كيف يؤثر التعلم الآلي على التعليم

تؤمن كرينيكا دريك، المتخصصة في تكنولوجيا التعليم في مدارس أتلانتا العامة، بإمكانيات التعلم الآلي في التعليم ولكنها تعترف بأن ذلك قد يكون مقلقًا في بعض الأحيان. 

يقول دريك: "يبدو الأمر مخيفًا بعض الشيء لأنه يشبه تقريبًا: "حسنًا، لماذا تعرف هذه الآلة الموجودة في عقلي ما هي الخطوة التالية عندما أحتاج إليها؟".

التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) الذي يتضمن أنظمة كمبيوتر قادرة على التعلم والتكيف من تلقاء نفسها. في حين أنه من الممتع المزاح حول الإمكانات السيئة للتكنولوجيا في أفلام الخيال العلمي، إلا أنها يمكن أن تساعد المعلمين والطلاب بطرق جادة. 

كتب كيم ماجيروس، نائب الرئيس لتعليم القطاع العام الأمريكي وحكومات الولايات والحكومة المحلية في Amazon Web Services، في رسالة بالبريد الإلكتروني: "يستخدم المعلمون التعلم الآلي لتحديد الطلاب الذين يحتاجون إلى الدعم في وقت مبكر والعمل على تحسين النجاح والاحتفاظ بهم". "يعمل التعلم الآلي أيضًا على توسيع نطاق محتوى التعلم عبر الإنترنت وتأثيره من خلال الترجمة والنسخ وتحويل النص إلى كلام والتخصيص." 

تعمل البيانات التي يتم جمعها من خلال التعلم الآلي أيضًا على توجيه قرارات التعليم المتعلقة بالكفاءة التشغيلية، واستبقاء الطلاب وتخرجهم، وخفض التكلفة. 

كما هو الحال مع التقنيات الأخرى، تم تصميم تطبيقات التعلم الآلي للتعليم لتوفير وقت المعلمين والطلاب، وليس استبدال الاتصال بين المعلم والطالب. يقول ماجيروس: "من الأفضل استخدامه لتكملة ودعم المعلمين ومساعدتهم على قضاء المزيد من الوقت في القيام بما يجيدونه - أي التفاعل مع طلابهم - وقضاء وقت أقل في القيام بمهام متكررة أخرى أقل أهمية". 

آفاق جديدة – والشراكات 

حصل التعلم الآلي في التعليم مؤخرًا على دفعة عندما أعلنت Discovery Education أنها عززت منصة التعلم الخاصة بها من مرحلة الروضة حتى الصف الثاني عشر باستخدام إمكانات التعلم الآلي من Amazon Web Services (AWS) من خلال Amazon Personalize، والتي تتيح لعملاء AWS إنشاء تطبيقات تستخدم التعلم الآلي. 

سيساعد التعلم الآلي المعلمين الذين يستخدمون منصة Discovery التعليمية من خلال غربلة الموارد المتاحة وتقديم توصيات مخصصة للمحتوى بناءً على مستوى الصف الدراسي والموضوع والموارد التي أعرب المستخدم عن اهتمامه بها سابقًا. سوف تتحسن التوصيات مع مرور الوقت حيث يتكيف البرنامج مع السلوك والاحتياجات الفريدة لكل فرد. 

"يستخدم Discovery Education البيانات التي تتعقب نقرات المستخدم - مما يؤدي إلى وضع علامة على السجل عند مستخدم معين

يتفاعل مع جزء معين من المحتوى، إلى جانب نوع الحدث، مثل العرض،

يقول Majerus: "التنزيل أو المشاركة". "وهذا يمكّن منصة Discovery Education من تحليل البيانات على نطاق واسع حول كيفية تنقل كل مشارك عبر الموارد والتفاعل معها، وتحديد الأنماط السلوكية." 

في حين أن Discovery يقدم دائمًا توصيات بشأن المحتوى للمعلمين، فإن الخوارزمية التي يستخدمونها تميل إلى أن تكون أكثر برمجة.

يقول بيت وير، كبير مسؤولي المنتجات في Discovery Education: "نحن نعلم أنك مدرس علوم، لذا إليك بعض المحتوى العلمي". "يمكن للآلة أن تستنتج أن مدرس العلوم قد يكون مهتمًا أيضًا بالتمايز. وبالتالي فإن الآلة سوف تتحسن أكثر فأكثر في عرض هذه الأنواع من المواضيع الإضافية. 

ويضيف: "ما نحاول القيام به هو السماح للمعلمين بقضاء المزيد من الوقت مع طلابهم، ووقت أقل في البحث عن المحتوى". 

مستقبل التعلم الآلي في التعليم  

على الرغم من استخدام التعلم الآلي على نطاق واسع في التطبيقات التعليمية، إلا أن التكنولوجيا والاستخدامات لا تزال في تحسن مستمر. 

يقول وير: "بالنسبة لنا، نشعر أننا في المراحل الأولى من استخدام التعلم الآلي". "هدفنا في نهاية المطاف هو استخدام التعلم الآلي لمطابقة ما نعرفه عن المعلمين لدينا، وما نعرفه عن طلابنا، وكيفية استخدام منصتنا، وتقديم توصيات أفضل وأكثر تخصيصًا بشكل أفضل. " 

بالإضافة إلى منصة Discovery، يوصي Drake بتطبيقات التعلم الآلي مثل Immersive Reader من Microsoft Education و تقدم القراءة، وهي أداة ضمن Microsoft Teams تتيح للطلاب تسجيل أنفسهم وهم يقرؤون مقطعًا ما ثم تقييم مدى قراءتهم له أو الكلمات التي يواجهون صعوبة في فهمها. 

وفي نهاية المطاف، لم يتم تصميم كل هذه الأدوات ليستخدمها الطلاب بمفردهم. يقول دريك: "لا يزال عليك أن تكون المعلم". 

المصدر: https://www.techlearning.com/news/how-machine-learning-is-having-an-impact-on-education