من يبني التعلم الآن؟ الذكاء الاصطناعي وديمقراطية التعليم

جعل الذكاء الاصطناعي من الممكن لأي شخص تقريبًا إنشاء شيء يبدو وكأنه تعلم.

يمكن للمتعلم تحميل مستند وطلب ملخص. يمكن للمدير تحويل ملف PDF إلى اختبار. يمكن لمختص الموضوع طلب مخطط للدورة وهدف التعلم وتقييم في بضع دقائق.

هذا هو تغيير حقيقي. لا أعتقد أننا يجب أن نقلل من أهميته. لأول مرة، يمكن للأشخاص إنشاء مواد تعلم مفيدة دون الحاجة دائمًا إلى منصة أو فريق إنتاج أو مصمم تعليمي.

لكننا يجب أن نكون حذرين فيما نقصده بالتعلم.

هناك فرق بين اكتشاف الإجابة على سؤال وبناء المعرفة. وهناك فرق بين حلقة تعلم مفيدة ورحلة تعلم جادة.

الذكاء الاصطناعي جيد جدًا في الجزء الأول. إذا كنت تريد حل مشكلة صغيرة، اتبع وصفة بسيطة أو تعامل مع سياق محدد، يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك. يمكن أن يعطيك إجابة سريعة، يشرح مفهومًا، ينشئ اختبارًا، يلخص مستندًا أو يساعد شخصًا على فهم شيء في اللحظة.

مثال بسيط. يمكنني تحميل فصلين من كتاب تاريخ وإنشاء استبيان لابنتي. لا أحتاج إلى شيء آخر. يمكنني بناء شيء مثل ذلك في لحظة ونكتشف ما تعرفه وما لا تعرفه.

هذا مفيد، وفي بعض الحالات، يكفي.

لكن مساعدة ابنتي على التعلم من خلال التفاعل المباشر مع الذكاء الاصطناعي هو شيء مختلف تمامًا.

هذا الفرق مهم لأن معظم المحادثات حول الذكاء الاصطناعي والتعلم تعاملت مع هذين الأمرين على أنهما نفس الشيء، وهو ما ليس كذلك. يمكن لحلقة التعلم أن تكون فورية ومفيدة ومركزة. ورحلة التعلم هي شيء آخر تمامًا. لها هيكل واتجاه. تطلب من المتعلم الانتقال من عدم المعرفة إلى المعرفة إلى التطبيق إلى التفكير إلى التغيير النهائي في كيفية التفكير أو التصرف. هذا أكثر صعوبة.

الوصول إلى الإنشاء ليس هو السيادة على التصميم

عندما يتحدث الناس عن الذكاء الاصطناعي ديمقراطية التعليم، أعتقد أن هذا هو المكان الذي يصبح فيه الحجة مثيرة للاهتمام. لقد قام الذكاء الاصطناعي بديمقراطية الوصول إلى الإنشاء. يمكن الآن لمزيد من الناس إنشاء مواد تعلم. يمكن لمختصي الموضوع تحويل معرفتهم إلى شيء منظم ومزيد من المتعلمين الحصول على المساعدة في اللحظة التي يحتاجونها.

لكن الوصول إلى إنشاء التعلم ليس هو نفسه السيادة على تصميم التعلم.

إذا أراد شخص ما تعلم شيء بسيط، قد يكون الذكاء الاصطناعي كافياً. لكن إذا أراد شخص ما تعلم فيزياء نووية أو قيادة أو حكم سريري أو أي قدرة جادة، فإن الشخص المتعلم يجب أن يفعل أكثر من مجرد أخذ دورة. يجب أن يأخذ سيطرة على رحلة التعلم. يجب أن يفهم ما إذا كان المحتوى جيدًا، وما إذا كان الخطوة التالية منطقية، وما إذا كان حقًا يدمج المعرفة.

ذلك يتطلب منه استخدام جميع مهاراته المعرفية لتوجيه التعلم. في الواقع، لا يريد معظم الناس هذه العبء. لا يريدون أن يبذلوا طاقتهم دائمًا في اتخاذ القرارات الصحيحة. يريدون فقط التعلم.

هذا هو الحد الأول للتعلم بالتحفيز. يبدو وكأنه يمنح السلطة، لكنه يطلب الكثير من الفرد. يجب أن يختار المدخلات الصحيحة، ويسأل السؤال الصحيح، ويحكم على جودة الإجابة، ويعيد توجيه النظام عندما يخطئ، وكل ذلك مع الحفاظ على دوافعه.

التعلم بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو سلسلة

لا أعتقد أن المستقبل هو ببساطة “الذكاء الاصطناعي يخلق الدورة”. يجب أن نفكر في إنشاء التعلم بمساعدة الذكاء الاصطناعي على أنه سلسلة.

في أحد طرفي السلسلة، هناك إنشاء بالتحفيز فقط. يطلب المستخدم من الذكاء الاصطناعي إنشاء دورة للمبتدئين في موضوع ما. هو سريع ومفيد كنقطة بداية. لكنه محدود. قد يبدو متناسقًا وملونًا، لكن ذلك لا يعني أنه يمتلك تربية قوية أو انسجامًا قويًا مع هدف المتعلم الحقيقي.

ثم هناك إنشاء موجه بالموارد. هنا، يعمل الذكاء الاصطناعي من مواد مصدر حقيقية مثل فيديو أو كتيب أو محاضرة أو مقال. ذلك أقوى لأن النظام يعتمد على شيء حقيقي.

بعد ذلك يأتي إنشاء موجه بالهدف، حيث يكون النقطة البداية ليست المحتوى فقط، بل النتيجة. ما هي القدرة التي نحاول بناؤها؟ ما الذي يجب أن يكون المتعلم قادرًا على فعله بعد ذلك؟ كيف سنعرف أنه يمكن أن يفعل ذلك؟

طريقة أخرى هي إنشاء موجه بالرحلة. هنا، يوجه المعلم أو مصمم التعليم التجربة. من أين يبدأ المتعلم؟ أين يجب أن يصطدم؟ متى يجب أن يفكر؟ متى يجب أن يمارس؟ متى يجب أن يُقيم؟

أخيرًا، هناك إنشاء مدروس من قبل الإنسان، حيث يبقى الخبير متورطًا بشكل وثيق في هيكل وترتيب و معنى التجربة. لا يزال الذكاء الاصطناعي موجودًا، لكنه ليس المدير. هو المساعد.

هذا الفرق مهم لأن التعلم ليس شيء واحد. يعتمد على كيفية تعريف التعلم وما نوع التعلم الذي نحاول إنشائه.

عندما نتحدث عن التفكير النقدي والتعلم العميق والرحلات الطويلة والأهداف الكبيرة والقرارات المهمة، نحن بحاجة إلى تعلم موجه من قبل الإنسان.

نفس الشيء صحيح بالنسبة للموارد التي نمنحها للذكاء الاصطناعي. هناك فرق كبير بين طلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء شيء من تحفيز فارغ وتزويدنا بمجموعة غنية من الموارد التعلمية مثل المواد المصدر والأنشطة و مسارات التعلم والتقييمات والبرامج الكاملة. كلما كان هدف التعلم أكثر جديّة، كلما كان جودة تلك المدخلات أكثر أهمية.

المشكلة لم تكن أبدًا فقط المحتوى

هنا أعتقد أن العديد من المنظمات سوف تخطئ. سوف يرون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينتج المزيد من المحتوى بسرعة أكبر، وسوف يفترضون أن المشكلة قد حلت.

في الواقع، كل مرة هناك ثورة تكنولوجية، نبسط التعلم. عندما جاء الراديو، قال الناس أنه لا داعي للذهاب إلى المدرسة لأن الطلاب يمكن أن يستمعوا. عندما جاء السينما، سأل الناس لماذا لا تزال هناك حاجة للكتب. الآن جاء الذكاء الاصطناعي، ونخاطر بفعل الشيء نفسه مرة أخرى. نخاطر بالافتراض أن因为 وسيلة جديدة يمكن أن تقدم المعلومات، يمكن أن تحل محل الفعل الأعمق للتعلم.

أكبر مشكلة هي تبسيط ما هو التعلم

التعلم ليس مجرد نقل المعلومات. ليس فقط معرفي. هو اجتماعي. هو عاطفي. هو ثقافي. يحمل قيم. التعلم يأتي مع قيم ويأتي مع رؤى للمستقبل.

ذلك هو الفرق بين التعلم الوظيفي والتعلم التحويلي. التعلم الوظيفي قد يظهر لك كيفية عمل كوب من القهوة bằng اتباع وصفة. استخدم هذا الكم من الماء، هذا الكم من القهوة، هذه الطريقة، هذا التوقيت. التعلم التحويلي يساعدك على فهم كيفية عمل قهوة جيدة حقًا. كيف يغير حجم الطحن النكهة، كيف يؤثر درجة حرارة الماء على الاستخراج، كيف تتطور النكهة، كيف تتعديل عندما شيء ما خاطئ، وأخيرًا كيفية إنشاء شيء من تلقاء نفسك. هذا يبدو وكأنه فرق صغير، لكنه ليس كذلك. إنه يغير ما نعتقد أن التعلم من أجله.

هناك طريقة مفيدة للتفكير في هذا. التعلم له سياسة وفن.

ذلك لا يعني السياسة بمعنى ضيق حزبي. يعني أن التعلم أبدًا ليس محايدًا. نحن دائمًا نصنع قرارات حول ما يهم، ما يجب أن يتحدى، وما نوع المستقبل الذي ننظر إليه. التعلم دائمًا سياسي بهذا المعنى الأوسع، لأنك تختار الطريق الذي تسلكه. نحن دائمًا نضع العواطف والقيم والمنظور فيه.

والتعلم هو أيضًا فن، لأنه يتعلق بكيفية فهم الناس العالم وفسره أثناء تغير العالم حولهم. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في ذلك، لكنه لا يمكن أن يملكه.

هنا يصبح المعلم ومصمم التعليم أكثر أهمية، لا أقل. عندما يأخذ الذكاء الاصطناعي على عاتقه المزيد من عمل الإنتاج الفعلي، يتغير قيمتهما نحو تشكيل الغرض والهيكل والاتجاه لتجربة التعلم.

في الماضي، كان الكثير من وقت تصميم التعليم يُبذل في إنتاج قطع التعلم. في LearnWorlds، نرى هذا التحول مباشرة: لم يعد مصممو التعليم يضطرون إلى قضاء الكثير من الوقت في إنشاء المحتوى، الصورة، الفيديو أو المورد. يمكنهم قضاء المزيد من الوقت على تفاصيل وتنقيحات رحلة التعلم.

ذلك هو التحول المهم. ينتقل المعلم إلى مجرى النهر. يصبح أقل منتجًا للمحتوى وأكثر مخرجًا.

خذ أي رواية عظيمة تم تحويلها أكثر من مرة. قد يكون المادة المصدر نفسها، لكن مخرجين سوف يصنعان فيلمين مختلفين. النبرة، الإيقاع، الجو، ما يتم التأكيد عليه وما يبدو أن القصة تعنيه يأتي من الشخص الذي يوجهها، لأنه يأتي بمفاهيمه ووجهة نظره الشخصية.

التعلم يعمل بهذه الطريقة أيضًا. التعلم هو تجربة سردية، شبه سينمائية. يمكن للمادة المصدر نفسها أن تصبح تجارب تعلم مختلفة. التعلم ليس قصة واحدة من نفس الكتاب. هناك العديد من القصص المختلفة.

هذه الغنى يهم. ليس عيبًا يجب إزالته. هو جزء من ما يجعل التعلم إنسانيًا، وهو جزء من ما يعطينا وجهات نظر مختلفة وطرقًا للتفكير والثقافة.

هنا أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يصبح مثيرًا، وليس مهددًا. إنه يعطي للمعلمين مساحة تصميم أكبر. هذا هو السبب في أننا نتحدث عن المخرجين والمصممين. يمكن للمعلمين الآن فتح مساحة التصميم، وإنشاء نماذج أولية لرحلة التعلم، واستكشاف الإمكانيات المختلفة، والغوص أعمق في التصميم مما كانوا قادرين على فعله من قبل.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنشاء المواد، لكن الإنسان ي决定 ما هي التجربة التي تحاول أن تفعلها. ذلك هو الفرق الأساسي بين إنشاء المحتوى وتصميم التعلم.

الاتجاه يحول المادة إلى تعلم

بدون هذا الاتجاه، هناك خطر أن تعامل المنظمات مع التفاعل مع الذكاء الاصطناعي كما لو أن التعلم قد حدث. يعطي لك الذكاء الاصطناعي منظورًا لما يوجد. هو مجرد منظور. أحيانًا يكون منظورًا جيدًا جدًا. أحيانًا يكون مفاجئًا ومفيدًا. لكن حوارًا فريدًا أو تفاعلين لا يجب أن يُعتبرا كما لو أن التعلم قد انتهى.

هناك خطر آخر أيضًا. عندما يكون المتعلم وحيدًا مع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يفقد شيئًا اجتماعيًا. التعلم هو اجتماعي. تاريخيًا، تم تطوير الأفكار والمناهج والحركات من خلال الناس والجماعات والخلافات والمعايير المشتركة. عندما يكون فقط المتعلم والذكاء الاصطناعي، نفقد بعض من هذه المكونات الاجتماعية التي تساعد الناس والمجتمعات على اختبار وتقدم الأفكار.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخصخص التعلم إلى درجة استثنائية، لكن ملايين المحادثات المنفردة بين الأفراد والآلات ليست نفس الشيء مثل ثقافة فكرية مشتركة. إذا أصبح التعلم منعزلًا جدًا، نخاطر بفقدان بعض الخلاف والتفاوض والتفكير الجماعي الذي يتقدم من خلاله المعرفة.

ال вопрос ليس فقط ما إذا كان الفرد يمكن أن يتعلم بشكل فعال مع الذكاء الاصطناعي. هو ماذا يحدث للتقدم البشري الجماعي عندما يحدث التعلم في الغالب في الخاص.

ذلك لا يعني أننا يجب أن نرفض الذكاء الاصطناعي. على العكس تمامًا. أنا أول وأكبر سفير لهذا الجزء من التكنولوجيا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعطينا دعمًا في الوقت المناسب. يمكنه فهم السياق. يمكنه العمل مع الوثائق. يمكنه إنشاء إجابات مفيدة بسرعة.

لكننا يجب أن نفهم ما نوع التعلم الذي نسأله أن يدعمه.

للمنظمات، يصبح هذا سؤالا عمليًا. أين يكفي الذكاء الاصطناعي؟ أين نحتاج إلى تجارب تعلم موجهة؟ أين نحتاج إلى تقييم واعتراف ووجهة نظر بشرية؟ أين نحتاج إلى أن يصبح الناس مستخدمين أفضل للذكاء الاصطناعي نفسه؟

لأننا إذا كنا نتوقع من الناس العمل مع مساعدين ذكاء اصطناعي ذكاء، يجب أن يرفعوا مستوى لعبتهم. إذا كنت تعمل مع نظام ذكاء اصطناعي ذكاء، يجب أن تفهم لماذا يقول ما يقوله.

نعم، لقد غير الذكاء الاصطناعي من يمكنه بناء التعلم. لقد فتح الإنشاء لأكثر الناس. لقد جعل العديد من أنواع التعلم أسرع وأسهل وأكثر سهولة.

لكن كلما ديمقراطي الذكاء الاصطناعي الإنشاء، كلما احتجنا إلى فهم الاتجاه. السياسة والفن وراء التعلم.

المستقبل لن يُبنى بالتظاهر أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفعل كل شيء وحده. سوف يُبنى من قبل أشخاص يفهمون متى يجب أن يولد الذكاء الاصطناعي، متى يجب أن يساعد، متى يجب أن يعتاد، ومتى يجب أن يوجه الإنسان التجربة.

التحفيز يمكن أن يخلق مواد، لكن الاتجاه هو ما يحول هذه المواد إلى تعلم.