يعلم البرنامج أفراد القوات الجوية الأمريكية أساسيات الذكاء الاصطناعي

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

يهدف برنامج أكاديمي جديد تم تطويره في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى تعليم أفراد القوات الجوية والفضائية الأمريكية فهم واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. في الآونة الأخيرة استعراض الأقران الدراسة، وجد باحثو البرنامج أن هذا النهج كان فعالًا وحظي بقبول جيد من قبل الموظفين ذوي الخلفيات والأدوار المهنية المتنوعة.

يسعى المشروع ، الذي تم تمويله من قبل قسم مسرع الذكاء الاصطناعي التابع لسلاح الجو في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، إلى المساهمة في البحوث التعليمية للذكاء الاصطناعي ، وخاصة فيما يتعلق بطرق تعظيم نتائج التعلم على نطاق واسع للأشخاص من مجموعة متنوعة من الخلفيات التعليمية.

قام الخبراء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Open Learning ببناء منهج لثلاثة أنواع عامة من الأفراد العسكريين - القادة والمطورين والمستخدمين - باستخدام المواد والموارد التعليمية الموجودة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. كما أنشأوا دورات تدريبية جديدة أكثر تجريبية استهدفت قادة القوات الجوية والفضائية.

بعد ذلك ، قاد علماء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا دراسة بحثية لتحليل المحتوى ، وتقييم تجارب ونتائج المتعلمين الأفراد خلال 18 شهرًا التجريبية ، واقتراح الابتكارات والأفكار التي من شأنها تمكين البرنامج في النهاية.

استخدموا المقابلات والعديد من الاستبيانات ، المقدمة لكل من متعلمي البرنامج والموظفين ، لتقييم كيفية تفاعل 230 من أفراد القوات الجوية والفضائية مع مواد الدورة التدريبية. كما تعاونوا أيضًا مع أعضاء هيئة التدريس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لإجراء تحليل فجوة المحتوى وتحديد كيفية تحسين المناهج بشكل أكبر لمعالجة المهارات والمعرفة والعقليات المرغوبة.

في النهاية ، وجد الباحثون أن العسكريين استجابوا بشكل إيجابي للتعلم العملي. تقدير خبرات التعلم غير المتزامنة والموفرة للوقت لتناسب جداولهم المزدحمة ؛ وأثنى بشدة على التجربة القائمة على الفريق ، والتعلم من خلال صنع المحتوى ، لكنه سعى إلى محتوى يتضمن المزيد من المهارات المهنية واللينة. أراد المتعلمون أيضًا معرفة كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على عملهم اليومي والمهمة الأوسع للقوات الجوية والفضاء. كانوا مهتمين أيضًا بمزيد من الفرص للتفاعل مع الآخرين ، بما في ذلك أقرانهم والمدربون وخبراء الذكاء الاصطناعي.

بناءً على هذه النتائج التي توصل إليها باحثو البرنامج مؤخرًا تمت مشاركته في مؤتمر IEEE Frontiers in Educationيقوم الفريق بزيادة المحتوى التعليمي وإضافة ميزات فنية جديدة إلى البوابة الإلكترونية للتكرار القادم للدراسة ، والتي تجري حاليًا وستمتد حتى عام 2023.

"نحن نتعمق أكثر في توسيع ما نعتقد أنه فرص للتعلم ، مدفوعة بأسئلة بحثنا وأيضًا من فهم علم التعلم حول هذا النوع من الحجم والتعقيد للمشروع. لكننا في النهاية نحاول أيضًا تقديم بعض القيمة التحويلية الحقيقية للقوات الجوية ووزارة الدفاع. يؤدي هذا العمل إلى إحداث تأثير حقيقي بالنسبة لهم ، وهذا أمر مثير حقًا ، "كما تقول المحققة الرئيسية سينثيا بريزيل ، عميدة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للتعلم الرقمي ، ومديرة MIT RAISE (الذكاء الاصطناعي المسؤول للتمكين الاجتماعي والتعليم) ، ورئيس من مجموعة أبحاث الروبوتات الشخصية في Media Lab.

بناء رحلات التعلم

في بداية المشروع ، أعطى سلاح الجو فريق البرنامج مجموعة من الملفات الشخصية التي التقطت الخلفيات التعليمية والوظائف الوظيفية لست فئات أساسية من أفراد القوات الجوية. قام الفريق بعد ذلك بإنشاء ثلاثة نماذج أصلية استخدمها لبناء "رحلات تعلم" - سلسلة من البرامج التدريبية المصممة لنقل مجموعة من مهارات الذكاء الاصطناعي لكل ملف تعريف.

النموذج الأصلي لـ Lead-Drive هو الفرد الذي يتخذ قرارات إستراتيجية ؛ النموذج الأصلي Create-Embed هو عامل تقني يقوم بتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي ؛ والنموذج الأولي Facilitate-Employ هو مستخدم نهائي للأدوات المعززة بالذكاء الاصطناعي.

يقول المؤلف الرئيسي Andrés Felipe Salazar-Gomez ، وهو عالم أبحاث في MIT Open Learning ، إن إقناع نموذج Lead-Drive بأهمية هذا البرنامج كان أولوية.

ويوضح قائلاً: "حتى داخل وزارة الدفاع ، كان القادة يتساءلون عما إذا كان التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي يستحق العناء أم لا". "احتجنا أولاً إلى تغيير عقلية القادة حتى يسمحوا للمتعلمين والمطورين والمستخدمين الآخرين بخوض هذا التدريب. في نهاية البرنامج التجريبي وجدنا أنهم احتضنوا هذا التدريب. كان لديهم عقلية مختلفة ".

تضمنت رحلات التعلم الثلاث ، التي امتدت من ستة إلى 12 شهرًا ، مجموعة من دورات ومواد الذكاء الاصطناعي الحالية من MIT Horizon ، ومختبر MIT Lincoln ، وكلية MIT Sloan للإدارة ، ومختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (CSAIL) ، ومختبر الوسائط. و MITx MicroMasters. تم تقديم معظم الوحدات التعليمية عبر الإنترنت بالكامل ، إما بشكل متزامن أو غير متزامن.

تضمنت كل رحلة تعلم محتوى وتنسيقات مختلفة بناءً على احتياجات المستخدمين. على سبيل المثال ، تضمنت رحلة Create-Embed دورة تدريبية شخصية مدتها خمسة أيام يدرسها عالم أبحاث في مختبر لينكولن والتي قدمت غوصًا عميقًا في مادة تقنية الذكاء الاصطناعي ، بينما تضمنت رحلة التيسير-التوظيف سرعة ذاتية ، خبرات تعلم غير متزامنة ، تعتمد بشكل أساسي على مواد MIT Horizon المصممة لجمهور أكثر عمومية.

أنشأ الباحثون أيضًا دورتين دراسيتين جديدتين لمجموعة Lead-Drive. أولاً ، دورة تدريبية متزامنة عبر الإنترنت تسمى مستقبل القيادة: التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في القوى العاملة ، تم تطويره بالتعاون مع Esme Learning ، بناءً على رغبة القادة في مزيد من التدريب حول الأخلاقيات وتصميم الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان والمزيد من المحتوى حول التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في القوى العاملة. صاغ الباحثون أيضًا دورة تدريبية شخصية تجريبية مدتها ثلاثة أيام تسمى آلات التعلم: الحساب والأخلاق والسياسة ، والتي غطت القادة في تجربة تعليمية على غرار البناء حيث عملت الفرق معًا في سلسلة من الأنشطة العملية باستخدام الروبوتات المستقلة التي بلغت ذروتها في مسابقة تتويجا على غرار غرفة الهروب جمعت كل شيء معًا.

يقول بريزيل إن دورة آلات التعلم كانت ناجحة بشكل كبير.

"في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، نتعلم من خلال العمل الجماعي ومن خلال العمل الجماعي. فكرنا ، ماذا لو سمحنا للمديرين التنفيذيين بالتعرف على الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة؟ " هي شرحت. "وجدنا أن المشاركة أعمق بكثير ، واكتسبوا حدسًا أقوى حول ما يجعل هذه التقنيات تعمل وما يتطلبه تنفيذها بمسؤولية وقوة. أعتقد أن هذا سيعلم بشكل عميق كيف نفكر في التعليم التنفيذي لهذه الأنواع من التقنيات التخريبية في المستقبل. "

جمع الملاحظات وتحسين المحتوى

خلال الدراسة ، قام باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالتحقق من المتعلمين باستخدام الاستبيانات للحصول على ملاحظاتهم حول المحتوى وطرق التدريس والتقنيات المستخدمة. لديهم أيضًا أعضاء هيئة تدريس في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يحللون كل رحلة تعليمية لتحديد الفجوات التعليمية.

بشكل عام ، وجد الباحثون أن المتعلمين أرادوا المزيد من الفرص للمشاركة ، إما مع أقرانهم من خلال الأنشطة القائمة على الفريق أو مع أعضاء هيئة التدريس والخبراء من خلال المكونات المتزامنة للدورات التدريبية عبر الإنترنت. وبينما وجد معظم الموظفين أن المحتوى مثير للاهتمام ، فقد أرادوا رؤية المزيد من الأمثلة التي تنطبق بشكل مباشر على عملهم اليومي.

الآن في التكرار الثاني للدراسة ، يستخدم الباحثون هذه التغذية الراجعة لتحسين رحلات التعلم. إنهم يصممون فحوصات المعرفة التي ستكون جزءًا من الدورات التدريبية غير المتزامنة ذاتية الحركة لمساعدة المتعلمين على التفاعل مع المحتوى. كما يضيفون أدوات جديدة لدعم أحداث الأسئلة والأجوبة المباشرة مع خبراء الذكاء الاصطناعي والمساعدة في بناء المزيد من المجتمع بين المتعلمين.

يتطلع الفريق أيضًا إلى إضافة أمثلة محددة من وزارة الدفاع عبر الوحدات التعليمية ، وتضمين ورشة عمل قائمة على السيناريو.

"كيف يمكنك رفع مهارات قوة عاملة قوامها 680,000 ألف عامل عبر أدوار عمل متنوعة ، وجميع المستويات ، وعلى نطاق واسع؟ هذه مشكلة بحجم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ونحن نستفيد من العمل ذي المستوى العالمي الذي يقوم به معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للتعليم المفتوح منذ عام 2013 - إضفاء الطابع الديمقراطي على التعليم على نطاق عالمي ، كما يقول الرائد جون رادوفان ، نائب مدير DAF-MIT AI مسرع. "من خلال الاستفادة من شراكتنا البحثية مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، نحن قادرون على البحث في أصول التدريس المثلى لقوتنا العاملة من خلال طيارين مركّزين. يمكننا بعد ذلك مضاعفة النتائج الإيجابية غير المتوقعة والتركيز على الدروس المستفادة. هذه هي الطريقة التي تسرع بها التغيير الإيجابي لطيارينا وأولياء أمورنا ".

مع تقدم الدراسة ، يعمل فريق البرنامج على زيادة تركيزهم على كيفية تمكين هذا البرنامج التدريبي من الوصول إلى نطاق أوسع.

"وزارة الدفاع الأمريكية هي أكبر رب عمل في العالم. عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي ، من المهم حقًا أن يتحدث موظفوهم جميعًا نفس اللغة ، "كما تقول كاثلين كينيدي ، مديرة MIT Horizon والمديرة التنفيذية لمركز MIT للذكاء الجماعي. "لكن التحدي الآن هو توسيع نطاق هذا بحيث يحصل المتعلمون كأفراد على ما يحتاجون إليه ويظلوا مشاركين. وسيساعد هذا بالتأكيد في معرفة كيفية استخدام منصات MIT المختلفة مع أنواع أخرى من المجموعات الكبيرة ".

<!–
->