استراتيجيات الذكاء الاصطناعي لتقييم تعلم الطلاب وتزويد المعلمين بملاحظات قابلة للتنفيذ
كتب : البروفيسور . Dheeraj Mehrotra
الذكاء الاصطناعي يثري تقييم التعلم: استراتيجيات ثورية لتزويد المعلمين بملاحظات قابلة للتنفيذ
يشهد عالم التعليم ثورة تقودها تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث تُحدث نقلة نوعية في أساليب تقييم تعلم الطلاب وتزويد المعلمين بأدوات فعّالة لتقديم ملاحظات إرشادية قابلة للتنفيذ.
يُقدم هذا المقال رحلة استكشافية لفهم كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي في تقييم التعلم، بدءًا من تحليل البيانات الضخمة لقياس فهم الطلاب واكتشاف نقاط قوتهم وضعفهم، وصولًا إلى تصميم أنظمة ذكية تقدم ملاحظات مُخصصة لكل طالب تتوافق مع احتياجاته الفردية.
كيف يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتقييم تعلم الطلاب وتزويد المعلمين بملاحظات قابلة للتنفيذ؟
توجد عدة طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم تقدم الطلاب وتزويد المعلمين بتعليقات مفيدة:
أنظمة التقدير المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
يمكن لأنظمة الدرجات الآلية تقييم وتسجيل أعمال الطلاب والاختبارات ، مما يريح المعلمين من الكثير من العمل اليدوي.
تتيح خوارزميات التعلم الآلي، التي تحلل النصوص والصور والبيانات الرقمية، إجراء تقييم متسق ودقيق لعمل الطلاب.
أنظمة التعليم الذكية (ITS):
تستفيد أنظمة التعليم الذكية من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتخصيص التعليمات والملاحظات بما يتناسب مع أسلوب التعلم الفريد لكل طالب ومتطلباته.
هذه الأنظمة قادرة على مراقبة تطور التلاميذ وتحديد نقاط الضعف لديهم وتزويدهم بتمارين محددة لتحسين أدائهم.
أدوات تحليل التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
تقوم أدوات تحليل التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي بفحص مجموعات البيانات الضخمة التي تحتوي على تفاعلات الطلاب وقياسات الأداء والأنماط السلوكية للعثور على الاتجاهات والأنماط والرؤى.
يمكن للمعلمين استخدام هذه المعلومات لفهم مسارات تعلم تلاميذهم بشكل أفضل، وتحديد أولئك الذين يعانون من صعوبة، وتخصيص دروسهم وفقًا لذلك.
يمكن للخوارزميات القائمة على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقييم مقالات الطلاب وإجاباتهم وأسئلتهم المفتوحة والتعليق على مضمونها وأسلوبها ووضوحها وقواعدها النحوية. باستخدام تقنيات تحليل المشاعر، يمكننا قياس مدى اهتمام تلاميذنا واستجابتهم العاطفية عندما يكتبون.
الاختبارات التكيفية:
باستخدام البيانات المستمدة من إجابات الطلاب وأدائهم، يمكن لأنظمة التقييم التكيفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تغيير شكل الامتحانات ومضمونها ومستوى صعوبتها في الوقت الفعلي.
ومن خلال هذه الاختبارات، يستطيع المعلمون الحصول على رؤى أكثر دقة وتفصيلاً حول معرفة طلابهم وقدراتهم ومفاهيمهم الخاطئة، مما يسمح لهم بتخصيص تدريبهم بشكل مناسب.
يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) في بيئات التعلم الافتراضية تقييم قدرة الطلاب على حل المشكلات والتفكير النقدي واتخاذ القرار من خلال إنشاء عمليات محاكاة وتجارب ومواقف واقعية.
يمكن لهذه الإعدادات أيضًا أن توفر للتلاميذ ردود فعل سريعة ودعمًا لمساعدتهم في الأنشطة الصعبة.
قد تنتج خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعليقات فردية باستخدام بيانات أداء الطالب وأهداف التعلم والأهداف التعليمية.
يمكن للطلاب الاستفادة من هذه المدخلات بطرق مختلفة، بما في ذلك التعليقات النصية والتسجيلات الصوتية ودورات الفيديو.
وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمدرسين تحسين ممارسات التقييم الخاصة بهم، وفهم تعلم طلابهم بشكل أفضل، وتعزيز مشاركتهم وتحفيزهم وإنجازهم.
إذا أردنا تقييمات صحيحة وموثوقة وعادلة ومنصفة لجميع الأطفال، فيجب علينا توخي الحذر عند استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييمهم.
يجب علينا معالجة قضايا مثل الصحة والموثوقية والإنصاف والأخلاق.
أهم الأدوات والمنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي يمكن للمعلمين دمجها في فصولهم الدراسية؟
يمكن للمدرسين الاختيار من بين العديد من المنصات والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، ولكل منها مزايا وقدرات خاصة بها، لدمجها في دروسهم.
فيما يلي بعض من أفضل الأدوات والأنظمة الأساسية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي:
Smart Sparrow – DreamBox Learning – Khan Academy
هي أمثلة على منصات التعلم التكيفية التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتخصيص الدروس لكل متعلم. واستنادًا إلى المتطلبات الفريدة للطلاب واهتماماتهم وطرق التعلم المفضلة لديهم،
تقوم هذه المنصات بتعديل محتوى مواد الدورة التدريبية وإيقاعها ودرجة صعوبتها.
أنظمة التدريس الذكي (ITS):
تعد أنظمة MATHia وScribeSense، التي طورتها مؤسسة Carnegie Learning، أمثلة على أنظمة التدريس الذكية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإعطاء الطلاب دروسًا وتعليقات فردية.
توفر هذه المنصات للطلاب خططًا تعليمية مخصصة، بما في ذلك الدورات التفاعلية ومهام التدريب والتقييمات.
الفصول الدراسية عبر الإنترنت:
تعمل الفصول الدراسية عبر الإنترنت مثل zSpace وLabster على غمر الطلاب في التعلم من خلال عمليات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) وتجارب الواقع الافتراضي.
تحاكي هذه الإعدادات المواقف والتجارب وعمليات المحاكاة في العالم الحقيقي، مما يسمح للطلاب باستكشاف الأفكار المعقدة بأمان وتفاعل.
Google Assistant for Education – IBM Watson Assistant
هما مثالين على برامج الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين الذين يتمتعون بقدرات الذكاء الاصطناعي التي قد تقدم للمعلمين والطلاب إرشادات ومساعدة فردية. ولجعل التعلم أسهل وأكثر سهولة،
يمكن لهؤلاء المساعدين الرد على الاستفسارات وتقديم النصائح الدراسية وشرح كيفية استخدام مواد الدورة التدريبية.
Coursera – Udemy
تعتبر أمثلة على أنظمة توصية المحتوى التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتوصية بالدورات والموارد ومسارات التعلم للمستخدمين وفقًا لاهتماماتهم وتفضيلاتهم وأهدافهم.
تعمل هذه المنصات على تسهيل دمج مجموعة واسعة من المواد التعليمية في الدورات التدريبية وتسمح للمدرسين بالعثور على موارد جديدة.
BrightBytes – Moodle Learning Analytics
تعتبر من حلول تحليلات التعلم وتقوم بفحص بيانات الطلاب وأنماط سلوكهم للحصول على رؤى حول نتائج التعلم ومستويات المشاركة والفعالية التعليمية.
يمكن للمعلمين استخدام هذه التقنيات لإصدار أحكام قائمة على البيانات، وتحديد الأطفال المعرضين للخطر، وتصميم الدروس وفقًا للمتطلبات الفريدة لكل طالب.
نظام التقدير الآلي:
يعد Gradescope – Turnitin مثالين على أنظمة التقدير الآلية التي تقوم بتقييم عمل الطلاب وتصنيفه باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
يمكن للمدرسين استخدام هذه الأدوات لتوفير الوقت والجهد في التقييم ووضع الدرجات مع تزويد الطلاب بملاحظات متسقة وفي الوقت المناسب.
يمكن لهذه المنصات والتقنيات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي أن تُحدث ثورة في التعليم من خلال جعل الدروس أكثر جاذبية وملاءمة وتخصيصًا لكل طالب.
يجب على المعلمين مراعاة سهولة الاستخدام وتوافق النظام والمواءمة مع الأهداف التعليمية عند اختيار واستخدام الأنظمة الأساسية والتقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي.
