Teaching About AI or With AI? In-Service Teachers’ Experiences in a Korean AI Convergence Education Program

في الفصول الدراسية عبر جميع أنحاء كوريا الجنوبية، تجري عملية تحول هادئة. لعقود من الزمن، كان المعلمون هم الخبراء في مجالاتهم، يوجهون الطلاب عبر التاريخ أو العلوم أو الأدب. ولكن مؤخرًا، وصل موضوع جديد: الذكاء الاصطناائي. قررت الحكومة أن كل طالب بحاجة إلى فهم كيفية عمل هذه الآلات الذكية، وكانت الخطوة المنطقية التالية هي تدريب المعلمين. خلق هذا وضعًا فريدًا حيث اضطر التربويون ذوو الخبرة، الذين يعرفون بالفعل كيفية إدارة الفصل الدراسي، للعودة إلى المدرسة لتعلم لغة تقنية جديدة تمامًا. السؤال المركزي الذي يواجه التربويين وصناع السياسات ليس فقط ما إذا كان بإمكان المعلمين تعلم الحقائق حول الذكاء الاصطناعي، بل ما إذا كان بإمكانهم أخذ تلك الحقائق ونسجها في الدروس التي يدرسونها بالفعل. هل يمكن لمعلم التاريخ استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الطلاب على فهم الماضي، أم أن المعرفة الجديدة ستظل محبوسة في صندوق منفصل، مفيدة فقط لفصول علوم الحاسوب؟

تأتي هذه القصة من ركن محدد في كوريا الجنوبية، حيث أطلقت الحكومة برنامجًا ضخمًا لإعادة تدريب المعلمين. منذ عام 2020، قدمت ثمان وثلاثون جامعة درجات دراسات عليا خاصة للمعلمين العاملين، تركز على ما يسمى بـ "تعليم التقارب مع الذكاء الاصطناعي". الفكرة هي دمج الذكاء الاصطناعي مع المواد التقليدية. ولفهم كيفية عمل ذلك في العالم الحقيقي، تتبع باحثان من جامعتي سيول وهانام مجموعة صغيرة من المعلمين ومدربًا واحدًا من خلال هذا البرنامج. لم يكتفوا بالنظر في درجات الاختبارات أو قوائم التحقق؛ بل جلسوا مع المشاركين للاستماع إلى قصصهم حول شعورهم أثناء تعلم هذه المادة الجديدة ومحاولة استخدامها مرة أخرى في مدارسهم.

لم ينضم المعلمون الذين شاركوا في البرنامج لأنهم أصبحوا فجأة مفتونين بالروبوتات أو البرمجة. لقد انضموا بشكل أساسي استجابة لضغوط عملية، مثل الحاجة إلى التعامل مع الذكاء الاصطناعي في مدارسهم، ولأن الحكومة قدمت دعمًا للأقساط الدراسية جعل القرار ممكنًا. وجدت إحدى المعلمات، التي تعمل في مدرسة ثانوية لطلاب العلوم، أن طلابها يبنون مشاريع بلغات برمجة لا تستطيع قراءتها. شعرت بأنها متأخرة وتحتاج إلى اللحاق بالركب. واعترفت معلمة أخرى، وهي معلمة في مدرسة ابتدائية، أن دافعها كان "غير نقي"؛ فقد كانت بحاجة إلى أموال الأقساط التي تقدمها الحكومة، وكانت أيضًا تستعد لامتحان الترقية. ومع ذلك، وتحت الأسباب العملية، كان هناك شعور مشترك بالإلحاح. كانوا يعلمون أن الذكاء الاصطناعي يصل إلى مدارسهم، وكانوا يعلمون أنه سيُتوقع منهم قيادة الطريق. دخلوا برنامج الدراسات العليا آملين في العثور على مسار واضح للمضي قدمًا.

داخل فصول الجامعات، تعلم المعلمون الكثير عن التكنولوجيا نفسها. درسوا كيف تتعلم الآلات، وكيفية تحليل البيانات، وكيفية كتابة الكود بلغة تسمى "بايثون". قام المدربون، الذين كانوا خبراء في علوم الحاسوب والبيانات، بعمل جيد في تعليم هذه المهارات التقنية. قالت إحدى المعلمات إنها استطاعت أخيرًا فهم ما يفعله طلابها عندما يبنون مشاريع معقدة. ومع ذلك، بدأ فجوة تتشكل بين ما تعلموه في الجامعة وما يحتاجون إلى فعله في فصولهم الدراسية. وصف المعلمون المنهج الدراسي بأنه "مجزأ". لقد تعلموا عن تحليل البيانات في فصل، وعن البرمجة في فصل آخر، لكن البرنامج لم يظهر لهم أبدًا كيفية ربط هذه القطع بدرس تاريخ أو نقاش أخلاقي. كانوا يتعلمون عن الذكاء الاصطناائي، لكنهم لم يتعلموا كيفية التدريس به.

وجد المعلمون أنفسهم عالقين في موقف صعب. لقد فهموا التكنولوجيا، لكنهم لم يستطيعوا معرفة كيفية ملاءمتها لموادهم الخاصة. وصفت إحدى المعلمات الشعور بأنه "تيه". أرادت تطعيم دروسها بالذكاء الاصطناعي، لكنها لم تكن تعرف كيف تجعل ذلك يحدث دون فقدان التركيز على مادتها. حاولت معلمة أخرى استخدام تطبيق رسم لمساعدة الطلاب على توضيح قصة، لكنها أدركت أن هذا مجرد استخدام لأداة، وليس دمجًا حقيقيًا للتكنولوجيا مع الدرس. لقد منحهم البرنامج الأدوات، لكنه لم يمنحهم المخطط لكيفية بناء شيء جديد بها. تُركت مسؤولية اكتشاف الرابط بالكامل للمعلم الفردي، الذي تعين عليه حل هذا اللغز بمفرده أثناء إدارة وظيفة بدوام كامل.

وجد الباحثون أن الصعوبة لم تكن مجرد نقص في المهارة، بل في طبيعة المواد نفسها. بالنسبة لمعلم العلوم، البيانات موجودة في كل مكان، لذا فإن إيجاد مكان للذكاء الاصطناعي أمر سهل نسبيًا. ولكن بالنسبة لمعلم اللغة أو الأدب، فإن الربط أصعب بكثير. اعترف أحد المدربين في البرنامج، الذي يدرس الدراسات الاجتماعية، بأنه يمكنه مساعدة معلم الرياضيات أو العلوم، لكنه شعر بالضياع عندما طلب منه معلم لغة المساعدة. كان بإمكانه إظهار كيفية تحليل النص، لكنه لم يجد اتجاهًا لكيفية استخدام الخوارزميات الأعمق للذكاء الاصطناعي بطريقة منطقية للأدب. يشير هذا إلى أن التحدي ليس في أن المعلمين يفشلون في التعلم، بل في أن الرابط بين الذكاء الاصطناعي وبعض المواد ليس واضحًا، وأن البرنامج لم يوفر دعمًا كافيًا لبناء ذلك الجسر.

كان هناك عائق رئيسي آخر وهو هيكل المدارس نفسها. حتى عندما ينجح المعلم في إنشاء خطة درس رائعة تمزج بين الذكاء الاصطناعي ومادته، فإن النظام المدرسي غالبًا ما يجعل تنفيذها مستحيلاً. في المدارس الابتدائية، يتم نقل المعلمين إلى صفوف ومواد مختلفة كل عام من قبل المدير. المعلمة التي قضت عامين في التعلم عن الذكاء الاصطناعي قد تُعين في صف مختلف في العام التالي، دون وقت لتنفيذ ما تعلمته. وفي المدارس الثانوية، يجعل نظام الساعات المعتمدة من الصعب على المعلمين من مواد مختلفة العمل معًا في مشروع واحد. افترضت السياسة أنه إذا قمت بتدريب عدد قليل من المتخصصين، فسوف ينشرون المعرفة للجميع. لكن واقع الحياة المدرسية اليومية يعني أن هذه المعرفة غالبًا ما تبقى مع الفرد، غير قادرة على التجذر في المجتمع المدرسي الأوسع.

كما سلطت الدراسة الضوء على الارتباك بشأن الهدف الفعلي ونقص الدعم العملي. كان اسم البرنامج "تعليم التقارب مع الذكاء الاصطناعي"، وهو ما يوحي بدمج عميق بين التكنولوجيا والمحتوى الدراسي. ومع ذلك، وجد المعلمون أن البرنامج علمهم في الغالب كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أو فهم المبادئ الأساسية. نادرًا ما أظهر لهم كيفية استخدام التكنولوجيا لحل مشكلات خاصة بموادهم. لاحظت إحدى المعلمات أن المدربين بدا أنهم يختلفون حول الهدف: بعضهم قال يجب فهم التكنولوجيا أولاً، بينما قال آخرون يجب أن يكون التركيز على المادة. ترك هذا النقص في الرؤية الموحدة الواضحة المعلمين وهم يشعرون وكأنهم يحاولون تجميع أحجية بقطع مفقودة. علاوة على ذلك، أفاد المشاركون أن الإرشادات العملية حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي كانت غير كافية. وبدلاً من الدعم التفصيلي، كانت المواد السياساتية تُلقى على المعلمين ببساطة مع تعليمات لتدريس المحتوى، وإيجاد المواقع المناسبة، واستخدام الأموال المقدمة، مما حول المبادرة إلى عمل جديد دون التوجيه اللازم لجعلها ذات معنى. كانوا يتعلمون التكنولوجيا، لكنهم لم يتعلموا كيفية جعلها ذات معنى لطلابهم.

خلص الباحثون إلى أن القطعة المفقودة في هذه العملية برمتها هي ما يسمونه "الترجمة البيداغوجية" (الترجمة التربوية). هذا هو العمل الشاق المتمثل في أخذ المعرفة التقنية وتحويلها إلى درس يناسب مادة معينة. الأمر لا يتعلق فقط بمعرفة كيفية عمل الآلة؛ بل يتعلق بمعرفة كيفية استخدام تلك الآلة لمساعدة الطالب على فهم قصيدة، أو حدث تاريخي، أو مفهوم علمي. البرامج الحالية جيدة في تعليم الجزء الأول، لكنها ليست جيدة في تعليم الجزء الثاني. المعلمون لا يفشلون؛ بل إن النظام ببساطة يطلب منهم القيام بوظيفة لم يظهر لهم أحد كيفية القيام بها.

تشير هذه الدراسة إلى أن مجرد إضافة المزيد من التدريب التقني للمعلمين ليس كافيًا. لجعل تعليم الذكاء الاصطناعي ناجحًا، يجب أن يتغير التدريب. يجب أن يركز أقل على التكنولوجيا في عزلتها، وأكثر على كيفية خدمة هذه التكنولوجيا للأهداف المحددة لصفوف التاريخ أو اللغة أو العلوم. كما يجب أن يدرك أن المعلمين لا يمكنهم القيام بهذا العمل بمفردهم. إنهم بحاجة إلى دعم من مدارسهم ومن البرامج التي تدربهم، مع أمثلة واضحة لكيفية دمج هذين العالمين. وحتى يتم سد الفجوة بين التعلم عن الذكاء الاصطناعي والتعلم كيفية التدريس به، فإن وعد هذا التعليم الجديد سيظل بعيد المنال للعديد من الفصول الدراسية. المعلمون مستعدون للتعلم، لكنهم بحاجة إلى خريطة توضح لهم كيفية عبور المسافة بين قاعة المحاضرات الجامعية ومكاتبهم المدرسية.