تشير التّطوّرات الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) إلى آثار ذات أهمية في التعليم العالي (والعاملين فيه)؛ إذ تُظهر الأبحاث أنه يُستخدم بطرائق متنوعة لأتمتة عمل الأكاديميين وتعزيزه، وهو يشير إلى تقنيات ذات قدرة على تفسير البيانات، والتعلم منها، من أجل تحقيق أهداف محدّدة من خلال التكيف، استنادا إلى محاكاة الذكاء الطبيعي انطلاقا من الإحساس بالبيئة المحيطة وإدراكها، وقد اجتذبت أدبيات مستقبل العمل اهتماما أكاديميا متزايدا، لا سيما منذ توسع الرقمنة وما نتج عنها من استخدام واسع النطاق للتقنيات المتسارعة مثل الذكاء الاصطناعي، ويشير مفهوم مستقبل العمل، بوجه عام، إلى التنبؤ بالتغيرات المستقبلية في العمل أو أماكن العمل نتيجة للتطورات التكنولوجية والاجتماعية.

في هذا السياق، نستخدم مع تقديم أمثلة ملموسة، إطارا عاما مستندا إلى أدبيات مستقبل العمل وعمل المعرفة؛ من أجل توضيح كيفية استخدام الموظفين الأكاديميين العاملين في الجامعات، ممّن يتفاعلون مع حلول الذكاء الاصطناعي ويتعايشون معها، تطبيقاته ذات الوظائف المتنوعة، ونبيّن كيف أنّ هذه التطبيقات يمكنها أن تُحدث تحوّلات في المكونات الثلاثة الرئيسة لوظيفة الأكاديمي: البحث العلمي، التدريس، الخدمات الأكاديمية، وذلك من حيث أنشطة العمل (ماذا يُنجز؟ وتوقيت العمل: متى يُنجز؟ ومكان العمل: أين يُنجز؟)، وكذلك من حيث اكتساب المعرفة، وإنتاجها، ونشرها، وتطبيقها. وبعد عرض أمثلة ملموسة متعلقة بالتطورات الجارية، نوضح الاتجاهات البحثية المستقبلية المتعلقة بالنتائج (المحتملة) لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هذه المكونات الثلاثة الرئيسة.

الأنشطة المتعلّقة بالبحث العلمي

يقترح إطار العمل الذي نقدّمه أن الذكاء الاصطناعي يؤثّر في ما يلي: «ماذا ينجز الباحثون؟» و»كيف ينجزون أبحاثهم؟»؛ فهذا النوع من الذكاء يُعدّ موضوعا دراسيا مهما بالنسبة إلى الباحثين، غير أنه يؤثر في الكيفية التي تُنجز بها الأبحاث أيضا، وهو ما نركز عليه هنا؛ لأن الجانب الأول يُعد موضوعا مستقلا وقد حظي فعلا باهتمام علمي واسع.

الماهيّة..»ماذا..؟»

تهدف المشاريع البحثية التي تُعنى باكتساب المعرفة الجديدة وإنتاجها تقليديا إلى تطوير الفكرة أو تصميمها، وجمع البيانات، وتحليلها، وتفسيرها، وصياغتها، ومراجعتها من حيث المحتوى الفكري. وفيما يلي، نبين بإيجاز إذا ما كان يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغيّر خصائص هذه الأنشطة، وكيف يمكنه ذلك في حال قدرته على تغييرها، مع الإشارة إلى أن هذا الأمر قد يختلف بين التخصصات الأكاديمية. وفي الواقع، أثارت فكرة البحث المؤتمت كليا أو جزئيا بواسطة هذا النوع من الذكاء نقاشات في مجالات علمية كثيرة، وقد جرى مؤخرا تحديد ثلاث فئات رئيسة من الذكاء الاصطناعي القائم على الآلات التفاعلية يمكنها أن تُسهم في الفهم العلمي، وهي: العمل كمجهر حاسوبي (Computational) يمكنه الكشف عن أنماط جديدة في البيانات، إنتاج حلول إبداعية للمشكلات العلمية، اكتساب رؤى جديدة وشرحها للبشر.
للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؛ مثل مكتبات البرمجة (على سبيل المثال، المكتبات التي تدعم التحليلات الموضوعية) والمنصات المطابقة، قدرة على مساعدة الباحثين في تحديد أسئلة البحث والحالات ذات الصلة. ويمكن أن تسهم هذه الأدوات في تطوير مناهج بحثية جديدة (مثل التعرف إلى الصور، أو التنقيب في البيانات)، مما يؤدي إلى تداخل الحدود بين المناهج الكمية (مثل التحليل الإحصائي) والنوعية (مثل التنقيب الخوارزمي في النصوص). وفي العلوم الطبيعية وعلوم الحياة، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف مواد جديدة، وتعزيز الفيزياء النووية، واكتشاف الأدوية الطبية، وتطوير الزراعة الذكية، وجعل المناهج البحثية أكثر أمانا للبشر (استخدام الأتمتة أو الروبوتات مثلا).
أما في بحوث الإدارة، فيمكن استخدام هذا الذكاء بوصفه منهجيّة لتحليل البيانات أو اكتشاف الأنماط. وعلى سبيل المثال، نجد في هذا السياق دراسة لبريثويراج تشوذري وآخرين، ودراسة لجوزيف س. هاريسون وآخرين، ودراسة لسيما ساجّادياني وآخرين، ويمكن أن توفّر أدوات الذكاء الاصطناعي دعما شبه مؤتمت في مهمّات متعددة مثل فحص الأوراق العلمية والتلخيص (مثلا: موقع: https://www.scholarcy.com، وموقع: https://www.researchrabbit.ai )، واستخلاص البيانات، وتوليد الأكواد المستخدمة في التحليل الإحصائي أو مراجعتها، وترميز البيانات النوعية (مثلا، الأداة Atlas.ti)، والتلخيص الوصفي، بل حتى في مهمّات تطوير النظريات واختبارها أيضا.
ومع الزيادة الهائلة في عدد المنشورات في عدد من قواعد البيانات العلمية الإلكترونية مثل سكوبس، قد يصبح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مثل هذه الأنشطة أمرا لا غنى عنه للعثور على المراجع المناسبة وتقييم المقالات العلمية (مثلا: (https://scite.ai](https://scite.ai).

البحـــــث (المكــــــــان)

يَعِدُ وصول تقنيات الواقع الافتراضي / المعزز، والميتافيرس Metaverse)) المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، بتوسيع إمكانات وتجارب البحث الافتراضي، والأنشطة والفعاليات الاجتماعية والمهنية عبر الإنترنت بالنسبة إلى الأكاديميين؛ ما يتيح لهم المشاركة في هذه الفعاليات من دون حاجة إلى السفر، وتجاوز عوامل اختلاف المناطق الزمنية، وحواجز اللغة، ونقص ميزانيات السفر وغيرها، ثم إن الوعي المتزايد بالتأثيرات البيئية، لا سيما ما يتعلق منها بالمناخ نتيجة للسفر ، يؤثر كثيرا في مستقبل العمل. وهكذا، فإن العمل من خلال الواقع الافتراضي لا يتعلق بالراحة وتوفير التكاليف فحسب، بل إنه يحمل أيضا إمكانية المساهمة في تحقيق أهداف التنمية المستدامة. وعلاوة على ذلك، يمكن أن يحدث توظيف تقنيات الواقع الافتراضي أو المعزّز في جمع البيانات ثورة في عملية جمع البيانات النوعية الحالية (من قبيل إخفاء هوية المشاركين في الأبحاث). فعلى سبيل المثال، سيكون في إمكان المحاورين والمشاركين في المقابلات اختيار ظهورهم بهوياتهم الحقيقية استنادا إلى تمثيلات رقمية تُعرف باسم أفاتار (Avatar).

البحث (الزّمان)

نظرا إلى إمكانية الذكاء الاصطناعي في أتمتة العديد من المهمات البحثية، مثل عمليات المراجعة المنهجية، يمكننا أن نفترض أن الأكاديميين قد يتوقعون أيضا توفيرا للوقت؛ ما قد يؤدي إلى تغييرات كبيرة في أساليب عملهم أو في كيفية تقييمهم، فعلى سبيل المثال، يُقيم الباحثون اليوم للحصول على وظائف بناء على منشوراتهم العلمية. ومن ثم، فإنّ أي وقت يجري توفيره من خلال الذكاء الاصطناعي يمكن استثماره في إنتاج مزيد من الأوراق البحثية، ثمّ إنّ هذا الذكاء قادر أيضا على إنتاج أوراق علمية بسرعة تفوق سرعة باحثين قد يقضون سنوات في العمل على إنجاز دراسة واحدة.
يحتاج الأكاديميون إلى مواكبة أحدث موضوعات البحث والمنهجيات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي)، وهو ما يتطلب استثمارا كبيرا في الوقت. وتتمثّل نقطة التحوّل المحتملة في القدرة على توليد ملخصات ذكية للمقالات العلمية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتعد الإنجازات الحديثة، مثل تقنية «الانتباه المتوسع» التي نشرها باحثون من شركة مايكروسوفت، بإحداث ثورة في هذه العملية. فعلى سبيل المثال، قد يتمكن الأكاديميون في المستقبل من اكتساب المعرفة وتطبيقها على الفور؛ كما فعل «نيو» في فيلم «ذي ماتريكس» حين تعلم فنون القتال في ثوان معدودات.
لدمج الذكاء الاصطناعي قدرة على إعادة تعريف مرونة العمل الأكاديمي. فعلى سبيل المثال، يمكن أن تستفيد إدارات الجامعات من تقنيات هذا النوع من الذكاء في تحديد الباحثين الذين يعملون في عطلات نهاية الأسبوع أو في ساعات متأخرة من الليل، وذلك من أجل تعزيز التوازن الصحي بين العمل والحياة الشخصية لديهم. ومع ذلك، من الضروري الإقرار بأن مثل هذا النوع من المتابعة أثار مخاوف، وأنه كان موضع نقاش في أدبيات تحليلات الأفراد (People Analytics)؛ إذ إنه في تماس مفاهيم الرقابة الرقمية.

اتّجاهات البحث المستقبلية

نظرا إلى الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في الأغراض البحثية، نقترح استكشاف أثر الذكاء الاصطناعي في المنهجيات البحثية (مثل البحث الاستقرائي، أو الاستنباطي، أو الاستنتاجي)، لا سيما فيما يتعلق بقدرته على التعرف إلى الأنماط داخل البيانات وديناميات التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في العملية البحثية على سبيل المثال، إذا ما كان يمكن أن نعد الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة مراجعا، أو مؤلفا، وجيها)، ويجب أن يشمل هذا الاستكشاف دراسة حدود تطبيقه، وإسناد المسؤولية أو الفضل / الاستحقاق في الأبحاث، والانخفاض المحتمل في الخبرة البشرية، والجوانب الأخلاقية المسؤولة والمرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة في البحث العلمي.
على سبيل المثال، من الضروري أخذ احتمال التحيزات والأخطاء التي قد يُدخلها الذكاء الاصطناعي في الحسبان؛ إذ يمكن أن تؤدي إلى نتائج بحثية معيبة واستنتاجات خاطئة. وحتى الآن، نوقشت التحيزات الخوارزمية في المجال الأكاديمي خصوصا في سياق التعليم، ولكن ثمة تقارير ناشئة تبرز أهميتها أيضا في مجال البحث العلمي المعتمد على الذكاء الاصطناعي، لا سيما مع ازدياد الاعتماد على البيانات الضخمة وإجراء الأبحاث بمساعدة هذا الذكاء، مثلما أوضحت ذلك دراسة دان أفراهامي وآخرين، ومن المهم استكشاف كيفية تأثير ظهور الإرشادات الأخلاقية الخاصة بهذا النوع من الذكاء في زيادة متطلبات العمل الأكاديمي؛ إذ أصبح من المتوقع من الأكاديميين حاليا أن يفهموا في أعمالهم مبادئ وصفت حديثا بأنها صعبة التطبيق، ومعزولة، ومختلف فيها، أو غير منسجمة، وأن يطوروها ويطبقوها، ثم إن القنوات التي تُجرى من خلالها الأبحاث ومواقع تنفيذها قد تؤدي إلى «إلغاء جزئي» للمكوّن البشري في الأبحاث التي تشمل مشاركين بشريين. وهذا يرتبط بقضايا أخلاقية وعملية، مثل عدم القدرة على قراءة الإشارات غير اللفظية بسبب عدم استقرار الاتصال أو تأخره، وغموض أنظمة الذكاء الاصطناعي، وصعوبة تفسير قراراتها، والانحياز العرقي. ومع ذلك، لم تدرس – بحسب علمنا – أي قضية من هذه القضايا في سياق أكاديمي على نحو خاص أو تجريبي. لهذا، نقترح إجراء مزيد من الأبحاث في موضوع هذه التبعات المرغوب فيها، وغير المرغوب فيها أيضا.
قد يجد الأكاديميّون صعوبة في مواكبة التقنيات المتغيرة بسرعة، وهذا الأمر يؤدّي إلى ازدياد متطلبات وظائفهم والتقليل من شأن الإمكانات الكامنة في هذه المنصات وفهمها بوصفها أدوات بحثية؛ ومن ثم يضعف استخدامها. ومع ذلك، يمكن أن يُحفّز هذا الوضع على إجراء مزيد من الأبحاث البينية التي تجمع بين الباحثين المتمكنين تقنيا والملمين بالأبعاد الأخلاقية. ويمكن أن يستقصي الباحثون كيفية مساهمة تبني الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية البحثية بالنسبة إلى الأكاديميين في سياقات مختلفة.
وتركز العديد من الدراسات التي تناقش الجوانب الزمنية («متى؟») المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الأنشطة البحثية على «قياس» الوقت الذي يمكن أن يوفره العلماء، ومع ذلك، لا تناقش هذه الدراسات النشاط الأكاديمي الذي ينبغي أن يُستثمر فيه ما جرى توفيره من الوقت. لذا، لا يزال من غير الواضح إذا ما كان ينبغي للأكاديميين استخدام هذا الوقت الإضافي لإجراء مزيد من الأبحاث، أو مزيد من التدريس، أو الأنشطة الإدارية، أو الخدمية، أو لاكتساب المعرفة وتطويرها وتطبيقها ونشرها، أو إذا ما كانت الحاجة إلى عدد أقل من الأكاديميين ستنجم عن ذلك. فعلى سبيل المثال، قد يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة كمساعد في الكتابة إلى تغييرات في كيفية تقييم الأكاديميين كأن يؤثر في مسارهم نحو التثبيت الأكاديمي) إذا أدى إلى زيادة إنتاجيتهم. وبناء عليه من الضروري دراسة التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي في إدارة الأداء الأكاديمي.

الأنشطة المتعلّقة بالتّدريس

تشكّل التقنيات المتقدمة الطرائق التي يُجري بها الأكاديميون أنشطتهم التدريسية، إذ تؤثّر فيما يجري تدريسه، وكيفيته، ومكانه وزمانه؛ ومن ثم فإنها تؤثر في كيفية نشر المعرفة، ونركز في هذا السياق، على كيفية تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأنشطة التدريسية تحديدا، وهي تُعرف بأنها عمل المدرس المرتبط بمحتوى المادة التي يجري تدريسها (ينظر الملحق).
تستخدم التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في التعليم (العالي) على نحو متزايد، وقد أصبحت موضوعا للدراسة في علوم التربية، ويُشار إليها بمصطلح الذكاء الاصطناعي في التعليم» (AIEd). ومن الدراسات في هذا السياق دراسة جيو جن هوانغ وآخرين، ودراسة سيلينا نيمورين وآخرين، ودراسة أولاف زاواكي ريتشر وآخرين، وتوجد عدة فئات لاستخدام الذكاء الاصطناعي القائم على الآلات التفاعلية في التعليم، ومنها ما يلي: المعلمون الشخصيون، والدعم الذكي للتعلم التعاوني، والواقع الافتراضي الذكي، وتحليل ملفات الطلاب الشخصية، ومن اللافت للانتباه أن منظور المعلم يكاد يكون معدوما في هذه الدراسات، مما يسلّط الضوء على الثغرة التي نتناولها في هذه الدراسة.