بقلم : Rhiannon Williamsar
October 28, 2024
تُعاني الولايات المتحدة من مشكلة كبيرة في عدم المساواة في التعليم. فالأطفال من العائلات ذات الدخل المنخفض غالبًا ما يواجهون صعوبة في الحصول على تعليم عالي الجودة، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن المناطق الفقيرة تكافح للاحتفاظ بالمعلمين ذوي الخبرة.
لكن الذكاء الاصطناعي قد يكون جزءًا من الحل، من خلال تحسين جلسات التدريس الفردية التي تُستخدم أحيانًا لدعم الطلاب في هذه المدارس. فمن خلال أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمُعلمين الوصول إلى خبرات المعلمين الأكثر خبرة والاستفادة منها أثناء جلسات التدريس الافتراضية، مما يعزز من جودة التعليم المُقدم للطلاب.
في هذا السياق، طوّر باحثون من جامعة ستانفورد نظام ذكاء اصطناعي يُسمى Tutor CoPilot، وهو يعتمد على نموذج GPT-4 من OpenAI، وتم دمجه في منصة FEV Tutor، التي تتيح للطلاب التواصل مع معلمين عبر الإنترنت. من خلال واجهة دردشة، يمكن للطلاب والمعلمين تبادل الرسائل، وإذا واجه المعلم صعوبة في شرح سبب خطأ الطالب وكيفية تصحيحه، يمكنه ببساطة الضغط على زر للحصول على اقتراحات من Tutor CoPilot.
لتطوير هذا النظام، قام الباحثون بتدريب GPT-4 باستخدام قاعدة بيانات تضم 700 جلسة تدريس حقيقية، حيث عمل معلمون ذوو خبرة مع طلاب من الصف الأول إلى الخامس في دروس الرياضيات. في هذه الجلسات، كان المعلمون يحددون أخطاء الطلاب ثم يساعدونهم في تصحيحها بأسلوب يجعلهم يستوعبون المفاهيم الأساسية بشكل أعمق. وبفضل هذا التدريب، أصبح النموذج قادرًا على تقديم استجابات مُخصصة يمكن للمعلمين تعديلها لتناسب احتياجات طلابهم أثناء التدريس عبر الإنترنت.
تقول Rose Wang، طالبة الدكتوراه في جامعة ستانفورد والتي شاركت في تطوير المشروع المنشور على arXiv: “أنا متحمسة جدًا لمستقبل التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي. أعتقد أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تُحدث فرقًا كبيرًا، لكن فقط إذا تم تصميمها بطريقة جيدة.”
هذه الأداة ليست مصممة لتعليم الطلاب الرياضيات بشكل مباشر، بل تهدف إلى مساعدة المعلمين من خلال تقديم إرشادات مفيدة حول كيفية توجيه الطلاب نحو الإجابات الصحيحة بطريقة تعزز فهمهم العميق للمادة.
على سبيل المثال، يمكن أن تقترح الأداة على المعلم أن يسأل الطالب كيف توصل إلى إجابته، أو أن تقدم له أسئلة تساعده على التفكير في طرق أخرى لحل المسألة، مما يشجع على التفكير النقدي والتعلم الفعّال.
لاختبار مدى فعالية الأداة، قام الفريق بدراسة تفاعلات 900 معلم قاموا بتدريس الرياضيات افتراضيًا لـ 1,787 طالبًا تتراوح أعمارهم بين 5 و13 عامًا، من مجتمعات محرومة تاريخيًا في جنوب الولايات المتحدة. حصل نصف المعلمين على خيار استخدام Tutor CoPilot، بينما أكمل النصف الآخر التدريس بدونه.
أظهرت النتائج أن الطلاب الذين كان معلموهم يستخدمون Tutor CoPilot كانت فرصهم أعلى بنسبة 4% لاجتياز اختبار التقييم النهائي—الذي يقيس مدى استيعاب الطالب للمادة—مقارنةً بأقرانهم الذين لم يحصل معلموهم على الأداة. وبلغت نسبة النجاح 66% مقابل 62% على التوالي.
يرى Simon Frieder، الباحث في التعلم الآلي بجامعة أكسفورد، والذي لم يكن جزءًا من المشروع، أن الأداة أثبتت فعاليتها لأنها تُستخدم حاليًا في تدريس الرياضيات الأساسية. ويضيف: “في الوقت الحالي، لا يمكن تطبيق مثل هذه الأبحاث على مستويات رياضيات أكثر تقدمًا.”
ويقدّر الفريق أن هذه الأداة يمكن أن تحسن تعلم الطلاب بتكلفة تبلغ حوالي 20 دولارًا سنويًا لكل معلم، وهو مبلغ زهيد مقارنةً بآلاف الدولارات التي تُنفق عادةً على تدريب المعلمين شخصيًا.
تعتقد Mina Lee، الأستاذة المساعدة في علوم الحاسوب بجامعة شيكاغو، والتي لم تشارك في المشروع، أن هذه الأداة يمكن أن تعزز العلاقة بين المعلمين المبتدئين وطلابهم، من خلال مساعدتهم على تبني نهج المعلمين الأكثر خبرة في حل المشكلات. وتعلق قائلة: “هذا البحث يثبت أن الأداة تعمل بالفعل في بيئات حقيقية. نحن نهدف إلى تعزيز التواصل البشري، وهذا المشروع يُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم التفاعل بين الأشخاص بدلًا من استبداله.”
كخطوة تالية، ترغب Wang وزملاؤها في دراسة مدى قدرة المعلمين الجدد على تذكر الأساليب التعليمية التي تعلّموها عبر Tutor CoPilot، مما قد يساعد في فهم مدى استدامة تأثير الذكاء الاصطناعي في تحسين التدريس. كما يخططون لاختبار مدى إمكانية تطبيق الأداة على مواد دراسية أخرى أو على فئات عمرية مختلفة.
وتؤكد Wang: “هناك الكثير من الطرق التي يمكن من خلالها تحسين هذه التكنولوجيا.” لكنها تشدد على أن الفريق لا ينوي نشرها بشكل غير مدروس: “نحن لا نطلق تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل عشوائي دون اختبارات دقيقة. نريد التأكد من أننا نُجري تقييمًا صارمًا قبل تعميمها. بالنسبة لي، أسوأ شيء يمكن أن يحدث هو أن نضيع وقت الطلاب بدلاً من مساعدتهم.”
المصدر: technologyreview
رابط الدراسة: arxiv
