نيويورك ولوس أنجلوس تقيدان استخدام الطلاب للذكاء الاصطناعي. نحن استخدمناه لكشف ما فات المدرسة—وإصلاح فجوة عامين في ستة أسابيع. الجزء الأول من سلسلة مكونة من 3 أجزاء.
بيني وبين زوجي، كان ثلاثة من آبائنا معلمين في المدارس العامة. حتى الرابع منهم عمل، لفترة وجيزة، داخل نظام المدارس العامة. كنا نحترم النظام نفسه احترامًا كبيرًا.
أستخدم الزمن الماضي لسبب ما.
لمدة اثني عشر عامًا كنا نفترض: افترضنا أن كوننا في منطقة مدرسية جيدة سيجعلنا في مأمن من تدهور التعليم العام.
كان ابني ("بوبي") طالبًا ممتازًا في المدرسة الابتدائية، لكنه واجه صعوبة في التكيف مع المدرسة المتوسطة. قررنا البدء في زيارة المدارس الخاصة المحلية، وصُدمنا بمدى تقدمها عن التعليم العام. كانت المدرسة الخاصة تفرض كتابة المقالات بخط متصل بحلول الصف الثالث، وتدريس الجبر في الصف السادس، وكانت تحاسب الطلاب فعليًا منذ سن مبكرة.
أدركنا أننا كآباء نقصر في حق أطفالنا، وأن لدينا حالة طارئة بين أيدينا. أرسلنا بوبي ليتعلم في المنزل على يد والديّ لمدة ستة أسابيع تقريبًا، ليكمل ما تبقى من فصله الدراسي وهو يتعلم الكتابة المتصلة وتحليل الجمل. ثم أرسلناه إلى المدرسة الصيفية بدوام كامل في المدرسة الخاصة، على أمل أن يكون ذلك كافيًا.
قبل شهر من بدء العام الدراسي، خضع لاختبار القبول. كان من المفترض أن يدخل الصف السابع.
رسب بوبي في اختبار القبول.
لقد رسب حتى في اختبار تحديد مستوى الصف السادس، مما وضعه عامين كاملين خلف أقرانه.
كانت هذه ضربة قاسية للعائلة بأكملها. بكى بوبي كثيرًا على هذا الأمر - بعد كل هذا العمل الشاق، والتضحية بصيف كامل، لم ينجح.
لكن القصة لها نهاية سعيدة. بعد ستة أسابيع، تمكن بوبي من اجتياز اختبار إعادة تحديد المستوى.
هذه هي قصة كيف استخدمنا الذكاء الاصطناعي لإصلاح فجوة عامين في منهج ساكسون للرياضيات والقواعد.
حولنا الموعد النهائي إلى مشكلة هندسية
المواد التي رسب فيها بوبي كانت الرياضيات والقواعد. كانت المدرسة الخاصة تتبع منهج ساكسون للرياضيات. كان لدينا ستة أسابيع لنحاول مرة أخرى. لم نتمكن من استخدام منهج دراسي والبدء من الصفحة الأولى. كنا بحاجة إلى إيجاد وتحديد المهارات الأساسية المفقودة ونقاط الضعف، وإصلاحها، وتمكينه من اجتياز الاختبار في ستة أسابيع.
قمت بتنزيل كتب ساكسون للرياضيات. طلبت من الذكاء الاصطناعي تصميم اختبار تشخيصي شامل يغطي منهج ساكسون حتى الصف السادس.
حصل بوبي على 35 من 60 في تقييمه الأولي. تم تحديد نقاط ضعف هيكلية في القسمة المطولة وضرب الأعداد العشرية. كشف الاختبار أيضًا أنه لم يتم تدريسه أبدًا النسب المئوية، أو ترتيب العمليات، أو الهندسة، أو الإحصاء. تم تحديد بعض العادات القابلة للتصحيح: عدم تبسيط النسب والإجابات النهائية.
نتائج التشخيص لبوبي.
احتاجت القواعد إلى خطة إصلاح مختلفة. هناك، كانت الفجوة أكثر خطورة: فهو لم يكن يعرف الفرق بين الاسم والفعل. (كيف ولماذا حدث هذا في مدارس يوتا العامة هو موضوع للجزء الثاني). لقد تعلم تحليل الجمل، لذلك كان لديه فهم بديهي لبنية اللغة الإنجليزية، لكنه كان بحاجة إلى تعلم التسميات الصحيحة لها.
بوبي لم يتفاعل أبدًا مع روبوت محادثة
لم يقضِ بوبي هذه الأسابيع الستة أمام شاشة الكمبيوتر. كل العمل الذي قام به كان على أوراق عمل ورقية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
الحلقة:
- أعطِ بوبي اختبارًا تشخيصيًا بدون تلميحات أو مراجعة.
- حدد السبب وراء كل خطأ.
- اجعل الذكاء الاصطناعي يُنشئ درسًا ورقيًا قصيرًا أو اختبارًا يستهدف تلك المشكلة.
- اطلب من شخص بالغ في العائلة الإشراف على تصحيحه، ومشاركة النتائج مع الذكاء الاصطناعي.
- يقرر الذكاء الاصطناعي ما إذا كان كل خطأ ناتجًا عن مفهوم مفقود، أو إجراء غير متقن، أو مجرد زلة بسيطة.
- غيّر ورقة العمل التالية بناءً على ذلك.
- اختبر المهارة لاحقًا بدون تلميحات واخلطها مع مواد لاحقة.
كيف عمل منهج الذكاء الاصطناعي.
تطلبت الأخطاء المختلفة أعمالًا مختلفة. إذا كان بوبي لا يعرف ما هي النسبة المئوية، كان بحاجة إلى تعليم. إذا كان بوبي يفهم النسبة المئوية لكنه طرح الضريبة بدلاً من إضافتها، كان بحاجة إلى تصحيح التوجيه. إذا ارتكب أخطاء في الحساب نفسه وليس في المفهوم، فإن إعادة شرح المفهوم ستضيع الوقت فقط.
استهدف هذا النهج المخصص بواسطة الذكاء الاصطناعي بالضبط ما يحتاجه بوبي لإتقان منهج ساكسون للرياضيات.
على سبيل المثال، لم يكن بوبي يعرف النسب المئوية على الإطلاق في البداية. بعد أن تعلم المفهوم الأساسي، أصبح سريعًا طليقًا في التحويل بين الكسور والأعداد العشرية والنسب المئوية. ثم توقفت أخطاؤه عن كونها حسابات خاطئة، وأصبحت أكثر حول كيفية تطبيقها بشكل صحيح. لذلك اتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا بتطوير أوراق عمله للتركيز على المسائل اللفظية وسيناريوهات الحياة الواقعية.
في منتصف هذه الأسابيع الستة، حصل على 22 من 26 في اختبار مرحلي، مما أثبت أنه لا يزال بحاجة إلى تدريبات وممارسة إضافية قبل أن يتمكن من ادعاء الإتقان.
نموذج ورقة عمل.
كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحديد العادات بطريقة قد لا يستطيعها أحد الوالدين. سجل بوبي 24 من 29 في ترتيب العمليات، لكن كل خطأ جاء من نفس العادة. عندما تشترك الضرب أو القسمة في سطر مع الجمع أو الطرح، كان يعود إلى الحساب الصارم من اليسار إلى اليمين. طلبت منه ورقة عمل مخصصة ببساطة أن يضع دائرة حول الترتيب الصحيح. لم يكن مضطرًا للقيام بمعادلات مملة لإصلاح العادة.
التخصيص جعل العمل أكثر متعة
إتقان عامين من منهج ساكسون للرياضيات في ستة أسابيع هو عمل شاق لطفل. بوبي يحب الآلات، والخيال العلمي، وبط المطاط، وألعاب الطاولة، لذلك تم تخصيص أوراق العمل وفقًا لاهتماماته.
تركز مسار الرياضيات حول فيلم Terminator. إتقان كل مفهوم رئيسي كان سيرقيه ليصبح النموذج التالي من Terminator.
تحويل أوراق العمل إلى لعبة.
عمل التخصيص أيضًا مع أسلوب تفكيره. على سبيل المثال، ساعدته هيكلة المفاهيم كخط تجميع على إتقانها بشكل أسرع. سُمح لبوبي "بالتقدم" فقط بعد اجتيازه اختبار مفهوم بدون مساعدة.
الذكاء الاصطناعي غيّر اقتصاديات الإنتاج
قد تعرف الأسرة أن الطفل يحتاج إلى مزيد من التدريب على النسب المئوية. لكن إنتاج التدريب الصحيح الذي يمكنه من الإتقان في أقصر وقت ممكن هو أمر مختلف تمامًا.
فقط نظام يعرف بوبي من الداخل والخارج يعرف أن ورقة العمل يجب أن تشرح النسبة المئوية على أنها "لكل مئة" ويمكنه الاستفادة من معرفة بوبي الحالية بالكسور لتسريع إتقانه. وعندما يكتشف النظام أن بوبي يخلط بين الخصم وأسعار البيع، يجب على النظام التكيف وتصحيح هذا الخطأ بسرعة بين ليلة وضحاها.
جعل الذكاء الاصطناعي هذا التعديل رخيصًا بما يكفي للقيام به بين ليلة وضحاها. بشكل إجمالي، أنتجنا 60 ورقة عمل على مدى 6 أسابيع، بإجمالي 398 صفحة.
كنا قادرين على إنتاج درس منسق، ومفتاح إجابة جديد، وتقييم جديد كلما تغيرت الأدلة. بدون هذه الأتمتة، كنا سنظل عالقين بالتأكيد في تقديم تدريبات ساكسون القياسية دون أي مسار واضح للإتقان في مثل هذا الإطار الزمني القصير.
ما تعلمناه
الذكاء الاصطناعي قادر على التشخيص بدقة كافية للعمل.
من الصعب معالجة تسمية واسعة مثل "متأخر". الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على التعمق في نقاط الضعف الدقيقة، والاستفادة من نقاط القوة (مثل إتقان الكسور) لإنشاء أسرع مسار للإتقان الشامل.
الذكاء الاصطناعي قادر على إنشاء أصغر درس مفيد.
قد تكون التدريبات المتكررة لمنهج ساكسون للرياضيات مفيدة عند تعلم المفاهيم على مدار عام كامل. لكنها ليست مفيدة بنفس القدر عند محاولة اجتياز اختبار القبول في ستة أسابيع. كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على تشخيص الحد الأدنى من العبء المعرفي لتحقيق الإتقان. عندما تم تحديد عادة سيئة، لم يكن مطلوبًا من بوبي العمل من خلال حسابات مملة مرارًا وتكرارًا لتصحيحها. كان يملأ الفراغات أو يرسم دوائر بدلاً من ذلك.
الذكاء الاصطناعي لا يزيل البشر من المعادلة.
كان الشخص البالغ في الأسرة قادرًا على معرفة ما إذا كان بوبي يسرع في الإجابة على الأسئلة، أو يرفض قراءة التعليمات، وكان قادرًا على التصحيح ببعض التوجيه. غالبًا ما كانت هذه الفروق أكثر فائدة للذكاء الاصطناعي في إنشاء مجموعات الدروس التالية من الدرجة الفعلية.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمكافأة التقدم وخلق المتعة.
كانت أدلة التقييم فائقة التخصيص قادرة على مكافأة (أو معاقبة) بوبي عندما تخطى الوحدات، أو عندما فاته قراءة التعليمات. تحويل أوراق العمل إلى لعبة وفقًا لاهتمامات بوبي مكنه من الاستمتاع بها بدلاً من أن يجدها مملة.
كان البشر لا يزالون المورد النادر.
قلل الذكاء الاصطناعي من تكلفة إنتاج المناهج الدراسية. لم يقم الذكاء الاصطناعي بطباعة أوراق العمل، أو الجلوس مع بوبي، أو فرض الجدول الزمني، أو تصحيح العمل، أو إقناع طفل مرهق بالمحاولة مرة أخرى. كان هذا تدخلًا عائليًا عالي الكثافة.
الخلاصة النهائية
شبهت النتيجة فريقًا صغيرًا من مهندسي المناهج الدراسية منظمًا حول طالب واحد. أعاد الذكاء الاصطناعي كتابة الدروس والتقييمات والحوافز والمراجعة التراكمية مرارًا وتكرارًا حول طالب واحد.
لا يزال بوبي يعمل على الورق ولم يستشر شاشة أبدًا. لا يزال البالغون يحتفظون بالقدرة على الحكم. كان النجاح في ستة أسابيع هو النتيجة العائلية.
لكن لا يزال هناك سؤال متبقي: كيف يمكن لطالب متميز في منطقة مدرسية عامة جيدة أن يعاني من هذه الفجوات الكبيرة في الرياضيات والقواعد؟
الجزء الثاني يستكشف لماذا وكيف وصلت أنظمة المدارس العامة إلى هذه الحالة.
