5 عثرات في التعلم المعتمد على الذكاء الاصطناعي

يتحدث الجميع عن نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و DALL-E اليوم ، ولكن ما هو مكان الذكاء الاصطناعي في التعليم؟ هل يمكن أن تساعد الطلاب أم أنها تشكل مخاطر أكثر من الفوائد؟ على الرغم من أن هذه التكنولوجيا مثيرة للإعجاب ، إلا أن هناك بعض المزالق الخطيرة للتعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي والتي يجب أن يكون الآباء والمعلمين والطلاب على دراية بها.

1. انتشار المعلومات المضللة

من أكبر المشكلات التي تواجه الذكاء الاصطناعي اليوم هي المعلومات المضللة والمعلومات "المهلوسة". هذا تحدٍ بارز بشكل خاص مع روبوتات المحادثة مثل ChatGPT. تُعد نماذج الذكاء الاصطناعي هذه بارعة في معالجة اللغة الطبيعية ولكنها لا تقدم دائمًا معلومات صحيحة أو حقيقية. ونتيجة لذلك ، يمكنهم تقديم إجابات تبدو موثوقة مع تقديم حقائق أو مراجع أو بيانات معيبة أو مختلقة تمامًا.

نماذج الدردشة AI مثل ChatGPT و Bing AI بإعطاء إجابات خاطئة بانتظام. تُعرف هذه الظاهرة بالإجابات "الهلوسة". الذكاء الاصطناعي غير قادر في الواقع على فهم حقيقة بالطريقة التي يستطيع بها الإنسان - ليس لديه مفهوم الصواب أو الخطأ. يتم تدريبه ببساطة على إعطاء إجابات تحاكي سؤالاً أو تنسيقًا أو سياقًا آخر.

يشكل هذا خطرًا كبيرًا على الطلاب ، الذين قد يكونون غير قادرين على معرفة متى يعطي الذكاء الاصطناعي معلومات غير دقيقة. في الواقع ، يُعرف موقع ChatGPT بأنه ينشئ "مراجع" خيالية تمامًا للإجابات التي تبدو واقعية ، مما يجعل المعلومات المضللة أكثر إقناعًا. قد يقود هذا الطلاب إلى بناء مقالات كاملة ومشاريع بحثية على معلومات خاطئة.

ينطبق خطر المعلومات المضللة على المعلمين وكذلك الطلاب. لا يمكنهم الوثوق بالأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتوفير معلومات صحيحة أو موثوقة لأشياء مثل وضع الدرجات أو إنشاء دليل الدراسة. إذا لم يكن المعلمون حذرين ، فقد يقودهم الذكاء الاصطناعي إلى منح الطالب درجة غير صحيحة أو تقديم معلومات غير دقيقة.

"نماذج الذكاء الاصطناعي هذه بارعة في معالجة اللغة الطبيعية ولكنها لا تقدم دائمًا معلومات صحيحة أو حقيقية." 

2. الغش والإفراط في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي

الآن بعد أن أصبح بإمكان الذكاء الاصطناعي إنشاء مقالات ودلائل دراسية مقنعة بسرعة ، أصبح الغش مصدر قلق خطير. يمكن أن تسمح قدرات معالجة اللغة الطبيعية لروبوتات الدردشة الحديثة للذكاء الاصطناعي للطلاب بالغش دون عناء وارتكاب الانتحال والاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي. لا يهدد هذا النزاهة التعليمية فحسب ، بل يهدد أيضًا فعالية الدورات الدراسية.

قد يفقد الطلاب مهارات التفكير النقدي المهمة ويفشلون في تعلم المفاهيم القيمة عندما يمكنهم ببساطة كتابة واجباتهم المدرسية في روبوت محادثة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه صياغة مثل هذا المحتوى المقنع ، فقد يكون من الصعب جدًا على المعلمين معرفة متى استخدم الطالب الذكاء الاصطناعي لإكمال واجباتهم المدرسية أو مقالتهم. قد يكون الفشل في التعلم وإكمال الدورات الدراسية ملحوظًا فقط بمجرد إجراء الطلاب الاختبارات أو الاختبارات.

3. تقويض دور المعلمين

هناك رواية شائعة مفادها أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل البشر في وظائف لا تعد ولا تحصى ، لكن التدريس ليس واحداً من هؤلاء. يلعب المعلمون دورًا لا يقدر بثمن في التعليم - لا يمكن تكرار جزء من البرنامج. الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تقويض دور المعلمين بشكل خطير ، وتقويض تعليمهم وسلطتهم وإرشادهم.

في الواقع ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضر بجودة التعليم وقيمة الخبرات التعليمية المخصصة التي يمكن للمدارس توفيرها. على سبيل المثال ، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكرر تجربة حضور مدرسة مونتيسوري ، والتي تركز عليها تعليم المهارات الناعمة مثل التعاطف والاستقلالية من خلال تقنيات التعلم الفردية.

يمكن أن يختصر التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي التعليم لمجرد مشاركة الحقائق أو تغذية بيانات المستخدمين بناءً على خوارزمية. في الواقع ، يدور التعليم حول النمو الشخصي والمهارات الحياتية والتنشئة الاجتماعية والإبداع ، بالإضافة إلى اكتساب المعرفة. يمكن للمدرسين فقط توفير التوجيه البشري الذي يحتاجه الطلاب.

"يمكن للتعلم المعتمد على الذكاء الاصطناعي أن يختصر التعليم في مجرد مشاركة الحقائق أو تغذية بيانات المستخدمين بناءً على خوارزمية" 

4. خصوصية بيانات الطالب

يمكن أن يشكل التعلم المعتمد على الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديات تقنية وقانونية - خاصة عندما يتعلق الأمر بمعالجة بيانات الطلاب. تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تتبع جميع البيانات التي يواجهونها وهضمها. يمكن أن يتضمن ذلك أشياء مثل إجابات اختبار الطلاب ، والأسئلة المكتوبة في روبوت المحادثة ، وخصائص مثل العمر أو الجنس أو العرق أو اللغة الأولى.

تجعل طبيعة الصندوق الأسود لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي من الصعب أو حتى من المستحيل على أي شخص أن يرى كيف يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات التي يجمعها. نتيجة لذلك ، هناك مشكلات أخلاقية حقيقية في استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم. قد يرغب الآباء والمعلمون والطلاب في الاحتفاظ ببياناتهم من الذكاء الاصطناعي بدافع القلق على خصوصيتهم. هذا صحيح بشكل خاص مع منصات الذكاء الاصطناعي التي تضفي طابعًا شخصيًا على تجارب الطلاب من خلال المراقبة ، مثل تتبع نشاطهم أو ضغطات المفاتيح.

حتى في الحالات التي تطلب فيها منصة التعلم القائمة على الذكاء الاصطناعي موافقة المستخدمين على استخدام بياناتهم ، لا تزال الخصوصية معرضة للخطر. كما تشير الدراسات ، الطلاب غالبًا ما تكون غير مجهزة للفهم الموافقة على خصوصية البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، إذا كانت المدرسة تتطلب نظامًا أساسيًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي ، فقد لا يكون أمام الطلاب والمعلمين خيار سوى الموافقة على التخلي عن معلوماتهم الشخصية.

تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تتبع واستيعاب جميع البيانات التي يواجهونها. يمكن أن يشمل ذلك أشياء مثل إجابات الطلاب الاختبارية ، والأسئلة المكتوبة في روبوت المحادثة ، وخصائص مثل العمر أو الجنس أو العرق أو اللغة الأولى ". 

5. التعليم غير المتكافئ وتحيز البيانات

في حين أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قادرًا على "تخصيص" التعليم ، إلا أنه قد يؤدي أيضًا إلى تجارب غير متكافئة أو غير متكافئة. تعتمد الفرص التعليمية المتساوية على وجود بعض خط الأساس القياسي للمحتوى الذي يتعلمه جميع الطلاب. يمكن أن يكون التعلم المخصص من خلال الذكاء الاصطناعي غير متوقع للغاية لضمان تجربة عادلة لجميع الطلاب.

بالإضافة إلى ذلك ، يهدد التحيز في البيانات المساواة العرقية والجنسانية في التعليم. كان هناك دليل على التحيز في الذكاء الاصطناعي لسنوات. على سبيل المثال ، في عام 2018 ، تعرضت أمازون لانتقادات شديدة لاستخدامها الذكاء الاصطناعي للتوظيف الذي يميز ضد المتقدمين على أساس مؤشرات النوع الاجتماعي مثل كلمة "نسائي" أو اسم كلية البنات. الذكاء الاصطناعي ليس موضوعيًا كما يعتقد الكثيرون - إنه متحيز تمامًا مثل بيانات التدريب التي يتعلم منها.

نتيجة لذلك ، يمكن أن تتسرب التحيزات المجتمعية الأساسية بسهولة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي ، حتى وصولاً إلى اللغة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي في سياقات معينة. على سبيل المثال ، قد يستخدم الذكاء الاصطناعي الضمائر الذكورية فقط لوصف ضباط الشرطة أو المسؤولين الحكوميين. وبالمثل ، قد يؤدي ذلك إلى تجدد المحتوى العنصري أو المسيء الذي تعلمه من بيانات التدريب التي تمت تصفيتها بشكل سيئ.

التحيز وعدم المساواة لا يفضيان إلى تعلم آمن وعادل وداعم. حتى يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي ليظل عادلاً حقًا ، فإنه يشكل تهديدًا لتكافؤ الفرص في التعليم.

كيف يجب استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم؟ 

تتطلب هذه المآزق الخمس الهامة للتعلم القائم على الذكاء الاصطناعي دراسة متأنية حيث أصبحت هذه التكنولوجيا أكثر شيوعًا. مثل أي تقنية ، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي أداة وليس حلاً لإصلاح جميع المشكلات. يمكن للمعلمين استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام منخفضة المخاطر وتحسين جودة التعليم الذي يقدمونه ، لكن الذكاء الاصطناعي ليس بديلاً عن المعلمين أنفسهم.

يجب أن يتخذ المعلمون خطوات لمساعدة الطلاب على فهم استخدامات ومخاطر الذكاء الاصطناعي حتى يتمكنوا من اتخاذ خيارات ذكية بشأن خصوصية بياناتهم أيضًا. في نهاية المطاف ، يعتبر التعلم المعتمد على الذكاء الاصطناعي هو الأفضل في الاعتدال ، وليس كبديل لتجارب التعلم التقليدية.

أيضا ، اقرأ هل أدوات الذكاء الاصطناعي جاهزة للثقة واستخدامها كمصادر تعليمية؟

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://www.aiiottalk.com/pitfalls-in-ai-based-learning/