الذكاء الاصطناعي في التعليم

يعمل استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم على إحداث ثورة في هذا القطاع. لقد غيّر الذكاء الاصطناعي كلًا من الهدف والطريقة. أتاح استخدام الذكاء الاصطناعي للتعليم إمكانية تعليم الطلاب وفقًا لقدراتهم. ونتيجة لذلك، يتحول تركيز التعليم من العلامات إلى تحسين الجودة. توفر علوم البيانات في التعليم حلولًا مخصصة للطلاب تأخذ بعين الاعتبار ظروفهم واحتياجاتهم.

أعاد الذكاء الاصطناعي للتعليم هيكلة العملية التعليمية بأكملها. يلعب دورًا مهمًا في التدريس وتخفيف عبء الموارد البشرية. علاوة على ذلك، يستخدم الذكاء الاصطناعي في التعليم البيانات الضخمة لتسهيل اتخاذ القرار. وبذلك يصبح التعليم الدقيق ممكنًا بينما تتحسن سرعة التعلم ومرونته. بالإضافة إلى ذلك، يعزز الذكاء الاصطناعي للتعليم تدفق المعلومات داخل صناعة التعليم. كما يمكن مشاركة الموارد عبر مناطق مختلفة بسهولة أكبر.

يُمكّن الذكاء الاصطناعي تجارب تعلم مخصصة من خلال تكييف المحتوى التعليمي وإيقاعه وفقًا لاحتياجات وقدرات كل طالب. يمكن لمنصات التعلم التكيفية المدعومة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقييم نقاط القوة والضعف لدى الطلاب وتقديم توصيات وتدخلات مخصصة.

يمكن لروبوتات الدردشة وأنظمة التصحيح المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم ملاحظات فورية للطلاب، مما يساعدهم على فهم أدائهم وإجراء التحسينات اللازمة. يعزز هذا التغذية الراجعة في الوقت المناسب دورة تعلم مستمرة ويمنح الطلاب القدرة على تحمل مسؤولية تعلمهم.

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الإدارية المستهلكة للوقت مثل تصحيح الأوراق، والجدولة، وإدارة البيانات. من خلال تقليل العبء الإداري على المعلمين، يحرر الذكاء الاصطناعي وقتًا ثمينًا يتيح لهم التركيز على تقديم تعليم عالي الجودة والتفاعل مع الطلاب.

تمكن تقنيات الذكاء الاصطناعي الطلاب من الوصول إلى الموارد التعليمية في أي وقت ومن أي مكان. توفر المنصات عبر الإنترنت وأنظمة التدريس المدعومة بالذكاء الاصطناعي فرصًا للطلاب في المناطق النائية أو ذوي الموارد المحدودة للحصول على تعليم جيد.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل المساعدين الافتراضيين التفاعليين ومنصات التعلم الملعّبة أن تجذب انتباه الطلاب وتزيد مشاركتهم في عملية التعلم. تجعل هذه التقنيات التعليم أكثر متعة وتعزز موقفًا إيجابيًا تجاه التعلم.

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة الأنشطة الأساسية في التعليم

الأتمتة في التعليم جارية بالفعل ويمكن ملاحظة تأثيرها في جوانب مختلفة من المشهد التعليمي. أحد الأمثلة الملحوظة هو تنفيذ أنظمة التقييم الآلي للمهام. اعتمدت وزارة التربية في سنغافورة هذه التقنية، مما أتاح للمعلمين أتمتة عملية تصحيح مهام اللغة الإنجليزية. من خلال أتمتة هذا النشاط الأساسي، يمكن للمعلمين توفير وقت ثمين والتركيز على مفاهيم أعلى مستوى، مثل تقديم تغذية راجعة فردية وإشراك الطلاب في مناقشات تفاعلية.

من المجالات الأخرى التي تُظهر فيها أتمتة الذكاء الاصطناعي إمكاناتها نظم التعلم التكيفية. تستفيد هذه النظم من خوارزميات التعلم الآلي لتقييم أداء الطالب في الوقت الفعلي وتعديل مسارات التعلم وفقًا لذلك. من خلال تحليل بيانات نقاط القوة والضعف وتفضيلات التعلم، يمكن لأنظمة التعلم التكيفية توفير تجارب تعليمية مخصصة تناسب الاحتياجات الفردية. يعزز هذا النهج مشاركة الطلاب ويحسن نتائج التعلم من خلال تلبية متطلبات كل طالب على حدة.

تلعب المرافق الذكية المساعدة على التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا مهمًا في أتمتة الأنشطة الأساسية ودعم التعلم الشامل. تعمل هذه المرافق كمرشدين افتراضيين، وتقدم الدافع، والتأمل، والتوصيات المخصصة للطلاب. من خلال استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن لمرافق التعلم إشراك الطلاب في محادثات تفاعلية، ومحاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي، والمساعدة في حل المشكلات. تكمل هذه التكنولوجيا دور المعلمين من خلال توفير دعم إضافي وإرشاد واهتمام فردي للطلاب، مما يعزز التجربة التعليمية الشاملة.

تشمل الجوانب التقنية لأتمتة الذكاء الاصطناعي في التعليم مجموعة واسعة من التقنيات والتطبيقات. درست دراسات تحليل المحتوى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل بيئات التعلم الذكية والخوارزميات والتعلم التكيفي والحوسبة الانفعالية واللعب في السياقات التعليمية. تسلط هذه الدراسات الضوء على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق وذكاء السرب وتقنيات إنترنت الأشياء لتعزيز فعالية الذكاء الاصطناعي في التعليم. علاوة على ذلك، يمكن أن تؤثر أتمتة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على المهام الإدارية، بما في ذلك تسجيل الطلاب، وتتبع الحضور، وتقرير التقدم، عبر تنفيذ روبوتات أتمتة العمليات (RPA).

بينما تقدم أتمتة الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة للتعليم، من المهم الاعتراف بأنها لا تهدف إلى استبدال المعلمين. بل تهدف إلى تعزيز قدراتهم وتحويل أدوارهم في الفصل. سيستمر المعلمون في لعب دور حاسم في تعزيز التفاعل البشري وتقديم الإرشاد وخلق تجارب تعلم ذات معنى لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكرارها. يمكن لأتمتة الذكاء الاصطناعي أن تساعد المعلمين من خلال أتمتة المهام الروتينية مثل التصحيح والتدريس، مما يحرر وقتهم للتركيز على طرق تدريس أكثر تفاعلية وتخصيصًا. يمكن أن تؤدي التعاون بين المعلمين والذكاء الاصطناعي إلى نظام تعليمي أكثر كفاءة وفعالية.

يمكن أن يحصل الطلاب على دعم إضافي من مرشدين آليين

يوفر البرمجيات التعليمية المرونة لتكييف تجارب التعلم لتتناسب مع الاحتياجات وأساليب التعلم المتنوعة للطلاب. من خلال خوارزميات التعلم التكيفية والأنظمة الذكية، يمكن للبرمجيات تقييم نقاط القوة والضعف وتفضيلات التعلم لدى الطلاب. عبر تحليل هذه البيانات، يمكن للبرمجيات تخصيص المحتوى والإيقاع واستراتيجيات التدريس لتحسين مسار تعلم كل طالب. تعزز هذه القدرة على التكيف المشاركة، إذ يُحتمل أن يكون الطلاب أكثر تحفيزًا عندما يتوافق المحتوى التعليمي مع اهتماماتهم وقدراتهم.

فوائد برمجيات التعلم التكيفية:

من خلال موائمة المحتوى وطرق التقديم مع اهتمامات الطلاب وقدراتهم، تعزز البرمجيات التعليمية التكيفية مستويات أعلى من المشاركة. تنبع هذه المشاركة من الطبيعة المخصصة لتجربة التعلم، مما يخلق شعورًا بالملكية والأهمية.

تسمح قابلية التكيف في البرمجيات التعليمية للطلاب بالتقدم وفقًا لسرعتهم الخاصة، مما يضمن إتقان المفاهيم قبل الانتقال إلى ما بعدها. أظهر هذا النهج المخصص تحسنًا في نتائج التعلم، حيث يتلقى الطلاب دعمًا وتعزيزًا مستهدفين عند الحاجة.

يمكن للبرمجيات التعليمية تقديم تغذية راجعة في الوقت الفعلي حول أداء الطلاب، مما يتيح التعرف الفوري على المجالات التي تحتاج إلى ممارسة إضافية أو معالجة. تمكّن حلقة التغذية الراجعة هذه الطلاب من معالجة المفاهيم الخاطئة وتعزيز التعلم في الوقت المناسب، مما يعزز الفهم والاحتفاظ بالمعرفة.

يمكن أن توفر برمجيات التعلم التكيفية مساعدة وموارد مخصصة، مقدمة إرشادًا محددًا للطلاب أثناء تنقّلهم في مساراتهم التعليمية. يمنح هذا الدعم الفردي الطلاب القدرة على التحكم في تعليمهم وبناء الثقة في قدراتهم.

الجوانب التقنية للبرمجيات التعليمية:

تكمن البنية الأساسية للبرمجيات التعليمية التكيفية في خوارزمياتها الذكية. تحلل هذه الخوارزميات البيانات المجمعة من تفاعلات الطلاب مع البرمجيات لتحديد مستوى الإتقان ونمط التعلم ومجالات التحسين. استنادًا إلى هذا التحليل، تقوم البرمجيات بتكييف المحتوى وطرق التقديم لتتناسب مع احتياجات كل طالب.

تستخدم البرمجيات التعليمية تقنيات جمع البيانات لجمع معلومات عن أداء الطلاب وتقدمهم وأنماط التعلم. تُعالج هذه البيانات وتُحلل لتوليد رؤى تُوجّه التعديلات التكيفية في تجربة التعلم. يجب أن تكون هناك تدابير خصوصية وأمان لضمان التعامل المسؤول مع بيانات الطلاب.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي حل مشكلات التعليم

يمكن لسوق الذكاء الاصطناعي في التعليم تمكين تجارب تعلم مخصصة تتلاءم مع احتياجات وتفضيلات الطلاب الفردية. تحلل الخوارزميات الذكية كميات هائلة من البيانات لفهم نقاط القوة والضعف وأنماط التعلم لدى كل طالب. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للأنظمة التعليمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكييف المحتوى والإيقاع واستراتيجيات التدريس لتعظيم مشاركة الطلاب وفهمهم. تعزز مسارات التعلم المخصصة وكالة الطالب، مما يسمح لهم باستكشاف المواضيع وفقًا لسرعتهم الخاصة مع تلقي دعم وتغذية راجعة مستهدفة.

أنظمة التدريس الذكية:

تقدم أنظمة التدريس المستندة إلى التعلم الآلي للطلاب إرشادًا وملاحظات شخصية تشبه دور المعلم البشري. تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات التعلم الآلي لتقييم فجوات المعرفة لدى الطلاب، وتقديم تفسيرات مخصصة، واقتراح موارد إضافية. تضمن الطبيعة التكيفية لهذه الأنظمة أن يتلقى الطلاب مستوى التحدي والدعم المناسبين، مما يؤدي إلى تحسين نتائج التعلم.

تحليلات البيانات وتحليلات التعلم:

تمكن تقنيات الذكاء الاصطناعي المعلمين من أدوات تحليل بيانات قوية يمكنها معالجة كميات ضخمة من بيانات الطلاب لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والرؤى. تتيح تحليلات التعلم للمعلمين تحديد الطلاب الذين يواجهون صعوبات، ومراقبة تقدمهم، وتقديم تدخلات مناسبة في الوقت المناسب. يمكن لنماذج التحليلات التنبؤية التنبؤ بنتائج التعلم المستقبلية، مما يتيح اتخاذ إجراءات استباقية لمنع حدوث فجوات تعلمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الإدارية مثل التصحيح، مما يحرر وقتًا ثمينًا للمعلمين للتركيز على الأنشطة التعليمية.

معالجة اللغة الطبيعية والتغذية الراجعة الذكية:

تتيح تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أنظمة تغذية راجعة ذكية يمكنها تقييم وتقديم تقييمات مفصلة لأعمال الطلاب. تحلل هذه الأنظمة الإجابات المكتوبة والمقالات أو الأكواد لتقديم ملاحظات فورية، وتحديد الأخطاء، واقتراح تحسينات، وتشجيع التفكير النقدي. كما يمكن لخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية تسهيل الترجمة ودعم المتعلمين المتنوعين وتعزيز بيئات تعلم شاملة.

قد تُغيّر علوم البيانات في التعليم دور المعلمين

برزت بيانات التعليم الضخمة (EBD) كمورد قيم في التعليم. مع خصائص مثل الحجم والسرعة والتنوّع والمصداقية والقيمة، تشمل EBD مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك سجلات الطلاب والمواد التعليمية وتفاعلات الفصل. تمكّن علوم البيانات المعلمين من تحليل هذا الكم الهائل من المعلومات، واكتشاف الأنماط، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال استخدام تقنيات مثل تنقيب البيانات والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للمعلمين فهم أداء الطلاب بشكل أعمق وتحديد فجوات التعلم وتخصيص التعليم وفقًا لذلك.

تخصيص التعليم وتحسين نتائج التعلم:

إحدى الطرق الرئيسية التي تحول بها علوم البيانات دور المعلمين هي من خلال التعليم المخصص. عبر تحليل بيانات الطلاب، بما في ذلك تفضيلات التعلم ونقاط القوة والضعف، يمكن لخوارزميات علوم البيانات توليد رؤى تُسهم في إنشاء مسارات تعلم مخصصة لكل طالب. يعزز هذا النهج المخصص مشاركة الطلاب ودافعهم وإتقانهم للمادة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح علوم البيانات اكتشاف الطلاب المعرضين للخطر في مرحلة مبكرة، مما يسمح للمعلمين بالتدخل وتقديم دعم مستهدف، وبالتالي تحسين نتائج التعلم الإجمالية.

الاستفادة من تحليلات التعلم للتحسين المستمر:

تمكن علوم البيانات المعلمين من أدوات تحليلات التعلم التي تتيح لهم اكتساب رؤى حول تقدم الطلاب ومشاركتهم وأنماط التعلم لديهم. من خلال تحليل البيانات المولدة من المنصات التعليمية والموارد الرقمية، يمكن للمعلمين مراقبة أداء الأفراد والجماعات، وتتبع فعالية استراتيجيات التدريس، واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات. كما تسهل تحليلات التعلم تحديد الاتجاهات والأنماط عبر الفصول والمدارس، مما يمكّن من تطوير سياسات قائمة على الأدلة وتحسين التدريس.

كشف الأنماط الخفية بالتقنيات المتقدمة:

تقدم تقنيات علوم البيانات مثل التعلم الآلي وتحليل الشبكات سبلًا جديدة لفهم العمليات والهياكل التعليمية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات هائلة من البيانات للتنبؤ بنتائج الطلاب، واقتراح موارد مخصصة، وتحديد مجالات تحسين في تصميم المناهج. يمكن لتحليل الشبكات الكشف عن علاقات معقّدة داخل الأنظمة التعليمية، مسلطًا الضوء على الديناميكيات الاجتماعية وانتقال المعرفة وأنماط التعاون. تُمكّن هذه التقنيات المتقدمة المعلمين من تجاوز تحليلات البيانات التقليدية والحصول على فهم أكثر شمولية لنظام التعلم.

التعلم المخصص بدعم الذكاء الاصطناعي – حالات استخدام محتملة

التعلّم المخصّص والتكيّفي

الوصف: مع مراعاة خصوصيات كل طالب، يمكن للنظام التعليمي أن يحقق أقصى استفادة من عملية التعلم. يأخذ المحتوى المخصص بعين الاعتبار احتياجات الطالب، وسجلاته السابقة، وتفضيلاته، وأسلوب تعلمه، وتقدمه. يقوم التعلم التكيفي بالتأقلم مع مستوى المعرفة وسد الفجوات واقتراح المواد. وبالعكس، إذا كان الطالب يعرف موضوعًا معينًا بالفعل، يتم تخطي المحتوى الزائد. كما تسهّل بعض الأنظمة التعلم للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية والسمعية واللفظية.

التأثير على الأعمال: التعليم التقليدي الموحد غير فعال وبطيء ولا يظهر أقصى قدرات الطلاب. يتيح التعلم الآلي هذا عبر تخصيص متقدم وتعلم تكيّفي خلال ثوانٍ. يجعل التخصيص تجربة التعلم أكثر متعة، ويوفر محتوى أكثر ذكاءً، ويسد الفجوات ويوفر الوقت عند الحاجة. يوفر النظام للطلاب المعلومات التي من المرجح أن يستجيبوا لها بشكل جيد.

الفوائد: تحسين معدلات اجتياز الدورات، وزيادة المشاركة، وتحسين النتائج. تركيز الموارد على المهام الأساسية وسد ثغرات المعرفة. تجربة تعلم أفضل تعزز العائد على الاستثمار.

التعقيد: 4 (أعلى من المتوسط)

البيانات المطلوبة: احتياجات الطلاب وأهدافهم وتفضيلاتهم؛ بيانات النشاطات المسجلة؛ الوقت المستغرق؛ مستوى الصعوبة؛ تقييم المواد؛ التغذية الراجعة.

أمثلة: توصية الدورات: Coursera، الدورات المخصصة: Duolingo، Querium، Kidaptive، Cognii، التعلم التكيفي: Alta by Knewton، التحضير للاختبارات: Riiid، Nuance – نظام تعرف على الكلام لمساعدة الأشخاص ذوي صعوبات الكتابة.

التقييم والتصحيح الآلي

الوصف: يمكن للذكاء الاصطناعي المساهمة ليس فقط في التعلم الأكثر فاعلية بل أيضًا في التدريس. إحدى مهام المدرس الحاسمة والمستهلكة للوقت هي فحص الواجبات. تقييم المقالات والواجبات وتصحيح الامتحانات والاختبارات والأوراق النهائية مهمة كبيرة تحتاج إلى معالجة. يسمح التصنيف للطالب بفهم جودة وصحة العمل المنجز، لذا يجب أن تكون عملية التقييم دقيقة وموضوعية. بالإضافة إلى التقييم نفسه، النقطة الحاسمة هي تقديم تغذية راجعة وفحص الانتحال.

التأثير على الأعمال: إدخال التعلم الآلي في عملية التقييم يسمح بأتمتة المهام الرتيبة والطويلة. هذا يحرر وقتًا كبيرًا للمعلمين. يسمح لهم ذلك بالتركيز أكثر على الطلاب، والاهتمام بالعمل الإبداعي أو تحسين الدورات. كما يجعل التدريس أكثر فاعلية حيث يتاح للمعلمين المزيد من الوقت للتوجيه والتفاعل مع الطلاب. يمكن للتصحيح الذكي تقييم البنية والأسلوب واكتشاف الأخطاء وتصحيحها وفحص الانتحال.

الفوائد: تقلل أنظمة التقييم الآلي الوقت والتكاليف والتوتر على المعلمين. كما تزيد من كفاءة التعلم والتدريس وتتيح لهم بذل المزيد من الجهد في التوجيه والمحتوى الجاذب. في بعض الحالات، قد يكون التقييم القائم على الذكاء الاصطناعي أكثر عدلاً ودقة مع اكتشاف الانتحال.

التعقيد: 2-4 (يتراوح من أقل إلى أعلى من المتوسط)، يعتمد على المهمة وقواعد التقييم.

البيانات المطلوبة: مجموعة من أوراق ودرجات الطلاب السابقة، تغذية راجعة حولها، مجموعة قواعد للتقييم، قاعدة معرفية.

أمثلة: M-Write من جامعة ميشيغان، الذي يحلل مهام الكتابة ويحدد الطلاب الذين يحتاجون مساعدة; Gradescope من UC Berkeley – أداة تصحيح مدعومة بالتعلم الآلي; IntelliMetric® – تقييم قائم على الذكاء الاصطناعي للمهام الكتابية يقدم تغذية راجعة فردية، Emma by Unicheck – مساعد لمنع الغش يعتمد على معالجة اللغة الطبيعية.

تحسين المحتوى التعليمي

الوصف: مع التطور النشط للرقمنة، لم تعد صيغ المحتوى القديمة ذات صلة. تهدف المحتويات المبتكرة إلى تسهيل وتخصيص التعلم للطلاب. تحل أدلة الدراسة الملخّصة آليًا، وبطاقات المراجعة، والأسئلة العملية والتفاعلية محل الكتب المدرسية التقليدية. تدعم أنظمة المحتوى الذكية العديد من الصيغ: الفيديو والوسائط المتعددة والمحاكاة والألعاب، وغيرها.

التأثير على الأعمال. تُبسّط واجهات التعلم الرقمية المخصصة عملية إعداد المواد وتحضيرها. أصبحت الكتب المدرسية والأدلة رقمية ويمكن توليدها وتلخيصها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن تحويل المعلومات النصية إلى تصورات ومحاكيات سهلة الاستيعاب. تُحدّث المواد وتُكيّف حسب مسارات التعلم. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الفصول الصعبة أو الأقل تشويقًا للطلاب بناءً على تغذيتهم الراجعة.

الفوائد: الوصول إلى مواد تعليمية ذات صلة على مدار الساعة، زيادة المشاركة، وفهم أفضل للمعلومات.

التعقيد: 3 (متوسط).

البيانات المطلوبة: مجموعة من الدروس الرقمية والمقالات والكتب وتغذية راجعة الطلاب عليها.

أمثلة: Cram101 – نظام قائم على الذكاء الاصطناعي لتلخيص الكتب واستخراج النقاط الرئيسية. Quizlet – يقدم المواد الأكثر صلة للطلاب. Netex Learning – منصة تعلم متكاملة لتوصيل المحتوى، ودمج الوسائط، والتقييمات، وتجربة ملعّبة.

مراقبة وتحليل سلوك الطلاب

الوصف: تتبع تقدم الطلاب أساسي للتدريس الفعال. يمكن للاتجاهات في سلوك الطالب أن توضح مدى توافق التعلم مع أهدافهم. كما تُظهر المواضيع الأكثر أهمية وتلك التي يصعب فهمها. يمكن أن يساعد تحديد العواطف في الفصل على اكتشاف مستوى التفاعل وتصحيح جزء المحاضرة الذي يسبب مشاعر سلبية.

التأثير على الأعمال: تسمح خوارزميات التعلم الآلي بمراقبة وتحليل أداء الطلاب. علاوة على ذلك، اعتمادًا على البيانات، يمكن حتى نمذجتها. يساعد تحديد العوامل التي تؤثر على الأداء على فهم نقاط ضعف النظام وتحسينها. تحدٍ آخر يمكن للحل مراقبته هو الاحتفاظ بالطلاب.

الفوائد: زيادة الاحتفاظ بالطلاب وتحسين النتائج، وتحسين جودة الدورة التدريبية.

التعقيد: المراقبة والتحليل – 2 (أدنى من المتوسط)، كشف مزاج الصف والتنبؤ – 3 (متوسط).

البيانات المطلوبة: أفعال الطلاب عبر الزمن. للتنبؤات – بيانات منظمة مع عوامل قد تؤثر في التعلم.

أمثلة: Nagarro – أداة معقدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع متعقّب مزاج الصف. Kidaptive تتنبأ بالأداء المستقبلي.

الفصول الافتراضية والغامرة

الوصف: مزيج الواقع الافتراضي والمعزز والذكاء الاصطناعي هو مستقبل التعليم. هذا الاتجاه شائع خصيصًا لتعلم اللغات الأجنبية أو المختبرات العلمية الافتراضية. يتعلم الذكاء الاصطناعي ويتفاعل مع الأفعال المتخذة في هذا البيئة، بينما توفر تقنيات الواقع المعزز والافتراضي تجارب غامرة وملعابية. باستخدام اكتشاف العواطف، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعل وتوجيه الطلاب عند حدوث ارتباك.

التأثير على الأعمال. باستخدام جميع أنواع إدراك المعلومات، يستوعب الطلاب المعرفة بشكل أفضل. يصبح التعلم مع معلم آلي أقل إرهابًا، ويصبح الموقف تجاه الأخطاء أكثر سهولة. يمكن للطلاب تعزيز مهاراتهم من خلال التعلم في محاكاة غامرة. كما يمكن تسجيل جميع الجلسات لمراجعتها وتكرارها.

الفوائد: زيادة المشاركة والتفاعل، الخبرة العملية، تواصل أفضل بين المعلم والطالب، وتحسين نتائج التعلم.

التعقيد: 5.

البيانات المطلوبة: أفعال وردود أفعال الطلاب، التعليمات واللمحات المحتملة من المعلمين، قاعدة معرفة.

أمثلة: IE WOWRoom – مساحة تعلم بمحاكاة العالم الحقيقي، تجسيدات خبراء، تحليل بيانات ضخم، ونظام تعرف على العواطف. مثال آخر هو مختبر غامر في معهد رينسيلير بوليتكنيك لدراسة اللغة الصينية الماندرين.

إنشاء المناهج والجدولة الآلية

الوصف: الجدولة مهمة إدارية أساسية في التعليم. تساعد الطلاب والمعلمين على معرفة مكان وجودهم ومتى، مع مراعاة كل القيود. مع التجميع اليدوي، قد يستغرق الأمر شهورًا. الآن، مع البرامج الحديثة، تُحل المشكلة أسرع، لكن تبقى مشاكل التفضيلات غير المسجلة والمرونة. تحدي تصميم المنهج هو تخطيط الترتيب الصحيح للمقررات، وتنظيم الدروس، والنتائج المتوقعة للطلاب والمعلمين.

التأثير على الأعمال: دمج خوارزميات التعلم الآلي يسمح بجدولة الحصص في ثوانٍ وفحص جداول المتعلمين والمعلمين الحالية. تساعد مثل هذه الأنظمة على تجنب الحجز المزدوج، وتبسيط استبدال المعلمين، وتعيين الطلاب حسب المهارة وليس وفقًا لجدولهم. هذا مهم خصوصًا في ظل قيود COVID والحاجة لتقليل الاتصالات المباشرة بين الطلاب. يوفر تصميم المناهج القائم على الذكاء الاصطناعي مرونة لمسارات التعلم ويكشف الفجوات. بعض الأنظمة المتقدمة يمكنها حتى اقتراح مواد مفيدة، موفرة الوقت والتكاليف.

الفوائد: تقليل الوقت، تجنب تعارضات الجداول، المرونة، وسهولة الإدارة

التعقيد: 2 (أقل من المتوسط)

البيانات المطلوبة: معلومات حول المواد، والمهارات المطلوبة، والنتائج المتوقعة، وتفضيلات وأهداف المعلمين والطلاب، وتقدّم محدث بانتظام، والتغذية الراجعة.

أمثلة: Century Tech – نظام مخصص لإنشاء خطط التدريس والتعلم، وتوصية دروس مخصصة; Nagarro – أداة جدولة قائمة على الذكاء الاصطناعي; Thinkster Math – يدمج التدريس الفردي ومناهج الرياضيات, Vertex Intelligence – جدولة مع قيود COVID.