شاید برای خیلی از علاقهمندان به حوزههای مختلف فنآوری اطلاعات و علاقهمندان به آموزش این سال پیشآمده باشد که آینده آموزش با فنآوری هوش مصنوعی به کجا ختم خواهد شد. هوش مصنوعی با پتانسیل تغییر چهره بخش آموزش بهسرعت در حال رشد است. پیشرفت تکنولوژی باعث ایجاد تغییرات در بسیاری از صنایع شده است که صنعت آموزش نیز از این قاعده مستثنا نیست. در این مقاله از گروه گرامرلی امیرکبیر قصد داریم در رابطه با کاربرد هوش مصنوعی برای دانشجویان و اساتید باهم به گفتگو بپردازیم.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در موسسات آموزش عالی
یکی از مهمترین مزایای هوش مصنوعی در دانشگاه و به طور کلی سیستم آموزشی بهبود کیفیت آموزش فردی هر دانشجو است. در گذشته تلاش بر این بود که همه دانشجوها با سرعت یکسان مطالب آموزشی را فرابگیرند. اما با گذشت زمان مشخص شد که هر دانشجو سرعت یادگیری متفاوت دارد و نمیتوان روند آموزشی را به آنها تحمیل کرد. در حال حاضر با استفاده از هوش مصنوعی تا حد زیادی این مشکل برطرف شده است. چرا که هوش مصنوعی با توجه به سرعت یادگیری هر دانشجو عملکرد آنها، برای هر یک برنامه تحصیلی مجزا طراحی میکند.
دانشگاهها معمولا برای جمعآوری اطلاعات لازم و ارزیابی دانشجویان از پلتفرمهای دارای هوش مصنوعی استفاده میکنند. این پلتفرمها به دانشجویان سراسر دنیا امکان استفاده از دانش یکدیگر را میدهد. از سوی دیگر تکنولوژی هوش مصنوعی به تمام دانشجویانی که به زبانهای مختلف صحبت میکنند یا مشکل شنوایی دارند، در برقراری ارتباط با یکدیگر کمک میکند. به این صورت که پرزنتیشن و ارائههای دانشجویان را به زبانهای مختلف دنیا ترجمه کرده و برای فایلهای ویدیویی آنها زیرنویس میسازد.
مزایای هوش مصنوعی برای دانشگاهها
- بهبود آموزش: هوش مصنوعی میتواند برای ارائه تجربیات یادگیری شخصیتر و جذابتر به دانشآموزان استفاده شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی میتواند برای ایجاد برنامههای درسی و ارزیابیهای تطبیقی استفاده شود که به نیازهای فردی هر دانشآموز پاسخ میدهد.
- افزایش بهرهوری: هوش مصنوعی میتواند وظایف اداری و آموزشی را خودکار کند، و به اساتید و کارکنان دانشگاه اجازه میدهد تا زمان خود را به فعالیتهای مهمتر اختصاص دهند.
- کاهش هزینهها: هوش مصنوعی میتواند به دانشگاهها کمک کند تا در هزینههای خود صرفهجویی کنند، به عنوان مثال با خودکارسازی وظایف و کاهش نیاز به استخدام کارکنان جدید.
- ایجاد فرصتهای جدید: هوش مصنوعی میتواند به دانشگاهها کمک کند تا برنامههای درسی و خدمات جدیدی را توسعه دهند که قبلاً امکانپذیر نبوده است. به عنوان مثال، هوش مصنوعی میتواند برای ایجاد دورههای آنلاین انبوه و گسترده (MOOCs) یا برنامههای یادگیری ترکیبی استفاده شود.
چالشهای هوش مصنوعی برای دانشگاهها
- عدم تعادل در دسترسی: همه دانشگاهها به یک اندازه به فناوری هوش مصنوعی دسترسی ندارند. این میتواند منجر به نابرابری در آموزش عالی شود.
- نگرانیهای اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در آموزش عالی نگرانیهای اخلاقی را ایجاد میکند، مانند استفاده از دادههای دانشآموزان و احتمال تعصب در الگوریتمهای هوش مصنوعی.
- نیاز به آموزش: اساتید و کارکنان دانشگاه برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در آموزش به آموزش نیاز دارند.
QuillBot یک ابزار بازنویسی مقاله است که می توان به عنوان یک افزونه در هر مرورگر وب و ویرایشگر متن مانند Microsoft Word و Google docs برای بازنویسی، پارافریز و تغییر ساختار محتوا استفاده کرد.
کاربرد هوش مصنوعی در دانشگاهها
هوش مصنوعی این قدرت را دارد که در سیستمهای آموزشی انقلابی جدید ایجاد کند. همچنین روشهای سنتی تدریس و آموزش را منسوخ کرده و با طراحی برنامه تحصیلی شخصی روشهای جدیدی را برای تحصیل کردن معرفی کند.
از جمله کاربردهای تکنولوژی هوش مصنوعی در دانشگاه و کالج میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- سیستم هوشمند آموزش: هوش مصنوعی میتواند به عملکرد دانشجویان فیدبک دهد و در فرایند آموزش به آنها کمک کند. همچنین مسائل پیچیده را برای آنها بشکافد
- سیستم نمرهدهی و ارزیابی اتوماتیک: تکنولوژی هوش مصنوعی امکان نمرهدهی و ارزیابی اتوماتیک را دارد. به این ترتیب اساتید زمان کمتری را صرف ارزیابی، فیدبک و نمره دادن به تمام دانشجویان میکنند
- دستیار مجازی و چت بات: دانشجویان میتوانند با استفاده از چت باکس و دستیار مجازی در کمترین زمان ممکن به پاسخ سوالات درسی و غیر درسی خود دست پیدا کنند. این سوالات میتواند درباره فعالیتهای کلاسی یا امور ثبت نام و موارد دیگر باشد
- تجزیهوتحلیل آینده تحصیلی: هوش مصنوعی میتواند با آنالیز دادههای بهدستآمده از عملکرد هر دانشجو، مشکلات و دستاوردها و به طور کلی آینده تحصیلی هر دانشجو را پیشبینی کند
- برنامهریزی درسی: تکنولوژی هوش مصنوعی میتواند با استفاده از دادههای بهدستآمده از ارزیابی دانشجویان، برای هر دانشجو یک برنامه درسی مجزا طراحی کند
- تجزیهوتحلیل روند یادگیری دانشجویان: هوش مصنوعی با تحلیل عملکرد دانشجویان در فرایند تحصیلی، به اساتید کمک میکند که متدهای متنوعی را برای تدریس به کار ببرند
- نظارت بر فرایندهای ارزیابی دانشجویان: با استفاده از هوش مصنوعی میتوان بر فرایند ارزیابی و امتحانات دانشجویان نظارت کرد. به این ترتیب هیچگونه تقلبی صورت نمیگیرد
- توصیه محتوای آموزشی و آموزش زبان: هوش مصنوعی با تحلیل روند یادگیری دانشجویان، محتوای آموزشی متناسب با علایق و نوع یادگیری آنها را توصیه میکند. همچنین در یادگیری زبانهای خارجی به دانشجویان کمک خواهد کرد
کدام شاخه هوش مصنوعی مناسب شما است؟
کاربرد هوش مصنوعی در دانشگاه فقط مچ گیری نیست بلکه درس هم داده می شود! رشته هوش مصنوعی در دانشگاه ها چندین شاخه دارد که می توانید با مشورت خود هوش مصنوعی یکی از این شاخه ها را انتخاب کنید! این شاخه ها عبارتند از:
Machine Learning یا یادگیری ماشین: در این شاخه از هوش مصنوعی، ماشینها یا همان سامانههایی که باید با هوش مصنوعی در کار ویژه ای ماهر شوند، سر کلاس هیچ استادی نمی نشینند. بلکه با آمیزه ای از داده های ورودی و فرمان های کدنویسی شده، روند یادگیری شان را بهتر کرده و ضریب خطایشان را کمتر می کنند.
Neural Networks یا شبکه عصبی: شبکه عصبی هوش مصنوعی درست مانند شبکه عصبی مغز عمل می کند یا می کوشد همانند آن باشد. در آن هم نورون هایی شبیه مغز طراحی شده که داده ها را با هم رد و بدل می کنند.
Expert System یا سامانه های ماهر و خبره: سامانه های خبره در واقع به آگاهی و توانمندی های آن مانند تصمیم گیری و گزینش شباهت دارند. چند کاربرد هوش مصنوعی در دانشگاه که در بالا به آنها اشاره کردیم، به این شاخه از هوش مصنوعی ارتباط دارند.
Machine Vision یا بینایی ماشین: این شاخه از هوش مصنوعی مانند نامش، کار بینایی را شبیه سازی می کند. در واقع ماشین ها به خصوص در کارخانه هایی که نیاز به نظارت شبانه روزی دارند، با کمک دوربین، داده ها را دریافت و تحلیل می کنند و پس از آن هوشمندانه کار دست را انجام می دهند.
Natural Language Processing یا پردازش زبان طبیعی: در این شاخه، هدف شبیه سازی توانایی ماشین در یادگیری از زبان انسان است.
Robotic یا رباتیک: این رشته شاید کاربرد هوش مصنوعی در دانشگاه را در آینده به سوی حذف کادر آموزشی پیش ببرد! دانش رباتیک در واقع یک شاخه میان رشته ای است. سه دانش رایانه، مهندسی برق و مهندسی مکانیک در این دانش به هم می رسند. ربات ها با کمک حسگرها و هوش مصنوعی درست مانند انسان به محرک های محیطی واکنش نشان می دهند.
Genetic Algorithm یا الگوریتم ژنتیک: الگوریتم ژنتیک یکی از شاخه های پیچیده در هوش مصنوعی است. کاربردهای آن هم کلان است و با موضوعاتی مثل مهندسی جمعیت های انسانی، بهینه سازی، الکوشناسی و مانند آن سروکار دارد.
پیشبینیها درباره آینده هوش مصنوعی در مراکز آموزشی
در سالهای گذشته سیستمهای آموزشی در سراسر دنیا به شکل چشمگیری توسط هوش مصنوعی دچار تحولاتی زیادی شدهاند. این روند بهگونهای بوده است که پیشبینیهایی برای آینده سیستمهای آموزشی و این تکنولوژی عنوان شدهاند. گفتنی است که در آینده شخصیسازی برنامههای تحصیلی به میزان بیشتری افزایش پیدا میکند. در واقع با دریافت دادهها و اطلاعات بیشتر، هوش مصنوعی میتواند برنامههای تحصیلی دقیقتری برای هر دانشجو طراحی کند.
با توجه به تکامل هر چه بیشتر سیستم مدیریت موسسات آموزشی، نیاز به استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در دانشگاه بیشتر احساس میشود. از همین رو پلتفرمهای مبتنی بر هوش مصنوعی روزبهروز توسعه بیشتری پیدا میکنند. در حال حاضر از تکنولوژی واقعیت مجازی و واقعیت افزوده در سیستمهای آموزشی استفاده میشود. با بهکارگیری تکنولوژی هوش مصنوعی میتوان استفاده از تکنولوژی واقعیت مجازی و افزوده را به شکل چشمگیری گسترش داده و بهبود بخشید.
سخن پایانی
هرکسی که از روندهای جهانی در صنایع مختلف مطلع باشد، میداند که شخصیسازی اطلاعات جزء مهمترین روندهای رو به رشد در آینده خواهد بود. هوش مصنوعی بیشازپیش به تجلی شخصیسازی اطلاعات در آموزش کمک میکند و این یعنی رخداد انقلابی بزرگ در صنعت آموزش که موجب به افزایش بهرهوری در جنبههای مختلف آن میشود.
هوش مصنوعی به معلمان کمک میکند تا دانش خود را روزبهروز ارتقا دهند و تمام اطلاعات موردنیاز را در اختیار دانشآموزان بگذارند. همچنین به معلمان این امکان را میدهد که محتوایی را ایجاد کنند که مناسب دانشآموزانشان باشد و درعینحال از یادگیری شخصی اطمینان حاصل شود. همچنین هوش مصنوعی در آموزش کار و وظایف را خودکار میکند، بنابراین معلمان زمان بیشتری برای انجام آموزش بیشتر و تأثیر بهتر بر دانشآموزان دارند.