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 محددة 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.

توفّر التّقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فرصًا متعدّدة لتحسين عمل المدرّسين الأكاديميين، ومن ذلك دراسة محمد رضا فاروخنيا وآخرين، ودراسة بيريز وآخرين، ودراسة زاواكي-ريتشر وآخرين، وقد وصفت العديد من الدراسات الوعود والإمكانات التي توفّرها أدوات هذا النوع من الذكاء في التعليم، والتي يمكن أن تُحدث تغييرات في نوع الأنشطة التدريسية التي يؤديها الأكاديميون، وفي درجة الاستقلالية التي يجب أن يتمتعوا بها في عملهم. ولا يعني استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم أن الروبوتات ستحلّ فورًا محلّ المعلّمين، لكن هذا الأمر يؤدي إلى تغييرات جوهرية في بيئة الصف الدراسي. ويتمثل هدف هذا الذكاء في التعليم في “جعل أشكال المعرفة التعليمية والنفسية والاجتماعية، التي غالبًا ما تكون ضمنية، أكثر دقة ووضوحًا من الناحية الحاسوبية”، وبناءً على ذلك، يمكن استخدام التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي القائم على الآلات التفاعلية في دعم المهمّات الإدارية، وتقديم رؤى تعليمية ذات صلة.
إنّ أدوات الذّكاء الاصطناعي في التعليم الموجّهة نحو المعلمين، على سبيل المثال، يمكن أن تدعمهم من خلال أتمتة المهمّات المتعلقة بالإدارة، وتطوير المحتوى (إعداد الاختبارات مثلًا)، والتقييم، والتحقق من الانتحال العلمي، وتقديم التغذية الراجعة، ممّا يساهم في توليد رؤى إضافية بشأن الطلاب، وتقليل عبء العمل على المدرّسين، وتوفير وقت إضافي، ويمكن أن تدعم تطبيقات هذا الذكاء القائم على الآلات التفاعلية عمل المدرّسين الأكاديميين والقرارات التي يتخذونها، من خلال المساعدة في تقييم مقالات الطلاب وأسئلة الامتحانات ذات “النهايات المفتوحة”.
علاوة على ذلك، يمكن أن يستخدم المدرّسون الذكاء الاصطناعي القائم على الآلات التفاعلية، وتحديد الطلاب المعرّضين لخطر التوقف عن الدراسة، استنادًا إلى تتبّع حضورهم في الصفوف وتسليمهم للواجبات، ويمكن أن يساعد هذا الذكاء المعلمين في تدعيم عملية تعلّم الطلاب انطلاقًا من تحليل مواضع الأخطاء الشائعة، وزيادة تفاعلهم بناءً على تحديد مواضع الملل أو الحماسة والعمل على تحسينها، وتُعدّ هذه أمثلة من تحليلات التعلّم، وهي تركّز على قياس البيانات التعليمية وتحليلها والإبلاغ عنها؛ ما يساعد على توفير رؤى مخصصة بالنسبة إلى المتعلمين. وفي نهاية المطاف، قد يصبح من الممكن أن يُشرف الذكاء الاصطناعي على تصميم الأنشطة التعليمية بطريقة كاملة، ويمكن أن يكون ذلك من خلال روبوت اجتماعي، أو روبوت دردشة، أو مساعد صوتي. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام هذا النوع من الذكاء المحدود الذاكرة مثل “تشات جي بي تي” (ChatGPT) لتحديد أهداف المقرر الدراسي، ومخططاته العامة، ومواد القراءة، استنادًا إلى ملايين النصوص العلمية المتاحة.
وتُعدّ الدروس الخصوصية الذكية من التطبيقات المهمة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي في التعليم. وعلى سبيل المثال، تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي القائم على الآلات التفاعلية في إعداد خطط تعلّم فردية مخصصة لكل طالب، ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة في تطوير روبوتات دردشة تستجيب لاستفسارات الطلاب، و«متعلّمين أذكياء” يمكن الطلاب تدريبهم وتوجيههم للتعلم، إضافةً إلى المعلمين الرقميين الشخصيين المعروفين باسم أنظمة التعليم الذكية (Intelligent Tutoring Systems). وقد يعمد المدرسون، أيضاً، إلى تبني روبوتات المحادثة القائمة على الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة بالتعاون مع الطلاب، من أجل ابتكار أنماط جديدة من التعلم.
من ناحية أخرى، تطرح أدوات الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة مثل “تشات جي بي تي” العديد من التحديات بالنسبة إلى المعلّمين، نظراً إلى إمكانية إساءة استخدام الطلاب إياها، من خلال استخدامها في كتابة المقالات الدراسية على سبيل المثال، وهو ما قد يستدعي إدخال تعديلات على طبيعة المهمات الأكاديمية أو تطوير أدوات ذكية جديدة للكشف عن الانتحال العلمي. وفضلاً عن ذلك، قد يكون لروبوتات المحادثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة تأثيرات تربوية بعيدة المدى بوصفها أدوات تعلُّم؛ وذلك بسبب تداعياتها على مهارات الكتابة الأكاديمية والتفكير النقدي لدى الطلاب، وهو أمرٌ يفرض على الأكاديميين تحديات إضافية.
خلاصة القول أنّ تبنّي الذّكاء الاصطناعي في مجال التدريس لا يقتصر على أتمتة بعض الأنشطة التدريسية (الإدارية)، بل يمكن توظيفه لتعزيز دور المعلمين انطلاقاً من تزويدهم برؤى ذات صلة. ومع ذلك، يجب الإقرار بالمخاطر المحتملة المرتبطة بسوء السلوك الأكاديمي.
التّدريـــــس (المكــــــان)
تُسهل تقنيات الذكاء الاصطناعي عملية التدريس، نظرياً من أي مكان كان؛ إذ يتيح الواقع الافتراضي، وفصول الميتافيرس المرتبطة بهذا النوع من الذكاء، إمكانية التدريس من مواقع مختلفة. وتتيح التطبيقات الحديثة مثل “التعلم في الفضاء الثالث” (Third Space Learning) التدريس عبر الإنترنت، ممّا يربط المعلمين بالطلاب في جميع أنحاء العالم، حتى خارج فصولهم الدراسية، وحالياً، يُحلّ المدرسون بيئات افتراضية أو محاكاة رقمية (مثلاً، People Analytics Escape Room) محلّ أنشطة بناء. وتُنتج تقنيات الذكاء الاصطناعي مزيدًا من هذه البيئات التعليمية الافتراضية التي تُمكّن المعلمين والطلاب من التفاعل مع بعضهم من مواقع متباعدة. ويُمكن أن يساهم هذا النوع من الذكاء في تطبيق نموذج “الفصل المعكوس”، فمثلاً، يستخدم الطلاب روبوتات المحادثة استعدادًا للمواد الدراسية التي ستُناقش في الفصل، وفي الوقت ذاته، ومع التقدّم في استخدام الطلاب لروبوتات المحادثة المدعومة بأدوات الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة، قد يُعيد المعلمون النظر في العودة إلى نماذج الاختبار الورقي التقليدي داخل الصف. كان تقديم التغذية الراجعة للمتعلمين يجري تقليديًا مباشرة في الفصل، إلا أن التطورات التكنولوجية الحديثة المدمجة في أنظمة التعليم الذكي القائمة على الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة، صارت تتيح للمعلمين دعم طلابهم وتقديم ملاحظات مخصصة لهم من أي مكان، وثمّة أيضًا أمثلة دالة على استخدام الروبوتات التعليمية (الاجتماعية) في الفصول الدراسية كمعلّمين رئيسين أو بُدلاء من المعلمين، وليس بوصفها أدوات داعمة في الأنشطة التدريسية فحسب؛ مثل استخدام الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة في تعليم اللغات. وعلى سبيل المثال، تُدرج دراسة أنور وآخرين في هذا السياق.
التّدريـــس (الزّمــان)
تتيح تقنيات الذّكاء الاصطناعي، إضافةً إلى تمكين التدريس من أي مكان في العالم، إمكانية التدريس المستقل عن الزمن؛ إذ يمكن أن يصل الطلاب إلى المحاضرات والتغذية الراجعة في أي وقت يشاؤون. ويمكن استخدام تطبيقات هذا النوع من الذكاء لتوفير تغذية راجعة وتقييمات فورية، ممّا يسهم في دعم عملية التعلّم المستمر لدى الطلاب. وعلى سبيل المثال، تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي للأكاديميين تسجيل محاضرات تفاعلية وشخصية جزئية (Micro Lectures) يمكن من خلالها تنفيذ التدريس غير المتزامن في أي وقت.
وبناءً على تبنّي أنظمة التعليم الذكي وروبوتات المحادثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة، يضمن المدرسون الأكاديميون تلقّى طلابهم تغذية راجعة مخصصة من دون تقيد بالزمن، وبدلاً من أن يرد الأكاديميون على استفسارات الطلاب وطلباتهم على امتداد الأسبوع، يمكن أن تتولّى هذه الأنظمة الذكية الرد بعد ساعات العمل الرسمية، ممّا يتيح للأكاديميين أن ينظّموا أوقات عملهم على نحو أفضل، وللطلاب أن يتعلّموا وفقًا لسرعتهم الخاصة.
اتّجاهات البحث المستقبلية المتعلّقة بالأنشطة التّدريسية
إنّ الدّراسات التي تناولت تصميم العمل التدريسي نادرة، لذلك ينبغي للأبحاث المستقبلية أن تستقصي إمكانات تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي في هذا التصميم من حيث مكونات العمل الأساسية والنتائج المرتبطة به، مثل الرفاهية والأداء. فقد كان المعلّمون يتحمّلون من قبل المسؤولية كاملة عن تصميم المواد والأنشطة التعليمية، ولكنهم أصبحوا يدمجون في تدريسهم أدوات وخدمات قائمة على الذكاء الاصطناعي المحدود الذاكرة، غالبًا ما يرجع تصميمها إلى تطبيقات تورّدها أطراف خارجية، ويستوجب هذا النمط الخارجي من التوريد دراسة معمقة لفهم إذا ما كان ينبغي إشراك المعلمين في تصميم هذه التطبيقات، و/أو في حلقات التغذية الراجعة الخاصة بها. وبالنظر إلى أن الأكاديميين لا يتبنون بالضرورة جميع التقنيات التعليمية المتاحة، فإنّ الدّراسات المستقبلية ينبغي لها أن تركّز على العوامل التي تشكل تصوراتهم وسلوك تبنيهم، واستخدامهم لهذه التقنيات، وينبغي أيضًا دراسة التأثيرات البيداغوجية وتبعاتها المتعلقة بالعمل الأكاديمي وإنتاج المعرفة نتيجة لاستخدام المعلمين والطلاب الذكاء الاصطناعي.
ينبغي أن تتناول الأبحاث المستقبلية في التدريس البعد الأخلاقي لاستخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا. وعلى سبيل المثال، يجب أن يُدرس الطرف الذي يتحمل المسؤولية عن التصميم الأخلاقي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها العملية، وإمكانات تأثير هذا الذكاء في الجانب العلائقي (Relational) من الوظائف الأكاديمية وعلاقات السلطة بين المدرسين الأكاديميين والطلاب. وفي هذا السياق، تبرز أسئلة محورية من بينها من يضمن أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا تتحيّز ضد طلاب معينين أو مجموعات منهم) بناءً على العِرق / الإثنية أو النوع الاجتماعي أو الجنسية؟، ومَن المسؤول عن القرارات الجوهرية (مثل التقييم وإسناد الدرجات) التي تُحدّد، أو تُنفّذ، بواسطة هذا النوع من الذكاء؟ وهل ينبغي تأطير هذه المسؤوليات وتوثيقها رسميًا (من خلال إرشادات جامعية مثلاً)؟ قد يتطلّب استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتيح إمكانية العمل من أي مكان (البُعد المكاني) موارد مالية إضافية (مثل الاشتراكات)، وكفاءات في استخدام التكنولوجيا، وموارد تتيح تجربة هذه التطبيقات وفهم طرائق عملها وشرحها للطلاب. ولا تزال هذه المتطلبات الإضافية للعمل تُناقش على نحو محدود في سياق استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا سيما فيما يتعلق بالأكاديميين، ومن ثم، ينبغي للأبحاث المستقبلية أن تُقيّم مدى تأثير تبنّي الطلاب لتقنيات هذا الذكاء في تحديد أماكن تنفيذ أنشطة التدريس والتقييم.
مع التقدّم في تقنيات الذكاء الاصطناعي وما يصاحبها من إمكانيات في التدريس المخصص والمستقل عن الزمن، بات الأكاديميون من حيث أوقات العمل قادرين على العمل بمرونة أكثر فأكثر (البُعد الزمني)، وفي الوقت ذاته، تتيح تطبيقات هذا النوع من الذكاء للطلاب التعلم طوال الوقت، مما قد يؤثر أيضًا في توقيت العمل المتوقع من المعلمين. وهذا يثير تساؤلات مهمة، منها ما يلي: ما الكيفية التي سيتغيّر بها توقيت يوم العمل الأكاديمي عند استخدام حلول الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تؤثر هذه الحلول في التوازن بين العمل والحياة الشخصية بالنسبة إلى الأكاديميّين؟
الأنشطة المتعلّقة بالخدمات الأكاديمية (تطبيق المعرفة)
يجب أن يستثمر الأكاديميّون باستمرار في الأنشطة المتعلقة بالخدمات الأكاديمية وتطبيق المعرفة. ويُطلق على هذا المفهوم أحيانًا مصطلح “سلوكيات المواطنة الأكاديمية”، أي إنّ الأكاديميين هم أعضاء يخدمون مجتمعًا أكاديميًا أوسع اجتماعيًا. فهم يقدّمون خدمات أكاديمية، ويطبّقون معارفهم على نحو يعود بالنفع على الطلاب، والزملاء، والمؤسسة التي ينتمون إليها، والمهنة الأكاديمية، والجمهور العام. ويمكن أن يُسهم الذكاء الاصطناعي في أتمتة مثل هذه الأنشطة وتعزيزها.
الخدمـــات – الماهيّـة
تشمل الأنشطة المتعلقة بالخدمات الأكاديمية إجراء المقابلات مع المرشحين، والإرشاد الأكاديمي، وتقييم الزملاء، والمشاركة في اللجان، وتنظيم المؤتمرات، وتقديم الاستشارات إلى القطاع الخاص، والتفاعل مع وسائل الإعلام والجمهور من خلال المحاضرات والعروض التقديمية والمناظرات، إضافةً إلى ذلك، يتحمّل الأكاديميّون مسؤوليات مراجعة المقالات العلمية، والمشاركة في الهيئات التحريرية للمجلات والتقدم بطلبات للحصول على منح بحثية، والمشاركة في لجان التوظيف والتطوير المهني.
ولمواكبة المشهد المتغير بسرعة في عالم الأعمال، يُقيم الأكاديميون روابط وثيقة مع القطاع الصناعي لاكتساب فهم أعمق للمشكلات الواقعية، وتأمين التمويل الخارجي لأنشطة متعلقة بخدمات الاستشارات والبحث، بيد أنّ البحث عن المنح والتقدم بطلبات للحصول عليها قد يكون مرهقا ومعقدًا وغير مُجد، نظرًا إلى كثرة الإجراءات المطلوبة وصعوبة العثور على مصادر تمويل مناسبة، واليوم، توجد منصات تعتمد على محركات بحث متقدمة تتيح سهولة البحث عن المنح والعثور على الشركاء، التقدم بطلبات الحصول على المنح، ويمكن أن تساعد حلول الذكاء الاصطناعي الجهات المانحة في تقييم طلبات التمويل البحثي.
يعد الإرشاد الأكاديمي جانبًا مهما من العمل الأكاديمي، غير أنّ إيجاد التوافق المناسب بين المرشد والمسترشد ربما يكون تحديًا. وقد سعت بعض المنصات لسدّ هذه الفجوة انطلاقا من خوارزميات المطابقة، مثل (https://mentorloop.com). إضافةً إلى ذلك، يجري تطوير أدوات مراجعة أكاديمية بمساعدة الذكاء الاصطناعي من أجل تخفيف العبء الناتج من العدد المتزايد من المقالات المقدمة للنشر، وهو اتجاه مرشّح للازدياد بسبب تنامي ظاهرة الأوراق المنتجة من خلال هذا النوع من الذكاء.