شارك في تأليف هانا فاريل ، شيايان دونغ ، ومايكل هوجان.
كما تصبح أدوات الذكاء الاصطناعى التوليدي مثل chatgpt أكثر دمجًا في التعليم ، يظهر سؤال حاسم: كيف يمكننا تصميم أنشطة التعلم التي تعزز المشاركة الحرجة بدلاً من الاعتماد السلبي؟ في حين أن الأبحاث الحديثة قد وثقت فيما يتعلق بأنماط الاعتماد على الطلاب المفرطين في الذكاء الاصطناعي ، فإن إرشادات العديد من الجامعات من الذكاء الاصطناعى تظل غامضة ، تفتقر إلى الاستراتيجيات الملموسة لدعم المشاركة العميقة والانعكاسية. يكمن المفتاح في فحص كيفية تشكيل ميزات تصميم المهمة بالطريقة التي يتفاعل بها الطلاب مع أدوات الذكاء الاصطناعي.
مقاربات متناقضة لتكامل الذكاء الاصطناعي
تمثل دراسة الكتابة الفردية في لوثر وآخرون (2024) ، والتي ناقشناها في منشورنا السابق ، هذه الأنماط المتعلقة بالأنماط ، حيث يقوم العديد من الطلاب بنسخ النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعى مع الحد الأدنى من المراجعة ، وعلاج chatgpt ككاتب شبح بدلاً من المتعاون. ولكن قد يكون من الممكن تغيير تصميم مهمتنا لتغيير هذه الديناميات؟ في دراسة حديثة ، قام تشانغ ، صن ، و (2025) بتحليل أكثر من 1000 دقيقة من جلسات النقاش المسجلة ونصوص المقابلات التي بلغ مجموعها 370،551 كلمة لفحص حالة استخدام Genai الرائعة. لاحظوا 22 طالبًا يعملون معًا بشكل متكرر على مدار أربعة أسابيع في فرق من خمسة في مناقشات الفصول الدراسية سريعة الخطى. يمكن لفرق من خمسة يمكن أن تستفيد من الدعم من Genai ، ولكن طالب واحد فقط تمكنت من الوصول إلى عضو الفريق السادس ، Chatgpt. يتطلب سيناريو حالة الاستخدام تعاونًا في الوقت الفعلي ، واتخاذ القرارات السريعة ، والاستخدام الاستراتيجي للاستجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعى تحت ضغط الوقت-10 دقائق ، وخمس دقائق الحجج الأولية ، و 25 دقيقة استجواب-والتي أنشأت ظروفًا لدورات الفريق المتمايزة بوضوح للظهور. من خلال تقييد استخدام الذكاء الاصطناعى لجهاز واحد ، لاحظ الباحثون كيف طور الطلاب استراتيجيات تعاونية فريدة حيث أصبح شخص واحد “مستخدم AI” بين المجموعة و ChatGPT ، بينما ظهر آخرون كمجموعين للمعلومات ومقيمي المحتوى وموظفي المخصصين.
ووجدت الدراسة أن هيكل دور الفريق الناشئ هذه وتقسيم العمل خلقت أنظمة المساءلة الطبيعية حيث لم يتعامل الطلاب مع الذكاء الاصطناعى بسلطة لا جدال فيها. بدلاً من ذلك ، قاموا بتصفية مخرجات ChatGPT ، استجوبتها ، إعادة صياغتها ، وحتى تحديوا. أصبح دور مستخدم الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص ، حيث سيقوم هؤلاء الطلاب بدمج الحجج المتعددة في بياناتهم ويقدمون المعلومات بكلماتهم الخاصة ، ويتحولون من مجرد قنوات إلى توليفات نشطة. كما لاحظ أحد المشاركين ، “لم نتعامل مع الذكاء الاصطناعى كخبير – لقد انتقدنا ردودها واستخدمناها لإثارة مزيد من النقاش.” تشير نتائج الدراسة إلى أن الطلاب المشاركين في التفكير العالي باستخدام عمليات تخليق المعلومات والتقييم والتفاوض التعاوني. بدلاً من الاعتماد فقط على chatgpt ، عززت قيود التصميم المشاركة الحرجة حيث تعاون الطلاب ووجهوا على معرفتهم الخاصة لتعزيز حججهم.
هل النقاش هو الفرق؟ كيف يشكل تصميم المهام المشاركة
ضغط الوقت وحده لم يدفع المشاركة الحرجة ؛ كان الهيكل المحدد لمهمة النقاش التي دفعت تفاعل أعمق مع الذكاء الاصطناعي. في دراسة Zhang et al. هذا الإعداد لا يعمق فقط المشاركة مع المحتوى ولكنه أدى أيضًا إلى اعتماد فرق أدوار محددة-مستخدم AI ، وجمع المعلومات ، ومقيِّم المحتوى ، وماسكر المخصص-الذي قام في نهاية المطاف بتوزيع المسؤولية المعرفية وأداء المجموعة المحسّن. الطبيعة العامة للمناقشة ، مع التركيز على دحض الإقناع والإقناع ، قدمت المزيد من المساءلة الاجتماعية. كان على الطلاب أن يفسروا بشكل نقدي ردود الذكاء الاصطناعي ، وتكييفها في الوقت الحقيقي ، والوصول إلى إجماع الفريق. عززت هذه الشروط الفهم والتفكير بين الأهداف ، وتشجيع الطلاب على التفكير بشكل أعمق في موضوع النقاش وموثوقية الذكاء الاصطناعى.
اقرأ أيضًا...
ومع ذلك ، لم تكن المشاركة الحرجة مضمونة. اعترف بعض الطلاب التبعية المعرفية والفشل في الانخراط في التفكير العالي ، مع الإشارة إلى أن “الذكاء الاصطناعي يعطي الكثير من الإجابات في وقت واحد يتخطى فريقنا مرحلة التفكير”. تشير هذه القبول إلى أن تصميم المهام وحده لا يمكن أن يمنع السلوك المنفصل إذا لم يكن الطلاب مدعومًا حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي. لمواجهة ذلك ، ينبغي تعليم الطلاب استراتيجيات الطالب والتفاعل البسيطة التي تشجع التفكير الأعمق. على سبيل المثال ، يمكن ببساطة إضافة عبارات مثل “شرح تفكيرك” في نهاية المطالبة دفع الذكاء الاصطناعى نحو الاستجابات الأكثر انعكاسًا ونمذجة نوع من معلمي المشاركة الحرجة التي يهدف إلى التنمية. قد تساعد تخليق المعلومات والمراقبة وتقييم واستراتيجيات التفاوض التعاونية الطلاب على الحفاظ على هذه السلوكيات في تفاعلاتهم مع الذكاء الاصطناعي.
التصميم للعمل الجماعي البشري والبشري الأفضل
ما يحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعزز التعلم العميق أو الاستهلاك السلبي هو كيف نطلب من الطلاب التعامل معها. تعتبر تصميمات المهام التي تعطي الأولوية للتفاعل والتعاون والانعكاس أساسيًا في تعزيز الاستخدام الهادئ لأدوات الذكاء الاصطناعي. تشير هذه الأفكار إلى الحاجة إلى إعادة تصميم الأساليب التعليمية لضمان بقاء الطلاب مشاركين نشطين في تعلمهم. تشانغ وآخرون. (2025) يقدم رؤية متفائلة لمدى تعاون تنظيم جيد بتضخيم تفكير الطلاب. في المقابل ، لوثر وآخرون. (2024) تسليط الضوء على مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل سيئ ، حيث تصبح أدوات مثل chatgpt كتابًا Ghostwriters بدلاً من شركاء التعلم. إن التحدي الذي يواجه المعلمين وصانعي السياسات ليس ما إذا كان يجب السماح بتكامل الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي ، ولكن كيفية تصميم المهام التي تضمن تعزيز الذكاء الاصطناعي – لا تحل محل الفكر والإبداع البشري.
المصدر :- Psychology Today: The Latest
