سنتحدث في هذه المقالة عن دراسات سابقة عن الذكاء الاصطناعي في التعليم. ولكن قبل ذلك دعوما نتعرف عن ماهية الذكاء الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا التي تُمكن أجهزة الكمبيوتر والآلات من محاكاة الذكاء البشري وقدرات حل المشكلات.
يمكن للذكاء الاصطناعي بمفرده أو بالاشتراك مع تقنيات أخرى (مثل أجهزة الاستشعار وتحديد الموقع الجغرافي والروبوتات) أداء المهام التي قد تتطلب ذكاءً أو تدخلًا بشريًا. إن المساعدين الرقميين وتوجيه نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والمركبات ذاتية القيادة وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية (مثل Open AI’s Chat GPT) ليست سوى أمثلة قليلة عن الذكاء الاصطناعي في الأخبار اليومية وحياتنا اليومية.
باعتباره أحد مجالات علوم الكمبيوتر، يشمل الذكاء الاصطناعي (وغالبًا ما يتم ذكره مع) التعلم الآلي والتعلم العميق. تتضمن هذه التخصصات تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي، على غرار عمليات صنع القرار في الدماغ البشري، والتي يمكنها “التعلم” من البيانات المتاحة وإجراء تصنيفات أو تنبؤات أكثر دقة بمرور الوقت.
تتزايد تطبيقات الذكاء الاصطناعي كل يوم، ولكن مع تزايد الضجيج حول استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية، أصبحت المحادثات حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المسؤول ذات أهمية بالغة، لكننا لن نتطرق لهذا في مقالتنا هذه المعنونة ب دراسات سابقة عن الذكاء الاصطناعي في التعليم.
اقرأ أيضا: ما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي وكيف تعمل؟ (دليل شامل)
تاريخ الذكاء الاصطناعي
تعود فكرة “الآلة التي تفكر” إلى اليونان القديمة، ولكن منذ ظهور الحوسبة الإلكترونية (وبالنسبة لبعض المواضيع التي تمت مناقشتها في هذه المقالة)، فإن الأحداث والمعالم الهامة في تطور الذكاء الاصطناعي تشمل ما يلي:
1950: نشر آلان تورينج “آلات الحوسبة والذكاء”. في هذه الورقة يطرح تورينج – المشهور بكسر كود ENIGMA الألماني خلال الحرب العالمية الثانية والذي يشار إليه غالبًا باسم “أبو علوم الكمبيوتر” – السؤال التالي: “هل تستطيع الآلات التفكير؟” ومن هناك، يقدم اختبارًا، يُعرف الآن باسم “اختبار تورينج”، حيث يحاول المحقق البشري التمييز بين استجابة الكمبيوتر والنص البشري. على الرغم من أن هذا الاختبار خضع للكثير من التدقيق منذ نشره، إلا أنه يظل جزءًا مهمًا من تاريخ الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن كونه مفهومًا مستمرًا داخل الفلسفة لأنه يستخدم أفكارًا حول علم اللغة.
1956: صاغ جون مكارثي مصطلح “الذكاء الاصطناعي” في أول مؤتمر للذكاء الاصطناعي على الإطلاق في كلية دارتموث. (واصل مكارثي اختراع لغة ليسب.) وفي وقت لاحق من ذلك العام، أنشأ ألين نيويل، وجي سي شو، وهيربرت سيمون برنامج Logic Theorist، وهو أول برنامج ذكاء اصطناعي يعمل على الإطلاق.
1967: قام فرانك روزنبلات ببناء Mark 1 Perceptron، وهو أول كمبيوتر يعتمد على شبكة عصبية “تتعلم” من خلال التجربة والخطأ. بعد عام واحد فقط، نشر مارفن مينسكي وسيمور بابيرت كتابًا بعنوان Perceptrons، والذي أصبح عملاً بارزًا في الشبكات العصبية، وعلى الأقل لفترة من الوقت، حجة ضد مشاريع أبحاث الشبكات العصبية المستقبلية.
الثمانينيات: الشبكات العصبية التي تستخدم خوارزمية الانتشار العكسي لتدريب نفسها أصبحت تستخدم على نطاق واسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
1995: نشر ستيوارت راسل وبيتر نورفيج الذكاء الاصطناعي: نهج حديث، والذي أصبح أحد الكتب المدرسية الرائدة في دراسة الذكاء الاصطناعي. يتعمقون فيه في أربعة أهداف أو تعريفات محتملة للذكاء الاصطناعي، الذي يميز أنظمة الكمبيوتر على أساس العقلانية والتفكير مقابل التصرف.
1997: تغلب جهاز Deep Blue من شركة IBM على بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، في مباراة شطرنج (ومباراة ثانية).
2004: جون مكارثي يكتب ورقة بحثية، ما هو الذكاء الاصطناعي؟ ويقترح تعريفًا يتم الاستشهاد به كثيرًا للذكاء الاصطناعي.
2011: IBM Watson يتغلب على البطلين كين جينينغز وبراد روتر في لعبة Jeopardy!
2015: يستخدم حاسوب Minwa العملاق من Baidu نوعًا خاصًا من الشبكة العصبية العميقة تسمى الشبكة العصبية التلافيفية لتحديد وتصنيف الصور بمعدل دقة أعلى من الإنسان العادي.
2016: برنامج AlphaGo من DeepMind، المدعوم بشبكة عصبية عميقة، يتفوق على Lee Sodol، بطل العالم في لعبة Go، في مباراة من خمس مباريات. يعتبر النصر مهمًا نظرًا للعدد الهائل من الحركات المحتملة مع تقدم اللعبة (أكثر من 14.5 تريليون بعد أربع حركات فقط!). وفي وقت لاحق، اشترت جوجل شركة DeepMind مقابل 400 مليون دولار أمريكي.
2023: يؤدي ظهور نماذج اللغات الكبيرة، أو LLMs، مثل ChatGPT، إلى إنشاء تغيير هائل في أداء الذكاء الاصطناعي وقدرته على تعزيز قيمة المؤسسة. ومن خلال ممارسات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة هذه، يمكن تدريب نماذج التعلم العميق مسبقًا على كميات هائلة من البيانات الأولية غير المصنفة.
ما هي وظائف الذكاء الاصطناعي في التعليم؟
ما زلنا نتعلم كيف ستندمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم أثناء تطورها، وليس لدينا بعد صورة كاملة عن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على القضايا الحاسمة المتعلقة بالأخلاق والمساواة وسلامة البيانات. ومع ذلك، فقد حددنا بالفعل العديد من الاستخدامات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التعليم، بما في ذلك ما يلي.
اقرأ أيضا: ما هي إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي؟
ألعاب تعليمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي
لقد أدرك المعلمون منذ فترة طويلة قيمة التعلم القائم على اللعب، واستخدمت المدارس ألعاب الكمبيوتر التعليمية – مثل لعبة The Oregon Trail، التي تم إصدارها لأول مرة في عام 1974 – منذ الأيام الأولى لألعاب الكمبيوتر. يمكن للألعاب التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اليوم أن تقدم تعليمًا مستهدفًا بفضل البرمجة المستجيبة للمستخدم.
منصات التعلم التكيفية
يقدم رواد تكنولوجيا التعليم، مثل Carnegie Learning وKnewton، منصات قابلة للتكيف تعمل على تخصيص أنشطة التعلم والمحتوى في الوقت الفعلي. يتيح التقييم المستمر الحصول على تعليقات فورية ويساعد النظام على تعديل نهجه، وتختلف منهجيات التعلم التكيفي من الأنظمة البسيطة القائمة على القواعد إلى خوارزميات التعلم الآلي متعددة الأوجه.
أنظمة التصنيف والتغذية الراجعة الآلية
ومن خلال أتمتة عملية التقييم والتخطيط والعمل الإداري، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي توفير وقت المعلمين وطاقتهم لزيادة التواصل مع الطلاب.
اقرأ أيضا: كيفية الربح من الذكاء الاصطناعي بطرق سهلة
ربوتات الدردشة لدعم الطلاب
في العديد من مؤسسات التعليم العالي، تدعم روبوتات الدردشة الجامعية المتعلمين من خلال الرد على استفسارات القبول، وربط الطلاب بمعلومات الدورة وخدمات الطلاب وتقديم التذكيرات. يمكن لروبوتات الدردشة الأخرى أن تساعد الطلاب على طرح الأفكار وتحسين مهاراتهم في الكتابة وتحسين وقت دراستهم.
أنظمة التدريس الذكية
غالبًا ما تكون أنظمة التدريس الذكية مخصصة لموضوع واحد مثل الرياضيات أو اللغة، وتحاكي تجربة العمل الفردي مع معلم بشري، تشمل الأمثلة تطبيق Duolingo ونظام Khanmigo التعليمي التابع لأكاديمية خان.
كانت هذه المقالة حول دراسات سابقة عن الذكاء الاصطناعي في التعليم، شكرا على حسن قراءتكم.
