الذكاء الاصطناعي.docx

**مفهوم الذكاء الاصطناعي** ويُعرف الذكاء الاصطناعي بأنه أنظمة محوسبة تُشارك في عمليات شبيهة بالعمليات التي يقوم بها الأنسان مثل التعلم، والتكيّف، والتوليف، والتصحيح الذاتي، واستخدام البيانات لمهام المعالجة المعقدة (Alina & Vadim, 2022). كما يُعرف بأنه قدرة الحاسوب أو أنظمة قائمة على الحاسوب على معا...

**مفهوم الذكاء الاصطناعي** ويُعرف الذكاء الاصطناعي بأنه أنظمة محوسبة تُشارك في عمليات شبيهة بالعمليات التي يقوم بها الأنسان مثل التعلم، والتكيّف، والتوليف، والتصحيح الذاتي، واستخدام البيانات لمهام المعالجة المعقدة (Alina & Vadim, 2022). كما يُعرف بأنه قدرة الحاسوب أو أنظمة قائمة على الحاسوب على معالجة البيانات والمعلومات بطرق شبيهة لعملية التفكير البشري؛ بهدف الوصول إلى النتائج واتخاذ القرارات وحل المشكلات (محمود، 2020أ). ويُشير الذكاء الاصطناعي إلى برامج حاسوبية تقوم بمهام ونشاطات وعمليات بدلاً من الإنسان بأساليب تحاكي الذكاء الإنساني، مثل القيادة الذاتية للمركبات، والترجمة، والتحليل المالي، والتشخيص الطبي وغير من العمليات (بدوي، 2022). وهو علم تقني جديد لدراسة وتطوير نظريات، وأساليب وتقنيات وأنظمة تطبيقية لمحاكاة وتعزيز الذكاء البشري (Icen, 2022). كما يُعد الذكاء الاصطناعي فرع من فروع علوم الحاسوب المُتخصصــة بأنشاء الآلات الذكيــة القادرة على أداء مهام بمستوى من الذكاء المُشابه للذكاء البشري، مثل مهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات، وذلك من خلال تحليل البيانات وتفسيرها، واكتشاف العلاقات بينها، والوصول إلى الحلول والقرارات السليمة، ومهام مُعالجة اللغة الطبيعية وذلك بتطوير نظم قادرة على فهم واستخدام اللغة البشرية؛ من خلال إنشاء برامج قادرة على قراءة وفهم وتحليل وتوليد وتفسير اللغة الطبيعية (قاسم، 2023). كما يُعد الذكاء الاصطناعي أحد جوانب علم الحاسوب الذي يعتمد على توفير مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب والتقنيات والأنظمـة لإنشاء النماذج والحلول للمشكلات، ومنها نماذج التعلم الآلي التي تعمل على فهم البيانات وتفسيرها واتخاذ القرارات، ونماذج المُحاكاة التي تُحاكي سلوك البشر أو العمليات الطبيعية، ونماذج التقييم التي تختص بمُتابعة نتائج العمليات والمهام والأنظمــة وتحليلها؛ وتُقدم التغذيــة الراجعــة حول نواحي الضعف والقوة؛ لتمكين تطوير أنظمة وبرامــج الذكاء الاصطناعي وتحسينهـا (المقيطـي، 2021). ويُقسم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث أنواع وفقاً لنوع المخرجات: الذكاء الاصطناعي الضيّق وهو أقل من ذكاء الأنسان أو يُعادله في مهام محددة؛ بمعنى أنه لا يتضمن مكونات الذكاء البشري الكافية لمحاكاة الذكاء البشري، ومن الأمثلة عليه التعرف على الوجه، والسيارات ذاتية القيادة، تحليل الصور والمشاعر وتصنيف الأشياء، والذكاء الاصطناعي العام وهو يُعادل ذكاء الإنسان ويمكن استخدامه في أي مسألة دون التقيّد بمهام معينة، إذ يمتلك القدرة على أداء أي مهمة فكرية يقوم بها الإنسان بنجاح، ومن الأمثلة عليه الروبوتات الذكية التي تمارس المهام والأنشطة البشرية، كالمُحادثة أو التعلم، أو أي أعمال بشرية اعتيادية، والذكاء الاصطناعي الخارق أو الفائق وهو نوع مُتقدم وافتراضي من أنواع الذكاء الاصطناعي، وهو يفوق ذكاء الأنسان في الكثير من المجالات، بمعنى أنه يمتلك سمات وقدرات بشرية إبداعية تجعله أكثر قدرة وذكاءً من مجرد محاكاة أو فهم السلوك البشري، إذ يستطيع أن يتعامل مع المهارات الاجتماعية، ويمتلك قدرات معرفية، ولديه القدرة على حل المشكلات والإبداع العلمي (Sharma, 2021). ويتم إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي من خلال تطوير أنظمة وأدوات مثل: التعلم الالي والذي يتفاعل مع البيانات بهدف تطوير أنظمة تكنولوجية قادرة على التعلم وتحسين أدائها تلقائيًا، والتعلم العميق الذي يعتمد على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتقليد عملية التعلم في الدماغ البشري، والرؤية الحاسوبية التي تُشير إلى قدرة الأنظمة الحاسوبية على فهم وتحليل البيانات البصرية، مثل الصور والفيديوهات، إضافة لمعالجة اللغة الطبيعية وذلك بتطوير نظم قادرة على فهم واستخدام اللغة البشرية، وغالبًا ما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل تبادلي، إذ يُعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من فئة أوسع من الذكاء الاصطناعي (Columbia University, 2022). فالذكاء الاصطناعي يُشير إلى المقدرة العامة لأجهزة الحاسوب على محاكاة العقل البشري وأداء مهام يقوم بها الأنسان، بينما يُشير التعلم الآلي إلى التقنيات والخوارزميات التي تُمكّن الأنظمة من تحديد الأنماط واتخاذ القرارات وتحسين نفسها من خلال الخبرة والبيانات؛ وهذا يزيد قدرة المتخصصين في برمجة الحاسوب وتصميم البرامج على تطوير أجهزة حاسوب وبرامج قادرة على تحليل البيانات وحل المشكلات Miguel & Cardona, 2023)). بصورة عامة؛ يُعد الذكاء الاصطناعي مفهوم واسع يشمُل كافة التطبيقات والتقنيات والأنظمة الحاسوبية، مثل تعلم الآلة الذي يسمح للأنظمة الذكية بالتعلم من البيانات وتحليلها، والروبوتات الذكية والنظم الخبيرة ونُظم التدريس الذكية، التي يتم برمجتها بلغات البرمجة المختلفة من قبل الأنسان بهدف تمثيل القدرات العقلية البشرية ومُحاكاتها، وذلك بتطوير أنظمة قادرة على التعلم والتفكير والتفسير واتخاذ القرارات بناءً على البيانات المتاحة لها. **خصائص الذكاء الاصطناعي** ومن أهم الخصائص التي تُميز الذكاء الاصطناعي وترفع من مستوى اعتماد المؤسسات والأفراد عليه؛ اعتماده على عدة أنظمة وأدوات لتطويره وتحسينه ومنها أنظمة التعلم الآلي والتي تعني المقدرة على التكيف والتعلم من البيانات وتحليلها واستخدامها لاتخاذ القرارات المناسبة، وكذلك أدوات المقدرة على التفكير واتخاذ القرارات الذكية والتي تُعنى باتخاذ القرارات المنطقية والذكية بناءً على البيانات والتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي (Srivastav, 2020)، وأنظمة معالجة اللغة الطبيعية وتتضمن المقدرة على فهم وتفسير اللغة الطبيعية المستخدمة في التواصل البشري، ومن هذه الأنظمة أيضًا الرؤية الحاسوبيـة التي تُتيح المقدرة على تحليل وفهم واستخدام الصور والفيديوهـات لاتخاذ القرارات، وأنظمة الذاكرة الاصطناعية والتي تُشير إلى المقدرة على تخزين البيانات والمعلومات واسترجاعها بسرعة وسهولة (Columbia University, 2022). ومن خصائص الذكاء الاصطناعي أيضًا قدرته على تمثيل المعرفة على صورة رموز، واعتماده على الأسلوب التجريبي، كما أنه يعمل بمستوى علمي مرتفع وثابت؛ بمعنى أنه يتكامل مع التطورات العلمية، ولديه القدرة على تحقيق نتائج دقيقة في المهام، ويتمتع بالاستقرار والثبات في أدائه للمهام دون التأثر بالتغيرات والعوامل الخارجية، وذلك كونه يعتمد على أسس علمية قوية، ويستخدم النظريات والمفاهيم العلمية المتقدمة في تطوير وتحليل الأنظمة الاصطناعية، ويتعامل مع الفرضيات بسرعة ودقة عالية؛ وذلك بتفسيرها وتقييمها باستخدام التحليل الاحتمالي، والتحقق من هذه الفرضيات من خلال الاختبار والتجربة، فضلًا عن قابلية التعامل مع المعلومات الناقصة؛ مثل استخدامه لتقنيات التفسير الاحتمالي والمنطق الموزون للتعامل مع البيانات غير المكتملة، ويستخدم عمليات التحليل والمقارنة المنطقية لمعالجة البيانات، ويقلل من الاعتماد على الجهد البشري مما يساهم في توفير الوقت والجهد المبذول من قبل الأفراد (المطيري، 2022). **أهمية الذكاء الاصطناعي في التعليم** ومما يُعطي الذكاء الاصطناعي أهمية قدرته على حل مشكلات واتخاذ قرارات دون أن يكون هناك مشاعر تؤثر على تلك القرارات، كما أن أنظمة وبرامج الذكاء الاصطناعي تسهُم في نشر المعرفة بسهولة وسرعة أكبر؛ وذلك من خلال تطوير تقنيات وتطبيقات تمتلك القدرة على تحليل البيانات ومعالجتها ونشرها؛ مثل الروبوتات الذكية القائمة على الذكاء الاصطناعي، ومنها روبوتات التعليم الذكي التي تعمل على توفير دروس تعليميـة تفاعليـة مشوّقة وجاذبــة للطلبة، وتطبيقات الترجمة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي، والتي تعمل على ترجمة النصوص بين لغات مختلفة بسرعة فائقة، والمنصات التعليمية القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تقدم المحتوى المعرفي لأكبر عدد ممكن من الطلبة، فضلًا عن ذلك فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على التعامل مع المهام الصعبة والمعقدة، والعمل لفترة زمنية طويلة دون أن تتعب (**Kherdekar, 2022**). وتبرُز أهمية الذكاء الاصطناعي في التعليم فيما يُوفره من أنظمة وأدوات تُساهم في أتمتة العمليات الإدارية من خلال أنظمة تحليل البيانات المُستخدمة في تسجيل الطلبة ومراقبة الحضور والغياب، ويُتيح فرص التعلم الذاتي والتقييم الذاتي مما يؤدي إلى تحسين أداء الطلبة، ويسهُم بدرجة كبيرة في تلبية احتياجات الطلبة وأنماط تعلمهم؛ من خلال أنظمة التعلم الآلي التي تعمل على تحليل سلوكيات الطلبة اعتمادًا على بياناتهم وتفاعلاتهم مع الأنظمة، وبناءً على نتائج التحليل تُقدم لهم المسارات التعليمية التي تُناسب احتياجاتهم وأنماطهم التعليمية (**Krueger**, 2022). كما تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي فيما يُقدمه من مجموعة متنوعة من التطبيقات والمنصات والألعاب التربويـة وروبوتات المُحادثـة التعليمية، التي تُعزز فُرص التعلم الفردي والتعلم التعاوني والتعلم الاستكشافي؛ والتي بدورها تنمي لدى الطلبة مهارات البحث والاستكشاف، ومهارات التفكير الناقد وحل المشكلات واتخاذ القرارات (Mu, 2019)، بالتالي يُساعد الذكاء الاصطناعي في توفير واقع بديل للطلبة وتزويدهم بمحتوى تعليمي تفاعلي وأسئلة وتقييمات تقيس مستوى تقدمهم، ويُضيف لهم فرص التعاون والمنافسة الإيجابية، ويزودهم بدورات تدريبية لإثراء خبراتهم ومهاراتهم في مواضيع متنوعة، ويساعدهم في توفير الوقت والجهد من خلال تعلمهم في الوقت الذي يناسبهم ودون الحاجة للتنقل لأماكن معينة (بدوي، 2022). ويُساعد الذكاء الاصطناعي المُدرسين في تحسين كفاءتهم وتطوير مهاراتهم التدريسية؛ وذلك من خلال توفير أدوات وأنظمة لمساعدتهم في تتبع تقدم الطلبة وتوجيههم بشكل فردي، كما تعمل المنصات القائمة على الذكاء الاصطناعي على دعم التعلم المستمر من خلال توفير الموارد والمصادر التعليمية والدورات التدريبية في أي زمان ومكان؛ مما يُساعد الطلبة على اكتساب معارف ومهارات جديدة بشكل مستمر والتكيف مع متطلبات العصر الحديث (شعبان، 2020)، ومن الأمثلة على هذه المنصات؛ منصة مهارات من جوجل (Google)، والتي أطلقتها شركة جوجل بهدف تحسين مهارات الأفراد الرقمية وتطوير قدرتهم على التعامل مع البرامج الأجهزة الرقمية، ومنصة (The A-Z of AI)، والتي أطلقها معهد أكسفورد للإنترنت في جامعة أكسفورد (Oxford University) بالتعاون مع شركة (Google)، وتقدم هذه المنصة سلسلة من الدورات التدريبية التعليميّـة عن بُعد حول أساسيات الذكاء الاصطناعي وكيفية عملها (مكتب التربية العربي لدول الخليج، 2024). وتظهر أهمية الذكاء الاصطناعي بوضوح في مجال التعليم من خلال توفيره لأنظمة خاصة لاكتشاف الطلبة الموهوبين، والطلبة ذوي صعوبات التعلم، مثل أنظمة التعلم الآلي التي تعمل على تحليل سلوك وأداء الطلبة وتشخيص المواهب المحتملة لديهم، وتخصيص برامج تعليمية تناسب احتياجاتهم وقُدراتهم، وبالتالي تنويع أساليب وطرق التعلم والتعليم والتحرر من نمط التعليم الواحد (الأسطل وآخرون، 2021). فضلًا عن قدرته على إيجاد الحلول للمشكلات التعليمية المعقدة والصعبة، من خلال أنظمة تحليل البيانات، التي تعمل على تحليل البيانات المتعلقة بهذه المشكلات وتفسيرها، وإيجاد الارتباطات والعلاقات بينها، وتقديم الحلول والتوصيات التي تناسبها، وتوفيره لتطبيقات وأساليب تعليمية متعددة تُيسر تعليـم الطلبة ذوي الاحتياجات الخاصة، كتطبيقات وأدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة للطلبة ذوي الإعاقة البصريـة وذوي الإعاقة السمعيـة، والتي تعمـل على تحويل النصوص المكتوبـة إلى أصوات مسموعـة أو العكس؛ من خلال أنظمة التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، إذا تبدأ أنظمة التعلم الآلي بالتعرف على النمط اللغوي وتفسيره وتحليله، ثُـمّ تقـوم أنظمـة معالجة اللغة الطبيعية بالاستخراج المعرفي والتحليل النحوي، لتحويله من نص إلى صوت أو العكس (خليـدة، 2022). ويؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تعزيز عمليات التعليم من خلال قُدرته على توفير أنظمة تُساعد في إنشاء قاعدة بيانات معرفية منظمة وفعّالة، تُمكّن العاملين في المؤسسات التعليمية من الوصول السهل والسريع إلى البيانات والمعلومات، وتوفير وسائل حماية للحفاظ عليها بصورتِها المُنظمة والمُنسقة؛ مما يُساعد في منع تسرُبِها أو فُقدانِها، كما يُتيح توثيق وتنظيم هذه البيانات والمعلومات بشكل يجعلها مُتاحة وقابلة للاسترجاع عند الحاجة (مقاتل وحسيني، 2021)، ومن هذه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي نظام إدارة التعلم الذكي (ILMS)Intelligent Learning Management Systems ، وهو نظام الكتروني يجمع بين مكونات ووظائف نظام إدارة التعلم (LMS) Learning Management Systems ومكونات محددة قائمة على الذكاء الاصطناعي؛ مثل الخوارزميات التي تعمل على استخلاص أنماط من البيانات، وإنشاء نماذج معقدة بناءً على هذه الأنماط، فضلًا عن أنظمة الرؤى الحاسوبية التي تُتيح التنبؤ بسلوك وأداء الطلبة، والكشف المبكر عن الطلبة المعرضين لخطر التسرب، كما يوفر نظام إدارة التعلم الذكي عدد من البرامج مفتوحة المصدر؛ والتي تتُيح لكل من المُدرسين والطلبة الوصول إلى الموارد التعليمية بسهولة (Vaerenbergh & Perez, 2022). بشكل عام؛ فإن توظيف الذكاء الاصطناعي في التعليم؛ يسهم في توفير بيئة تعليمية تفاعلية مشوقة وجاذبة للتعلم، ويزوّد الطلبة بمصادر وموارد تعليمية متنوعة، ويُقدم طرق متنوعة للتفاعل بين الطلبة أنفسهم وبينهم وبين المُدرسين، والتفاعل بين الطلبة والمحتوى التعليمي، ويُساعد في تطوير وتحديث المحتوى المعرفي بسرعة وسهولة.