بشكل عام ، فإن الوضع الحالي الذكاء الاصطناعي في التعليم واعد ، مع تطوير العديد من التطبيقات والأدوات المثيرة. بينما نواصل استكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي في التعليم ، من المهم أن نضع في اعتبارنا الاحتياجات والتحديات الفريدة لكل طالب وأن نستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم المعلمين والموجهين البشريين بدلا من استبدالهم.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في التعليم
لقد حقق الذكاء الاصطناعي بالفعل نجاحات كبيرة في التعليم ، وإمكاناته لتغيير الطريقة التي نتعلم بها ونعلمها لا حدود لها. مع استمرار تطور التكنولوجيا ، من المرجح أن يصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم أكثر انتشارا وتطورا ، مما يوفر فرصا جديدة للتعلم الشخصي والتقييم والدعم.

التعلم الشخصي المدعوم من الذكاء الاصطناعي هو أحد المجالات التي يمكننا أن نتوقع فيها نموا كبيرا. يصمم هذا النهج خبرات التعلم وفقا للاحتياجات والتفضيلات الفردية لكل طالب ، باستخدام الخوارزميات لتحديد نقاط القوة والضعف لديهم وتعديل المحتوى وفقا لذلك. يمكن أن يساعد ذلك الطلبة على التعلم بشكل أكثر كفاءة وفعالية ، من خلال التركيز على المجالات التي يحتاجون فيها إلى أكبر قدر من المساعدة وتوفير موارد ودعم إضافيين.

يعد التقييم والدرجات المدفوعان بالذكاء الاصطناعي مجالا آخر يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي فيه تأثير كبير على التعليم. من خلال أتمتة عملية الدرجات وتقديم ملاحظات فورية ، يمكن للمدرسين قضاء وقت أقل في المهام الإدارية والمزيد من الوقت في التدريس والتوجيه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد أنماط تعلم الطلبة وتقديم رؤى حول المجالات التي قد يحتاج فيها الطلبة إلى مزيد من الدعم أو التعليم.

يعد التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي أداة قوية لمساعدة الطلبة على التعلم بالسرعة التي تناسبهم وبطريقتهم الخاصة. يستخدم هذا النهج الخوارزميات لتحديد أفضل مسار تعليمي لكل طالب ، بناء على احتياجاته الفردية وتفضيلاته وأسلوب التعلم. يمكن أن يساعد ذلك الطلبة على البقاء مشاركين ومتحمسين ، من خلال تزويدهم بمحتوى مصمم خصيصا لاهتماماتهم وقدراتهم.

يمكن لروبوتات الدردشة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي تزويد الطلبة بالدعم والتوجيه الفوري والإجابة على الأسئلة وتقديم الملاحظات في الوقت الفعلي. يمكن أن يساعد ذلك الطلبة على البقاء مشاركين ومتحمسين ، من خلال تزويدهم بالدعم الذي يحتاجون إليه عندما يحتاجون إليه.

يمكن أن يساعد تصميم المناهج الدراسية وتطويرها بمساعدة الذكاء الاصطناعي المعلمين على إنشاء مناهج أكثر فعالية وجاذبية ، من خلال تحليل البيانات المتعلقة بتعلم الطلبة وتحديد المجالات التي يمكن فيها تحسين المحتوى أو تكييفه. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان وصول الطلبة إلى أحدث المواد والموارد التعليمية وأكثرها فعالية.

يمكن أن يساعد الإرشاد والتوجيه المدعوم الذكاء الاصطناعي في تزويد الطلبة بالدعم الذي يحتاجونه للنجاح أكاديميا وشخصيا. من خلال تحليل البيانات المتعلقة بسلوك الطلبة ومواقفهم واحتياجاتهم ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد المجالات التي قد يحتاج فيها الطلبة إلى دعم أو توجيه إضافي ، وربطهم بالموارد والموجهين المناسبين.

يمكن أن تساعد تحليلات التعلم المحسنة المعلمين على تتبع تقدم الطلبة وتحليله، وتحديد المجالات التي قد يحتاج فيها الطلبة إلى دعم أو تعليمات إضافية. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان أن الطلبة على المسار الصحيح لتحقيق أهدافهم الأكاديمية وتحقيق النجاح.

يمكن أن تساعد أنظمة إدارة التعلم المتكاملة المعلمين على إدارة المحتوى وتقديمه بشكل أكثر كفاءة وفعالية ، من خلال أتمتة المهام الإدارية وتوفير بيانات في الوقت الفعلي حول تقدم الطلبة وأدائهم.

يمكن أن يساعد تخصيص المناهج الدراسية القائم على الذكاء الاصطناعي المعلمين على تخصيص المحتوى وفقا للاحتياجات والاهتمامات المحددة لكل طالب ، مما يوفر لهم تجربة تعليمية أكثر جاذبية وفعالية.

يمكن لمنصات تعلم اللغة التي تدعم الذكاء الاصطناعي أن تساعد الطلبة على تعلم لغات جديدة بسرعة وفعالية أكبر ، من خلال تقديم ملاحظات ودعم مخصصين بناء على احتياجاتهم وتفضيلاتهم الفردية.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة والقوية في التعليم. من خلال تبني هذه التقنيات والاستفادة من إمكاناتها ، يمكننا إنشاء تجربة تعليمية أكثر تخصيصا وفعالية وجاذبية لجميع الطلبة.
التعلم الشخصي المدعوم من الذكاء الاصطناعي تعريف التعلم الشخصي
في عالم التعليم ، غالبا ما نسمع مصطلح "التعلم الشخصي" ، ولكن ماذا يعني حقا؟ في أبسط تعريف له ، يشير التعلم الشخصي إلى تصميم الخبرات التعليمية لتلبية الاحتياجات والاهتمامات والقدرات الفريدة للطلبة الفرديين. يعترف هذا المفهوم بأن كل متعلم مختلف وأن نهج واحد يناسب الجميع في التعليم لم تعد فعالة.

يأخذ التعلم الشخصي أشكالا عديدة ، من التعليم الفردي إلى تكنولوجيا التعلم التكيفي. يمكن أن تشمل مجموعة متنوعة من الإعدادات التعليمية ، من الفصول الدراسية التقليدية إلى منصات التعلم عبر الإنترنت. في جوهره ، يدور التعلم الشخصي حول وضع المتعلم في مركز التجربة التعليمية.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للتعلم المخصص في أنه يمكن أن يحسن مشاركة الطلبة وتحفيزهم. عندما يشعر المتعلمون أن تعليمهم مصمم وفقا لاحتياجاتهم واهتماماتهم ، فمن المرجح أن يتم استثمارهم في عملية التعلم. يمكن أن يؤدي التعلم الشخصي أيضا إلى نتائج أفضل ، حيث يتمكن المتعلمون من التقدم بالسرعة التي تناسبهم والتركيز على المجالات التي يحتاجون إليها أكثر من غيرها.

يأخذ التعلم الشخصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذا المفهوم إلى المستوى التالي. حيث يمكن باستخدام الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات حول نقاط القوة والضعف وأساليب التعلم لدى المتعلمين ، يمكن لأنظمة التعلم التكيفية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إنشاء تجارب تعليمية مخصصة مصممة حقا لكل طالب على حدة. يمكن أن يشمل ذلك كل شيء بدءا من مسارات التعلم الشخصية وحتى التقييمات والتعليقات المستهدفة.

يمكن أيضا لروبوتات الدردشة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي والموجهين الافتراضيين تقديم دعم وتوجيه مخصصين للطلبة ، مما يساعدهم على التنقل في رحلاتهم التعليمية بشكل أكثر فعالية. يمكن أن توفر تحليلات التعلم المحسنة الذكاء الاصطناعي للمعلمين رؤى في الوقت الفعلي حول تقدم الطلبة ، مما يسمح لهم بتعديل استراتيجيات التدريس الخاصة بهم حسب الحاجة.

بشكل عام ، يعد التعلم الشخصي مكونا أساسيا للتعليم الحديث ، وتساعد التقنيات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في جعله أكثر فعالية من أي وقت مضى. من خلال وضع المتعلمين في مركز التجربة التعليمية وتكييف التعليمات وفقا لاحتياجاتهم واهتماماتهم الفريدة ، يمكننا إنشاء نظام تعليمي أكثر جاذبية وفعالية وإنصافا للجميع.
فوائد التعلم الشخصي
مفهوم التعلم الشخصي ليس جديدا ، لكنه اكتسب قوة جذب كبيرة في السنوات الأخيرة مع التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، يعرف التعلم الشخصي بأنه نهج تعليمي وتعلمي يصمم التعليم وفقا للاحتياجات والاهتمامات والقدرات الفريدة لكل طالب. يتم دعم هذا النهج من خلال منصات التعلم التكيفي التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي والتي تستخدم الخوارزميات لتحليل بيانات الطلبة وتوفير تجارب تعليمية مخصصة.

واحدة من أهم فوائد التعلم الشخصي هي تحسين مشاركة الطلبة. يكون الطلبة أكثر تحفيزا عندما يشعرون أن تجربة التعلم الخاصة بهم ذات صلة باهتماماتهم واحتياجاتهم. يمكن للمنصات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي استخدام تحليل البيانات لتحديد نقاط القوة والضعف لكل طالب وتوفير محتوى تعليمي يتناسب مع أسلوب التعلم وتفضيلاته. وهذا بدوره يؤدي إلى نتائج تعليمية أفضل ، ومعدلات استبقاء أعلى ، وزيادة رضا الطلبة.

فائدة أخرى للتعلم الشخصي هي تحسين تحصيل الطلبة. من خلال التعلم الشخصي ، يتلقى الطلبة اهتماما فرديا ، مما يسمح لهم بالتقدم بالسرعة التي تناسبهم وتلقي التعليقات المصممة خصيصا لاحتياجاتهم. يمكن للمنصات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي استخدام تحليلات البيانات لمراقبة تقدم الطلبة وتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي ، مما يضمن أن الطلبة على المسار الصحيح لتحقيق أهداف التعلم الخاصة بهم.

يفيد التعلم الشخصي المعلمين أيضا من خلال توفير وقتهم للتركيز على المهام الأكثر أهمية مثل توجيه الطلبة ومشاركتهم. يمكن للمنصات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الإدارية مثل الدرجات والتقييمات ، مما يسمح للمعلمين بالتركيز على أنشطة أكثر تخصيصا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا تزويد المعلمين برؤى حول أداء الطلبة وتحديد المجالات التي يكافح فيها الطلبة ، مما يسمح لهم بتقديم تدخلات مستهدفة.

يفيد التعلم الشخصي المؤسسات التعليمية من خلال تحسين جودة التعليم وزيادة معدلات الاحتفاظ بالطلبة. من خلال المنصات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسات تطوير خطط تعليمية مخصصة لكل طالب ، مما يؤدي إلى تجربة تعليمية أكثر تخصيصا وفعالية. وهذا بدوره يؤدي إلى زيادة رضا الطلبة ، وزيادة معدلات الاحتفاظ بالطلبة ، وتحسين عام في سمعة المؤسسة.

التعلم الشخصي له فوائد عديدة للطلبة والمعلمين والمؤسسات التعليمية. توفر منصات التعلم التكيفي التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تجارب تعليمية مخصصة تعمل على تحسين مشاركة الطلبة وإنجازهم ومعدلات الاحتفاظ بهم. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا ، يمكننا أن نتوقع أن يصبح التعلم الشخصي أكثر فعالية وانتشارا في قطاع التعليم.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز التعلم الشخصي
يحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الطريقة التي نتعلم بها ونعلم. لديها القدرة على تخصيص التعليم وتعزيز تجربة التعلم للطلبة. التعلم الشخصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو نهج جديد للتعليم يتكيف مع الاحتياجات والقدرات الفريدة لكل طالب. يساعد المعلمين على توفير تجارب تعليمية مخصصة مصممة خصيصا لتلبية الاحتياجات الفردية للطلبة.

1-التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي

يعد التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي أداة قوية يمكن أن تساعد المعلمين على توفير تجارب تعليمية مخصصة لطلابهم. بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمدرسين إنشاء مسارات تعليمية مخصصة لكل طالب بناء على أسلوب التعلم واهتماماتهم وقدراتهم. يمكن لمنصة التعلم التكيفي التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تتبع تقدم كل طالب وتعديل مسار التعلم وفقا لذلك.

2-التقييم والدرجات القائمة على الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يساعد التقييم والدرجات باستخدام الذكاء الاصطناعي المعلمين على توفير الوقت وتوفير درجات أكثر دقة. يمكن للأنظمة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تصنيف اختبارات الاختيار من متعدد والمقالات والواجبات الأخرى. يمكن أن يوفر أيضا ملاحظات مفصلة للطلبة ، مما يساعدهم على تحسين أدائهم.

3-التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يساعد التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي الطلبة على التعلم بالسرعة التي تناسبهم. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تحديد المجالات التي يكافح فيها الطالب وتوفير موارد ودعم إضافي لمساعدتهم على التغلب على صعوباتهم. يمكنه أيضا تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي للطلبة ، مما يساعدهم على البقاء متحمسين ومشاركين.

4-روبوتات المحادثة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي

يمكن لروبوتات المحادثة التعليمية التي تدعم الذكاء الاصطناعي تزويد الطلبة بالدعم والتوجيه الشخصي. يمكن لروبوتات الدردشة الإجابة على الأسئلة وتقديم التعليقات وتقديم اقتراحات لمزيد من الدراسة. يمكنهم أيضا تقديم الدعم العاطفي ، ومساعدة الطلبة على التغلب على التوتر والقلق.

5-تصميم وتطوير المناهج بمساعدة الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يساعد تصميم المناهج الدراسية وتطويرها بمساعدة الذكاء الاصطناعي المعلمين على إنشاء مواد تعليمية فعالة. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الطلبة وتقديم رؤى حول كيفية تحسين المناهج الدراسية. يمكن أن يساعد المعلمين أيضا على تحديد المجالات التي يكافح فيها الطلبة وتعديل المناهج الدراسية وفقا لذلك.

6-الإرشاد والتوجيه المدعوم من الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يوفر الإرشاد والتوجيه المدعوم من الذكاء الاصطناعي للطلبة الدعم والتوجيه الشخصي. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تحديد الطلبة الذين يحتاجون إلى دعم إضافي وتقديم الموارد والمشورة لمساعدتهم على التغلب على صعوباتهم. يمكن أن يوفر أيضا الدعم العاطفي ، مما يساعد الطلبة على التغلب على التوتر والقلق.

7-تحليلات التعلم المحسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي

يمكن أن تساعد تحليلات التعلم المحسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي المعلمين على تحديد المجالات التي يكافح فيها الطلبة وتقديم دعم إضافي. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الطلبة وتقديم رؤى حول كيفية تحسين تجربة التعلم.

8-الذكاء الاصطناعي - نظم إدارة التعلم المتكاملة

يمكن أن تساعد أنظمة إدارة التعلم المتكاملة الذكاء الاصطناعي المعلمين على إدارة فصولهم بشكل أكثر كفاءة. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي توفير ملاحظات في الوقت الفعلي حول تقدم الطلبة ، ومساعدة المعلمين على تحديد المجالات التي يكافح فيها الطلبة ، وتوفير الموارد والدعم لمساعدتهم على التغلب على صعوباتهم.

9-تخصيص المناهج الدراسية القائمة على الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يساعد تخصيص المناهج الدراسية القائم على الذكاء الاصطناعي المعلمين على إنشاء تجارب تعليمية مخصصة لطلابهم. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الطلبة وتقديم رؤى حول كيفية تخصيص المناهج الدراسية لتلبية الاحتياجات والقدرات الفريدة لكل طالب.

10-منصات تعلم اللغة التي تدعم الذكاء الاصطناعي

يمكن أن تساعد منصات تعلم اللغة التي تدعم الذكاء الاصطناعي الطلبة على تعلم لغة جديدة بشكل أكثر كفاءة. يمكن للنظام الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي توفير ملاحظات ودعم مخصصين لمساعدة الطلبة على التغلب على صعوباتهم. يمكنه أيضا تقديم ملاحظات في الوقت الفعلي ، مما يساعد الطلبة على البقاء متحمسين ومشاركين.

الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في نظام التعليم. يمكن أن يساعد المعلمين على توفير تجارب تعليمية مخصصة لطلابهم ، وتعزيز تحليلات التعلم ، والمساعدة في إرشاد الطلبة وتوجيههم. بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للطلبة التعلم بالسرعة التي تناسبهم ، والتغلب على صعوباتهم ، وتحقيق إمكاناتهم الكاملة.

# data[].attributes.attachment_link.title
الذكاء الاصطناعي في التعليم

# data[].attributes.attachment_link.description
تعريف الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع من علوم الكمبيوتر يتعامل مع إنشاء آلات يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادة ذكاء بشريا ، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار وترجمة اللغة وغيرها. يمكن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم والتكيف مع المواقف الجديدة ، مما يجعلها مثالية

# data[].attributes.headline
الذّكاء الاصطناعيّ والتّعليم: هل يُلغي أحدهما الآخر؟

# data[].attributes.subject
الذّكاء الاصطناعيّ والتّعليم: هل يُلغي أحدهما الآخر؟

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
العديد من المدارس والإدارات التعليمية حول العالم حظرت شات جي بي تي في البداية ثم عدلت عن حظره (الأوروبية)

كتب العالم والفيلسوف البريطاني برتراند راسل عام 1945 "يولد الإنسان جاهلا وليس غبيا، فما يجعله غبيا هو النظام التعليمي".

ومنذ ذلك الوقت وحتى الآن أدخلت العديد من البلدان المتقدمة تحسينات ملموسة على نظم التعليم، وصولا إلى التعلم القائم على المشاريع (Project-based learning) الذي يتطلب من الطلاب إجراء مقابلات واستطلاعات رأي ودراسات وأبحاث بشكل مشترك.

الأنظمة التعليمية.. هل هي النهاية؟

لكن بعد إطلاق شات جي بي تي نهاية العام الماضي، حذر إيلون ماسك من أنه يمكن لهذه التقنية أن تجعل الواجبات المنزلية عديمة الفائدة، وقال في تغريدة على منصة إكس ( تويتر سابقا): "إنه عالم جديد.. وداعا للواجبات المنزلية!".

لم يقتصر الأمر على التحذير، بل عبر بعض المفكرين عن خشيتهم من أن يُستخدم شات جي بي تي وسيلة لتجنب التعلم، وبالتالي وسيلة لنشر الغباء بين شريحة واسعة من الطلاب.

فيرى عالم اللسانيات والمفكر الأميركي نعوم تشومسكي أن استخدام شات جي بي تي هو في الأساس "سرقة أدبية عالية التقنية" و"طريقة لتجنب التعلم". ويرى أن قيام الطلاب بشكل غريزي باستخدام التكنولوجيا المتطورة لتجنب التعلم يعد علامة على فشل النظام التعليمي، "فإذا لم يكن النظام التعليمي جاذبا للطلاب ومثيرا لاهتمامهم ولا يتحداهم ولا يجعلهم يرغبون في التعلم، فسوف يجدون طرقا للهروب منه".

أما الروائي الكندي ستيفن ماركي فيقول: "كانت المقالة، ولا سيما مقالة المرحلة الجامعية، مركزا للتربية العلمية والإنسانية لأجيال عديدة". وأضاف: "إنها الطريقة التي نُعلّم بها الطلاب كيفية البحث والتفكير والكتابة. هذا التقليد بأكمله على وشك أن يتعطل من الألف إلى الياء".

وانطلاقا من هذه النظرة التشاؤمية قامت العديد من المدارس والمناطق والإدارات التعليمية حول العالم بحظر استخدام شات جي بي تي بالفعل وأضافته إلى قوائم حظر مواقع شبكة الإنترنت الأخرى الخاصة بها.

التكنولوجيا والتعليم.. ثورة أم نكسة؟

غير أن نظام المدارس العامة في مدينة نيويورك الذي سبق له أن تبنى هذه السياسة، قام بتغيير موقفه في مايو/أيار الماضي وسمح للمعلمين باستخدام شات جي بي تي عندما يرون ذلك مناسبا. وللتخفيف من مخاطر الغش والانتحال بسبب استخدام شات جي بي تي، أطلقت شركة أوبن إيه آي (OpenAI) المطور لشات جي بي تي تطبيقاً باسم مصنف نص الذكاء الاصطناعي (AI Text Classifier) تم تصميمه للسماح لأي شخص -بما في ذلك المعلمين- بنسخ أي نص ولصقه وتحديد ما إذا كان مكتوباً بواسطة الذكاء الاصطناعي أم لا.

ولكن انتهى الأمر بإيقاف هذا التطبيق نظراً إلى معدل دقته المنخفض، فمثلاً صنف هذا التطبيق بعض النصوص المكتوبة بواسطة البشر -مثل مسرحيات شكسبير وإعلان الاستقلال الأميركي- على أنها من إنتاج الذكاء الاصطناعي.

غير أن العديد من المفكرين ورجال الأعمال يرون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي كتقنية شات جي بي تي، يمكنها أن تلعب دوراً ثوريا وإيجابيا كبيرا في كافة المجالات بما في ذلك التعليم.

فمؤسس مايكروسوفت بيل غيتس يرى أن الروبوت المزود بالذكاء الاصطناعي التوليدي أفضل من المدرس الذكي في تعليم القراءة والكتابة، إذ يمكنه تعليم الأطفال القراءة والكتابة في 18 شهراً فقط بدلاً من سنوات، بالإضافة إلى أن كلفة التعليم بواسطة روبوت ذكي أقل بكثير من كلفة التعليم بواسطة مدرس بشري، خاصة بالنسبة للتعليم الفردي، كما أن التعليم الروبوتي لن يقتصر على اللغات، بل سيشمل مواد عديدة أخرى منها الرياضيات.

ولتشجيع المدرسين على استخدام شات جي بي تي في التعليم، أطلقت أوبن أيه آي في شهر أغسطس/آب الماضي مدونة بعنوان "التدريس باستخدام الذكاء الاصطناعي توفر أمثلة للمعلمين عن كيفية استخدام شات جي بي تي في الفصول الدراسية الخاصة بهم، وتشرح كيفية عمله ومحدوديته، وفعالية برمجيات كشف الغش التي تهدف للتعرف عما إذا كان النص مكتوباً بواسطة البشر أم الذكاء الاصطناعي، وطرق كشف التحيز.

الذكاء الاصطناعي.. مزايا لا يمكن إنكارها

يلخص المتحمسون لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي -مثل شات جي بي تي- في التعليم مزاياه في 7 نقاط رئيسية هي:

توفير التعليم المفصل وفق الاحتياجات الفردية لكل طالب.

تقديم الدروس الخصوصية والمساعدة على حل الواجبات المنزلية.

المساعدة على تعلم اللغات من خلال توفير المحادثات والشروح والترجمات بلغات متعددة.

مساعدة الطلاب والباحثين في العثور على المعلومات بسرعة، وتلخيص المقالات، وإنشاء الاستشهادات، وهو ما يوفر لهم إمكانية إنجاز الدراسات والبحوث بسرعة وكفاءة أكبر.

مساعدة الطلاب في تحسين مهاراتهم الكتابية عبر تقديم اقتراحات نحوية وأسلوبية، ومساعدتهم في توليد الأفكار وكتابة المقالات والتقارير.

مساعدة المعلمين في إنجاز مهامهم الإدارية كإدارة جداول الحصص أو الإجابة على استفسارات الطلاب الشائعة.

يوفر للمعلمين إمكانية تطوير المواد التعليمية وإنشاء دروس تفاعلية وتصميم الاختبارات والواجبات.

ولاختبار النقطة الأخيرة طلبتُ من شات جي بي تي إعطائي بعض الأسئلة في مجال الرياضيات تناسب طلاب الصف السادس الابتدائي، فأعطاني عدة أسئلة إحداها: "مستطيل محيطه 30 سم وطوله يساوي 3 أضعاف عرضه، ما طول هذا المستطيل وما عرضه؟". وبدا لي أنه سؤال مناسب لهذه الفئة.

أخيراً، تثار اليوم الكثير من المبالغات إزاء مستوى الذكاء الاصطناعي التوليدي كشات جي بي تي، ويشبّه البعض ذلك بما حدث عام 1956 عند اختراع لغة معالجة المعلومات (IPL) التي افترض البعض أنها أداة أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي ثم سرعان ما تلاشى ذلك الافتراض.

ويشبّه آخرون هذه المبالغات بما حدث عام 1966 عند إطلاق برنامج محادثة بدائي للعلاج النفسي باسم "إليزا" طوره عالم الحاسوب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا جوزيف وايزنباوم، حيث ظن بعض من جربه أنه ذكي ويفكر كالمعالج النفسي البشري.

وقد فُسر ذلك بأن الناس تفترض لاشعورياً أن سلوك الحاسوب مشابه لسلوك الإنسان، وبالتالي تبالغ في تعظيم قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي، وقد أطلق على هذه المبالغة اسم أثر إليزا (Eliza Effect). فهل يتكرر اليوم ما حدث سابقاً؟

نشهد اليوم مبالغات عديدة سواء في تعظيم قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو في التقليل منها، أو في حجم المخاطر الناجمة عن استخدامه. لكن من الواضح عملياً أن تأثيره كبير على نظم التعليم، إذ لم يعد بإمكان المدارس الاستمرار بالعمل بالطريقة القديمة.

المصدر : الجزيرة + مواقع إلكترونية

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
الولايات المتحدة الأميركية

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
عبد القادر الكاملي

# data[].attributes.attachment_link.title
الذكاء الاصطناعي والتعليم.. هل يُلغي أحدهما الآخر؟

# data[].attributes.attachment_link.description
بعد إطلاق شات جي بي تي نهاية العام الماضي، حذر إيلون ماسك من أنه يمكن لهذه التقنية أن تجعل الواجبات المنزلية عديمة الفائدة، فهل هذه التوقعات منطقية؟

# data[].attributes.headline
أهداف التّنمية المُستدامة: الهدف الرّابع (التّعليم)

# data[].attributes.subject
أهداف التّنمية المُستدامة: الهدف الرّابع (التّعليم)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
إن الدمج المنهجي للذكاء الاصطناعي في التعليم يعطي القدرة على مواجهة بعض أكبر التحديات في التعليم اليوم، وابتكار ممارسات التعليم والتعلم، وفي نهاية المطاف تسريع التقدم نحو تحقيق الهدف 4 من أهداف التنمية المستدامة. واليونسكو ملتزمة بدعم الدول الأعضاء لتسخير إمكانات تقنيات الذكاء الاصطناعى لتحقيق أجندة التعليم 2030.

إن ولاية اليونسكو تتطلب بطبيعتها اتباع نهج محوره الإنسان في مجال التعليم بالأجهزة المحمولة. ويهدف إلى تحويل التفكير ليشمل دور الذكاء الاصطناعى في معالجة أوجه عدم المساواة الحالية فيما يتعلق بالحصول على المعرفة والبحث وتنوع أشكال التعبير الثقافي وضمان عدم قيام الذكاء الاصطناعي بتوسيع الفجوات التكنولوجية داخل البلدان وفيما بينها. يجب أن يكون الوعد بـ "الذكاء الاصطناعى للجميع" بحيث يمكِّن الجميع من الإفادة من الثورة التكنولوجية الجارية والوصول إلى ثمارها، لا سيما من حيث الابتكار والمعرفة.

وتؤكد اليونسكو، من خلال مشاريعها، على أن نشر تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في التعليم يجب أن يهدف إلى تعزيز القدرات البشرية وحماية حقوق الإنسان من أجل التعاون الفعال بين الإنسان والآلة في الحياة والتعلم والعمل، وللتنمية المستدامة. بالتعاون مع الشركاء، والمنظمات الدولية، وبناء على القيم الرئيسية التي تأسست اليونسكو لأجلها، تأمل في تعزيز دورها الريادي في مجال الذكاء الاصطناعى في مجال التعليم، كمختبر عالمي للأفكار، ووضع المعايير، والمساعدة في وضع السياسات وفي بناء القدرات.

إذا كنتم ترغبون في الإفادة من التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي لدعم قطاع التعليم، فإننا نتطلع إلى إقامة شراكة معكم من خلال المساهمات المالية، أو المشورة العينية أو الفنية.

"إننا بحاجة إلى تجديد هذا الالتزام ونحن نتحرك نحو عصر تحول فيه الذكاء الاصطناعي - تقارب التكنولوجيات الناشئة - كل جانب من جوانب حياتنا (...)" قالت السيدة ستيفانيا جيانيني، المديرة العامة المساعدة للتربية في اليونسكو، في المؤتمر الدولي حول الذكاء الاصطناعي والتعليم الذي عقد في بكين في أيار/مايو 2019، وأضافت "نحن في حاجة إلى توجيه هذه الثورة في الاتجاه الصحيح، لتحسين سبل العيش، للحد من عدم المساواة وتشجيع عولمة عادلة وشاملة".

مهارات الذكاء الاصطناعى للشباب

يركز هذا المشروع على الارتقاء بمهارات تطوير الذكاء الاصطناعى للشباب. والهدف الرئيسي من هذه المبادرة هو المساهمة في تحسين تعميم مهارات الذكاء الاصطناعي في برامج التدريب، وخاصة في تطوير قدرات المدربين الرئيسيين من المؤسسات الوطنية المختارة في تمكين الشباب من تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة.

تشمل أنشطة المشروع الرئيسية ما يلي:

جعل الدورات التدريبية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي متاحة للجميع؛

التمكن من المهارات الأساسية لتسهيل تطوير حلول مبتكرة للذكاء الاصطناعي من قبل الشباب؛

تشجيع ابتكارات الشباب في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأهداف التنمية المستدامة.

قامت اليونسكو بإنشاء مستودع رقمي عبر الإنترنت بالشراكة مع مؤسسة إريكسون، بحيث يحتوي هذا المستودع على مواد تدريبية مرتبطة بالذكاء الإصطناعي وغيره من الموارد التعليمية الأساسية الخاصة بالمهارات الرقمية، والمجانية عالمياً. تتمثل أهداف هذا المستودع في دعم مصممي المناهج الدراسية لمهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي، وتسهيلهم لدمج وحدات / دورات تنمية مهارات الذكاء الاصطناعى في مناهج المدارس أو المؤسسات التعليمية الأخرى ؛ تسهيل إعداد المدربين (الماجستير)؛ توفير الموارد المنسقة التي يمكن الوصول إليها بشكل مجاني حول الذكاء الاصطناعي في التعليم للجميع.

يتم تنفيذ هذا المشروع من قبل اليونسكو، بالشراكة حاليًا مع مؤسسة إريكسون، وهذا المشروع يبقى مفتوحا لشراكة متعددة الأطراف لأصحاب المصلحة.

إجماع بكين على الذكاء الاصطناعى والتعليم

اعتمد ممثلو الدول الأعضاء والمنظمات الدولية والمؤسسات الأكاديمية والمجتمع المدني والقطاع الخاص بتوافق الآراء "إجماع بكين" بشأن الذكاء الاصطناعي والتعليم، في المؤتمر الدولي حول الذكاء الاصطناعي والتعليم الذي عقد في بكين في الفترة من 16 إلى 18 أيار/مايو 2019. وهو أول وثيقة تقدم إرشادات وتوصيات حول أفضل السبل التي يمكن أن تستجيب بها الدول الأعضاء للفرص والتحديات التي يطرحها الذكاء الاصطناعي لتسريع التقدم نحو تحقيق الهدف 4 من أهداف التنمية المستدامة.

يؤكد إجماع بكين مجددًا على النهج الإنساني في نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعليم لزيادة الذكاء البشري وحماية حقوق الإنسان وتعزيز التنمية المستدامة من خلال التعاون الفعال بين الإنسان والآلة في الحياة والتعلم والعمل.

ويفصل الإجماع ببعض الآليات السياسية بشأن الذكاء الاصطناعى في التعليم في خمسة مجالات:

الذكاء الاصطناعي لإدارة التعليم وتقديمه؛

الذكاء الاصطناعي لتمكين التدريس والمعلمين؛

الذكاء الاصطناعي لتقييم التعلم والتعليم؛

تنمية القيم والمهارات اللازمة للحياة والعمل في عصر الذكاء الاصطناعى؛

الذكاء الاصطناعي لتقديم فرص التعلم مدى الحياة للجميع.

كما يضع توصيات تتوافق مع أربع قضايا متداخلة:

تشجيع الاستخدام المنصف والشامل للذكاء الاصطناعي في التعليم؛

المساواة بين الجنسين و الذكاء الاصطناعي المنصف للمساواة بين الجنسين؛

ضمان الاستخدام الأخلاقي والشفاف والقابل للتدقيق في البيانات والبرمجات التعليمية؛

الرصد والتقييم والبحث.

ويختتم إجماع بكين بالإجراءات الملموسة المقترحة للقيام بها من قبل المجتمع الدولي والأفراد الناشطين في مجال الذكاء الاصطناعى في مجال التعليم.

تعزيز صانعي السياسات للذكاء الاصطناعي في تطوير سياسات التعليم

تعمل اليونسكو على وضع إطار للتقييم الذاتي للجهوزية في مجال الذكاء الاصطناعي، يهدف إلى دعم الدول الأعضاء لتقييم مستوى التأهب لقدراتها على استيعاب ودمج تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات المرتبطة بالتعليم، على المستوى الوطني. وسيتم إنشاء ملف تعريف لكل دولة على حدة لتحديد نقاط القوة والضعف، بالإضافة إلى توصيات عملية لتلبية احتياجاتها.

والهدف النهائي للمشروع هو المساهمة في تحقيق واستعداد وقدرة أصحاب المصلحة الرئيسيين في النظم التعليمية في البلدان للإفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعى لضمان توفير فرص تعليم شاملة وعادلة وذات جودة وللتعلم مدى الحياة للجميع. وتم التخطيط للجلسات المصممة لبناء قدرات صانعي السياسات في التخطيط للذكاء الصناعي في سياسات التعليم خلال عدة مناسبات رئيسية: الحوار الاستراتيجي الرابع لوزراء التعليم (SDEM 4) الذي أقامته منظمة وزراء التربية بجنوب شرق آسيا (SEAMEO) في الفترة من 22 إلى 25 تموز/يوليو 2019 في كوالالمبور، ماليزيا؛ المؤتمر الدولي للتعليم الرقمي والبرمجة والروبوتات، من 26 إلى 29 آب/أغسطس 2019، في بوينس آيرس، الأرجنتين؛ والمنتدى العام للكومنولث 9، إدنبرة، اسكتلندا، من 9 إلى 12 أيلول/سبتمبر 2019.

يتم تنفيذ هذا المشروع من قبل اليونسكو، حاليًا بالشراكة مع مؤسسة مايكروسوفت، ومجموعة وايدونغ، ومجموعة تال التعليمية، والشراكة مفتوحة لأية مؤسسة عالمية أو إقليمية أو وطنية تعمل في هذا المجال.

# data[].attributes.attachment_link.title
الذكاء الاصطناعي في التعليم

# data[].attributes.attachment_link.description
إن الدمج المنهجي للذكاء الاصطناعي في التعليم يعطي القدرة على مواجهة بعض أكبر التحديات في التعليم اليوم، وابتكار ممارسات التعليم والتعلم، وفي نهاية المطاف تسريع التقدم نحو تحقيق الهدف 4 من أهداف التنمية المستدامة. واليونسكو ملتزمة بدعم الدول الأعضاء لتسخير إمكانات تقنيات الذكاء الاصطناعى لتحقيق أجندة التعليم 2030.