ما هي تقنيات تطبيقات الذكاء الإصطناعي فى التعليم و كيفية تخصيص تجربة التعلم
كتب : البروفيسور . Dheeraj Mehrotra
هل يمكن تقديم أمثلة ملموسة لكيفية استخدام تطبيقات الذكاء الإصطناعي فى التعليم لتخصيص التعلم وتلبية احتياجات الطلاب الفردية؟
نعم، يمكن استخدام تطبيقات الذكاء الإصطناعي فى التعليم لتخصيص التعلم وتلبية الاحتياجات الفردية للطلاب بطرق متعددة.
على سبيل المثال، يستخدم تطبيق Duolingo الذكاء الاصطناعي لتكييف الدروس مع كل مستخدم،
وتوفر منصة ALEKS تقييمات تكيفية وخطط تعليمية مخصصة في مجال الرياضيات، بينما يستخدم Coursera الذكاء الاصطناعي لتوصية الطلاب بالدورات بناءً على اهتماماتهم وتاريخ التعلم السابق.
لتوضيح كيفية استخدام تطبيقات الذكاء الإصطناعي فى التعليم لتخصيص التعلم وتلبية احتياجات كل متعلم، خذ بعين الاعتبار الأمثلة الواقعية التالية:
منصة التعلم التكيفي:
يشير مصطلح “منصة التعلم التكيفي” إلى نظام يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعديل محتوى الدورة وسرعتها ومستوى صعوبتها بناءً على عادات التعلم الفريدة لكل طالب وتفضيلاته وإحصائيات الأداء.
تقوم الموارد عبر الإنترنت مثل خان أكاديمي و DreamBox Learning بتصميم دروس مخصصة لكل طالب من خلال مراعاة خلفيته الفريدة واهتماماته وأسلوب التعلم.
أنظمة التدريس الذكية (ITS):
تستخدم ITS تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتزويد الطلاب بملاحظات فردية ودروس خصوصية.
على سبيل المثال، تستخدم منصة MATHia من مؤسسة Carnegie Learning دروسًا خصوصية قائمة على الذكاء الاصطناعي لمساعدة الطلاب في حل مشاكل الرياضيات، وتحديد المواضع التي قد يختلط عليهم الأمر، وتقديم تفسيرات واقتراحات فردية.
خارج الفصل الدراسي، يمكن للطلاب الحصول على مساعدة فردية من روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين الذين يدعمهم الذكاء الاصطناعي.
جيل واتسون من Georgia Tech و Ask Nadia من جامعة نورث إيسترن هما مجرد مثالين على برامج الدردشة الآلية التي تعمل بنظام IBM Watson والتي يمكن للطلاب استخدامها للحصول على إجابات لاستفساراتهم، والنصائح الدراسية، والمساعدة في المواد الدراسية.
أنظمة توصية المحتوى:
تأخذ هذه الأنظمة، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، في الاعتبار ما يحبه الطلاب وما لا يعجبهم وعملهم السابق لتحديد ما يمكن أن يجدوه مفيدًا ومثيرًا للاهتمام لمعرفة المزيد عنه.
وتستخدم المنصات التعليمية مثل كورسيرا و أوديمي الخوارزميات لاقتراح الدورات ومسارات التعلم للمستخدمين وفقا لاهتماماتهم وأهدافهم، في حين تستخدم خدمات الوسائط المتدفقة مثل نتفليكس وسبوتيفاي خوارزميات مماثلة لاقتراح الموسيقى والأفلام والحلقات التلفزيونية.
معالجة اللغة والتعرف على الكلام:
تسمح التقنيات التي تعالج الكلام واللغة، والمدعومة بالذكاء الاصطناعي، باكتساب اللغة بشكل فردي.
يعد Rosetta Stone و Duolingo مثالين لتطبيقات تعلم اللغة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقييم قواعد المستخدم والمفردات وقدرات النطق. تقدم التطبيقات بعد ذلك تعليقات فورية ومهام تدريب مخصصة لمساعدة المستخدمين على أن يصبحوا أكثر كفاءة.
نظام للإنذار المبكر والتحليلات التنبؤية:
للتعامل بشكل استباقي مع الأطفال المعرضين للخطر، تقوم تقنيات التحليلات التنبؤية بفحص مجموعات بيانات ضخمة من معلومات الطلاب والإنجاز الأكاديمي والاتجاهات السلوكية.
تستخدم أدوات مثل Civitas Learning وBrightBytes خوارزميات تنبؤية لتحديد الأطفال الذين يعانون من صعوبات اجتماعية أو أكاديمية ثم تقترح تدخلات محددة لمساعدتهم على النجاح.
توضح هذه الأمثلة كيف يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحسين النتائج التعليمية من خلال تقديم تدريب مخصص وردود فعل تكيفية ودعم استباقي.
كما أنها تقوم أيضًا بتخصيص تجارب التعلم وتلبية احتياجات الطلاب الفردية.
يمكن للمعلمين مساعدة جميع طلابهم على تحقيق أكبر إمكاناتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم فصول دراسية أكثر ترحيبًا وإثارة للاهتمام وإنتاجية.
