ترجمة آلية للصفحة الإنجليزية، لم يراجعها بعد متحدث أصلي.

What Competencies Do Faculty Need in Regard to AI?

ينبغي لكفاءة أعضاء هيئة التدريس أن تمتدّ إلى ما هو أبعد كثيرًا من كتابة المثيرات. تحدّد تركيبة ثقافة الذكاء الاصطناعي في قاعدة المعارف أربعة أبعاد واسعة:

• فهم أساسي لقدرات الذكاء الاصطناعي وحدوده.
• كفاءة عملية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• التقييم النقدي للدقة والانحياز والملاءمة وعدم اليقين.
• الوعي الأخلاقي والمؤسسي متضمنًا مسائل كالنزاهة والخصوصية والإنصاف وحوكمة الذكاء الاصطناعي.

الطبقة البيداغوجية

بالنسبة للمدرّبين، يلزم تلك الأبعاد طبقة بيداغوجية إضافية. فينبغي أن يكون أعضاء هيئة التدريس قادرين على:

• تقرير أي العمل المعرفي يجب أن يحتفظ به الطلاب.
• انتقاء استخدامات الذكاء الاصطناعي التي تتناسب مع أهداف التعلُّم.
• تصميم تقييم صالح في عصر الذكاء الاصطناعي.
• تعليم الطلاب التحقق من استخدام الذكاء الاصطناعي وتنظيمه.
• التعرّف على الهلوسة والاعتماد المفرط والمسايرة.
• معرفة متى ينبغي أن يغلب الحكم البشري الأتمتة.

كما يحتاج أعضاء هيئة التدريس أيضًا إلى فهم كافٍ للأنظمة لتقييم كيف تتجمّع سير العمل المدعومة بـالذكاء الاصطناعي التوليدي بدل نظرهم إلى الذكاء الاصطناعي أداةً معزولة. انظر كفاءة المعلم في الذكاء الاصطناعي وتطوير أعضاء هيئة التدريس.

الثقة ليست كفاءة

تحذّر الأبحاث المُلخَّصة في قاعدة المعارف أيضًا من معادلة الثقة بالكفاءة: فإن ثقافة الذكاء الاصطناعي المعلَنة ذاتيًا يمكن أن تتباعد تباعدًا جوهريًا عن القدرة المُبَرَّهَنة، وهو ما يجعل التطوير المهني القائم على الأداء والممارسة الأصيلة أفضل من مسوح الثقة وحدها. وتقترح أبحاث سير العمل متعدد الوكلاء للمدرّبين أيضًا أن التفكير الأنظمةي والمعتقدات البيداغوجية والكفاءة الذاتية تتفاعل في دمج الذكاء الاصطناعي، فينبغي أن يكون التطوير المهني متمايزًا لا ورشة أدوات بقياس واحد للجميع.

ما الذي يحرّكه التطوير المهني فعلًا — وما الذي لا يحرّكه

تضع أبحاث التعليم العالي الحديثة أرقامًا ملموسة على مواضع قوة كفاءة أعضاء هيئة التدريس ومواطن انكسارها. فقد وجد مسح لـ127 عضو هيئة تدريس في جامعة بحثية أمريكية كبيرة بأداة المعرفة التربوية التكنولوجية بالمحتوى (TPACK)-21 معرفةَ البيداغوجية المحتوى المدركة ذاتيًا عالية (M = 4.70) ومعرفة المحتوى قريبة من السقف (M = 5.15)، لكن المجالات المدمجة تقنيًا أدنى بدرجة ملحوظة — المعرفة البيداغوجية التقنية (M = 2.62)، والمعرفة التقنية للمحتوى (M = 2.75) وTPACK الشمولي (M = 2.55، الأدنى من السبعة). ولم تتنبأ خبرة المحتوى بمعرفة دمج GenAI (ارتباطات CK تتراوح بين r = .11–.15، كلها غير ذي دلالة)، فالتطوير المهني لأعضاء هيئة التدريس لا يمكنه افتراض انتقال تمكّن المادة وينبغي أن يبني كفاءة الذكاء الاصطناعي التوليدي ببرمجة متعمّدة وخاصة بالمجال الدراسي. ولأن المجالات الثلاثة المدمجة تقنيًا ارتبطت بين r = .81–.91، فقد تعمل بوصفها كفاءةَ دمج واحدة لـ GenAI تستحق التعليم كأساس مشترك لا كمهارات منفصلة.

وما يمكن للتدريب أن يفعله وما لا يمكنه مُعلِّم بالقدر نفسه. ففي دراسة داخل-موضوعات مع 13 مدرّبًا في التعليم العالي، أدى إعطاء المدرّبين روبوت دردشة إلى تحسين جودة تصميم تعلُّمهم تحسينًا معتدًّا به — إذ ارتفعت الحصة المنائلة لاثنتين أو أكثر من مهام بلوم عالية المرتبة من 41.7% إلى 91.7% (p = .01) — وخفضت الجهد المعرفي المدرك خفضًا حادًا (الوسيط من 6.33 إلى 3.33، p = .004)؛ بينما لم يُحسّن التدريب على التحفيز البيداغوجي المطبَّق فوقه الجودةَ أكثر ورفع الجهد رفعًا طفيفًا. فوصول الذكاء الاصطناعي، بعبارة أخرى، يغيّر سلوك التعليم بسهولة؛ أما القدرة الأعمق فتتطلب أكثر من ورشة عمل، ومكاسب الجودة وحدها لا تُبرهن أن المدرّبين استوعبوا الممارسة داخليًا.

المعايير والوكالة والهوية

الكفاءة سؤال مؤسسي أيضًا. فقد أنتج البحوث القائم على التصميم مع 114 مشاركًا عبر 28 مؤسسة أمريكية و11 بلدًا ستة معايير تقنية لأعضاء هيئة التدريس تمتدّ على الدور الأكاديمي كاملًا — مدرّب، ومنسّق، وقائد، وباحث، ومتعلّم، ومساهم — لأن الأطر القائمة (المعرفة التربوية التكنولوجية بالمحتوى (TPACK) وSAMR) ومعايير المربّين (ISTE وUNESCO وDigCompEdu) تعالج مدرّبي K-12 أو البُعد التعليمي فقط.

ويُظهر مسح لـ287 مدرّبًا عبر 27 بلدًا لماذا يقاوم التبنّي التأطير التقني الخالص: إذ فسّر النموذج المصقول 79.8% من التباين في النية السلوكية، لكن الاستقلال الاصطناعي المدرك أثّر في النية غير مباشر عبر النفع، وكانت كره الخطر متنبئًا سلبيًا ذا دلالة (−.163)، مع قلق المدرّبين على الاعتماد المفرط لطلابهم ومخاطر النزاهة أكثر بكثير من قلقهم على استخدامهم هم. واعتمد التبنّي على الحكم الحساس للسياق لا على جاذبية الأتمتة. وأخيرًا، تقترح المقابلات مع أكاديميين ذوي خبرة أن دمج الذكاء الاصطناعي يولّد تنازعات هوية متكررة — بيداغوجيا مقابل منصة، ومربٍّ مقابل مُيسِّر، ورعاية مقابل امتثال — تُبحَث عبر انتقائية مبدئية مؤسَّسة على قيم بيداغوجية. فالكفاءة تشمل بالتالي الحكم المهني بشأن متى لا يُستخدم الذكاء الاصطناعي، لا المهارة في استخدامه فقط.

وبالنسبة للقسم المقابل الموجَّه للطالب، انظر كيف أُدمج ثقافة الذكاء الاصطناعي في مقرري؟ وما الدليل على تدخّلات ثقافة الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي؟؛ وخلاصةً موجَّهة للمدرّبين، انظر ما أهم 10 نتائج من أبحاث الذكاء الاصطناعي في التعليم ينبغي أن يعرفها المدرّسون؟.