خصائص الذكاء الاصطناعي في التعليم نتحدث عنها من خلال مقالنا هذا كما نذكر لكم مجموعة متنوعة أخرى من الفقرات المميزة مثل مجالات الذكاء الاصطناعي و ما دور الذكاء الاصطناعي في التعليم والختام تعريف الذكاء الاصطناعي.
خصائص الذكاء الاصطناعي في التعليم
1-وصول عالمي إلى التعلم على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع
تتيح الأدوات المتاحة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى التعلم لجميع الطلاب في أي وقت و من أي مكان ويتعلم كل طالب وفقًا لسرعته الخاصة ويسهل عليه استكشاف ما يناسبه دون انتظار معلم. بالإضافة إلى ذلك يمكن للطلاب من جميع أنحاء العالم الوصول إلى تعليم عالي الجودة دون تكبد نفقات السفر والمعيشة.
2-التدريس:
على الرغم من أنه من المألوف أن يطلب الطلاب مساعدة إضافية خارج الفصل الدراسي إلا أن العديد من المعلمين ليس لديهم وقت فراغ للطلاب ويُعد مدرسو الذكاء الإصطناعي وروبوتات الدردشة حلاً مثاليًا في هذه السيناريوهات لكن لا يمكن لأي روبوت محادثة أن يحل محل المعلم و بالرغم من ذلك يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد الطلاب على صقل مهاراتهم وتحسين نقاط الضعف خارج الفصل الدراسي فالذكاء الاصطناعي يوفر تجربة تعليمية فردية دون الحاجة إلى وجود مدرس للإجابة على الأسئلة في جميع ساعات اليوم. و يمكن لروبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي الإجابة على أسئلة الطلاب بسرعة.
3-ردود سريعة:
ليس هناك ما هو أكثر إحباطًا من طرح سؤال ثم انتظار الإجابة عليه بعد ثلاثة أيام فغالبًا ما يتعرض المعلمون وأعضاء هيئة التدريس لأسئلة متكررة يوميًا ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الطلاب في العثور على إجابات لأسئلتهم الأكثر شيوعًا في ثوانٍ من خلال دعم التشغيل الآلي و لا يؤدي هذا فقط إلى توفير الكثير من الوقت للمعلمين ولكنه يساعد الطلاب أيضًا على قضاء وقت أقل في تتبع الإجابات أو انتظار الرد على أسئلتهم.
4 -التخصيص:
يعد التخصيص أحد أكبر الاتجاهات في التعليم فباستخدام الذكاء الاصطناعي ، أصبح لدى الطلاب الآن نهج شخصي لبرامج التعلم بناءً على تجاربهم وتفضيلاتهم الفريدة ويمكن أن يتكيف الذكاء الاصطناعي مع مستوى معرفة كل طالب وسرعة التعلم والأهداف المرجوة حتى يحصل على أقصى استفادة من تعليمه بالإضافة إلى ذلك يمكن للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل تاريخ التعلم السابق للطلاب وتحديد نقاط الضعف وتقديم الدورات الأكثر ملاءمة للتحسين مما يوفر العديد من الفرص لتجربة تعليمية مخصصة.
مجالات الذكاء الاصطناعي
1- إدارة القرار (Decision Management)
إذ إنّ هنالك أجهزةً ذكيةً لديها القدرة على وضع مجموعةٍ من القواعد لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر منطقيةً، وبذلك فإنّها سوف تتمكن من استخدامها في عمليات التدريب الأولي وعمليات الصيانة المستمرة وغيرها ولقد تم فعليًّا إدخال إدارة القرار في مجموعةٍ متنوعةٍ من تطبيقات الشركات لتتمكن من اتخاذ القرار الصحيح بشكلٍ آليٍّ، ومما لاشك أنّ هذا الإجراء سيجعل العمل مريحًا للغاية.
2- التعلم العميق (Deep Learning)
التعلم العميق أحد أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي شيوعًا اليوم، وهو عبارةٌ عن وظيفةٍ من وظائف الذكاء الاصطناعي تحاكي طريقة عمل العقل البشري في معالجة البيانات وإنشاء أنماطٍ يمكن استخدامها في صنع القرار، وهو فعليًّا مجموعةٌ فرعيةٌ من Machine Learning ولكن أكثر عمقًا وتعقيدًا، و يطلق عليه أيضًا التعلم العصبوني العميق.
3-إنشاء اللغات الطبيعية (Natural Language Generation NLG)
تعمل الـ (NLG) على تكوين محتوى مفيد من خلال تفسير مجموعة البيانات المتوفرة، حيث أنّ هذه التكنولوجيا لها القدرة على معالجة كمياتٍ هائلةٍ من البيانات في ثوانٍ قليلةٍ، وتحويلها إلى لغةٍ مكتوبةٍ يسهل على الإنسان فهمها، إذ أظهر هذا العلم نفسه من خلال قدرته على عرض التقارير المالية وأوصاف المنتجات وملفات تعريف الشبكات وخطط التسويق وغيرها خلال وقتٍ قصيرٍ جدًا.
4- التعلم الآلي (Machine Learning)
أو تعلم الآلة، وهو واحدٌ من مجالات الذكاء الاصطناعي والتي تؤمن أنظمةً لديها القدرة تلقائيًّا على التعلم والتطور من خلال تجاربها دون الحاجة إلى أن تكون مبرمجةً فعليًّا على ذلك، حيث يركز التعلم الآلي على تطوير برامج الكمبيوتر بحيث تستطيع الوصول إلى البيانات واستخدامها لتعليم أنفسها بشكلٍ آليٍّ.
5- التعرف على الكلام (Speech Recognition)
أبرز مجالات الذكاء الاصطناعي التطبيقية، وهو يعني قدرة البرنامج على تحديد الكلمات والعبارات المحكيّة وتحويلها إلى نمطٍ قابلٍ للقراءة آليًّا، إذ يحتوي نظام التعرف على الكلام البدائي على مفرداتٍ وعباراتٍ محددةٍ، كما يتطلب منك التحدث بشكلٍ واضحٍ جدًّا لفهم هذا الكلام، أمّا في الأنظمة الحديثة الأكثر تطورًا فإنّها قد أصبحت تمتلك القدرة على فهم ما يُقال في حالات التكلم بصورةٍ طبيعيةٍ.
ما دور الذكاء الاصطناعي في التعليم
1-يمكن للبيانات التي تدعمها أنظمة الذكاء الاصطناعي تغيير كيفية قيام المدارس بالعثور على الطلاب وتعليمهم ودعمهم فإن عملية جمع البيانات الذكية، التي تدعمها أنظمة الكمبيوتر الذكية، تقوم بالفعل بإجراء تغييرات على كيفية تفاعل الكليات مع الطلاب المحتملين والحاليين ومن التجنيد إلى مساعدة الطلاب على اختيار أفضل الدورات، تساعد أنظمة الكمبيوتر الذكية على جعل كل جزء من تجربة الكلية أكثر تخصيصًا لتلبية احتياجات الطلاب وأهدافهم وتلعب أنظمة استخراج البيانات دورًا أساسيًا في المشهد الأكثر ارتفاعًا اليوم، إلا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى مزيد من التغيير في التعليم العالي والمبادرات جارية بالفعل في بعض المدارس لتزويد الطلاب بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تخفف من عملية الانتقال بين الكلية والمدرسة الثانوية.
2-يمكن للبرامج التي تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي منح الطلاب والمعلمين تعليقات مفيدة فلا تقتصر مهام البرمجيات المعتمدة على الذكاء الصناعي على مساعدة المعلمين والطلاب فقط في إعداد الدورات التدريبية التي يتم تخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم، ولكنها يمكن أيضًا أن تقدم ملاحظات لكلاهما حول نجاح الدورة التدريبية ككل. تستخدم بعض المدارس، خاصة تلك التي لديها عروض عبر الإنترنت، أنظمة الذكاء الصناعي لمراقبة تقدم الطلاب ولتنبيه الأساتذة عندما يكون هناك مشكلة في أداء الطلاب.
3-يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تجعل تعلم التجربة والخطأ أقل ترويعاً فتعتبر التجربة والخطأ جزءًا هامًا من التعلم، ولكن بالنسبة للعديد من الطلاب، فإن فكرة الفشل، أو حتى عدم معرفة الإجابة، هي حالة شلل ولا يحب البعض ببساطة الظهور على الفور أمام أقرانهم أو شخصيات السلطة مثل المدرس ونظام الكمبيوتر ذكي، مصمم لمساعدة الطلاب على التعلم ويمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي للطلاب طريقة للتعلم والتعلم في بيئة خالية من الأحكام نسبياً، خاصة عندما يستطيع معلمو الذكاء الاصطناعي تقديم حلول للتحسين وفي الواقع، أنظمة الذكاء الاصطناعي هي الشكل المثالي لدعم هذا النوع من التعلم، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها غالباً ما تتعلم من خلال طريقة التجربة والخطأ.
تعريف الذكاء الاصطناعي
هو فرع من علم الحاسوب. تُعرِّف الكثير من المؤلفات الذكاء الاصطناعي، على أنه: “دراسة وتصميم العملاء الأذكياء”، والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه وهذا التعريف، من حيث الأهداف والأفعال والتصور والبيئة يرجع إلى Russell & Norvig (2003) وتشمل أيضا التعريفات الأخرى المعرفة والتعلم كمعايير إضافية وصاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956 وعرَّفه بنفسه بأنه “علم وهندسة صنع الآلات الذكية”. ويعرِّف أندرياس كابلان ومايكل هاينلين الذكاء الاصطناعي بأنه “قدرة النظام على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح، والتعلم من هذه البيانات، واستخدام تلك المعرفة لتحقيق أهداف ومهام محددة من خلال التكيف المرن”.
