عندما تمكن سال خان لأول مرة من الوصول إلى نموذج لغة كبير متقدم يعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل العديد من المتحمسين لتكنولوجيا التعليم، لم يستطع الاكتفاء منه.
يقول خان: "هناك جمهور المتبنيين الأوائل، جمهور الفضوليين للتكنولوجيا". "عندما حصلنا على التكنولوجيا لأول مرة، لم نكن ننام، بل واصلنا اللعب بها."
وقد شجعه استخدام خان المبكر للذكاء الاصطناعي على تبنيه. تساعد تقنية GPT-4 في تشغيل خانميجو، مدرس الذكاء الاصطناعي من منصته المجانية على الإنترنت أكاديمية خان.
يعتقد خان أن هذا النوع من معلمي الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدث ثورة في طريقة تدريس الكتابة والعديد من جوانب التعليم الأخرى. لكن في الوقت نفسه، تطور استخدامه الشخصي للذكاء الاصطناعي. إنه يقضي وقتًا أقل في اللعب بالأداة ووقتًا أطول في استخدامها بطرق محددة للمساعدة في الاستعداد لمقاطع الفيديو التعليمية التي لا يزال يصنعها لأكاديمية خان.
إليكم كيف يستخدمها خان كمعلم بنفسه.
كيف يستخدم سال خان الذكاء الاصطناعي: التعلم من خلال المناقشة والتفكير
يستخدم خان الذكاء الاصطناعي لمساعدته في إعداد مقاطع فيديو تعليمية بطريقتين رئيسيتين. أولاً، لاستكشاف أسئلة مفاهيمية أعمق لديه، والتي قد تكون لدى العديد من الطلاب أيضًا، حول الموضوعات التي يتناولها الفيديو. ثانيًا، يستخدمه خان من أجل "التفكير". على سبيل المثال، يقول إنه إذا كان يبحث عن كتب حول موضوع معين ويمكنه التوصل إلى بعض العناوين، فقد يطلب من أداة الذكاء الاصطناعي الحصول على مزيد من المعلومات.
الاستخدام الأول هو ما يجده عادةً أكثر فائدة. ويعتقد أن مفتاح نجاحه هو قدرته على طرح الأسئلة خلال مقاطع الفيديو الخاصة به والتي تتوقع الأسئلة التي قد يطرحها الطلاب. نشأ هذا من فضوله الفكري طوال حياته.
"ربما انزعج مني بعض المعلمين عندما كنت طفلاً. أود أن أسأل السؤال المتعلم. "مرحبًا، إذا كان هذا صحيحًا، ألن يكون هذا صحيحًا؟" يقول خان.
عند التخطيط لمقاطع الفيديو الخاصة به، يستكشف خان الأسئلة المفاهيمية التي قد يعرف الإجابة عليها بالفعل بالإضافة إلى الأسئلة التي لم يكن متأكدًا منها ويحتاج إلى استكشافها قبل التصوير. ويقول إن نموذج اللغة الكبير والجيد يمكن أن يكون الأداة المثالية لاختبار هذه الأنواع من الأسئلة ويمكن أن يؤدي إلى تعلم أعمق في هذه العملية.
الأسئلة المفاهيمية والذكاء الاصطناعي
أحد الأمثلة الحديثة على كيفية استخدام خان للذكاء الاصطناعي لاستكشاف الأسئلة المفاهيمية جاء عندما كان يستعد لفيديو ويحاول فهم سبب انفجار المستعرات الأعظم. على الرغم من أنه كان يعرف الأساسيات، إلا أنه لم يستطع أن يتصور تمامًا لماذا يؤدي موت النجم إلى انفجار خارجي. لذلك سأل خانميجو. وبدلاً من تقديم إجابة على غرار ويكيبيديا، سألته عما يعرفه بالفعل. أخبر خان الذكاء الاصطناعي أنه يعرف الأساسيات، لكنه لم يفهم تمامًا سبب انفجار النجم الذي نفد وقوده بشكل أساسي.
وأوضح خان للذكاء الاصطناعي عندما يُطلب منه ذلك: "أعتقد أنه سينهار إذا أوقفت كل عمليات الاندماج النووي".
أخبره الذكاء الاصطناعي أنه لم يكن مخطئًا، لكنه طرح عدة أسئلة لتشجيعه على التفكير أكثر في هذا الانهيار وما يستلزمه الانهيار. "هل سبق لك أن رأيت شيئا يسقط بسرعة دون أن يرتد؟" سأل الذكاء الاصطناعي. أجاب خان: "أوه، هل تخبرني إذن أنه ينهار بسرعة كبيرة لدرجة أنه يضغط بشكل أساسي على القلب وأنه يرتد؟"
قال الذكاء الاصطناعي: "نعم، هذا بالضبط ما يحدث".
أدى ذلك إلى لحظة "آها" بالنسبة لخان، وبعد التبادل، أصبحت لديه صورة أفضل عن سبب حدوث سوبر نوفا. هذا النوع من الرؤية المفاهيمية هو ما يعتقد خان أن الذكاء الاصطناعي في وضع جيد جدًا للقيام به للمعلمين وطلابهم.
ويقول: «لقد أجريت بحثًا على شبكة الإنترنت حول هذا الموضوع، وقرأت مقالات من وكالة ناسا. "لم أفهم تمامًا هذا الفهم المفاهيمي الذي حصلت عليه من خلال هذه المحادثة التي استغرقت عشر دقائق بيني وبين الذكاء الاصطناعي."
في النهاية، كما هو الحال في كثير من مجالات التعليم، فإن تحقيق أقصى استفادة من تفاعل الذكاء الاصطناعي يعتمد على طرح أسئلة جيدة لإنشاء حوار مفيد.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.techlearning.com/news/how-sal-khan-uses-ai-to-teach
