Applications of Artificial Intelligence in Education | ||
| Seminar | ||
| Article 3, Volume 1, Issue 2, December 2023, Pages 56-73 PDF (2.11 M) | ||
| Document Type: Original Article | ||
| DOI: 10.21608/smnar.2023.342135 | ||
| Author | ||
| Hanan ElShaer | ||
| Faculty of Women for Arts, Science & Education Ain Shams University, Egypt | ||
| Full Text | ||
|
مقدمة فى السنوات الأخيرة احتل الذكاء الاصطناعى مكانة هامة فى المجتمعات و أثر بشكل كبير على حياتنا وعلى تعاملاتنا الحياتية و علاقات الأشخاص بالعالم من حولهم ، و من المتوقع أن يسيطر الذكاء الاصطناعى على جوانب كثيرة من حياتنا ، وأ ن نراه من حولنا فى أشكال و ووظائف وصور كثيرة وليس فقط فيما نراه من خلال أجهزة الكمبيوتر فهذا قصور فى مفهومنا عنه. وقد قدم جون مكارثى تعريفا للذكاء الاصطناعى فى 2004 حين عرفه بأنه علم هندسة الآلات الذكية وخاصة برمجيات الكمبيوتر الذكية، ويعني هذا أن الهدف الأساسى للذكاء الاصطناعى هو أن يجعل الآلة تتعلم من خبرتها السابقة و تتكيف للمعطيات الجديدة و تؤدى المهام على نحو يشبه استجابة الإنسان للمثيرات من حوله وآدائه للمهام. وبذلك يكون الذكاء الاصطناعى هو الذكاء فى جعل الآلة تحاكى تفكير الإنسان و قدراته التفكيرية، وتكون كل آلة قادرة على التصرف بذكاء فى أى استجابة، آلة ذكية ،على سبيل المثال أسط صور لذلك هى قدرة برنامج وورد على التصحيح التلقائى للكلمات
ويستخدم الذكاء الاصطناعى طرق واساليب متعددة يمكن من خلالها للآلة أن تفهم وتستشعر و تخطط وتتصرف و تتعلم مثل الإنسان، و تناظر مستويات متعددة من ذكاء الإنسان، فبإمكان نظام الذكاء الاصطناعى أن يدرك البيئة من حوله و الأشياء المحيطة به ، وأن يساهم فى اتخاذ القرارات و حل المشكلات المعقدة ،والتعلم من الخبرات والتجارب والمواقف السابقة والمشابهة و يدرك الأنماط و النسقن وهذه القدرات تمكنه من القيام بمهام مثل القيادة للسيارات او التعرف على الوجوه كبصمة التحقق من الشخص مثلا ويمكن لنظام الذكاء الاصطناعى أن يسبر فى الدورة التالية: يتقبل البيانات المدخلة فى صورة ألفاظ منطوقة أو مكتوبة أو صور الخ يقوم النظام بمعالجة البيانات المدخلة بتطبيق قواعد و عمليات مختلفة يتم من خلالها تفسير و تأويل و التنبؤ و التصرف بناء على إجراءات معالجة البيانات يقوم النظام بتقديم ناتح أو منتج أو استجابة يتم بها تصحيح البيانات المدخلة وا ختبار صحة الاستجابة ويستخدم النظام هذا التقويم الرجعى فيقوم بتعديل البيانات المدخلة أو تعديل القواعد و الطرق التى تمت بها المعالجة و كذلك الاستجابة النهائية ويستمرفى هذة الدورة حتى يصل إلى الاستجابة الصحيحة
المصطلحات الأساسية فى علم الذكاء الاصطناعى أهم المصطلحات المرتبطة والشائعة فى مجال الذكاء الاصطناعى هى تعلم الآلة و المعالجة الطبيعية للغة والتعلم العميق، وهى اامصطلحات المرتبطة بمدخلات وإجراءات و مخرجات نظام الذكاء الاصطناعى الذكاء الاصطناعى الضعيف او الضيق Weak AI or Artificial Narrow Intelligence (ANI) و يكون عندما يتم تدريب نظام الذكاء الاصطناعى ليركز على آداء مهام محددة و ما يدور خلف معظم أنظمة الذكاء الاصطناعى المحيطة بحياتنا اليوم ،مثل القيادة الآلية للسيارات و المحادثة الذكية وألعاب الشطرنج و تطبيقات التعرف على الأشياء ونماذج لذلك تطبيق سيرى فى تليفونات آبل و مثل تطبيق اليسكا فى امازون و القيادة بدون سائق
الذكاء الاصطناعى القوى Strong AI وهو صورة من نظام الذكاء الاصطناعى العام ،وهو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعى -نظريا -تعبرعن قدرة الآلة علي التفكير المماثل للإنسان، و ان يكون لها نظام وعى ذاتى تستطيع من خلاله حل المشكلات و التعلم والتخطيط للمستقبل، و نظام الذكاء الفائق، Artificial General Intelligence (AGI) and Artificial Super Intelligence (ASI). وهو نظريا حتى الآن، وهو ان تفكر الآلة بشكل يفوق تفكير الإنسان ، إلا أنه حتى الآن لا نرى الذكاء الاصطناعى القوى إلا فى الأفلام
تعلم الآلة Machine learning حين يكون النموذج المبنى عليه نظام الذكاء الاصطناعى قائما على السبب و الاستجابة، والعلاقة بينهما ، وهواحد مجالات الذكاء الاصطناعى والتى يركز على قدرة الآلة علي التعلم والمعرفة، وهو فرع من الذكاء الاصطناعى يستخدم لتقديم نموذج يقوم بتوليد نتائج من مجموعات ضخمة من البيانات. وهو أيضا تطبيق للذكاء الاصطناعى يتعلم فيه تلقائيا و يحسن من آدائه فى ضوء نماذج مسبقة من الخبرات و بدون الحاجة إلى برمجة صريحة ويستخدم بصورة كبيرة كمرادف لما يعرف حاليا بالبيانات الضخمة، و التى تتعامل فيها الآلة مع بيانات واسعة ، و ما وراء البيانات، و الخروج بمعرفة تتشكل من البيانات تؤدى إلى تعديل الاستجابات وتنوعها
التعلم العميق Deep learning يتعامل فيه النظام مع بيانات غير معنونة، و يتعلم من استجاباته و يكتشف علاقات خفية بين البيانات . وهو أحد أنواع تعلم الآلة، و يكون عندما يقوم النظام بمعالجة البيانات بمساعدة علم الشبكات العصبية الاصطناعية. والشبكات العصبية لها القدرة على تقديم المحتوى المناسب المفضل للمستخدمين . وهو بصورة مباشرة يحاكى المعمارية الخاصة بمخ الانسان فى طرق التعلم من البيانات، و يتركز علم الشبكات العصبية فى كيفية تكوين الدماغ، و بنيتها وهى مجموعة من الخلايا المعروفة بالنيوريون التى تتواصل مع بعضها وفيما بينها لتكوين روابط و صلات المعالجة الطبيعية للغة Natural language processing (NLP) تعتبر جزءا من التعلم العميق الذى ظهر حديثا فى أنشطة مختلفة من التعاملات اليومية مع التكنولوجيا. و هى أداة تسمح للكمبيوتر بأن يفهم و يدرك ويفسر و ينتج اللغة الإنسانية و الكلام، ونراه كثيرا فى تطبيقات الموبايل خاصة المساعدات الذكية.
إدراك الكلام Speech Recognition هى قدرة الآلة على استخدام اللغة الطبيعية و معالجتها لكي تتعامل مع الكلام البشرى فى صورة مكتوبة وهى أيضا تعرف بإدراك النص، أو إدراك نص الكمبيوتر، أومعالجات النص المقروء/ المنطوق. وغالبية الموبايلات تستخدم إدراك الكلام فى أنظمتها لتقدم خدمات مثل البحث الصوتى أو للوصول إلى المعلومات حول النص. ومعظم التطبيقات من هذا النوع تستخدم كواجهة للذكاء الاصطناعى، حيث يتعامل و يتفاعل الاشخاص فى شكل يومى مع المساعدات الشخصية الذكية وقد شهد التعلم العميق فى الآونة الاخيرة نماذج كثيرة للاستخدام خاصة شبكات التواصل الاجتماعى و الشبكات و شركات الإنترنت ، و أيضا مع الفيسبوك والانستجرام تستخدم الشبكات العصبية كنوع من أنظمة المساعدة الذكية ، كذلك منصة جوجل لتحديد مدى اقتراب الناتج للاستفسار ومن تطبيقات ذلك أيضا إدراك الصور، مثل التعرف على الصورة لفتح الموبايل ،أو البحث عن الصور، حيث تستخم الشبكات العصبية لمطابقة الصورة المبحوث عنها مع قاعدة بيانات ضخمة من الصورة المحفوظة مسبقا بالنظام الرؤية الكمبيوترية Computer vision أحد صور التعلم العميق و التعرف على الأنماط لتفسير الصور، أو المحتوى المصور، مثل الرسوم البيانية والصور و الفيديو و الملفات المصورة مثل بى دى اف حيث يمكن للكمبيوتر استخلاص معانى للمعطيات من الصور الرقمية و الفيديويات و أى مدخلات مصورة حتي يمكن استخلاص نتائج أو قرارات ، والقدرة على استخلاص توصيات هى ما تفرقه عن إدراك الصور تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى المجال التربوى على الرغم من إمكانية استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعى لحل العديد من المشكلات و أوجه القصور فى المجال التربوى إلا أنه يتم الاستعانة به على نحو بطئ وليس بنفس السرعة التى يغزو بها مجالات أخرى مثل الإعلام و التجارة والترفيه مثلا ويمكن للذكاء الاصطناعى أن يحقق طفرة فى الطرق التى يتعلم بها الطالب و يستخدمها المعلم وليس فقط فى تسهيل إجراءات التعلم ، وهناك العديد من التطبيقات للذكاء الاصطناعى فى التعليم ومنها النمذجة و النظم الخبيرة و المحتوى التكيفى لبيئات التعلم الشخصية وليس فقط فيما يتعلق بالطالب بل أيضا بالمدرس بتسهيل المهام المتطلبة منه مثل الاختبارات الالكترونية التكيفية، والردود الجاهزة، و تحليلات التعلم و الإحصاءات ولعل اهم تطبيقات الذكاء الاصطناعى هو قدرته على تطوير بيئات شخصية للتعلم تتكيف مع الطالب وتختلف من متعلم لآخر، و تتعدد صورها بين بيئات قائمة على التعلم أو اللعب أو التكيفية كما يمكن للذكاء الاصطناعى توليد محتوى تعليمى جديد، بقدرته على الربط بين الخبرات والاستجابات و انتقاء المحتوى المناسب ، و أيصا تحويل المحتوي إلي أكثر من صورة تبعا لتفضيلات المستخدم، و كذلك تقنيات تحويل النصوص المكتوبة لمنطوقة والعكس ، والتى تفيد فى حالات الطلاب ذوى الاحتياجات الخاصة. كذلك قدرة الذكاء الاصطناعى على إثراء بيئة التعلم بمحتوى متعدد الأنواع متجدد، و زيادة التفاعل بين الطلاب والمحتوى، بتعظيم قدرة الطالب على إعادة بناء المحتوى العلمى كما يساعد الذكاء الاضطناعى القائمين على أنظمة التعلم فى اتخاذ قراراتهم، بتحليل التعلم والتعامل مع البيانات الضحمة والتى تعطى صورة دائمة و محدثة عن استجابات المتعلم طوال فترة تعلمه وذلك لأعداد كبيرة من الطلاب وتعيد تقنم المحتوى و أدوات التعلم فى ضوء ذلك بدون فرض ضغوط على المعلم ومن تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى التعليم برمجيات التعلم المتقدمة انظمة الروبوت و المساعد الآلى الفصول الذكية والمحتوى التعليمى الذكى المحاكاة أنظمة التعلم القائمة على السيناريو و الحالة نظم تحليل الاهتمامات والقدرات والاحتياجات أنظمة تسجيل وتتبع الطالب أنظمة التعلم القائمة على مخرجات التعلم أدوات التعلم الشخصية نظم تحليل اهتمام و تركيز الطالب أنظمة تتبع التحصيل و البدائل العلاجية أنظم إعداد المحتوى الإلكترونى أنظمة تقصى أنماط تعلم الطالب
تطبيقات الذكاء الاصطناعى لمساعدة المعلم من انجح استخدامات الذكاء الاصطناعى التطبيقات الخاصة بجمع وتحليل البيانات عن الطلاب وتعلمهم وعن المعلمين و أنماط تعليمهم و عن التدريس و التفاعلات التعليمية واستخدام ذلك لخدمة المعلم و صانعى القرار، ويمكن لمثل هذه التطبيقات توفير الوقت للمعلم بميكنة الإجراءات الإدارية الخاصة بالتعلم و تحليلات آداء المتعلمين، ويمكن به فهم الطلاب و آدائهم واتخاذ القرار بشأن تعلمهم. كما يستخدم الذكاء الاصطناعى فى إعداد المحتوى الذكى المناسب للطلاب لتقليل الضغط على المعلم فى تنويع آدائه ليتناسب مع الطلاب خاصة الأعداد الكبيرة. وربما كان من أهم ما يقدمه الذكاء الاصطناعى للمعلم هو القدرة على التعامل الاسرع مع الأعداد الكبيرة من الطلاب، والتى تفوق قدرة المعلم على المتابعة و الرد على الاستفسارات و التصحيح للواجبات والامتحانات، و ذلك بقدرته على معالجة البيانات وتتبعها و إصدار التقارير و الإحصائيات، فيمكن للآلة أن تقوم بتصحيج امتحان لمئات الطلاب فى دقائق، وإصدار تقرير بذلك و تتبع حالات الطلاب المتعثرين و المتفوقين، ورصد التغيرات فى مستوى آداء الطلاب خلال العام الدراسى و فى مقررات بعينها ، أو فى تكليفات بعينها ،وهذا أمر قد يكون متاحا للمعلم مع أعداد قليلة من الطلاب ولكن مستحيلا مع الأعداد الكبيرة كما تساعد أدوات الذكاء الاصطناعى فى آداء المهام الإدارية للمعلم مثل جمع البيانات عن تسجيل الطلاب فى المقررات، والحضور والغياب و التحصيل وعن آدائهم فى الاختبارات ، واستخراج التقاريرلتقديم صورة عن الطالب أثناء التعلم يمكن استخدامها فى تعديل المحتوى المقدم أو أساليب تقديمه وتقويمه. كما تساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى التصحيح الالكترونى و بنوك الاسئلة و الاختبارات الموضوعية التكيفية، و التى تختلف من طالب لآخر استراتيجيات التعلم التى تتنوع فى ضوء أنماط المتعلمين التى تكشفها معالجة البيانات عن آدائهم التغذية الراجعة والتصحيحية التى تمنحها نظم التعلم الذكية للطلاب أثناء التعلم والتى لا يمكن للمعلم القيام بها لفترات مستمرة ومع أعداد كبيرة من الطلاب امكاية بناء المحتوى التعليمى فى صور مختلفة ليتناسب مع الطلاب امكانية بناء أنماط متنوعة من التقييم للطلاب وفي عدة صور خدمات الذكاء الاصطناعى للمؤسسات التعليمية تقوم تطبيقات الذكاء الاصطناعى بالإجراءات المرتبطة بالتسجيل و القيد والدراسة و الامتحاات فى أى مؤسسة تعليمية، و ذلك بقدرتها على معالجة البيانات بصورة سريعة، والتعامل مع أكثر من مصدر للبيانات فى ذات الوقت، و إجراءات التقديم للدراسة والقبول والتسجيل و الحضور والغياب و عقد الامتحانات و إصدارالإحصائيات عن آداء الطلاب و المعلمين. كما سهلت هذه التكنولوجيا ترجمة فورية للمحتوى التعليمى للطلاب و إتاحة المعلومات للطلاب بعد تنظيمها وتقصى مشكلات التعلم وتشخيصها وتقديم العلاج المناسب بتكييف المحتوى التعليمى تبعا لذلك. وتعظم فائدة الذكاء الاصطناعى فى تعلم ذوى الاحتياجات الخاصة بإمكانية إعداد المحتوى بتكنلوجيا الحواس المتعددة والتنوع فى المحتوى التعليمى. كذلك خدمات الترجمة الفورية للمحتوى والتى تساهم فى تنمية مهارات اللغة الأم و اللغات الثاينة و تعلمها. مثل تقنية . Presentation Translator وهى التى تقدم ترجمة فورية لكل ما يقوله المعلم فى وقتها, كما يمكن للذكاء الاصطناعى تيسير ربط الآباء بالتعلم أبنائهم بمتابعة الحضور و الغياب والتقارير عن آدائهم وربما كان مهمة متابعة الواجبات المنزلية من الآباء لأبنائهم من المهام الصعبة على الأباء، ولكن مع المساعدات الشخصية والروبوت يمكن للذكاء الاصطناعى مساعدة الآباء فى ذلك نظم إدارة التعلم
LEARNING MANAGEMENT SYSTEM LMS
منصات إلكترونية ديناميكية تفاعلية تباشر و تنظم كل ما يتعلق بتعلم الطالب بداية التسجيل بالمقررات حتى التقويم و نتائج التعلم، و يتم فيها التفاعل بين الطلاب بشتى صوره وفق استارتيجية التعلم المحددة بكل مقرر تعليمى وبين المعلم والذى تمكنه المنصة من آداء أدوار متعددة بمساعدة الأدوات التكنولوجية المتاحة على المنصة. وباستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى يمكن لنظام إدارة التعلم أن يقدم خدمات متنوعة للمتعلم بتتبع تعلمه و تعديل استراتيجيات العرض و التعلم و التقويم وفقا لتفضيلاته و تتوفير مساعدات التعلم الشخصية لتقديم التغذية الراجعة و تحليلات التعلم، كما تيسر على الطالب إجراءات التسجيل و الحضور و الإجابة عن استفساراته ، وتوفر هذه النظام الذكية وسائل ضبط و متابعة للمعلمين و أليات للإدارة يمكن بها تحليل تخقق الأهداف التعليمية والتنبؤ الاستباقى بالمشكلات و إصدار التقارير و الإحصاءات عن جوانب العملية التعليمية المختلفة و اتخاذ القرارات المناسبة مثال على ذلك منصة كونيل
تطبيقات الذكاء الاصطناعى للتعلم الشخصى Adaptive Learning Platforms التعلم الشخصى مصطلح يعنى قدرة المحتوى التعليمى على التكيف مع الطالب و تقديم محتوى مختلف بين طالب لآخر، وذلك كأن بيئة التعلم يتم تصميمها لهذا المتعلم بشخصه وليس لباقى المتعلمين . ويعتمد ذلك على قدرة الذكاء الاصطناعى على تحليل البيانات التى يجمعها عن المتعلم قبل وأثناء وبعد التعلم والتي يمكن فى ضوئها تقديم محتوى تعليمى للطالب و تعديل طرق تقديم هذا المحتوى وتقييمه و إتاحة الفرصة للطالب للسير فى التعلم وفق قدراته
تقنية الفصل العالمى ويقصد به أن يكون المحتوى التعليمى ملائما لنوعيات مختلفة من الطلاب و من مجتمعات و لغات مختلفة، وبمستويات مختلفة من التحصيل و المهارات والخبرات ، او باحتياجات مختلف تتناس مع بيئاتهم وحواسهم . كذلك إتاحة المحتوى التعليمى بصور تتكيف مع المشكلات الطارئة التى قد تحول دون انتظام الطالب فى الدراسة لفترة مؤقتة نتيجة مرض ما أو نتيجة أزمات تمر بالمجتمع تمنع انتظام الدراسة كما حدث مع أزمة جائحة كوفيد. باستخدام أدوات المساعدات الشخصية و أنظمة الرد الإلكترونى و الربوت المحادثات الذكية Chatbots تتولى الإجابة عن تساؤلات المتعلم فى أى وقت بناء على قاعدة بيانات ضخمة تنظم الإستجابات على الأسئلة، و يمكنها أيضا ابتكار إجابات مناسبة للأسئلة التى لم تخزن بناء على تحليلات لإجابات أخري وبيانات عن الطالب، وبذلك فهى تقدم التغذية الراجعة للمتعلم فى أى وقت، و تحرر وقت المعلم لآداء مهام أخرى خاصة مع أعداد كبيرة من الطلاب و خلال أوقات غير مخصصة للعمل. يمكن أيضا للمحادثات الذكية تحويل الإجابة عن الأسئلة إلى تعلم، بإتاحة المعلومات التى يطلبها المتعلم، فهى كالمساعد الشخصى الذى يساعد المتعلم فى أى وقت حين لا يكون المعلم متوافرا وبذلك فهى تقلل الزمن المستغرق من المعلم فى آداء المهام و أيضا إنجاز مهام التقويم والتغذية الراجعة والمتابعة
Chatbots for Student Support الروبوت ROBOTS تستخدم بصورة واسعة للمعلم و المتعلم فى قدرتها على زيادة تفاعل الطالب مع المحتوى التعليمى، وهى توفر فرصة استكشاف وممارسة للمهارات مع تقليل المخاطرة والوقت و التكلفة
Robotics in Education:
Virtual Reality VR
Related searches Choose the Right Device for Education Guide ›
أ.د حنـــان الشــاعر الأستاذة الدكتورة حنان محمد الشاعر أستاذ تكنولوجيا التعليم ووكيل كلية البنات للدراسات العليا والبحوث. حصلت على الدكتوراة فى تكنولوجيا التعليم والتصميم التعليمى من جامعة بتسبرج بالولايات المتحدة الأمريكية وتقلدت عدة مناصب منها رئيس قسم تكنولوجيا التعليم ومدير مركز تطوير المقررات الإلكترونية بالجامعة المصرية للتعلم الإلكترونى ومدير التصميم التعليمى بالمركز القومى للتعلم الإلكترونى وهى عضو بالجمعية العالمية لتكنولوجيا التربية ISTE والجمعية المصرية لتكنولوجيا التعليم والجمعية المصرية للكمبيوتر التعليمى. | ||
| References | ||
|
Lane, H. C., Yacef, K., Mostow, J., & Pavlik, P. (Eds.). (2015). Artificial Intelligence in Education: Supporting Learning through Intelligent and Socially Informed Technology. IOS Press Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260. https://doi.org/10.1126/science.aaa8415 U.S. Department of Education. (2017). NETP 2017: Reimagining the Role of Technology in Education. https://tech.ed.gov/netp/ Williams, J. R., & Davis, C. E. (2020). "Integrating Intelligent Tutoring Systems into Classroom Environments." In A. A. Editor & B. B. Editor (Eds.), Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 45-60). Springer. Taylor, E. S. (2021, March 10). "The Role of Artificial Intelligence in Shaping the Future of Education." Educational Tech Insights. https://www.example.com. Accessed on January 15, 2022.
| ||
|
Statistics Article View: 13,809 PDF Download: 2,325 |
||
.jpg)
.jpg)
