نظم التدريس الذكية Intelligent Tutoring Systems – ITSs

Dr. M. Gawdat
د. مصطفى جودت

اكتسبت هذه النظم تسميتها من كونها نظم تدريس مبنية على الحاسب الذي يستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence(AI)، وقد يطلق على تلك النظم كذلك برامج التعليم بمساعدة الكمبيوتر الذكي Intelligent Computer Assisted Instruction (ICAI) وهو مفهوم أوسع لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم .

و يعتبر الذكاء الاصطناعي عبارة عن محاكاة برامج الكمبيوتر للذكاء البشري في مواقف معينة ([1]) ، أو بمعنى آخر هو ” أحد مجالات علم الكمبيوتر الذي يختص ببرمجة الكمبيوتر لأداء المهام التي ينجزها الإنسان ، وتتطلب نوعاً من الذكاء ، كما تتطلب تراكم المعرفة والإدراك والتعلم والتفهم ” ([2]).

وقد جاء توظيف الذكاء الاصطناعي في مجال التعلم عن طريق الحاسب كاستجابة للطلب المتزايد للتعلم الفردي ، واتساع الفروق الفردية بين المتعلمين حتى أصبح كل متعلم حالة مستقلة من حيث المعالجة ، والحاجة إلى النصيحة التربوية أثناء التعلم ، بحيث يتوفر نظام قادر على تحليل مستوى تقدم الطالب ونقاط ضعفه وقوته ، واستخدام المعرفة المتراكمة حول هذا الطالب – من خلال التفاعل معه – لإعطائه النصيحة التي من شأنها دعم تعلمه([3]) .

ومن جهة أخرى فإن نظم التعليم المبنية على الكمبيوتر CBI تتبع طرقاً تقليدية في ترتيب المحتوي لا تتعدى كونها صفحات إلكترونية مرتبة بشكل خطي أو تفريعي ، أما أغلب نظم التدريس الذكية ITS فإنها تستخدم أساليب عرض المعرفة الخاصة بالذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence Representation Techniques التي تتطلب مهندس معرفة لإعادة صياغة المادة العلمية بطريقة غير تقليدية والتي تتميز بتغيرها وفقاً للمستخدم . فنظم التعليم التقليدية تتطلب مؤلف (مدرس) لكتابة كل وحدة أو موديول من الدرس، وتحديد كل إجابة يحتمل أن يجيبها الطالب، ويحدد التفريعات التي سيتبعها البرنامج وفقاً لكل احتمال، كما تحدد استجابات البرنامج للطالب أو ما يسمى بالرجع أو السلوك اللاحق Subsequence behavior بشكل سابق للاستخدام وفقاً لاستجابات الطالب المحتملة. ([4])

لا تتسم النظم السابقة بالحساسية تجاه المتعلم ، بعكس برامج التدريس الذكية ITS التي تحتوي على نموذج يحدد المستوي الحالي لفهم المتعلم نحو موضوع الدرس، ويستخدم تلك المعلومات ليشكل مدخلاً مناسباً لقدرات الطالب، كما تولد تلك النظم حواراً لحظياً بدلاً من تسجيله في البرنامج مقدماً ، وبالتالي فإن إنتاج برنامج تعلم ذكي بالنسبة لمصمم المادة العلمية، وكاتب سيناريو البرنامج سيكون أسهل لأنه لن يحتاج إلى التوصيف الكامل المسبق للتفاعل مع المتعلم في البرنامج . ومن ناحية أخرى لن يحتاج مصمم البرنامج إلى إعادة البرمجة عند الرغبة في تعديل المادة العلمية للبرنامج ، حيث أن المعرفة توضع في قاعدة مستقلة عن البرنامج الذي يتكون من إستراتيجيات تدريسية متفق عليها تدمج ضمن نموذج التدريس في البرنامج ([5]) ، كما يتكون البرنامج كذلك من نموذج للطالب ونموذج للخبرة وواجهة التفاعل ([6]) .

ويمكن تحديد ستة خصائص يجب أن تتوافر في أي برنامج تعلم عن طريق الكمبيوتر ICAL وبشكل خاص برامج التدريس الذكية ITS تميزه عن برامج التدريس التقليدية وهي :-

1. توليد الحوار لحظياً : ترتبط هذه الخاصية بقدرة البرنامج على التفاعل مع الطالب في اتجاهين ، ففي البرامج التقليدية يطرح البرنامج التساؤل والطالب يقوم بالاستجابة ، ولكن مع هذه الخاصية أصبح من الممكن للطالب أن يطرح تساؤله على البرنامج في شكل تحاوري ، مما أتاح إمكانية استخدام الطريقة السقراطية في التعلم والتي لم تكن متاحة في التعلم عن طريق الكمبيوتر من قبل .
2. الشبكات الدلالية أو المعرفية Semantic ( Knowledge) Network : يبنى البرنامج في شكل شبكة معرفية مكونة من الحقائق والقواعد والعلاقات بينهما ، على عكس البرنامج التقليدي الذي يقسم محتواه إلى شاشات تنظم في شكل خطي أو تفريعي .

ويحدد المؤلف في برنامج التعلم التقليدي الاحتمالات الممكنة لسلوك المتعلم واستجاباته، أما في برامج التعلم الذكية فإن المؤلف لا يحدد السلوك المتوقع من المتعلم أثناء التفاعل ، بل يعرف قواعد التدريس Tutoring rules ويدمجها ضمن قاعدة المعرفة بالبرنامج ، بعد ذلك يقوم البرنامج بتحديد التتابع المناسب بناءاً على أسئلة الطالب للبرنامج من جهة، وأخطاء المتعلم في التفاعل من جهة أخرى. بمعنى آخر يحتوي برنامج التعلم الذكي على نوعين من المعرفة :

• ‌أ- المعرفة التي تتعلق بموضوع البرنامج الذي يدرس ، وهي متغيرة تبعـاً لتغير البرنامج .
• ‌ب- المعرفة التربوية Pedagogical Knowledge ، وهي المعرفة المتعلقة بقواعد تدريس هذا الموضوع ، وهي ثابتة بالنسبة لكل مجال تخصصي .

مما يقود إلى خاصيتين أخرتين لبرامج التعلم الذكية تتمثلان فيما يلي :

3. نموذج الطالب Student Model Module
4. قواعد تشخيص الأخطاء Diagnostic error rules

لكي يقرر البرنامج أي المعلومات سيقدمها للمتعلم في المرحلة التالية (على اعتبار أن مسار البرنامج يتغير بتغير المتعلم ) فإنه لابد أن يحدد البرنامج المعرفة السابقة للطالب وما قد تعلمه بالفعل . يتم هذا بواسطة بناء نموذج يوضح البناء المعرفي الحالي للطالب ، ويتكون هذا البناء من خلال التفاعل مع الطالب وتحليل أخطاؤه، مما يقتضي وجود نظام لتشخيص الأخطاء التي يقترفها المتعلم ويحدد ما يعود منها إلى الفهم الخاطئ وما يعود إلى الافتقار إلى المعلومة أو التعميم المبالغ فيه Over generalization أو بسبب بعض الأخطاء المستقلة عن المحتوى Content-Independent error والتي قد تنشأ عن عدم الاكتراث أو التسرع في الإجابة ([7]) .

إن نظام التدريس الذكي يجب أن يستغل أخطاء الطالب لكي يصحح بعض المفاهيم الخاطئة عنده . كما أنه يمكن النظر لأخطاء الطلاب على أنها أعراض لمفاهيم خاطئة، ولتشخيص الأفكار الخاطئة عند الطالب يجب معرفة حالته المعرفية الحالية، وكذلك تاريخه التعليمي ([8]) .

5. معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing (NLP) : من الخصائص المميزة لبرنامج التعلم الذكي التفاعل عن طريق اللغة الطبيعية للمستخدم ، فجودة الاتصال بين البرنامج والمتعلم تتحسن بشكل جذري إذا استطاع البرنامج أن يفهم مدخلات لغة الطالب الطبيعية Natural Language Inputs سواء المكتوبة أو المنطوقة ، كما تبنى الكثير من ملامح برنامج التعلم الذكي مثل الحوار الفعال مع الطالب ، وتشخيص أخطاء الطالب على التقدم في معالجة اللغة الطبيعية ([9])، التي تعتبر من مجالات علم الذكاء الاصطناعي . فالهدف الأساسي لبحوث معالجة اللغة الطبيعية هي جعل الاتصال بين الحاسب والإنسان يتم بصورة طبيعية أي باستخدام لغة الإنسان مثل العربية والإنجليزية . وينقسم نظام معالجة اللغة الطبيعية في أي برنامج إلى جزأين : الجزء الأول هو فهم اللغة الطبيعية Natural Language Understanding (NLU) ، ويهدف إلى إيجاد أساليب تجعل الحاسب يفهم التعليمات المعطاة له بلغة الإنسان الطبيعية ، والجزء الثاني هو إنتاج اللغة الطبيعية Natural Language Generation (NLG) ويهدف إلى جعل الحـاسب قادراً على إنتاج لغة طبيعية كالتي يتعامـل بها الإنسان في حيـاته اليومية ([10]) .

6. القدرة على التعلم : وهذا يعني بالنسبة لتطبيقات التدريس عن طريق الكمبيوتر الذكي قدرة البرنامج على تغيير سلوكه في التدريس وفقاً لسلوك مجموع الطلاب المتفاعلين معه . فقد يبدو للبرنامج أن الطلاب يتعلمون موضوع معين بإستراتيجية ما أكثر من غيرها، مما يؤدي بالبرنامج إلى أن بجعلها ذات أولوية ضمن استراتيجياته التدريسية ([11]) ، تماماً كما يفعل المعلم الخبير مع مجموعة من الطلاب تعود التعامل معهم فهو يكون أقدر من غيره على تقرير الإستراتيجية المناسبة لإكسابهم المعرفة.

في آخر هذه المقدمة لا يسعني إلا أن أرشح لحضراتكم بعض المراجع المميزة والتي يمكن الاستفادة منها :

المصادر:

[1] – Encyclopedia of Artificial Intelligence \ Edited by Stuart C. Shapiro . – New York : John Wily & Sons . 1985, p 9.

[2] – محمد محمد الهادي . التطورات الحديثة لنظم المعلومات المبنية على الكمبيوتر . – القاهرة : دار الشروق ، 1993، ص 246.

[3] – Encyclopedia of AI , Op.cit, p154.

[4] – Tang, Helen. & other . Op.cit, p 120.

[5] – المرجع السابق ، ص 121.

[6] – Mizoguchi, Richiro & Mitsuru Ikeda . A generic framework for ITS and its evaluation , in Advanced research on computer in education . – Amsterdam : Norh Holland Press, 1991 , p 62.

[7] – من المهم أن نحدد النمط المعرفي السائد لدى الطالب سواء إذا كان مندفع أو مترو لكي نحدد سبب الخطأ إذا كان عائد على الإندفاع أو إلى عدم الفهم .

[8] – محمد أديب رياض الغنيمي . الحاسوب ونظم التعليم الذكية ، [في] ، محمد محمد الهادي [محرر] . نحو توظيف تكنولوجيا المعلومات لتطوير التعليم في مصر ، مرجع سابق ، ص 104 .

[9] – Encyclopedia of Artificial Intelligence . op.cit , p155

[10] – محمد فهمي طلبه ….[وأخ] . الحاسب والذكاء الاصطناعي . – القاهرة : دلتا كمبيوتر ، 1994 ، ص 43

[11] – Encyclopedia of Artificial Intelligence . op.cit , p155