أريد أن أشارك قصة النضال. في الواقع، هناك نوعان من النضال.
حصل والدي على درجة الدكتوراه من جامعة يوتا في أوائل السبعينيات. أجرى في أطروحته تحليلاً إحصائيًا لسجلات الأنساب لتحديد تأثير بعض الظروف الاقتصادية على حجم الأسرة.
لقد حقق ذلك باستخدام أحد أجهزة الكمبيوتر الأكثر تقدمًا في ذلك الوقت. طريقته؟ أقوم بإخراج مستطيلات صغيرة من العشرات من البطاقات الورقية الصلبة وأقوم بإدخالها في الكمبيوتر.
كان والدي طالبًا جامعيًا صغيرًا وكان عليه إجراء تحليله في منتصف الليل لأن الطلب على وقت الحوسبة كان مرتفعًا جدًا في الجامعة. لقد أمضى العديد من الليالي في تثقيب البطاقات وتشغيلها عبر الآلة. حتى ضربة واحدة خاطئة ستتسبب في توقف البرنامج بأكمله عن العمل، مما يتطلب استكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل مضني، وإعادة التثقيب، وليلة أخرى في معمل الكمبيوتر.
النضال غير الفعال والإنتاجي
إن الحرمان من النوم المحطم للروح واللكمات الورقية التي لا نهاية لها والتي تقف بين والدي وأهدافه يمثل النوع الأول من الصراع في قصتي: الصراع غير المثمر؛ المهام الصعبة التي لا يمكن تجنبها والتي يجب علينا إنجازها لتحقيق هدف التعلم، ولكن لا تضيف أي قيمة إلى النتيجة الفكرية.
وكان التحدي الفكري الحقيقي في عمل والدي يتلخص في تحديد المتغيرات التي تنتمي إلى النموذج، وتحديد كيفية تمثيل الظروف الاقتصادية مع مرور الوقت، وتفسير البيانات. هذا هو النوع الثاني من النضال: النضال الإنتاجي. وبعبارة أخرى، هو جهد الطالب لفهم المفاهيم، لفهم شيء ليس واضحا على الفور. هذا الصراع يؤدي إلى النمو والبصيرة. يطور الحكم والخبرة والفهم.
الأمر المحبط في قصة والدي، إذا نظرنا إليها الآن، هو أن الكثير من وقته وطاقته المعرفية كان يستهلكها الصراع غير المثمر المتمثل في ثقب البطاقات والتلاعب بالكمبيوتر. ولو لم تكن هذه العقبات موجودة، لكانت هناك قدرة أكبر على النضال المثمر الذي يؤدي إلى التعلم الهادف.
التفكير في ما هو مهم
عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي في المدارس، يخشى بعض المعلمين من أن يجعل التعلم سهلاً للغاية. ويشار إلى هذا على النحو التالي: “الكسل المعرفي.” الافتراض هنا هو أننا سوف نستعين بمصادر خارجية لتفكيرنا للذكاء الاصطناعي، وفي النهاية نفقد قدرتنا على التفكير النقدي. وهذا يشكل خطرًا على أي تقنية تجعل عملنا العقلي أكثر كفاءة، ويتمتع الذكاء الاصطناعي بقدرة فريدة على تولي المهام التي تتطلب جهدًا إدراكيًا. ومع ذلك، فإن ترك قدرتنا على التفكير للذكاء الاصطناعي ليس نتيجة حتمية. وعدم استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات التعلم لا يجب أن يكون حلاً للحفاظ على قدرتنا العقلية.
وكما أنقذت أدوات الحوسبة الأفضل والدي من الضرب دون إزالة الصرامة الفكرية لوظيفته، فإن أدوات اليوم، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، لديها القدرة على تخفيف النضال غير المنتج مع الحفاظ على بل وتعزيز النضال الإنتاجي الذي يقع في قلب التعلم.
فيما يلي مثال: عندما يكون الفهم القرائي شرطًا أساسيًا وليس هدفًا للدرس (على سبيل المثال، إذا كان الطالب بحاجة إلى قراءة مقال لفهم أسباب الثورة الفرنسية)، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي ضبط مستويات القراءة بسرعة لمساعدة الطلاب الذين هم أقل من مستوى الصف الدراسي أو الذين ليست اللغة الإنجليزية هي لغتهم الأولى. وهذا يسمح لهم بالتركيز على التاريخ بدلاً من فك رموز النص.
دقة التطهير
فماذا يعني هذا بالنسبة للمعلمين الذين يتصارعون مع كيفية مساعدة الطلاب على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال؟
أولاً، يجب أن نذكر أنفسنا بأن الغرض من التعلم ليس أبدًا جعل التعلم أسهل، وعلينا أن نساعد طلابنا على الفهم. هو جعلها ذات معنى. نحن بحاجة إلى التأكد من أن الطلاب يقضون وقتهم في التعامل مع الأفكار الكبيرة بدلاً من المعاناة مع الخدمات اللوجستية أو التورط في المهام الروتينية.
ثانيًا، يحتاج المعلمون إلى مواجهة الحقيقة القاسية بشأن الواجبات المنزلية التي نعطيها للطلاب. تتضمن العديد من المهام مزيجًا من التحدي الإنتاجي وغير المنتج، ونحن لا ندرك دائمًا أيهما. في ظل ضغط الوقت والموارد الهائل، يمكننا أن نصبح متعجرفين بشأن التمييز بين العمل المنتج والعمل غير المنتج. نحن نتولى دائمًا المهام، ونعيد استخدام مجموعات المشكلات، ونقيم الدقة دون أن نسأل أين تكمن الدقة بالفعل.
إذا أجبرنا الذكاء الاصطناعي على مواجهة هذا الأمر، فقد يكون ذلك أحد أكثر الاضطرابات المفيدة التي شهدها التعليم منذ عقود.
على سبيل المثال، قد يبدو أن مطالبة الطلاب بكتابة الاقتباسات وفقًا لتنسيق معين يمثل تحديًا، ولكن العمل المعرفي للتنسيق لا علاقة له بالعمل الفكري لتقييم المصادر ودمج الأدلة في الحجة. ويتطلب هذا التحول منا إعادة تصميم المهام، وإعادة النظر في التقييمات، وإذا لزم الأمر، التخلي عن الممارسات التي تبدو صارمة ولكنها لا تعمل على تعميق الفهم بطريقة مجدية.
شحذ التعلم
إذا فعلنا ذلك بشكل جيد، فلن يقف الذكاء الاصطناعي في طريق التعلم؛ سوف يشحذها. سيعطي الطلاب مساحة أكبر للتصارع مع الأفكار بدلاً من الآليات، والمزيد من الوقت للتفسير بدلاً من النسخ، والمزيد من الفرص لفهم العالم بشكل فعال. سيمنحنا هذا فرصة لنكون أكثر تصميمًا بشأن نوع التحدي الذي نطلب من الطلاب المشاركة فيه.
في نهاية المطاف، لن يقرر الذكاء الاصطناعي ما إذا كان طلابنا سيواجهون الكسل المعرفي أو التطور المعرفي. سيتم تحديد ذلك من خلال كيفية تصميم المهام والتقييمات، ومن خلال الاختيارات التي نتخذها بشأن أدوات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها وكيف نختار استخدامها.
هذه هي فرصتنا لفرز البطاقات المثقبة وإتاحة المزيد من الوقت للطلاب لمعالجة الأشياء المهمة حقًا.
