الدكتور أنتوني لي، رئيس وعميد جامعة ويستكليف – سلسلة المقابلات

الدكتور أنتوني إم لي هو رئيس جامعة ويستكليف في إيرفين، كاليفورنيا، واحدة من أسرع الجامعات نموا في الولايات المتحدة، حيث انتقلت من أقل من مئات الطلاب إلى أكثر من 3000 طالب خلال العقد الماضي. شغل الدكتور لي مناصب قيادية في العديد من الجامعات والمدارس في الولايات المتحدة وعلى الصعيد الدولي. مع خبرته في البرامج الهجينة والبرامج عبر الإنترنت المبتكرة، أطلق الدكتور لي برامج جديدة تدمج التكنولوجيا مع الفصول الدراسية التقليدية على الحرم الجامعي لتحسين تجربة التعلم. قاد بنجاح المدارس خلال عملية الاعتماد في مستويات الجامعة والمدارس الثانوية. أثبتت خبرته أنه قائد في العديد من المجالات الحيوية داخل التعليم العالي، بما في ذلك التسويق والمالية والعمليات والامتثال والاعتماد.

كيف تطورت تعريفك لجاهزية القوى العاملة في عصر الذكاء الاصطناعي والآلة؟

كانت جاهزية القوى العاملة تعني في السابق الكفاءة الفنية والقدرة على المساهمة على الفور في دور معين. في عصر الذكاء الاصطناعي، لم يعد هذا التعريف كافيا لأن طبيعة العمل نفسها تتغير.

اليوم، تعني الجاهزية العمل بشكل فعال في بيئات حيث يتم توزيع الذكاء بين البشر والآلات، حيث تتطور الأدوات باستمرار، وحيث يزداد التنفيذ بشكل متزايد. لا يتمثل الميزة التنافسية في معرفة كيفية أداء مهمة، بل في معرفة كيفية صياغة المشكلات وإدارة مخرجات الذكاء الاصطناعي وتحديد الفرضيات وتطبيق الحكم في ظل القيود العالمية.

نحن نشهد تحولا من تنفيذ المهام إلى الإشراف المعرفي. يتم重新 تعريف العمل Entry-Level. يمكن تخصيص الإنتاج الروتيني، لكن المسؤولية لا يمكن تخصيصها. هذا يضع مزيدًا من التركيز على التفكير النقدي والاستدلال الأخلاقي والوعي السياقي والقدرة على ترجمة مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى قرارات مسؤولة.

في ويستكليف، نعتبر جاهزية القوى العاملة هي دمج الخبرة في المجال والكفاءة في الذكاء الاصطناعي والحكم البشري المنضبط. يجب على الطلاب فهم كيف تعمل الأنظمة التوليدية، وأين تخلق رافعة، وأين تطرح مخاطر. وأهم من ذلك، يجب أن يتعلموا كيفية التعاون مع هذه الأنظمة دون التخلي عن المسؤولية الفكرية.

تم تصميم نموذج التعلم التطبيقي حول المشاركة المنظمة مع التكنولوجيات الناشئة في السياقات الحقيقية. الهدف ليس مهارات الأداة فقط، بل القدرة على التكيف، القدرة على البقاء فعالًا مع تغير الأدوات.

في هذا العصر، سوف يكون المحترفون الذين يبرزون ليس أولئك الذين يتنافسون مع الذكاء الاصطناعي، بل أولئك الذين يمكنهم توجيهه بفكر متعمق والتحقيق فيه بدقة والبقاء مسؤولين عن النتائج التي يؤثر عليها.

ماذا يعني أن تأخذ المؤسسة الذكاء الاصطناعي على محمل الجد على مستوى المناهج الدراسية والمؤسسي بدلاً من معاملته كإضافة؟

الذكاء الاصطناعي ليس أداة تعليمية أخرى. إنه يغير هيكل التعليم نفسه.

التحول يبدأ بالتصميم. يجب على كل تخصص أن يفحص كيف تعيد الأنظمة التوليدية تشكيل التوقعات المهنية ويعرف ما يتطلبه الكفاءة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يجب أن تقيس التقييم العقلانية والكفاءة التطبيقية، وليس فقط الإنتاج.

ولكن الجدية تتطلب أيضًا الاتساق المؤسسي. لا يمكن أن تقع محاضرات الذكاء الاصطناعي في دورات معزولة. يجب على تطوير أعضاء هيئة التدريس والحوكمة واستراتيجية التقييم ومراقبة البائعين أن تتماشى مع مبدأ واضح مفاده أن التكنولوجيا يجب أن تعزز الجودة الأكاديمية، وليس تخفيفها.

في ذلك الحين، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من البنية الفكرية للمؤسسة. إنه يؤثر على كيفية هيكلة التعلم، وكيف يتم إثبات الكفاءة، وكيف يتم الحفاظ على المصداقية المؤسسية في سوق عمل حيث يعمل الحكم البشري والقدرة على الآلة جنبًا إلى جنب. هذا هو التفكير الذي نتحرك به في ويستكليف.

كيف تتوازن بين المهارات الإنسانية التأسيسية وتعليم الطلاب للعمل بشكل فعال جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي؟

لا أرى هذا كترادف. إذا كان هناك شيء، فإن الذكاء الاصطناعي يزيد من قيمة القدرات الإنسانية التأسيسية.

عندما يصبح الإنتاج المعرفي الروتيني رخيصًا، يصبح الفرق المعرفي الأعلى هو الذي يحدد الفرق. التفكير النقدي يعني صياغة أسئلة أفضل والتحقيق في مخرجات الآلة. الحكم يعني معرفة متى الاعتماد على النظام ومتى التوقف. الأخلاقيات تصبح عملية وتعني فهم العواقب الناجمة عن نشر الأنظمة الذكية على نطاق واسع.

يجب على الطلاب أن يتعلموا التفكير في بيئات الذكاء الاصطناعي الحاضرة. التوجيه هو نقطة البداية، ولكن الإشراف المعرفي هو المهارة الأعمق. يجب على الخريجين أن يبرروا ويدافعوا عن استنتاجاتهم التي أُبلغت، ولكن لم يتم تحديدها من قبل الأنظمة الذكية.

في ويستكليف، نعتبر الكفاءة في الذكاء الاصطناعي كعامل مضاعف للمهارات التأسيسية. يتعامل الطلاب مع الأدوات الذكية مع الحفاظ على المسؤولية عن الوضوح والمصداقية والعواقب. في الأجل الطويل، سوف يكون المحترفون الذين يبرزون هم الذين يجمعون بين العمق الفكري والمرنة التكنولوجية. الذكاء الاصطناعي يوفر السرعة والنطاق. يجب على البشر تقديم التمييز والمسؤولية والقيادة.

أي مجالات التعليم العالي أكثر عرضة للتعرض للتحول بواسطة الذكاء الاصطناعي، وأيها أكثر متانة مما يتوقع الناس؟

المجالات الأكثر عرضة هي تلك التي تعتمد على نقل المعلومات والإنتاج المعياري. إذا اعتمد نموذج على تسليم المحاضرات أو تقييمات تقيس الإنتاج، فسوف يُطرح تحديه بسرعة من قبل الذكاء الاصطناعي.

التعليم العالي أكثر متانة حيث يركز على التطوير الهيكلي والتدريب والتعلم التطبيقي والعمل الجماعي والتعلم السريري وتكوين الهوية المهنية. لا يمكن للذكاء الاصطناعي استبدال النمو الذي يتم بناؤه من خلال التغذية الراجعة والمسؤولية.

خط الانقسام هو التصميم. المؤسسات التي ترى نفسها كمزودي محتوى معرضة. تلك التي تعمل كأنظمة تعلم متعمدة، تركز على العقلانية والكفاءة التطبيقية والنمو القابل للقياس، تبقى ذات صلة عالية.

الذكاء الاصطناعي يرفع معايير ما يجب أن تمثله الشهادة.

كيف يجب على الجامعات إعادة التفكير في تصميم الشهادات مع ضغط الذكاء الاصطناعي على الوقت اللازم لاكتساب المهارات وتقليل الحواجز أمام الدخول؟

مع ضغط الذكاء الاصطناعي على الوقت اللازم لاكتساب المهارات الفنية، يجب على الجامعات توضيح ما تضيفه الشهادة من قيمة.

إذا أسرع الأدوات من كفاءة المهام، يجب على التعليم العالي التركيز على ما لا يمكن تخصيصه، العمق المفاهيمي، حل المشكلات الهيكلية، الحكم الأخلاقي، والأداء المستدام تحت القيود.

يجب أن يكون تصميم الشهادة متوافقًا ومتجزيًا، ولكن متسقًا. الهدف هو الكفاءة التراكミة، التي تدمج الكفاءة الفنية مع العقلانية والمرنة.

الذكاء الاصطناعي يخفف الحواجز أمام الدخول. يجب على الجامعات الاستجابة برفع عتبة التكامل والحكم والقدرة المثبتة. يجب أن تكون الشهادة إشارة إلى الكفاءة الدائمة، وليس فقط التعرض.

في ويستكليف، نعتبر الشهادات بأنها مجموعات ديناميكية وليست تقدميات خطية ثابتة. السمات القابلة للتراكم ومسارات السلم تسمح للطلاب بإعادة الانخراط مع تحول الصناعات، مع الحفاظ على الاتساق والصرامة. المرونة مهمة، ولكن التقدم الفكري أكثر أهمية.

ما الدور الذي يجب على الذكاء الاصطناعي أن يلعبه في التقييم والاعتماد؟

الذكاء الاصطناعي يضطر التعليم العالي إلى مواجهة حقيقة سابقة على التكنولوجيا نفسها. كانت العديد من التقييمات التقليدية تقيس الإنتاج بدلاً من الفهم. إذا كان يمكن تخصيص مهمة بجهود mínima الآن، يجب علينا التساؤل عما إذا كان ذلك يُقاس على العقلانية.

يجب أن يتغير التقييم ليعكس إثبات الكفاءة الحقيقي، الدفاع الشفوي، حل المشكلات القائمة على السيناريوهات، التحسين التكراري، المحاكاة التطبيقية، وأدلة المحفظة التي تجعل التفكير مرئيًا. في بيئة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ما يهم ليس فقط المادة، بل العملية المعرفية وراءها.

في ويستكليف، انتقلنا إلى نماذج تقييم شفوي وتكراري تتطلب من الطلاب أن يبرروا ويدافعوا عن تفكيرهم في الوقت الفعلي. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد من خلال توليد محفزات تكيّفية ودعم ملاحظات قابلة للتوسيع، لكن مسؤولية التصميم تبقى بشرية. يجب على المؤسسات أن تضمن أنها تقيم عقلانية المتعلم، وليس مخرجات النموذج.

الاعتماد يزداد تركيزًا على القدرة المثبتة بدلاً من وقت الجلوس المتراكم. يريد أصحاب العمل أدلة على الكفاءة التطبيقية والحكم المسؤول. المؤسسات التي تعيد تصميم التقييم بشكل استباقي سوف تعزز مصداقية شهاداتها.

عند التنفيذ الفكري، يُظهر الذكاء الاصطناعي أين يجب رفع المعايير الأكاديمية.

كيف تتعامل مع الحوكمة والرقابة عند إدخال الذكاء الاصطناعي في التعليم والإدارة؟

نحن نتعامل مع الذكاء الاصطناعي كما نتعامل مع أي نظام يؤثر بشكل كبير على الجودة الأكاديمية والمصداقية المؤسسية. الحوكمة تبدأ بالوضوح في الغرض والحدود والمسؤولية الواضحة.

الرقابة الفعالة تضمن أن الابتكار يعزز الثقة بدلاً من تآكلها. هذا يعني معايير صارمة لخصوصية البيانات وأمانها، ومراجعة الانحياز والعدالة عند تأثير الأنظمة على نتائج الطلاب، والشفافية حول الأدوات المستخدمة وكيفية التعامل مع البيانات.

كما يتطلب ذلك تحديث إطارات السلوك لتعكس الحقائق الحالية بدلاً من افتراضات التراث. تطوير أعضاء هيئة التدريس هو أمر حاسم لضمان أن تكون تبنيه متعمدًا ومتوافقًا مع أهداف التعلم، وليس متجزئًا أو متفاعلًا.

عندما قدمنا نماذج التقييم المدعومة بالذكاء الاصطناعي في ويستكليف، كانت الرقابة مضمنة في التصميم. راقب أعضاء هيئة التدريس تنفيذها، وقيموا التأثير، ورفضوا العمليات بناءً على الأدلة. التقييم المستمر للبائعين ليس فصليًا. يجب على المؤسسات أن تقيم بانتظام الاتساق مع المعايير الأكاديمية وحماية الطلاب.

الهدف هو الابتكار المسؤول.

ما هي المفاهيم الخاطئة التي يعتقدها المعلمون بشكل شائع حول الذكاء الاصطناعي، وما هو التحول في العقلية المطلوب؟

تظهر مفاهيم خاطئة متكررة. الأولى هي أن الذكاء الاصطناعي في الأساس مشكلة في الغش. الثانية هي أنه أداة إنتاجية فقط. إنه ليس كذلك في العزل. بشكل أكثر أساسي، يعكس ذلك تحولًا في كيفية توليد المعرفة وتقييمها وتطبيقها.

عندما تطرح المؤسسات الذكاء الاصطناعي فقط كمسألة سلامة، فإنها ترجع إلى التقييد. عندما تطرحه فقط كفعالية، فإنها تقلل من آثاره. السؤال الأكثر أهمية هو كيفية تصميم التعلم بحيث يبقى التفكير مرئيًا ومسؤولًا في بيئة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

التحول في العقلية المطلوب هو من التحكم إلى التصميم. هذا يسمح لأعضاء هيئة التدريس أن يصبحوا أكثر مركزية كأrchitects لتجارب التعلم التي تؤكد على الحكم والتوليف والكفاءة التطبيقية.

بدعم مؤسسي، وممارسات مشتركة، وحوكمة متسقة، يمكن للمعلمين真正ًا التحرك حيث يرفع الذكاء الاصطناعي معيار التربية الفكرية ويجعل التصميم الأكاديمي أكثر أهمية من أي وقت مضى.

كيف يجب على الجامعات أن تستعد طلابها لسوق العمل الذي تكون فيه الأدوار سائلة والذكاء الاصطناعي يعيد تعريف العمل Entry-Level؟

لقد كانت الأدوار Entry-Level تقليديًا بمثابة تدريب على المهام الإنتاجية الروتينية. في العديد من المجالات، يُ흡ض الآن الذكاء الاصطناعي معظم العمل في المراحل الأولى. ونتيجة لذلك، يتوقع من الخريجين أن يعملوا على مستوى أعلى في وقت أقرب.

الاستعداد يجب أن يركز على القدرات التي يصعب تخصيصها، مثل صياغة المشكلات والاتصال والقرار المسؤول والإشراف على الأنظمة الذكية. يجب على الطلاب أن يكونوا مرتاحين للعمل في الغموض، حيث تتطور الأدوات وتكون الأدوار سائلة.

يجب على الجامعات أن تؤكد على الكفاءات القابلة للتكيف التي تعبر السياقات، chứ không فقط التخصص الضيّق. التعلم القائم على المشاريع الهيكلية مع القيود الحقيقية هو أمر ضروري. عندما يحل الطلاب مشكلات معقدة ويدافعون عن توصياتهم، فإنهم يمارسون نوعًا من التفكير المسؤول الذي يقدّره أصحاب العمل بشكل متزايد.

يجب أن يصبح الذكاء الاصطناعي الحد الأدنى. ليس كل شخص بحاجة إلى بناء نماذج، لكن الجميع يجب أن يفهموا كيف تؤثر الأنظمة الذكية على القرارات في مهنتهم.

سوف يستمر سوق العمل في التغيير. مسؤولية التعليم العالي هي ليس توقع كل دور، بل تخرج أفراد يمكنهم التحرك بين الأدوار والتعلم بشكل مستمر والمساهمة بشكل فعال في بيئات تتأثر بتكنولوجيا متسارعة.

ما الذي سيُظهر أن الجامعة قد استعدت بنجاح للتغيير الذي يسببه الذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد البقاء؟

النجاح سوف يتم قياسه من خلال النتائج، وليس من خلال المواقف العامة أو معايير الفخر.

الجامعة قد استعدت بالفعل عندما يتم إعادة تصميم مناهجها ونموذج التقييم حول الكفاءة القائمة على العالم الحقيقي، وليس على تسليم المحتوى. يمكن لأعضاء هيئة التدريس أن يظهروا تصميم التعلم الفكري مقابل كونهم متأخرين في التبني. يمكن للطلاب أن يبرروا ويدافعوا عن تفكيرهم بطرق لا يمكن أن تُولَد بالطلب.

التكيف المؤسسي مرئي أيضًا في الحوكمة. استخدام الذكاء الاصطناعي شفاف، والرقابة مضمنة، ونحن نستطيع أن نُظهر أن الثقة في النتائج الأكاديمية تُقوى بدلاً من أن تُضعف.

然而، المؤشر الأكثر موثوقية هو التحقق الخارجي. يعترف أصحاب العمل بأن الخريجين يظهرون حكمًا ناضجًا و能力 تطبيقية وصنع قرارات وتناغمًا في بيئات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

التكيف يعني المرونة بدون تنازل. تتطور المؤسسة مع تقدم التكنولوجيا مع الحفاظ على المعايير الصارمة والوضوح الأخلاقي. في ويستكليف، نعتقد أننا ننتج نموذجًا للتعلم يبقى موثوقًا ومتينًا وذو قيمة مع استمرار الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل المناظر.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد عن هذا الكلية يجب أن يزوروا جامعة ويستكليف.