Speaker A
المترجم: هاني الدليس. هل يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي على التعلم؟ قد يفكر البعض منكم، بالطبع، في أنه قوي جدًا.
يتناول الفيديو تأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم والتعلم، مع التركيز على تحديات فقدان المهارات النقدية والتحفيز الحقيقي للتعلم.
Key Takeaways
- الذكاء الاصطناعي يعكس ويبرز مشاكل التعليم التقليدي بدلاً من حلها.
- الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تراجع التفكير النقدي والمهارات المعرفية.
- التعلم الحقيقي يتطلب مقاومة واعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة فقط.
- تصميم تجربة المستخدم يجب أن يكون شفافًا لتجنب التلاعب بنية المستخدم.
- التعليم يجب أن يركز على بناء مهارات التفكير النقدي وليس فقط على تحقيق درجات عالية.
What the video covers
- الذكاء الاصطناعي يسلط الضوء على حوافز أنظمة التعليم الفاشلة التي تركز على النتائج وليس على عملية التعلم.
- توفير أدوات الذكاء الاصطناعي للطلاب دون تنظيم قد يزيد من الاعتماد السلبي عليها، خاصة في أوقات الامتحانات.
- النموذج المثالي للتعليم لا يجب أن يكون معلمًا آليًا واحدًا لكل طالب، لأن التعلم يحتاج إلى مواجهة الفوضى والتحديات الواقعية.
- التعليم نظام اجتماعي بينما التعلم مهارة إنسانية تتطلب تحفيزًا وتفاعلًا حقيقيًا.
- الطلاب يميلون إلى الاعتماد على إجابات الذكاء الاصطناعي دون التحقق من المصادر أو التفكير النقدي، مما يؤدي إلى تفريغ معرفي.
- تصميم تجربة المستخدم يمكن أن يستخدم تقنيات النمط المظلم التي قد تحرف نية المستخدم وتزيد من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي.
- دراسات تظهر أن استخدام الذكاء الاصطناعي يقلل من الجهد الذهني المبذول لدى المحترفين والطلاب، مما قد يؤدي إلى تراجع المهارات الفكرية.
- الخطر الأكبر هو انتقال المستخدمين إلى وضع الطيار الآلي وفقدان التفكير النقدي بدلاً من الأخطاء التقنية للذكاء الاصطناعي.
- الحاجة إلى تدريب الناس على استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد للتفكير وليس كبديل له.
- أمثلة على تعليم الأطفال لمواجهة المعلومات الخاطئة والتضليل منذ سن مبكرة لتعزيز مهارات التفكير النقدي.
Chapters
- 00:00مقدمة وتأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم
- 00:28مشكلة التركيز على النتائج بدلاً من التعلم
- 01:08توفير أدوات الذكاء الاصطناعي للطلاب وتأثيرها
- 01:50نموذج التعليم المثالي والذكاء الاصطناعي
- 02:39الفرق بين التعليم والتعلم
- 03:44أمثلة على استخدام الطلاب للذكاء الاصطناعي
- 04:33مخاطر الاعتماد على النتائج الأولى في البحث
- 05:04مشاكل المعلومات غير الموثوقة في الذكاء الاصطناعي
- 05:32التفريغ المعرفي والاعتماد على الذكاء الاصطناعي
- 07:17تصميم تجربة المستخدم والنمط المظلم
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
يمكنه القيام بالعديد من الأشياء وتخصيصها لنا. لكني أريد أن أقول إن أكبر ثورة يجلبها الذكاء الاصطناعي للتعليم ليست أنه سيجعل الرياضيات أكثر متعة بالنسبة لك، أو أنه سيشرح شكسبير كما لو كنت في الخامسة من عمرك.
Speaker A
أكبر ثورة يجلبها الذكاء الاصطناعي في التعليم هي أنه يسلط الضوء على حوافز الأنظمة الفاشلة.
Speaker A
لأنه لماذا يجب على أي شخص أن يدرس بينما أخبرناهم طوال الوقت أن كل ما يهم في النهاية ليس العملية، إنها A plus.
Speaker A
لماذا يجب عليهم بالفعل بذل كل العمل الشاق لكتابة مسودة تلو الأخرى لمقال، عندما تكون التعليقات مجرد عدم وجود ملاحظات إضافية، ولا شيء لتحفيزهم على الرغبة في التعلم بجدية أكبر؟
Speaker A
وهذه الشركات أسرع بكثير من مؤسساتنا. في الآونة الأخيرة، قدمت كل من OpenAI وGoogle وAnthropic أقوى نماذجها مجانًا حتى نهاية شهر مايو، وهو، كما قد تتخيل، بالضبط خلال فترة النهائيات.
Speaker A
لذلك نحن نضع هذه الأدوات غير منظمة تمامًا أمام الطلاب الضعفاء في الوقت الذي يكونون فيه أكثر احتياجًا لاستخدامها.
Speaker A
ومع ذلك، ستقول هذه الشركات إن الذكاء الاصطناعي سيحدث ثورة في التعليم، لا سيما من خلال التخصيص. ستقول شركة تلو الأخرى إنه من خلال الدروس الخصوصية الشخصية، سيحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في التعليم وسيجعله أفضل بكثير للجميع. ولماذا لا؟ أليس كذلك؟ صورة مدرس واحد على واحد مقنعة للغاية.
Speaker A
التحدث إلى شخص ما، والشعور بهذا الاتصال. تخصيص تعليمي من أجلي فقط. يبدو مذهلاً. واليوم، يبدو التعليم هكذا.
Speaker A
معلم أمام جيش من الطلاب. وإذا كان التقنيون يعتقدون أن النموذج المثالي يشبه هذا المعلم الواحد، الطالب، فلماذا لا تختار المعلم للذكاء الاصطناعي فقط، ثم الخطوة التالية هي جيش من الذكاء الاصطناعي مع جيش من الطلاب؟
Speaker A
يبدو وكأنه نموذج مثالي للتعليم، باستثناء الكمال ليس ما يجب أن نسعى إليه عندما يتعلق الأمر بالتعلم. لا نريد مهندسين درسوا كيفية بناء الجسور في ظروف مثالية، لأن العالم الحقيقي ليس مثاليًا.
Speaker A
إنه مليء بالفوضى. ووسط كل هذه الضوضاء، لا أرى أيًا من هذه الشركات تسأل عما يجب أن يتعلمه الطالب باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ لأنه إذا كانت الفكرة هي تسهيل الحصول على A +، فأنا لست مهتمًا.
Speaker A
سنضيع 12 إلى 15 عامًا من حياتنا، ولكن بشكل أكثر كفاءة الآن في إجراء الاختبارات التي لن نتذكرها بعد يوم من التخرج.
Speaker A
الآن، بالنسبة لأولئك منكم من المعلمين مثلي، ربما لاحظتم وجود تناقض بين سؤالي الافتتاحي وبيان المتابعة. سألت، هل يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا على التعلم؟ وقد تابعت ذلك بأكبر ذكاء اصطناعي، أكبر ثورة يجلبها الذكاء الاصطناعي إلى التعليم.
Speaker A
ولكن قد تشعر بشيء ما، وهو أن التعليم لا يعني التعلم. التعليم هو بناء، شيء نقوم كمجتمع بتزويد أطفالنا به.
Speaker A
إنه نظام. لكن التعلم مهارة، مهارة إنسانية للغاية. وعندما نفعل ذلك بشكل صحيح، يمكن أن تحدث أشياء سحرية.
Speaker A
يمكننا تحفيز الناس ليصبحوا أفضل ما لديهم. يمكننا تحفيز الناس على العمل معًا والمساهمة في المجتمع بالطرق التي نحتاجها بشدة.
Speaker A
الآن، في إحدى فصولي، أحب الجلوس مع الطلاب والعمل بأفضل طريقة ممكنة. أنا مدرس جامعي، ولكن كان من الصعب حقًا العثور على مجموعة من الأطفال عمرهم 20 عامًا يعملون بشكل جيد.
Speaker A
لذلك التقطت الصورة لمجموعة من الأطفال، ولاحظت أن إحدى الطالبات حددت سعر نموذج أعمالها لأننا كنا نبني شركة صغيرة ونبيع المنتجات، وقيّمت نشاطها التجاري بمبلغ 50 دولارًا في الشهر.
Speaker A
ولذا سألتها، لماذا قمت بتسعيرها بهذا السعر؟ وإجابتها؟ هذا ما قالته ChatGPT. الآن، قد يقول البعض منكم، كما تعلمون، من الواضح أن هذا ليس مثاليًا، لكن أليس مشابهًا جدًا لما كانوا يفعلونه من قبل؟ كان الأطفال يقولون فقط، هذا ما رأيته على Google. لكني أقول أن ذلك يعتمد.
Speaker A
يعتمد ذلك لأنه في Google، عند استخدامها بشكل صحيح، لدينا كل هذه المصادر التي يجب الاطلاع عليها، وجهات نظر متعددة يمكننا النظر إليها ومقارنتها.
Speaker A
لكن ما يحدث هو الجاذبية السحرية لتلك النتيجة الأولى. ينقر الجميع على ذلك فقط دون النظر إلى أي شيء آخر.
Speaker A
في هذا السؤال بالذات، سألت، كيف يمكنني تسعير نشاطي التجاري؟ وهذه النتيجة الأولى هي من BDC، وهو مصدر حسن السمعة للغاية.
Speaker A
لكنه يخبرني بكيفية تسعير النشاط التجاري نفسه، وليس خدمات نشاطي التجاري. لم يفهم الاستعلام. الآن على ChatGPT، إذا كتبت كيف يمكنني تسعير نشاطي التجاري؟ إنه في الواقع يفهم الاستعلام بشكل أفضل. لا أعرف ما إذا كان بإمكانك قراءة ذلك هناك، لكنه يقول أساسًا أن هناك
Speaker A
طرقًا متعددة لتسعير خدماتك، ولكن من بين ذلك الكثير من النصائح التي لا أساس لها من الصحة بدون مصادر.
Speaker A
وهذه مشكلة لأنه على الرغم من أن ChatGPT يحتوي على وظيفة حيث إذا قمت بتمييز شيء ما في النص، تظهر علامات الاقتباس، فقد لا يعرف بعضكم ذلك.
Speaker A
ثم يمكنك النقر فوق علامات الاقتباس هذه والاستعلام عن هذا الشيء المحدد. ولكن إذا لم ينقر الأشخاص على النتيجة الثانية على Google، فلن يستخدموا ميزات المستخدم القوي في ChatGPT أو أي من هذه الذكاء الاصطناعي الأخرى.
Speaker A
ما سيحدث على الأرجح هو أنهم سيقومون بالتمرير إلى أسفل الاستعلام وسيكتبون، حسنًا، لقد فهمت ذلك.
Speaker A
عملي هو مثل TurboTax. أساعد المحاسبين في حساب ضرائب الناس. قل لي الرقم الذي يجب أن أضعه هناك.
Speaker A
وبالطبع، لا أحد يقرأ ChatGPT قد يرتكب أخطاء. عناوين فرعية. حق. ينقر الجميع على شروط الخدمة قبل الموافقة.
Speaker A
نعم. لذلك ستقوم ChatGPT بنشر مقال مخصص للغة الشخص. إنه أمر مقنع للغاية. وعلى الرغم من كل المعلومات الموجودة هناك، فإن الناس سوف ينظرون فقط إلى تلك القطعة المركزية، والتي، إذا قمت بالتكبير، هي الإجابة العشوائية الفعلية عن المبلغ الذي يجب أن يتقاضاه هذا الشخص مقابل عمله.
Speaker A
لم يكن لدى الموجه، وهذه مطالبة حقيقية، سوى ما كان لدي على الشاشة. وصف صغير لما تقوم به الشركة.
Speaker A
لا يوجد سياق لمن هم المستخدمون. لا شيء. وهكذا يشارك الطالب في ما يسمى بالتفريغ المعرفي.
Speaker A
إنهم يتخلون بشكل فعال عن قواهم المعرفية إلى آلة. ويمكنك القيام بذلك مع الأشخاص أيضًا، نحن نفعل ذلك مع Google عندما نضغط على النتيجة الأولى دون النظر إلى أي شيء آخر.
Speaker A
المشكلة هي كيف يتم فهم ذلك. في جامعة نيويورك، قام أحد الأساتذة بتغيير تقييمه بحيث يصعب على الأطفال استخدام ChatGPT، وأجاب الطالب بأنه يتدخل في أسلوب تعلم الطالب.
Speaker A
ChatGPT ليس أسلوبًا تعليميًا. الآن، عندما تدمج ذلك مع شيء نراه في التكنولوجيا. لذلك أنا مصمم UX بالإضافة إلى كوني أستاذًا جامعيًا، ومهمتنا كمصممين لتجربة المستخدم هي تبسيط الطريقة التي يستخدم بها الناس التكنولوجيا.
Speaker A
ولكن هناك نتيجة ثانوية لذلك تنشأ، والتي تسمى النمط المظلم. وما يعنيه ذلك هو أنه يمكننا تبسيط تجربة المستخدم لدرجة أننا قد نتلاعب في نية المستخدم.
Speaker A
وسأعرض لكم مثالاً. خذ حديقة الحيوانات هذه أثناء شراء التذاكر والمغادرة. يريدون التبرع. كلنا نحب حديقة الحيوانات. إنها منظمة خيرية.
Speaker A
الآن، يشير السهم إلى اليمين. ولأننا متحدثون باللغة الإنجليزية أو يتحدثون الفرنسية، نكتب، كما تعلمون، من اليسار إلى اليمين، السهم الذي يشير إلى اليمين هو على الأرجح ما سينقر عليه الناس.
Speaker A
إنه أخضر داكن. إنها غنية. ولكن إذا كنت لا ترغب في التبرع، فعليك النقر فوق الشخص الذي يبدو أنه سيعود إلى الخلف مع عدم التبرع الصغير جدًا هناك.
Speaker A
هذا هو النمط المظلم لتجربة المستخدم. وعندما يتحدث إليك نموذج GPT للدردشة أو نموذج لغة كبير مثله بنبرة مثالية مناسبة فقط لإبقائك على الأداة.
Speaker A
هذا شيء مشابه جدًا. وفقًا لهذا المؤلف، عندما يقوم نموذج لغوي كبير بالتحقق منك باستمرار ويثني عليك، مما يجعلك تقضي المزيد من الوقت في ذلك، فهذا هو نفس نوع النمط المظلم.
Speaker A
ونحن نرى هذا بالفعل. لحسن الحظ، أشاد تحديث حديث لـ ChatGPT تم التراجع عنه بمستخدم لإيمانه بنظرية المؤامرة التي دفعته إلى التوقف عن تناول جميع أدويته عندما كان يعاني من خفقان القلب وأخبره أنه شخص شجاع للسيطرة على حياته الخاصة والعزلة والتوقف عن تناول أدويته.
Speaker A
ولا يتوقف الأمر عند الطلاب فقط. تم اختبار المحترفين وهم معرضون للخطر أيضًا. أجرى أحد الباحثين دراسة على أكثر من 300 محترف يعملون في شركة كبيرة، وهي شركة تقنية مثل Google وMicrosoft، ووجد أنه عندما تم اختبارهم على مجموعة متنوعة من الأشياء،
Speaker A
كانت النتائج مذهلة للغاية. قبل أن أعرض لك الرسم البياني، دعونا ننظر إلى المفتاح هنا.
Speaker A
يستخدم اللونان الأزرق جهدًا أقل بكثير وجهدًا أقل، على التوالي، من الأزرق الداكن إلى الأزرق الفاتح. الآن، عند الاختبار، استجاب 319 عاملاً لاستطلاع مفاده أنهم عندما استخدموا ChatGPT على المعرفة، شعروا أن ما يصل إلى 70٪ منهم أجابوا بأنهم يشعرون أنهم يبذلون جهدًا أقل في إدراكهم
Speaker A
عندما يتعلق الأمر بفهم ما يقرؤونه. نفس الشيء. تقييم توليف المعرفة لدينا التحليل والتقييم. كل هؤلاء، قال 60٪ على الأقل من الأشخاص أنهم شعروا أنهم يبذلون جهدًا أقل.
Speaker A
وهذا قوي للغاية، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ستتحسن فقط. كتب مؤلف هذه الدراسة نفسه ورقة جميلة بعنوان «ماذا يصبح مساعد الطيار الآلي».
Speaker A
ويقول إن خطر الانتقال إلى الطيار الآلي يمثل تحديًا أكبر من القضية الأكثر شيوعًا المتمثلة في هلوسات الذكاء الاصطناعي أو الأخطاء الواقعية، لأن النتيجة الأكثر ضررًا هي أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يصبح متواطئًا في إزالة المهارات الفكرية وضمور كليات التفكير النقدي البشري.
Speaker A
لذلك اليوم، عندما تطلب من ChatGPT استعلامًا،
Speaker A
على سبيل المثال، ماذا لو تم توضيحها لأول مرة قبل الإجابة؟ اطرح عليك بعض أسئلة التوضيح أو...
Speaker A
مثال آخر هو ماذا لو كلفك ببعض الواجبات المنزلية قبل أن يعطيك بالفعل إجابة كاملة؟ بين هذه الخيارات، هناك مستويات مختلفة من المقاومة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.
Speaker A
لكن ما يدافع عنه نفس مؤلف كتاب « عندما يصبح مساعد الطيار طيارًا آليًا» هو شيء يسمى المقاومة الإنتاجية.
Speaker A
ولم نجد بعد ما هو ذلك. إنه في الأساس مقدار المقاومة التي يجب أن يمنحك إياها الذكاء الاصطناعي قبل أن تتركه أو تذهب إلى ذكاء اصطناعي أبسط حتى تتمكن من القيام بهذا التفريغ المعرفي.
Speaker A
هذا مغري للغاية. ولكن كيف يمكننا معرفة المقدار المناسب من المقاومة الإنتاجية، عندما تريد OpenAI وجميع هذه الشركات الكشف عن مجموعات البيانات الخاصة بها؟ لا نعرف حرفيًا كيف يقومون بتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بهم حتى يومنا هذا عندما لا تعرف الشركات نفسها كيف تعمل هذه الذكاء الاصطناعي.
Speaker A
تقوم شركة Anthropic، في هذا المثال، ببناء التصوير بالرنين المغناطيسي لتحليل كيفية عمل الآلة التي قاموا ببنائها بأنفسهم.
Speaker A
هذا غير مسبوق في تاريخ التكنولوجيا البشرية. لا يمكننا إجراء هندسة عكسية لهذه الأشياء. من المرجح أن يكمن الحل بين كل من الأفراد والنظام.
Speaker A
لا يمكن أن تكون واحدة أو أخرى بالنسبة للأفراد، قد يتعين علينا أن نتعلم ما نتعلمه من اللياقة والتغذية.
Speaker A
على سبيل المثال، ربما يجب أن نفهم ما فائدة LLMs وما هي الأشياء التي لا تناسبها.
Speaker A
تمامًا كما هو الحال في صالة الألعاب الرياضية، فإن بعض التمارين أفضل لبعض الأشياء من غيرها.
Speaker A
يجب أن نتدرب على استخدام LLMs لمساعدة تفكيرنا بدلاً من استبدال تفكيرنا. مرة أخرى، لن تأخذ رافعة شوكية إلى صالة الألعاب الرياضية، أليس كذلك؟ الهدف هو القيام بالتكرارات.
Speaker A
أو ربما ترغب في الاعتياد على التحقق من المعلومات التي تقدمها لنا LLMs، تمامًا كما ننظر إلى الجزء الخلفي من المنتج الغذائي عندما نلتقطه على ملصق التغذية.
Speaker A
على المستوى المنهجي، نحتاج إلى النظر إلى كل من الحكومات والتعليم لإجراء تغييرات. على المستوى الدراسي، على الأقل هنا في أمريكا الشمالية، لا أعتقد أننا نعامل أطفالنا بقدر الذكاء الذي يمتلكونه.
Speaker A
في فنلندا، يدرس الأطفال الذين تقل أعمارهم عن ست سنوات المعلومات الخاطئة والتضليل. عمره ست سنوات. نحن لا نتحدث مع هؤلاء الأطفال عن أشياء بهذا التعقيد هنا.
Speaker A
من الواضح أنهم قادرون. وبالنسبة للحكومات، نحن بحاجة إلى مزيد من التنظيم، وليس أقل. وهو بالضبط ما يحدث في أمريكا الشمالية مرة أخرى.
Speaker A
لا يمكن أن تنتشر أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه، كما في المثال الذي قدمته سابقًا، بمجرد نشر الذكاء الاصطناعي للطلاب، على الرغم من أنهم في منتصف النهائيات عندما يكونون أكثر عرضة للخطر. يجب أن تكون دورة بين المسؤولية الفردية والمسؤولية من النظام.
Speaker A
الآن، بصفتي معلمًا، أحب الحروف الخمسة W و H. وهي طريقة كلاسيكية لكتابة المقالات. الأسئلة ماذا ولماذا ومتى وأين ومن وكيف.
Speaker A
وبدأت بالسؤال، هل يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا على التعلم؟ ولكن ربما يجب أن يكون السؤال هو ما الذي يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في التعلم؟ أو كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا على التعلم؟ ربما يجب أن يكون. لماذا يجب أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي على التعلم؟
Speaker A
أو متى وأين يساعد الذكاء الاصطناعي في التعلم؟ لكن السؤال الذي يخيفني أكثر، والذي أريد أن أترككم معه للتفكير فيه، هو من الذي يساعدني الذكاء الاصطناعي عندما ينتهي بنا الأمر بالاعتماد على التعلم به؟ شكرا جزيلا.
Topics:الذكاء الاصطناعيالتعليمالتعلمالتفكير النقديتجربة المستخدمالنمط المظلمChatGPTالطلابالمهارات المعرفيةالتكنولوجيا في التعليم
