بقلم : Rhiannon Williams
28 أكتوبر 2024
دليل على برنامج تعزيز Tutor CoPilot، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي العمل ولماذا يفضل استبداله.
تُعاني الولايات المتحدة من مشكلة كبيرة فيما يتعلق بعدم المشاركة في التعليم. ذلك أن الأطفال من الأسر ذات الدخل المنخفض أقل حظاً في الحصول على تعليم عالي الجودة، وهذا جزئياً لأن الفقراء الأشد فقراً تكافح من أجل أن يكون بالمعلمين ذوي الخبرة.
وقد يساعد الذكاء الاصطناعي في هذا الأمر، من خلال تحسين التدريس الذي يقوم في النهاية بتكملة التعليم الصفي في هذه المدارس. مساعدة في الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تتعلم من ذوي الخبرة من خلال جلسات المحاكمة المهنية.
قام باحثون من جامعة ستانفورد بوجود نظام ذكاء اصطناعي يعرف باسم Tutor CoPilot على رأس برنامج OpenAI GPT-4 ودمجوه في منصة تسمى FEV Tutor، والتي تتطلب بالمعلمين الافتراضيين. يكتب المعلمون والطلاب رسائل لبعضهم البعض من خلال واجهة الدردشة، وليعلم الذي يحتاج إلى مساعدة في شرح كيفية وسبب خطأ الطالب اضغط على زر الخروج واقتراحات من Tutor CoPilot.
وقد ابتكر هذا النموذج من خلال برنامج تدريب GPT-4 على قاعدة بيانات متخصصة 700 جلسة شعبية، حيث عمل المعلمون ذوو الخبرة على إحدى هذه الجلسات مع طلاب من الصف الأول إلى الصف الخامس في دروس الرياضيات، البسيط ثم العمل لتصحيح لسبب لسبب لايستطيعهم من فهم المفاهيم الأوسع التي يتم تدريسها. ومن هذا المنطلق، يولد نموذج استجابات يمكن للمعلمين تخصيصها لمساعدة طلابهم عبر الإنترنت.
يقول روز وانج، طالب الدكتوراه في جامعة ستانفورد والذي يتولى المشروع الذي تعاقد معه على arXiv ولم يطلبه من قبل النظر في الأمر بعد: “أنا أشعر بالرضا لمستقبل التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. أعتقد أن هذه التكنولوجيا لا تمثل أي ضرر، ولكن فقط إذا تم تصميمها جيد بشكل جيد”.
إنها مصممة خصيصًا لتعليم طلاب الرياضيات فعليًا، بل إنها تقدم للمعلمين نصائح مفيدة حول كيفية دفع الطلاب نحو الإجابات الصحيحة لتشجيعهم على التعلم بشكل أفضل.
على سبيل المثال، يمكن أن ينتظر المعلم أن يسأل الطالب كيف يصل إلى الإجابة، أو أن يستمع إلى الأسئلة التي يمكن أن يشير إلى طريقة مختلفة لحل مشكلتنا.
900 مدرسة فعالة بتدريس الرياضيات خاصة لـ 1787 طالبًا مؤقتًا بين 5 و13 عامًا من مجتمعات محرومية متحدة والإدارة في الجنوب. كان يمتلك خيار خيار الخيار Tutor CoPilot، في حين لم يكن لديه خيار الخيار الثاني.
الطالب الذي تم اختباره في برنامج مدرسي وهم يتعامل مع الوصول إلى برنامج Tutor CoPilot أكثر احتمالية بنسبة 4% من لاجتياز أوف – وهو تقييم لمدى إتقان الطالب لموضوعنا – مقارنة بأولئك الذين لم يتمكنوا من النجاح في الوصول إلى البرنامج. (كانت نجاحها 66% و62% على المرحاض).
يقول سايمون فريدر، الباحث في مجال التعلم في جامعة أكسفورد، والذي لم يعمل في المشروع، إن يعمل بشكل جيد في الوضوح وعذر حذف الرياضيات الأساسية. بالإضافة إلى: “لا يمكنك إجراء دراسة باستخدام رياضيات تصل إلى هذه المرحلة الحالية من الزمن”.
ويقدر الفريق أنه يمكن أن يساعد في تحسين تعلم بتكلفة تتراوح ما بين 20 شخصًا أمريكيًا لكل معلم إلى ما إذا كان الطفل يتأخر في تعلم الخصوصية، مما يجذب الكثير من الأزواج من الأموال التي تلائمها عادة التدريب الشخصي.
تقول لنا، الأستاذة المساعدة في علوم الكمبيوتر في شيكاغو، والتي شاركت في المشروع، إن هذا المشروع لديه القدرة على تحسين الفروق بين الموظفين المبتدئين وطلابهم من خلال تدريبهم على التعامل مع المشاكل التي يتبعها المعلمون ذوو الخبرة.
وتقول: “يُظهِر هذا العمل أن يعمل بالفعل في بيئات واقعية. وسهل التواصل البشري، وهذا يسلط الضوء على تحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على المهام بين البشر”.
وكخطوة تالية، أون وانج وزملاؤها مع استكشاف مدى قدرة المبتدئين على تذكر المعلم الذي قدمه برنامج Tutor CoPilot. وقد يساعدهم هذا في أخذ فكرة عن المدة التي قد تستمر فيها تأثيرات هذه الأنواع من الذكاء الاصطناعي. كما يخططون لمحاولة دراسة المواد الأخرى أو الفئات العمرية التي قد تستفيد منها .
يقول وانغ: “هناك العديد من الطرق الجوهرية التي يمكن أن تتحسن بها التكنولوجيا الأساسية. لكننا لا نقوم بنشر تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل عشوائي دون التحقق المسبق من صحتها. نريد التأكد من أننا قادرون على تقييمها بشكل صارم قبل أن نطلقها للعالم. بالنسبة لي، أسوأ مخاوفي هو أن نكون نضيع وقت الطلاب.”
المصدر: technologyreview
رابط الدراسة: arxiv