تقنيات استخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه المعلمين.

تقنيات استخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه المعلمين.

فراس الحافظ، دكتوراه في التربية

ORCID: 0000-0001-9256-7239

يتضمن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه المعلمين مجموعة متنوعة من التقنيات التي تستفيد من خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليلات البيانات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى. فيما يلي بعض التقنيات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في إرشاد المعلمين:

１.   تحليل البيانات والرؤى: يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك ملاحظات الفصل الدراسي وتقييمات الطلاب والتقييمات الذاتية للمعلم. من خلال تطبيق تقنيات تحليل البيانات ، يمكن الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات ومجالات التحسين في ممارسات المعلمين (VanLehn et al. ، 2007).

２.   ملاحظات مخصصة: يمكن أن توفر الذكاء الاصطناعي الخوارزميات ملاحظات مخصصة للمعلمين بناء على ملفاتهم الشخصية واحتياجاتهم الفردية. يمكن تصميم هذه التعليقات لمعالجة نقاط القوة والضعف المحددة ، مما يساعد المعلمين على إجراء تحسينات مستهدفة في ممارساتهم التعليمية (ستيوارت وآخرون ، 2019).

３.   التدريب والدعم الافتراضي: يمكن لمنصات التدريب الافتراضية التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تزويد المعلمين بالدعم والتوجيه عند الطلب. يمكن أن تقدم هذه المنصات اقتراحات وموارد واستراتيجيات لمواجهة تحديات محددة في الفصل الدراسي ، مما يسمح للمعلمين بتلقي المساعدة متى احتاجوا إليها (Amarasinghe et al. ، 2019).

４.   الملاحظات والملاحظات الآلية: يمكن الذكاء الاصطناعي أتمتة عملية ملاحظات الفصل الدراسي وتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي للمعلمين. من خلال تحليل تسجيلات الفيديو أو جلسات الفصل الدراسي الحية ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقييم ممارسات التدريس ومشاركة الطلاب وديناميكيات الفصل الدراسي ، وتقديم رؤى وتوصيات فورية للتحسين (Koedinger and Corbett ، 2006).

５.   التعاون والتواصل بين الأقران: يمكن الذكاء الاصطناعي تسهيل التعاون بين الأقران والتواصل بين المعلمين من خلال المجتمعات الافتراضية ومنصات التعلم الاجتماعي. من خلال ربط المعلمين ذوي الاهتمامات والأهداف المتشابهة ، يمكن للمنصات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تعزيز تبادل المعرفة والتعاون في المشاريع وفرص توجيه الأقران (Cheng et al. ، 2019).

６.   تنظيم المحتوى وتوصية الموارد: يمكن للخوارزميات الذكاء الاصطناعي تنظيم الموارد التعليمية والتوصية بالمواد ذات الصلة لدعم التطوير المهني للمعلمين. يمكن تخصيص هذه التوصيات بناء على اهتمامات المعلمين وتفضيلاتهم ومجالات النمو ، مما يساعدهم في الوصول إلى مواد وموارد تعليمية عالية الجودة (Darling-Hammond et al. ، 2017).

７.   تخطيط التطوير المهني: يمكن الذكاء الاصطناعي مساعدة المعلمين في تطوير خطط التطوير المهني الشخصية بناء على أهدافهم واهتماماتهم ومجالات التحسين. من خلال تحليل ملفات تعريف المعلمين وبيانات الأداء ، يمكن أن توصي الذكاء الاصطناعي الخوارزميات بوحدات تدريبية أو ورش عمل أو دورات محددة لدعم نموهم المهني (أبو الحلاوة وآخرون ، 2017).

８.   معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للممارسة العاكسة: يمكن لتقنيات البرمجة اللغوية العصبية تحليل تأملات المعلمين والمجلات والتأملات المكتوبة. من خلال استخراج الأفكار والموضوعات الرئيسية من هذه النصوص ، يمكن الذكاء الاصطناعي مساعدة المعلمين على تحديد الأنماط في ممارساتهم التعليمية ، والتفكير في تجاربهم ، وتحديد أهداف للتحسين (Graesser et al. ، 2018).

９.   التحليلات التنبؤية لأداء الطلاب: يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الطلاب للتنبؤ باتجاهات الأداء وتحديد المجالات التي قد تحتاج إلى دعم إضافي. من خلال تزويد المعلمين برؤى حول نقاط القوة والضعف واحتياجات التعلم لدى الطلاب ، يمكن الذكاء الاصطناعي إبلاغ عملية صنع القرار التعليمي ومساعدة المعلمين على التمييز بين التعليمات لتلبية احتياجات الطلاب الفردية (Koedinger et al. ، 2012).

１０.                    المراقبة المستمرة والتغذية الراجعة: الذكاء الاصطناعي مراقبة أداء المعلمين باستمرار وتقديم ملاحظات مستمرة لدعم تطورهم المهني. من خلال تتبع التقدم بمرور الوقت وتحديد مجالات النمو ، يمكن أن تساعد الخوارزميات الذكاء الاصطناعي المعلمين على تحديد الأهداف وتتبع تحسينهم والاحتفال بالنجاحات على طول الطريق (Goel et al. ، 2016).

يمكن أن يؤدي دمج هذه التقنيات في برامج إرشاد المعلمين إلى تعزيز فعالية مبادرات التطوير المهني وكفاءتها وقابليتها للتطوير ، مما يدعم المعلمين في نهاية المطاف في تحسين ممارساتهم وتعزيز نتائج تعلم الطلاب.

 

المراجع:

Abu El-Halawa, M., Heffernan, N., & Heffernan, C. (2017). A review of educational data mining (EDM): Evidence from the 2008-2012 EDM conferences. Journal of Educational Data Mining, 9(1), 14-49.

Amarasinghe, U., Grant, M., Roberts, G., & Berg, D. (2019). Towards personalized teacher professional development: A literature review. Computers & Education, 142, 103641.

Cheng, S., Wang, F., Hsieh, M., Li, T., & Yang, S. (2019). Teacher professional development in the digital age: A meta-analysis from 2010 to 2018. Computers & Education, 145, 103726.

Darling-Hammond, L., Hyler, M. E., & Gardner, M. (2017). Effective teacher professional development. Learning Policy Institute.

Goel, S., Anderson, J. R., & Ohlsson, S. (2016). “Learning to learn” in the digital age. Cognitive Science, 40(1), 21-50.

Graesser, A. C., VanLehn, K., Rosé, C. P., Jordan, P. W., & Harter, D. (2018). Moving beyond Dyadic interactions in education: Expanding the scope of the third wave. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 28(1), 1-15.

Koedinger, K. R., & Corbett, A. T. (2006). Cognitive tutors: Technology bringing learning sciences to the classroom. In K. Sawyer (Ed.), The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (pp. 61-78). Cambridge University Press.

Koedinger, K. R., Corbett, A. T., & Perfetti, C. (2012). The knowledge-learning-instruction framework: Bridging the science-practice chasm to enhance robust student learning. Cognitive Science, 36(5), 757-798.

Stewart, M. E., Koh, J. H. L., Smith, L., O’Neill, D. K., Graesser, A. C., & D’Mello, S. K. (2019). Intelligent tutoring systems for collaborative learning: A meta-analysis. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 29(1), 63-91.

VanLehn, K., Lynch, C., Schulze, K., Shapiro, J. A., Shelby, R., Taylor, L., ... & Treacy, D. (2007). The Andes physics tutoring system: Lessons learned. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 17(4), 291-331.