التعلم التكيفي هو أحد التطورات التكنولوجية الواعدة. يسمح هذا لنظام الذكاء الاصطناعي بتخصيص المحتوى التعليمي وتكييفه لتحسين تجربة المستخدم في مجموعة واسعة من الإعدادات. ولكن السؤال الحقيقي هو، كيف يعمل التعلم التكيفي في الذكاء الاصطناعي؟ في هذه المقالة، نلقي نظرة متعمقة على كيفية عمل التعلم التكيفي، وما يقدمه، وأين يتم تطبيقه، بالإضافة إلى التحديات التي تواجهه.
ما هو التعلم التكيفي في الذكاء الاصطناعي؟ يشير التعلم التكيفي بالذكاء الاصطناعي إلى قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على تعديل استراتيجياته بناءً على تفاعلات مستخدمين معينين. في سياق التعلم التكيفي بالذكاء الاصطناعي، يشير التعلم التقليدي إلى شكل من أشكال التعلم ذو بنية ثابتة. يقوم التعلم التكيفي بتخصيص المحتوى التعليمي اعتمادًا على طريقة تقدم المتعلمين في بيئة التعلم فيما يتعلق بنقاط قوتهم وضعفهم. والنتائج هي تجارب خاصة بالمتعلم تزيد من المشاركة والرضا في النظام التعليمي.
كيف يعمل التعلم التكيفي تستخدم أنظمة التعلم التكيفي خوارزميات قائمة على الذكاء الاصطناعي لجمع وتقييم البيانات حول سلوك المستخدمين. يشمل عمل النظام ما يلي:
جمع البيانات يبدأ التعلم التكيفي بالذكاء الاصطناعي بجمع بيانات المستخدم، والتي قد تشمل:
الوقت المخصص لكل موضوع. الإجابات الصحيحة والخاطئة. أسلوب التعلم المفضل (بصري، سمعي، أو نصي). أنماط الاستجابة ومستويات المشاركة. 2. خوارزميات التعلم الآلي بمجرد جمعها، تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات وتحديد الاتجاهات والأنماط. تتضمن بعض التقنيات الشائعة المطبقة هنا ما يلي:
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): من خلال التعلم المتكرر الهادف، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات مصنفة ويقدم توصيات بناءً على الأداء في الأمثلة السابقة. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يستمر الذكاء الاصطناعي في التكرار عبر البيانات غير المصنفة ويجد أنماطًا في البيانات مع إجراء تعديلات على المحتوى. التعلم المعزز (Reinforcement Learning): تقوم الخوارزمية أو النظام بتحسين استراتيجياته مع مرور الوقت من خلال التجارب. 3. تخصيص المحتوى يقوم الذكاء الاصطناعي بتخصيص المحتوى بعد تفسير سلوك المستخدم عن طريق:
تعديل مستويات الصعوبة. إنشاء تمارين محددة. التوصية بمصادر تعليمية أخرى. تغيير استراتيجيات التدريس بناءً على التفضيلات. 4. قابلية التوسع لجمهور كبير إنه ليس قابلًا للتوسع فحسب، بل يمكنه التكيف مع العديد من المتعلمين في وقت واحد، مما يجعله خيارًا حكيمًا لمعهد أو مؤسسة تعليمية. سواء كانت أساليب التدريس الفردية أو المكاتب العليا للشركات، فهو قابل للتكيف بشكل جيد مع الذكاء الاصطناعي للجميع.
رؤى المعلم من البيانات يخبر تقرير التحليلات لمنصات التعلم بالذكاء الاصطناعي المعلمين والمدربين كيف سيؤدي كل متعلم. يمكن أن تساعد هذه التقارير في تطوير المناهج الدراسية، واكتشاف الطلاب المتعثرين، وتعزيز أساليب التدريس وفقًا للبيانات في الوقت الفعلي.
تطبيق التعلم التكيفي في العالم الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي يُحدث التعلم التكيفي تحولًا في مختلف الصناعات بما في ذلك:
التعليم تتكون معظم شركات التعلم التكيفي من منصات عبر الإنترنت، على سبيل المثال مركز دبي بريمير، في هذا المركز التدريبي ستتمكن من تعزيز معرفتك في دورات الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم المحركات التكيفية بتشغيلها لإنشاء خطط دروس وتقييمات مخصصة. يدفع الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي اختبارًا معينًا وتوصية وإعادة معايرة لاحتياجات كل طالب.
تدريب الشركات هذه هي الطريقة التي تستخدم بها جميع المنظمات التعلم التكيفي، لتدريب الموظفين وتطوير مهارات الموظفين، وسيتلقى كل موظف من موظفيهم بعض التعليمات بناءً على أدائهم. كل هذا يهدف إلى تحسين كفاءة القوى العاملة مع تقليل ساعات التدريب في نفس الوقت.
التعليم الصحي والطبي يظل التعلم التكيفي بالذكاء الاصطناعي أفضل استراتيجية لتدريب المتخصصين في الرعاية الصحية الذين يتعين عليهم الاستمرار في ممارسة مهارات التشخيص والتحديث المستمر مع أحدث التطورات. تختلف دراسات الحالات المحاكاة في تعقيدها وفقًا لخبرة المتعلم.
تعلم اللغة ستناسب هذه التطبيقات المستخدمين الذين يبدأون في استخدام التعلم التكيفي مثل Duolingo أو Babbel حيث تتبنى جميعها مستويات داخل المستخدم نفسه وتقدمهم لمطابقة دروس معينة. يساعد الذكاء الاصطناعي في تعلم القواعد والمفردات والنطق بكفاءة.
تسيير التعلم الإلكتروني (Gamification of E-learning) تستمر أنظمة التعلم التكيفي الحالية الآن في منصات الألعاب، والتي توفر تحديات مخصصة، مما يمنح المستخدمين تجربة جديدة تمامًا من حيث الترفيه والتعلم في نفس الوقت. يجعل التعليم المُسيَّر المواضيع الصعبة أسهل في التعلم وممتعة أيضًا.
التغلب على التحديات في التعلم التكيفي يواجه التعلم التكيفي نصيبه من التحديات جنبًا إلى جنب مع مزاياه:
حماية خصوصية البيانات وأمنها يعتمد التعلم التكيفي على مبدأ جمع الكثير من البيانات المتعلقة بالمستخدم، مما قد يثير مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات وأمنها. يجب على المؤسسة أو الشركة تطبيق تشفير قوي، وضوابط وصول، ومجموعة واسعة من الامتثال فيما يتعلق بلوائح حماية البيانات لضمان سلامة بيانات المستخدم.
التكلفة الباهظة للتنفيذ والصيانة لا يمكن تنفيذ تطوير الذكاء الاصطناعي ونظام التعلم التكيفي بدون تمويل كبير. تعد تكاليف تشغيل البنية التحتية والبرامج والموظفين عوامل مهمة تجعل تنفيذ هذه الحلول صعبًا على المؤسسات التعليمية والشركات الصغيرة.
الحاجة إلى بيانات عالية الجودة وغير متحيزة التعلم التكيفي هو مجال يعتمد حقًا على البيانات، وستحدد قيمة تطبيقاته جودتها ونقاوتها وتقييمها. عند تقييم تطوير نظام الذكاء الاصطناعي، ستؤدي بيانات التدريب غير المكتملة والمتحيزة إلى بناء تجارب تعليمية خاطئة، مما يتسبب في عدم قيام نظام الذكاء الاصطناعي بإنشاء مسارات تعليمية عادلة وفعالة.
مقاومة دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم ستكون المعرفة بأحدث التقنيات عاملاً في مقاومة التعلم التكيفي بالذكاء الاصطناعي. قد يجد المدربون والمؤسسات الأساسية أن التعلم التكيفي القائم على الذكاء الاصطناعي يختلف تمامًا عما اعتادوا عليه. وبالتالي، هناك حاجة إلى برامج تدريب وتوعية لتدريب المعلمين على استخدام الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي وتكييفها مع المناهج التقليدية.
توازن دقيق بين اللمسة البشرية وأتمتة الذكاء الاصطناعي تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي مستوى جديدًا من التخصيص في التعليم. ومع ذلك، لا تزال التفاعلات الشخصية تشكل عنصرًا مهمًا في التدريس. يضمن التوافق المحدد بعناية بين أتمتة الذكاء الاصطناعي ودور المعلمين أن يتلقى المتعلمون دعمًا تعليميًا مخصصًا وتعاطفًا عاطفيًا من المدربين البشريين.
مستقبل التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي يبدو أن التعلم التكيفي المدعوم بالذكاء الاصطناعي له مستقبل مجيد مع التطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق والواقع المعزز (AR) التي تخلق تجارب تعليمية مخصصة حقًا. لذلك، في السنوات القادمة، يمكننا أن نتوقع:
مدرسون ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً يحاكون أساليب التدريس البشرية. الاندماج مع الواقع الافتراضي والمعزز للانغماس في بيئة التعلم. زيادة الثقة والتطبيق في مختلف الصناعات خارج التعليم. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتدابير الخصوصية تتجه نحو تحول هائل نحو حماية بيانات المستخدم. تحويل التعلم باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي.
يُحدث التعلم التكيفي في الذكاء الاصطناعي تحولًا في اكتساب المعرفة من خلال توفير تجارب تعليمية مخصصة تعتمد على البيانات وممتعة. بناءً على خوارزميات التعلم الآلي، يقوم التعلم التكيفي بتخصيص المحتوى ويوفر ملاحظات مستمرة تعزز المشاركة في التعلم وتحسن الكفاءة في التعليم والتدريب. على الرغم من أن خصوصية البيانات وتكاليف التطوير تشكل تحديات، إلا أن التعلم التكيفي يتجه نحو ثورة في مختلف الصناعات، مما يجعل التعلم أكثر ذكاءً وأكثر سهولة من أي وقت مضى.
اقرأ المقالات ذات الصلة
