مقابلات
كريستيان بانتيل، كبير مسؤولي المنتج في D2L – سلسلة المقابلات
كريستيان بانتيل هو كبير مسؤولي المنتج في D2L، حيث يقود الاستراتيجية العالمية للمنتج وإدارة المنتج وتصميم المنتج وأبحاث تجربة المستخدم وسهولة الوصول. تم تعيينه في منصب كبير مسؤولي المنتج في عام 2024 بعد انضمامه إلى الشركة في عام 2015، حيث وسع قيادته عبر المنتج والتصميم والهندسة.
بانتيل لديه أكثر من 25 عامًا من الخبرة في بناء البرمجيات الحاسوبية، مع أدوار قيادية سابقة في Workday وInfor وPeopleSoft. عملُه يعتمد على التصميم المتمركز حول المستخدم، مع التركيز على إنشاء تجارب تعلم متوافقة وسهلة الوصول للمتعلمين والمعلمين المتنوعين.
D2L هي شركة تكنولوجيا تعليمية كندية معروفة جيدًا بتطوير Brightspace، منصة إدارة التعلم السحابية التي يستخدمها المدارس والجامعات والحكومات والشركات لتوفير تجارب تعلم عبر الإنترنت والتعلم الهجين. تأسست الشركة في عام 1999 بواسطة جون بيكر، وتركز على التعليم الرقمي الشخصي والمتاح، وتدمج أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي والتحليلات وإنشاء الدورات وسمات التعلم التكيفي في نظامها البيئي. تدعم منصة D2L كل شيء من التعليم من الصف الأول حتى التعليم العالي والتدريب المهني والتطوير المهني، مع التركيز القوي على انخراط المتعلم وسهولة الوصول والتعلم مدى الحياة. وقد وسعت الشركة عالميًا وتخدم الآن ملايين المستخدمين من خلال مجموعة من المنتجات المصممة لتحديث كيفية تعلم المنظمات وتدريبها وإدارتها لبرامج التعلم
لقد قمت بإنفاق أكثر من عقدين من الزمن في تشكيل تجربة المستخدم في شركات مثل Workday وInfor وPeopleSoft قبل الارتقاء في الرanks في D2L. كيف أثرت هذه الرحلة على نهجك لدمج الذكاء الاصطناعي في منصات التعلم دون المساس بسهولة الاستخدام وسهولة الوصول؟
إن قضاء ذلك الوقت الكبير في برمجيات المؤسسات يعلمك أين تفشل المنتجات. يضيف الفرق ميزات، لكنهم يفقدون رؤية المستخدم، ويتسرب التعقيد. هذا الخبرة شكلت كيفية نهجي للذكاء الاصطناعي. نحن نتجنب مطاردة الأشياء الجذابة ونركز على معالجة التحديات الحقيقية التي يواجهها المعلمون والمتعلمون يوميًا. هذا يمتد مباشرة إلى كيفية بنائنا في D2L. يجب أن يتناسب الذكاء الاصطناعي مع كيفية عمل المعلمين والمتعلمين بالفعل ودعم كيفية تعلم الناس في الواقع. إذا أضاف ميزة احتكاكًا، أو خلقت ارتباكًا، أو أضعفت سهولة الوصول، فلا يتم شحنها.
كقائد المنتج، تُ監督 المنتج والتصميم والبحث. كيف تُضمن أن ميزات الذكاء الاصطناعي تحسن فعلاً نتائج التعلم بدلاً من إضافة تعقيد إلى المنصة؟
نبدأ من مبدأ بسيط. التعلم يتطلب كفاحًا إنتاجيًا. إذا أزال الذكاء الاصطناعي الجهد المطلوب للتعلم، فهو حل خاطئ. يعتمد التعلم على الممارسة والتعليقات والتفكير والتطبيق، ونصمم الذكاء الاصطناعي لدعم ذلك العملية. يجب أن تساعد كل ميزة المعلمين على محاذاة تجارب التعلم والتقييمات مع النتائج وفهم ما إذا كان المتعلمون يتقدمون في الواقع. نقيس ذلك التأثير مباشرة.
تدمج منصة Brightspace من D2L الذكاء الاصطناعي مباشرة في تجربة التعلم بدلاً من معاملته كإضافة. ما هي المزايا التي تخلقها هذه النهج المدمج للذكاء الاصطناعي للمعلمين والمؤسسات؟
الدمج مهم لأن السياق مهم. عندما يفهم النظام المادة والمتعلم وما يفعله، فيمكنه توجيه التعلم بدلاً من مجرد توليد إجابات. هذا يؤدي إلى دعم أفضل في اللحظة ونتائج أقوى مع مرور الوقت. كما يحتفظ بالمؤسسات في مقعد السائق. يمكنهم وضع السياسات وإدارة البيانات وفهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، وهو أمر حرج للثقة والخصوصية والصحة الأكاديمية.
كثير من أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم وعدت بالتخصيص. ماذا يبدو التخصيص الحقيقي مثل ذلك على نطاق واسع، وأين تفشل معظم المنصات؟
يجب أن يدفع التخصيص التعلم إلى الأمام، وليس إزالة مستوى التحدي المطلوب للتقدم الحقيقي. يمكن للذكاء الاصطناعي إزالة الاحتكاك غير الضروري، لكن التعلم لا يزال يعتمد على الانخراط المستدام وحل المشكلات والجهد مع مرور الوقت. الهدف هو إبقاء المتعلمين على مستوى الصعوبة المناسب حتى يستمرّوا في التقدم دون أن يتعثروا أو يفقدوا الانخراط.
لقد شددت على سهولة الوصول طوال مسيرتك المهنية. كيف يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لخدمة المتعلمين ذوي الإعاقة بشكل أفضل بدلاً من استبعادهم دون قصد؟
يمكن للذكاء الاصطناعي إزالة الحواجز الحقيقية من خلال تقديم طرق متعددة للتفاعل مع المحتوى وجعل التعلم أكثر مرونة. يمكنه دعم صيغ متعددة وتحسين الترجمة وخفض العمل اليدوي للمعلمين. ومع ذلك، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي تميل إلى متوسط المستخدمين، مما يعني أنها يمكن أن تفوت الأشخاص الذين يحتاجون إلى الدعم أكثر. الجميع يتعلمون بشكل مختلف، وبعضهم يعتمد على تكنولوجيا مساعدة لدعم احتياجاتهم. يجب على الفرق تصميم واختبار هذه المتعلمين بشكل متعمد وتضمينهم في عملية البحث والتطوير لضمان تحسين سهولة الوصول في الممارسة. من خلال تحديد الأولوية لتصميم شامل، نسعى لتحقيق كل المتعلمين بغض النظر عن القدرة وخلق فرص معنوية لكل منهم.
مع زيادة参与 الذكاء الاصطناعي في التقييمات والتعليقات، كيف يجب على المؤسسات موازنة التutomatisation مع الحفاظ على الثقة والصحة الأكاديمية؟
يجب أن يدعم الذكاء الاصطناعي التقييم، لا يأخذه. يمكنه مساعدة التوسع في التقييمات وخلق نسخ متعددة من التقييمات التي تختبر نفس المفاهيم، مما يعزز الصحة الأكاديمية ويعميق التجربة التعليمية بشكل عام. لا يزال المعلمون بحاجة إلى امتلاك التقييم والقرارات النهائية. تعتمد الثقة على معرفة أن هناك إنسانًا يخلف النتيجة.
من منظور المنتج، ما هي أكبر سوء فهم يعتقد به الجامعات عند اعتماد الذكاء الاصطناعي في أنظمتهم التعليمية؟
معالجة الذكاء الاصطناعي كأداة يمكن تشغيلها لحل المشكلة. في بعض الحالات، يمكن أن يجعل الأمور أسوأ من خلال إزالة الجهد المطلوب للتعلم. يجب على المؤسسات أن تكون واضحة حول ما يحاولون تحسينه. المزيد من التautomatisation لا يعني نتائج أفضل بدون البيانات وال治ंधन والتصميم المناسبين.
تعمل D2L عبر التعليم من الصف الأول حتى التعليم العالي والتعلم المؤسسي. كيف يختلف دور الذكاء الاصطناعي عبر هذه القطاعات، وأين ترى أسرع تبنيًا؟
يدور دور الذكاء الاصطناعي حول ما يعتز به كل قطاع أكثر. في التعليم من الصف الأول، يركز على السلامة والاستخدام المناسب للعمر وتزويد المعلمين والآباء بالسيطرة القوية على كيفية إدخال الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي. في التعليم العالي، تهتم المؤسسات أكثر بالحجم والجودة، خاصة حول التقييم ودعم المتعلمين وإدارة عدد كبير من الطلاب. في التعلم المؤسسي، ينتقل التركيز إلى السرعة والكفاءة، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي الفرق على التحرك بشكل أسرع وتقليل العبء التشغيلي.
يتبع التبني هذه الأولويات، ولكنه يختلف أيضًا بشكل كبير حسب المنطقة. نشهد زخمًا قويًا بشكل خاص في التعليم العالي على مستوى العالم، خاصة في أماكن مثل سنغافورة، حيث تستثمر المؤسسات بكثافة في الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق التعلم وتحسين النتائج. في جميع أنحاء سنغافورة، لقد كان لدينا مبكرًا من المتبنين المبكرين لمساعدنا الذكي D2L Lumi. كانوا من بين الأولين الذين اعتمدوا هذه القدرات، وفي عام 2025 وحده، زادت الأجيال بنسبة 7.5 ضعفًا. ما يلفت الانتباه ليس فقط حجم الاستخدام، ولكن أيضًا اتساعه. غالبًا ما تكون المؤسسات هناك أول من يجرّب ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة ونشرها على نطاق واسع عبر بيئات التعلم الحقيقية.
نحن نشهد أيضًا زخمًا قويًا ومتسارعًا في أمريكا اللاتينية. من سبتمبر 2025 إلى أبريل 2026، حافظ Lumi على استخدام مستمر على مستوى عالٍ في جميع أنحاء المنطقة، مما يشير إلى أن المؤسسات قد انتقلت بشكل جيد إلى ما وراء التجربة وتدمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في سير عمل التدريس.
في المقابل، غالبًا ما تأخذ الأسواق مثل الولايات المتحدة نهجًا أكثر هيكلة، مع تجارب ومراجعات الحوكمة وتنفيذها على مراحل قبل نشر أوسع.
الآن يمكن للذكاء الاصطناعي توليد المحتوى والتقييمات وحتى التدريس. كيف يجب على المعلمين إعادة التفكير في دورهم في عالم حيث تصبح هذه القدرات معيارية؟
لا يصبح المعلمون أقل أهمية مع تحسن الذكاء الاصطناعي. بل يصبحون أكثر أهمية. دورهم يتحول نحو توجيه عملية التعلم ووضع التوقعات وضمان أن يتفاعل الطلاب مع المواد بطريقة معنوية. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المحتوى والتعليقات، لكنه لا يستطيع استبدال الحكم أو الدافع أو المساءلة. يجب أن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتوسيع ما يهم حقًا في التعلم، لا استبدال عملية التفكير أو تقديم تقييمات مكتملة للمتعلمين.
نظرًا إلى المستقبل، ما هي أهم القرارات المنتج التي يجب على شركات تكنولوجيا التعليم الحصول عليها اليوم لضمان أن يحسن الذكاء الاصطناعي، لا يخفف، جودة التعليم على مدار العقد المقبل؟
إذا ربطته مرة أخرى إلى قرارات المنتج، فالفائزون سيكونون أولئك الذين يبنيون على بيانات قوية ويدمجون الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحقيقي ويؤسسون كل شيء على الثقة وسهولة الوصول وعلوم التعلم.
إذا فعلنا ذلك بشكل صحيح، يصبح الذكاء الاصطناعي قدرة أساسية تحسن التعلم باستمرار، مما يساعد المعلمين على التركيز على العمل ذي التأثير العالي ويمنح المتعلمين الدعم في اللحظة المناسبة.
الفرصة الحقيقية هي أن ننتقل إلى ما وراء التعليم الذي يناسب الجميع إلى شيء أكثر استجابة وفعالية، حيث يتم دعم كل متعلم بشكل أفضل، وكل معلم يتم تزويدوه بأفضل أدوات لمساعدتهم على النجاح.
شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في التعلم المزيد فيزيون D2L.
