مستقبل التعلّم المُخصّص المدعوم بالذكاء الاصطناعي

الوعد الذي يقدّمه التعلّم المُخصّص بسيط: الدعم المناسب في الوقت المناسب. وسيتشكّل مستقبله بدرجة أقل بفعل التوليد المبهر، وبدرجة أكبر بحسب مدى مسؤولية الأنظمة في تفسير الأدلة.

ما قد يصبح أكثر تكيّفًا

يمكن لأنظمة التعلّم تعديل صعوبة التمارين، أو اقتراح متطلب سابق، أو تغيير أسلوب الشرح، أو تنبيه المدرّب عند استمرار نمط معيّن. وقد تتيح سجلات الإنجاز وبيانات الأداء تقديم توصيات أغنى من تلك المستندة إلى نتيجة اختبار واحد.

ما يجب أن يظل بيد الإنسان

يحتاج المتعلّمون إلى خيارات حقيقية. ويجب أن تكون للمعلّمين صلاحية تجاوز التوصيات. فلا يمكن اختزال دوافع الشخص ولغته وإعاقته وثقافته وأهدافه في تنبؤ. وتتطلب القرارات ذات الأثر الكبير توضيحًا وطريقة للاعتراض على الأخطاء.

معيار أفضل للتصميم

ينبغي أن يكون للتخصيص هدف تعلّمي معلن، وأن يستخدم الحد الأدنى الضروري من البيانات، وأن يوضّح سبب تقديم التوصية، وأن تُختبر نتائجه بين فئات المتعلّمين، وأن تنتهي صلاحية الاستنتاجات القديمة. وينبغي أن يوسّع الفرص بدلًا من حصر الناس في مسار ضيّق.

يقدّم نموذج OECD الهجين بين الإنسان والذكاء الاصطناعي طريقة مفيدة للتفكير في تقاسم التحكّم. المستقبل تكيّفي، لكن يجب أيضًا أن يكون مفهومًا وقابلًا للاعتراض.

اطّلع على كيفية تمكّن الذكاء الاصطناعي من تحديد الفجوات التعليمية، وأنشئ خطتك المُخصّصة، أو اكتشف دورات GenAlpha.