توظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة التعليم الإلكتروني

يعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) أحد التقنيات الحديثة التي تستخدم في مختلف المجالات، ومن بينها التعليم. فقد أظهرت الدراسات أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم يمكن أن يساعد في تحسين جودة التعليم ورفع مستوى الأداء الأكاديمي للطلاب.

ومن بين فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم هي التكيف مع احتياجات الطلاب المختلفة وتحسين عمليات التعلم والتدريس. ومن خلال تحليل بيانات تعلم الطلاب، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد نقاط القوة والضعف لدى الطلاب وتقديم الدعم اللازم لتعزيز نقاط القوة وتحسين نقاط الضعف. كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مستوى الطلاب وتقديم المواد التعليمية المناسبة لتلبية احتياجاتهم.

ومن المجالات التي استفادت من تطبيق الذكاء الاصطناعي مجال صناعة المحتوى التعليمي ، فيمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير المحتوى التعليمي وتخصيصه لتلبية احتياجات الطلاب، خصائصهم المعرفي. فعندما يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل نتائج الاختبارات والتقييمات، يمكنه تحديد المفاهيم التي يفهمها الطلاب بشكل جيد وتلك التي يواجهون صعوبة في فهمها، وبالتالي يمكن تخصيص المحتوى التعليمي لتلبية احتياجات كل طالب وفقا لنمطه المعرفي.

بالإضافة إلى ما تقدم، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل أساليب التدريس وتحسينها. فعندما يحلل الذكاء الاصطناعي سجلات الفيديو والصوت للمدرسين، يمكنه تحديد الأساليب التي تؤدي إلى تحسين التعلم لدى الطلاب، وتوفير الملاحظات المناسبة للمدرسين لتحسين أساليب التدريس، فمن المجالات التي يهتم بها الذكاء الاصطناعي حاليا تحليل طريقة كل معلم في الشرح بناء نماذج تدريسية تشكل في مجملها نظام خبرة في التدريس.

ولكن يجب ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل مشاكل التعليم بمفرده. بل يجب أن يستخدم كأداة لتحسين التعليم وتعزيز الأداء الأكاديمي للطلاب. ومن المهم أن يتم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب وتكون لدينا إرشادات وقواعد واضحة لاستخدامه في المدارس والجامعات.

وبشكل عام، يمكن القول أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم يمكن أن يكون فعالًا في تحسين جودة التعليم ورفع مستوى الأداء الأكاديمي للطلاب. ومع تطور التقنيات وزيادة استخدام الذكاء الاصطناعي مستقبلا، يمكن أن يتم تحسين التعليم بشكل أكبر في المستقبل.

في المقال التالي يتطرق الكاتب لبعض التطبيقات المستحدثة للذكاء الاصطناعي في التعليم.

أهم مجالات توظيف الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء الأكاديمي للطلاب:

الذكاء الاصطناعي (AI) يلعب دوراً متزايداً في تحسين أداء الطلاب الأكاديمي وهناك عدة طرق يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين الأداء الأكاديمي للطلاب بالمستقبل القريب من خلال عدة نوجهات منها:

1. التعلم المخصص: تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي تقديم تعليم مخصص لكل طالب بناءً على قدراته واحتياجاته الفردية. يمكن للبرامج التعليمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد نقاط الضعف والقوة لكل طالب وتوفير مواد تعليمية مناسبة.
2. التقييم والتغذية الراجعة: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقييم أداء الطلاب بشكل أكثر دقة وتوفير تغذية راجعة فورية. يمكن لهذه الأنظمة تحليل الأخطاء وتوجيه الطلاب لتحسين أدائهم.
3. تعلم مبتكر: تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في تطوير وسائل تعليم جديدة تجعل التعلم أكثر إثارة وتفاعلية. يمكن للطلاب استخدام تطبيقات الواقع المعزز والواقع الافتراضي لتجربة مواقف تعليمية واقعية وتحسين فهمهم للمواد.
4. المعلمون الافتراضيون: يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم تعليم عالي الجودة عبر المعلمين الافتراضيين والمساعدين الشخصيين. يمكن لهذه الأنظمة الاستجابة لأسئلة الطلاب وتوفير توجيهات متنوعة وموارد تعليمية ذات صلة.
5. تحليل البيانات: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الكبيرة للكشف عن أنماط واتجاهات في أداء الطلاب وتوفير معلومات قيمة لتحسين التعليم والتعلم. يمكن أن تساعد هذه المعلومات المعلمين وصناع السياسات في اتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين تجربة التعليم.

بشكل عام، يمكن للذكاء الاصطناعي المساهمة في تحسين الأداء الأكاديمي للطلاب عبر تقديم تعليم وتعلم أكثر فعالية وتخصيصا.

الذكاء الاصطناعي وتحسين تجربة التعلم :

من المجالات الواعدة استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة التعلم لدى الطلاب. فمن خلال تكنولوجيا بيئات التعلم الذكي، يمكن توفير منصات عبر الإنترنت لتقديم المواد التعليمية والفصول الدراسية الافتراضية التي يمكن للطلاب الوصول إليها من أي مكان وفي أي وقت. ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك الطلاب والتفاعلات الخاصة بهم مع المواد التعليمية وفقا لنماذج معرفية محددة، وبناء على ذلك يمكن تحسين تجربة التعلم لديهم.

يمتد ذلك إلى مجال تقيم الطلاب، حيث يمكن تطوير الاختبارات الإلكترونية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، فضلا عن تحليل إجابات الطلاب وتحديد الأسئلة الأكثر صعوبة، وبناء على ذلك يمكن تحسين الاختبارات لتصبح أكثر فعالية. ليس فقط تحسين الاختبارات بل بناء على نتائج تلك الاختبارات من الممكن عمل برامج علاجية للطلاب لتحسين نتائجهم.

التعلم المخصص Personalized learning هو نهج تعليمي يهدف إلى تخصيص التعلم وفقًا لنقاط القوة والاحتياجات والمهارات والاهتمامات لكل طالب. يحصل كل طالب على خطة تعلم تعتمد على ما يعرفه وكيف يتعلم بشكل أفضل.

https://www.understood.org/en/articles/personalized-learning-what-you-need-to-know

كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في توفير التعلم المخصص Personalized learning، حيث يمكن للطلاب الحصول على مواد تعليمية مخصصة وملائمة لمستواهم الأكاديمي واحتياجاتهم الخاصة. ومن خلال تحليل سجلات الطلاب ونتائج الاختبارات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المواد التعليمية التي تناسب كل طالب بشكل فردي، وتقديم المواد التعليمية بشكل ملائم.

ومن المهم أيضًا الإشارة إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم يمكن أن يساعد في توفير الوقت والجهد للمدرسين والمعلمين، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات وتوليد التقارير والإحصائيات بشكل أسرع وأكثر دقة، فالفرق الأساسي بين نظم تحليل التعلم A4L التقليدية وتلك النظم الذكية هو القدرة على الاستنتاج والتنبؤ مما يجعل من تحليلات التعلم أداة أكثر فاعلية في ضمان نجاح النظام التعليمي.

ومن المهم أن نذكر أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم يحتاج إلى تواجد مسؤولين وخبراء في المجال، حيث يجب تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب وتدريب المعلمين والمدرسين على استخدامه بشكل صحيح. كما يجب أن يتم التركيز على حماية البيانات الشخصية للطلاب وضمان الخصوصية والأمان.

وبشكل عام، يمكن القول أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم يعد خطوة نحو تحسين جودة التعليم ورفع مستوى الأداء الأكاديمي للطلاب. ومع تطور التقنيات وتطبيقاتها في التعليم، يمكن أن يتم تحسين التعليم بشكل أكبر في المستقبل

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة التعلم للطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة؟

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة التعلم للطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة عن طريق عدة تقنيات معتمدة على الذكاء الاصطناعي منها على سبيل المثال؛ استخدام التعلم الآلي Machine learning لتخصيص تجربة التعلم للطلاب وفقًا لاحتياجاتهم الفردية، وتوفير تعليمات ومواد تعليمية ملائمة لمستوى تفكيرهم ومهاراتهم الحالية. كما يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلاب وتحديد النماذج الشائعة للأخطاء والصعوبات التي يواجهونها، وتقديم اقتراحات لتحسين تجربتهم التعليمية.

التعلم الآلي Machine learning هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم الكمبيوتر الذي يركز على استخدام البيانات والخوارزميات لتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر ، وتحسين دقتها تدريجيًا.

https://www.ibm.com/topics/machine-learning

ومن الممكن أيضًا استخدام الروبوتات التعليمية التي تعتمد على التعلم الآلي لتوفير دعم إضافي للطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة، مثل الطلاب الذين يعانون من صعوبات في الاتصال أو صعوبات في التركيز، وتوفير مراجعات وملاحظات فورية على التقدم في الدراسة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير بيئات تعليمية تفاعلية ومحفزة للتعلم.

الروبوتات التعليميةEducational robotics or pedagogical robotics هي بيئة تعليمية متعددة التخصصات تعتمد على استخدام الروبوتات والمكونات الإلكترونية كخيط مشترك لتعزيز تنمية المهارات والكفاءات لدى الأطفال والمراهقين، وتعتبر القدرة على التعلم في الروبوتات أحد التحديات الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي في التعليم.

Denis, B., & Hubert, S. (2001). Collaborative learning in an educational robotics environment. Computers in human behavior, 17(5-6), 465-480.
Mosavi, A., & Varkonyi-Koczy, A. R. (2017). Integration of machine learning and optimization for robot learning. In Recent Global Research and Education: Technological Challenges: Proceedings of the 15th International Conference on Global Research and Education Inter-Academia 2016 (pp. 349-355)

على جانب آخر هناك بعض الإعاقات قد تستفيد من الذكاء الاصطناعي أكثر من غيرها ، فيمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة التعلم للطلاب الذين يعانون من صعوبات في القراءةDyslexia. يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلاب وتحديد النماذج الشائعة للأخطاء والصعوبات في القراءة التي يواجهونها، وتوفير اقتراحات لتحسين تجربتهم التعليمية. ,يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لتحويل النصوص المكتوبة إلى نطق صوتي، مما يسمح للطلاب الذين يعانون من صعوبات في القراءة بالاستماع إلى المواد التعليمية بدلاً من القراءة. وباستخدام تقنيات التعرف على الكلام، يمكن للطلاب الذين يعانون من صعوبات في الكتابة التفاعل مع نظام التعليم الآلي باستخدام صوتهم لإجابة على الأسئلة أو إرسال المهام.

يؤثر عسر القراءة Dyslexia على قدرة الفرد على القراءة ويتعارض مع الإنجازات الأكاديمية وقد يكون له أيضًا عواقب طويلة المدى تتجاوز سنوات التعلم. الاكتشاف المبكر أمر بالغ الأهمية. يتم إجراؤه عادةً من خلال مجموعة طويلة من الاختبارات: يقوم الخبراء البشريون بتسجيل هذه الاختبارات لتحديد ما إذا كان الطفل يحتاج إلى استراتيجيات تعليمية محددة. بعتمي التقييم البشري لحالات عسر القراء من عديد من أوجه النقص مما أظهر حاجة متنامية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص حالات عسر القراء

Wang, M., Muthu, B., & Sivaparthipan, C. B. (2021). Smart assistance to dyslexia students using artificial intelligence based augmentative alternative communication. International Journal of Speech Technology, 1-11
Radford, J., Richard, G., Richard, H., & Serrurier, M. (2021). Detecting Dyslexia from Audio Records: An AI Approach. In HEALTHINF (pp. 58-66)

فضلا عن ما تقدم، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير مواد تعليمية ملائمة لمستوى القراءة ومهارات اللغة الحالية للطلاب، مما يضمن تحقيق أقصى استفادة من التعليم. كما يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل نمط القراءة للطلاب وتوفير تعليمات تفاعلية ملائمة لتحسين تقنيات القراءة وزيادة سرعة القراءة وفهم المواد بشكل أفضل.

من المشكلات التي يعاني منها الطلاب، صعوبات التعلم ، مثل الصعوبات التي يؤاجهها الطلاب في الرياضيات على سبيل المثال، ولمثل هؤلاء الطلاب يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلاب وتحديد النماذج الشائعة للأخطاء والصعوبات الرياضية التي يواجهونها، وتوفير اقتراحات لتحسين تجربتهم التعليمية.

يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لتوفير مواد تعليمية ملائمة لمستوى الرياضيات ومهارات الطلاب، مما يضمن تحقيق أقصى استفادة من التعليم. ويمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل أداء الطلاب في الرياضيات وتوفير تعليمات تفاعلية ملائمة لتحسين فهمهم وزيادة مهاراتهم الحسابية.

كما يمكن استخدام التعلم الآلي لتطوير أدوات مثل الألعاب التعليمية والتطبيقات التفاعلية، التي تساعد الطلاب على فهم المفاهيم الرياضية بشكل أفضل وتحسين مهاراتهم الحسابية. ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير تعليمات فردية للطلاب، بناءً على مستوى تفكيرهم ومهاراتهم الحالية في الرياضيات، وذلك لتحسين فهمهم وتحسين مخرجات تعلمهم.

الذكاء الاصطناعي وتخصيص التعلم وتفريده:

ثمة خيط رفيع بين تخصيص التعليم و تفريده، فمصطلح تفريد التعلم أسبق من مصطلح تخصيص التعلم ويقوم على فكرة مراعاة الفروق الفردية بين المتعلمين عن طريق رسم أنماط معرفية وتصنيفات نفسية و سلوكية تهدف في مجملها إلى التعامل مع كل متعلم كفرد حتى لو ضمن جماعة من المتعلمين ، وكان الأسلوب المتبع في البدايات أن نختار انشطة متعددة تلائم مختلف أنماط المتعلمين وأن ننظم المحتوى بحيث يراعي كذلك الفروق الفردية بينهم وقدراتهم الذاتية ، لكن مفهوم تخصيص التعلم جاء بشكل أكثر استجابة وكثمرة للتطور التكنولوجي في بيئات التعلم خصوصا بعد ثورة الذكاء الاصطناعي، فنحن نبني ونعيد صياغة المحتوى والأنشطة واساليب التقويم التربوي بناءا على كل شخص حرفيا وليس بناءا على أنماط وتصنيفات مسبقة.

التعلم هو نشاط بشري طبيعي تتشكل من خلال الخبرات الشخصية والوعي المعرفي والتحيز الشخصي والآراء والخلفية الثقافية والبيئة. تم تعريف التعلم على أنه تغيير ثابت ومستمر في ما يعرفه الشخص وما يمكنه فعله. يتكون التعلم من خلال تفاعلات الفرد ، بما في ذلك نقل المعرفة والمهارات من الآخرين والخبرات. لذا ، فإن التعلم هو تجربة شخصية تسمح للفرد بتوسيع معرفته ومنظوره ومهاراته وفهمه. لذلك ، يمكن أن تساعد نماذج التعلم الشخصية في تلبية الاحتياجات والأهداف الفردية. علاوة على ذلك ، لإضفاء الطابع الشخصي على تجربة التعلم ، يمكن أن يلعب تكامل التكنولوجيا دورًا مهمًا.

Shemshack, A., & Spector, J. M. (2020). A systematic literature review of personalized learning terms. Smart Learning Environments, 7(1), 1-
Grant, P., & Basye, D. (2014). Personalized learning: A guide for engaging students with technology. International Society for Technology in Education.20

يمكن باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) تطبيق التعلم الشخصي بعدة طرق. تتمثل إحدى أهم الطرق في تحليل بيانات الطلاب ، مثل الأداء في المهام الأنشطة التعليمي والاختبارات المرحلية، لتحديد نقاط القوة والضعف الفردية. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لإنشاء خطط تعليمية مخصصة لكل طالب لمساعدتهم على تحسين مناطق ضعفهم والبناء على مجالات قوتهم. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء خبرات تعلم تكيفية تتكيف مع الاحتياجات الفريدة وأنماط التعلم لكل طالب. من خلال تحليل البيانات حول كيفية تفاعل الطلاب مع المواد التعليمية ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد أكثر طرق التدريس فعالية لكل طالب على حدة ، مثل وتيرة التعلم ونوع المحتوى الذي يتردد صداها معهم وأفضل تنسيق لتقديم المواد. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تقييمات شخصية تتكيف مع معرفة الطالب ومهاراته. من خلال تحليل ردود الطالب على الأسئلة ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مستوى إتقانهم في موضوع معين وتعديل مستوى صعوبة الأسئلة اللاحقة وفقًا لذلك.

هناك طريقة أخرى يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين التعلم المخصص وهي تزويد المعلمين بتعليقات في الوقت الفعلي حول أداء الطلاب. يمكن استخدام هذه الملاحظات لتعديل نهج التدريس أو تقديم دعم إضافي للطلاب الذين هم في أمس الحاجة إليه. من أجل تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في التعلم المخصص ، من المهم أن يكون لديك فهم شامل لبيانات الطلاب التي يتم تحليلها ، بالإضافة إلى التكنولوجيا المستخدمة لإنشاء تجارب تعليمية مخصصة. من المهم أيضًا أن يكون لديك فهم واضح لأهداف وغايات التعلم الشخصي ، ولضمان توافق التكنولوجيا مع هذه الأهداف. بشكل عام ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحسين التعلم المخصص بشكل كبير من خلال تزويد الطلاب بتجربة تعليمية مخصصة مصممة خصيصًا لاحتياجاتهم الفردية وأنماط التعلم. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمعلمين إنشاء تجربة تعليمية أكثر فاعلية وجاذبية تساعد الطلاب على تحقيق إمكاناتهم الكاملة.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي دعم التعلم الفردي ؟

إلى جانب تخصيص التعليم – فيما يتصل بالمحتوى والانشطة والتقيويم – يمكن باستخدام الذكاء الاصطناعي تحقيق تفريد التعليم الإلكتروني وذلك عن طريق استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلاب وتقييم مستوى تعلمهم الحالي واحتياجاتهم الفردية، وذلك لتوفير تصنيفات قياسيةللطلاب وبناء نماذج واقعية وربطها بأساليب التعلم المقدمة .

فضلا عن ذلك فإن للذكاء الاصطناعي على مستوى الطالب الفرد عدة وظائف ترتبط توفير الدعم والتجويه الفردي ، واختيار الأنشطة ومهام التعلم الملائمة ودعم الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة، فضلا عن التنبؤ بأداء الطلاب وفقا لتحليلات تعلمهم السابقة ونماذج الطالب التي تم بناءها باستخدام تعلم الألة .

فمن إمكانات الذكاء الاصطناعي في تفريد التعليم، توفير محتوى تعليمي تكيفي ومخصص للطلاب في مواضيع مختلفة، بما في ذلك اللغة والرياضيات والعلوم وغيرها. يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلاب وتحديد مستوى تفكيرهم ومهاراتهم الحالية، وتوفير أنشطة تعليمية مخصصة لتحسين فهمهم وزيادة مهاراتهم.

كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الطلاب في الوقت الحقيقي وتوفير ملاحظات فورية لتحسين تجربتهم التعليمية فيما يعرف بنظم دعم الأداء . ويمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لتوفير تعليمات تفاعلية، تتكيف مع تقدم الطالب في المواد التعليمية المختلفة.

وباستخدام تقنيات التعرف على الصوت والصور والنصوص، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تعليمات فردية بشكل شامل للطلاب، بما في ذلك الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة، مما يساعد على تحقيق أقصى استفادة من التعليم.

كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بأداء الطالب ؟

يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بأداء الطالب بناءً على تحليل بياناته وسجلاته التعليمية السابقة، ومن هنا تبرز أهمية احتفاظ نظام إدارة التعلم بسجلات الطلاب السابقة. ويتم جمع البيانات من مصادر متنوعة مثل الاختبارات والمهام والأنشطة التعليمية والمحادثات الإلكترونية، ثم يتم تحليل هذه البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق ونظم تحليل البيانات.

عند تحليل بيانات الطلاب، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد نمط سلوك الطالب ومستوى فهمه للمادة. يتم استخدام هذه المعلومات لتوفير توجيهات ونصائح للطلاب والمعلمين حول الخطوات اللازمة لتحسين الأداء في المستقبل. وفيما يلي بعض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي تنبؤ بأداء الطالب:

1. تحليل الأنماط السلوكية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل السجلات التعليمية السابقة للطالب وتحديد أنماط السلوك الخاصة به مثل وقت الاستجابة ومدى الانخراط في الفصل الدراسي.
2. تحليل الأخطاء المشتركة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأخطاء المشتركة التي يرتكبها الطلاب في الاختبارات والمهام، وتحديد المفاهيم التي يجب على الطلاب التركيز عليها لتحسين أدائهم.
3. تحليل الاستجابة العاطفية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الاستجابة العاطفية للطلاب وتحديد المناطق التي تحتاج إلى دعم إضافي مثل تحسين الثقة بالنفس أو الحفاظ على التحفيز.
4. تحليل الأسلوب الشخصي للتعلم: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأسلوب الشخصي للتعلم لكل طالب وتوفير تعليمات مخصصة تتناسب مع احتياجاتهم الفردية.

باستخدام هذه الأدوات والتقنيات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الطلاب والتنبؤ بأدائهم في المستقبل، وتوفير توجيهات ونصائح للطلاب والمعلمين لتحسين الأداء وتحقيق النجاح التعليمي.

الذكاء الاصطناعي والتقييمات المخصصة والتكيفية :

يعتبر مجال التقييم أحد أهم مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء اختبارات مخصصة لكل طالب وفي نفس الوقت متكافئة مع باقي الطلاب بعدة طرق. واحدة من أهم الطرق هي من خلال الاختبار التكيفي ، والذي يضبط مستوى صعوبة الأسئلة بناءً على إجابات الطالب.

الاختبارات التكيفي Adaptive Tests تقنية اختبار مصممة للتكيف مع خصائص استجابة الممتحنين الفرديين من خلال تقديم عناصر متفاوتة الصعوبة بناءً على استجابات الممتحن للعناصر السابقة. تستمر العملية حتى يمكن تحديد تقدير مستقر لمستوى قدرة الممتحن

Wang, N., Wang, D., & Zhang, Y. (2020). Design of an adaptive examination system based on artificial intelligence recognition model. Mechanical Systems and Signal Processing, 142,

في هذا النهج ، تختار خوارزمية الكمبيوتر السؤال التالي بناءً على إجابات الطالب السابقة. إذا أجاب الطالب على سؤال بشكل صحيح ، فستقدم الخوارزمية سؤالًا أكثر تحديًا. إذا أجاب الطالب على سؤال بشكل غير صحيح ، فستقدم الخوارزمية سؤالًا أسهل. يمكن استخدام هذا النهج لإنشاء تقييمات مصممة خصيصًا لمستوى قدرة الطالب الفردي ، مما يضمن أنها ليست سهلة للغاية ولا صعبة للغاية. هناك طريقة أخرى يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تقييمات مخصصة من خلال تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يسمح البرمجة اللغوية العصبية للكمبيوتر بتحليل وفهم اللغة المكتوبة أو المنطوقة ، والتي يمكن استخدامها لإنشاء تقييمات أكثر جاذبية وذات صلة بالطالب الفردي.

على سبيل المثال ، قد يطلب التقييم القائم على البرمجة اللغوية العصبية من الطلاب كتابة مقال قصير أو الإجابة على أسئلة مفتوحة ، مما يسمح لهم بإظهار فهمهم للموضوع بكلماتهم الخاصة. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطلاب ، مثل أدائهم في التقييمات السابقة أو تقدم تعلمهم ، لتحديد المجالات التي قد يحتاجون فيها إلى دعم إضافي أو تحدي. على سبيل المثال ، إذا كان الطالب يعاني باستمرار مع نوع معين من الأسئلة ، يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي توفير أسئلة تدريب إضافية تركز على تلك المهارة أو المفهوم المحدد. أخيرًا ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي للطلاب أثناء عملية التقييم. يمكن أن تساعد هذه الملاحظات الطلاب في تحديد المجالات التي يحتاجون فيها إلى تحسين وتعديل نهجهم وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، إذا ارتكب الطالب نفس النوع من الأخطاء باستمرار ، يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي تقديم ملاحظات مستهدفة لمساعدتهم على تصحيح أخطائهم وتحسين أدائهم. بشكل عام ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحسين عملية التقييم بشكل كبير من خلال إنشاء تقييمات مخصصة مصممة وفقًا لمستوى قدرة الطالب الفردي وأسلوب التعلم. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمعلمين إنشاء تقييمات أكثر جاذبية وملاءمة وفعالية في قياس نتائج تعلم الطلاب. ومن النماذج التي تطبيق الذكاء الاصطناعي في تقييم الطلاب Edmentum Assessments هذا النظام يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطلاب وتوفير تقارير مفصلة للمعلمين حول أداء الطلاب وتقدمهم.

يتميز نظام Edmentum Assessments بالتالي:

1- يستخدم النظام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطلاب وتوفير تقارير مفصلة للمعلمين حول أداء الطلاب وتقدمهم.

2- يوفر النظام اختبارات تشخيصية لتحديد مستوى الطلاب في المواد المختلفة، ويمكن للمعلمين تخصيص الاختبارات وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة.

3- يمكن للنظام تحليل بيانات الطلاب وتوفير توجيهات مفصلة للمعلمين حول الأداء الفردي لكل طالب ومناطق التحسين اللازمة.

4- يمكن للنظام تحديد مستوى تحصيل الطلاب وتوفير توصيات للمعلمين حول القادرة اللازمة لتحسين أداء الطلاب.

5- يمكن للنظام تحليل بيانات الطلاب وتوفير تقارير مفصلة حول أداء الفصول الدراسية بأكملها، ومقارنة مستوى أداء الطلاب بين الفصول الدراسية والمدارس والمناطق الجغرافية المختلفة.

6- يدعم النظام معايير التقييم الوطنية والدولية، مما يساعد في تحديد مدى تحقيق الطلاب للأهداف التعليمية المحددة.

يمكن استخدام نظام Edmentum Assessments في المدارس والجامعات والمؤسسات التعليمية الأخرى لتحسين عملية التعلم وتحقيق أقصى استفادة من التعليم الإلكتروني.

بعض مشكلات تقييم المتعلمين باستخدام الأنظمة الذكية :

بينما يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة قوية لإنشاء تقييمات مخصصة ، إلا أن هناك أيضًا عيوبًا محتملة يجب مراعاتها. تشمل بعض هذه العيوب ما يلي:

الافتقار إلى اللمسة البشرية: قد تفتقر التقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى اللمسة البشرية التي غالبًا ما تكون مطلوبة لفهم احتياجات التعلم الفريدة لكل طالب. بينما تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات وتقديم التغذية الراجعة ، فقد لا تكون قادرة على توفير نفس المستوى من التعاطف والفهم الذي يمكن للمدرسين البشر القيام به.

التحيز الرقمي: خوارزميات الذكاء الاصطناعي تتبع البيانات التي يتم تدريبها عليها. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزمية متحيزة أو غير عادلة ، فقد تعيد الخوارزمية إنتاج هذا التحيز في التقييمات التي تولدها. يمكن أن يؤدي هذا إلى تقييمات غير عادلة تضر بمجموعات معينة من الطلاب، مثل الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة والطلاب من أعراق ولغات وثقافات مغايرة.

محدودية النطاق : قد يكون للتقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي نطاق محدود وقد لا تكون قادرة على قياس مهارات أو مجالات معرفية معينة مهمة لتعلم الطلاب. على سبيل المثال ، قد لا تتمكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي من قياس مهارات الإبداع أو التفكير النقدي بشكل فعال مثل المعلم البشري.

القيود التقنية: قد تتطلب التقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي موارد فنية وخبرات كبيرة للتنفيذ الفعال. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على بعض المدارس أو المناطق اعتماد هذه التقييمات ، لا سيما في المناطق ذات الموارد المحدودة.

احترام الخصوصية: قد تقوم التقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي بجمع وتحليل بيانات الطلاب الحساسة ، مما يثير مخاوف بشأن الخصوصية وأمن البيانات. من المهم التأكد من تنفيذ هذه التقييمات بطريقة تحمي خصوصية الطلاب وأمن بياناتهم.

بشكل عام ، في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين التقييمات الشخصية ، فمن المهم أن تكون على دراية بهذه العيوب المحتملة ومعالجتها بشكل مناسب. من خلال القيام بذلك ، يمكن للمعلمين التأكد من استخدام التقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي بطريقة تزيد من فوائدها مع تقليل مخاطرها المحتملة إلى الحد الأدنى.

هناك العديد من الأمثلة الناجحة لأنظمة التقييم الذكي . وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:

     DreamBox Learning: هي شركة تكنولوجيا تعليمية تركز على الرياضيات وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تقييمات شخصية وخبرات تعليمية للطلاب. تستخدم المنصة خوارزميات تكيفية لضبط صعوبة مسائل الرياضيات بناءً على أداء الطالب ، وتوفر ملاحظات في الوقت الفعلي لكل من الطلاب والمعلمين.

     Carnegie Learning: هي شركة أخرى لتكنولوجيا التعليم تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تقييمات شخصية وخبرات تعليمية للطلاب. تستخدم المنصة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطلاب وتقديم خطط التعلم الشخصية والتقييمات المصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل طالب.

     Coursera: عبارة عن منصة تعليمية عبر الإنترنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تقييمات وتعليقات مخصصة للطلاب. يستخدم النظام الأساسي خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات الطلاب وتقديم ملاحظات وتقييمات مخصصة مصممة خصيصًا لأسلوب التعلم لكل طالب ووتيرته.

     Knewton: هي شركة تعليمية تكيفية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تقييمات شخصية وخبرات تعليمية للطلاب. تستخدم المنصة خوارزميات تكيفية لضبط صعوبة الأسئلة وتقديم ملاحظات مخصصة للطلاب.

     Smart Sparrow: هي شركة تكنولوجيا تعليمية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تقييمات وتجارب تعليمية مخصصة للطلاب. يستخدم النظام الأساسي خوارزميات تكيفية لضبط صعوبة الأسئلة وتقديم ملاحظات مخصصة للطلاب ، كما يسمح للمعلمين بإنشاء تقييماتهم المخصصة وخبراتهم التعليمية باستخدام الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

هذه مجرد أمثلة قليلة على كيفية تنفيذ التقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي بنجاح في المدارس. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمعلمين إنشاء تقييمات شخصية وتجارب تعلم مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لكل طالب وأسلوب التعلم ، مما يساعدهم على تحقيق إمكاناتهم الكاملة.