الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في LMS: 5 اتجاهات مستقبلية

في ذلك الوقت، كان التعلم في المقام الأول يتعلق بحفظ الحقائق. ركز النظام التعليمي التقليدي على ما يمكن للمرء تخزينه في دماغ المرء بدلاً من ما يمكن تطبيقه في الحياة الواقعية.

اليوم، يبدو العالم التعليمي مختلفًا تمامًا. لقد استبدلنا السبورات بالشاشات التفاعلية والكتب المدرسية بالموارد الرقمية.

إن ما أحدث ثورة حقيقية في هذا القطاع هو ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد جعلوا التعليم شخصيًا، والأهم من ذلك أنه فعال.

فيما يلي، نناقش كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي LMS تعيد تشكيل مستقبل التعليم.

كيف تغير التعلم على مر السنين

هل تتذكر عندما كان التعلم يعني كتابة ملاحظات من محاضرة المعلم وحشر الحقائق للامتحانات؟

كان التعليم يدور حول فكرة أن المعرفة يمكن نقلها من المعلم إلى الطالب، مثل صب الماء في كوب.

ومع ذلك، مع مرور الوقت، تطورت توقعات الطلاب، وأصبح النموذج التقليدي قديمًا.

كان الوباء نقطة تحول رئيسية في هذا الصدد. تضاءلت يمتد انتباه الطلاب، وبدأوا يطالبون بمزيد من المرونة في التعلم.

رداً على ذلك، كان على المعلمين أن يكونوا مبدعين. وبدأوا في تجربة أساليب مختلفة لجذب انتباه طلابهم، من المشاريع الجماعية الافتراضية إلى الدروس الرقمية التفاعلية.

لم يعد يكفي أن يقوم الطلاب بحفظ المعلومات فقط. في الواقع، تسلط دراسة أجرتها جامعة ميشيغان الضوء على أهمية الطلاب الراغبين في فهم المفهوم و يطبقونها على حياتهم اليومية.

يعتقد بعض المعلمين أيضًا ذلك يقرأ الطلاب الآن أقل.

أدت هذه التحولات تدريجياً إلى تلاشي عصر التعلم السلبي. لذلك، لجعل التعلم أكثر تفاعلية، يتم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تستخدمها المؤسسات في أنظمة إدارة التعلم (LMS) للحصول على تجربة تعليمية أكثر جاذبية.

أصبح الفصل الدراسي، كما عرفناه من قبل، مكانًا تعمل فيه التكنولوجيا على تمكين المعلمين والمتعلمين للوصول إلى أقصى إمكاناتهم.

5 الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في اتجاهات LMS

الذكاء الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي، يخلق أنظمة يمكن أن تحاكي الذكاء البشري. من ناحية أخرى، تعلم الآلة هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تمكن هذه الأنظمة من التعلم من البيانات (والتحسين بمرور الوقت).

في السابق، كانت منصات LMS عبارة عن مستودعات بسيطة للمحتوى. ومع ذلك، فقد أدى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في LMS إلى تحويلهما إلى بيئات تكيفية تلبي احتياجات التعلم الفردية. أدناه، نناقش كيفية القيام بذلك.

1. التعلم المخصص

كل طالب لديه نقاط القوة والضعف الخاصة به. هذا يعني أن كيفية استيعابهم للمعلومات تختلف بشكل كبير. ومع ذلك، لفترة طويلة جدًا، اعتمدنا على نهج واحد يناسب الجميع في التعليم، مما يمنح الجميع نفس زوج الأحذية بغض النظر عن مقاسهم.

التخصيص في التعليم يغير هذا.

ووفقا للتقرير، التعلم الشخصي ايجابيا يؤثر على إنجاز الطالب. لحسن الحظ، جعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ذلك ممكنًا.

يمكن أن تتكيف التقييمات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. يمكنهم، على سبيل المثال، تحديد مجال نضال كل طالب وإنشاء تمارين تلقائيًا لتعزيز تلك المهارات. هذه الممارسة المستهدفة تؤدي بطبيعة الحال إلى نتائج أفضل.

علاوة على ذلك، يمكن تخصيص محتوى الدورة التدريبية أيضًا. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تتبع تقدم الطلاب وتعديل المواد وفقًا لذلك.

بهذه الطريقة، يمكن للطلاب التركيز على المفاهيم التي تحتاج إلى مزيد من الاهتمام وتصفح تلك التي تعلموها بالفعل.

ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي يخصص التعليقات أيضًا. لم يعد المعلمون بحاجة إلى قضاء ساعات في كتابة التعليقات الفردية لكل طالب.

يمكن للأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تقديم ملاحظات خاصة بالسياق. يذكرون الخطأ الذي ارتكبه المتعلمون وكيفية القيام بعمل أفضل في المرة القادمة. كورس بوكس AI LMS هو مثال. يمكنه تخصيص كل شيء من التقييمات إلى تدريب مقاطع فيديو ومسابقات.

2. تنظيم المحتوى الآلي

يزيل الذكاء الاصطناعي العبء الثقيل عن إنشاء المحتوى.

تتمتع المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على تصفح العديد من الموارد التعليمية، بما في ذلك المقالات والاختبارات. بعد ذلك، يقومون تلقائيًا بتجميع قائمة بالمواد التي تطابق موضوعًا معينًا.

لذلك، لم يعد المعلمون بحاجة إلى قضاء ساعات طويلة في البحث عن المحتوى ذي الصلة. بدلاً من ذلك، يتيح التنظيم التلقائي للمحتوى إنشاء خطة درس شاملة أثناء التنقل.

علاوة على ذلك، فإنه يقوم بتحديث المحتوى استنادًا إلى الأحداث الجارية، حتى تظل دروسك جديدة.

بالنسبة للمعلمين، تعني الأتمتة إنجاز المزيد من العمل في وقت أقل. بالنسبة للطلاب، فهذا يعني تلقي مواد حديثة مصممة خصيصًا لها تعلم الاحتياجات في الاعتبار.

لذلك، إلى جانب توفير الوقت، يضمن الذكاء الاصطناعي للمعلمين والمتعلمين الوصول إلى أفضل الموارد الممكنة (مباشرة عندما يحتاجون إليها).

3. تحليلات تنبؤية

كما يوحي الاسم، تحليلات تنبؤية يهدف إلى «التنبؤ» بالمستقبل. تستخدم العملية التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات لتحديد ما قد يحدث. ولكن كيف يساعد ذلك عندما يتعلق الأمر بأنظمة إدارة التعلم؟

تميل إلى البحث في البيانات التاريخية مثل:

• الدرجات السابقة للطلاب
• سجلات الحضور
• تقديمات الواجبات
• مستويات المشاركة

يساعد تحليل هذه المعلومات هذه الأنظمة على تحديد الاتجاهات التي قد لا تكون واضحة للعين البشرية. على سبيل المثال، إذا كان الطالب يعاني باستمرار من صعوبات في أداء مهام معينة، يمكن للتحليلات التنبؤية اعتباره معرضًا لخطر التخلف عن الركب.

يتيح ذلك للمعلمين التدخل مبكرًا وتقديم دعم إضافي. يمكنهم، على سبيل المثال، تقديم دروس فردية أو تخصيص تعلمهم لمعالجة هذه المشكلات.

بشكل عام، يكمن جمال التحليل التنبئي في قدرته على السماح بالتدخلات في الوقت المناسب. هذا يعني توقع المشكلات المحتملة قبل تصعيدها.

4. تجارب تعليمية غامرة

لا شيء يضاهي التجربة التي تجذبك وتجعلك تشعر وكأنك جزء من الحدث. بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في LMS، تجعل تجارب التعلم الغامرة هذا الحلم حقيقة.

التلعيب

وفقًا لـ ScienceDirect، قد تعزز الألعاب الطلاب الأداء بنسبة 89.45%. تسلط دراسة أخرى أجرتها Harvard Business Review الضوء على أن دمج الألعاب في أنظمة التعلم يمكن تحسين أداء الموظفين.

يعد تحدي بعضنا البعض وكسب مكافآت لأداء أفضل تجربة جذابة للمتعلمين. وكلما زاد تفاعلهم، كلما تعلموا بشكل أفضل. من كان يعلم أن التعلم يمكن أن يكون بهذه المتعة؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تسلط منظمة العلوم والمعلومات (SAI) الضوء على ما تقدمه NLP »نهج فعال لتحقيق التحسين في البيئة التعليمية.»

على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة التي تعمل بتقنية NLP تقديم دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع للطلاب. وهي متاحة عندما يكون لدى الطلاب أي استفسارات. هذا يعني أنهم لم يعودوا مضطرين إلى انتظار فتح الفصول الدراسية وحتى يقوم المعلمون بمعالجة استفساراتهم (ما لم تكن دقيقة للغاية بالطبع).

منصات التعلم التكيفية

على عكس الأساليب التقليدية، التي تتطلب من الجميع اتباع نفس المسار، تستخدم منصات التعلم التكيفية الذكاء الاصطناعي لتخصيص تعليم كل طالب.

على سبيل المثال، يمكنهم تكييف التمارين لتناسب احتياجات المتعلم. يبدو الأمر كما لو أن المحتوى يتطور مع الاحتياجات المتطورة. لا بد أن يحافظ هذا النهج على مشاركة الطلاب لأنهم يشعرون أنهم يحظون بالأولوية.

5. آليات أفضل للتغذية الراجعة

وغني عن القول أن التغذية الراجعة هي الخلطة السرية للتعلم الفعال. ببساطة، تؤثر جودة ملاحظاتك بشكل مباشر على مدى تعلم الطلاب من أخطائهم.

كان للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تأثير إيجابي في هذا المجال أيضًا.

يقومون بتحليل النص بناءً على الأسلوب والقواعد وحتى التماسك. هذا يسمح لهم بتقديم اقتراحات محددة للتحسين.

على سبيل المثال، بدلاً من تعليق عام مثل «اعمل على القواعد النحوية»، قد يحصل الطلاب على نصائح مستهدفة حول بنية الجملة أو اختيار الكلمات.

بهذه الطريقة، لا يحتاج المعلمون إلى متابعة كل مهمة وكتابة التعليقات. بدلاً من ذلك، يمكنهم استثمار كل وقتهم في التدريس الإبداعي.

فوائد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في LMS

أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من بيئة التعلم، نظرًا لفوائدهما الهائلة. وفقًا للبحث، حول 60% من المعلمين استخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب تعليمية أفضل. وإليك كيف تفيدهم والمتعلمين.

• التعلم المخصص. يعمل الذكاء الاصطناعي على ضبط التعلم وفقًا لنقاط القوة والتحديات التي تواجه الطلاب. يمكنه بسهولة تحليل ما يتفوق فيه الطلاب ويكافحون معه. وبناءً على ذلك، فإنها تصمم خطة التعليم لضمان دعم المتعلمين دائمًا حيثما يحتاجون إليه.
• ردود فعل فورية. عندما يرتكب المتعلم خطأ ما، لا يشير الذكاء الاصطناعي إلى الخطأ فحسب؛ بل يشرح أيضًا السبب ويقدم موارد إضافية للمساعدة. إلى جانب ذلك، يقوم بتقدير الواجبات بسرعة. هذا يعني أن الطلاب لم يعودوا بحاجة إلى الانتظار لأيام لرؤية نتائجهم.
• إدارة الموارد الذكية. إدارة الموارد التعليمية ليست بالأمر الهين. ومع ذلك، تعتمد على الذكاء الاصطناعي أنظمة إدارة التعلم التعامل مع هذا من خلال تسهيل الوصول إلى الموارد. يمكن للمعلمين استخدام الكتب المدرسية الرقمية ومقاطع الفيديو والاختبارات كلما احتاجوا. إن امتلاك الأدوات المناسبة في متناول اليد يقلل من وقت التوقف ويجعل التعلم أكثر سلاسة.
• مختبرات افتراضية تفاعلية. يجلب الذكاء الاصطناعي التعلم إلى الحياة. يمكن للمتعلمين، على سبيل المثال، إجراء تجارب علمية معقدة واستكشاف المواقع التاريخية من أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم. من المستحيل تحقيق تجربة التعلم العملي هذه في بيئة التعلم التقليدية. إنه يتيح للطلاب ممارسة التعلم في بيئة آمنة دون تجربة عواقب العالم الحقيقي.
• تعاون أفضل. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تجميع الطلاب بناءً على مهاراتهم واهتماماتهم. عندما يعمل الطلاب مع آخرين لديهم اهتمامات مماثلة، فإن ذلك يؤدي بطبيعة الحال إلى نتيجة أكثر إنتاجية.

الخاتمة

لم يعد التعليم عبارة عن سلسلة من الاختبارات الموحدة ولكنه تجربة حية تتنفس تتكيف مع احتياجات كل متعلم. لقد لعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في LMS دورًا رئيسيًا في تشكيل هذا، وقد تبنتها أنظمة إدارة التعلم على أكمل وجه.

لم يقتصر الأمر على جعل هذه التقنيات الناشئة التعلم أكثر تخصيصًا، ولكنها قامت أيضًا بتبسيط العمل للمعلمين من خلال التشغيل الآلي للمهام الإدارية المتكررة.

الشيء الإيجابي هو أن هذه مجرد البداية وأن التكنولوجيا تعد بأن تكون تحويلية بقدر ما هي رائدة.