هل يمكن للأكاديميين استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة الأبحاث العلمية؟

07:39 PM June, 29 2025

سودانيز اون لاين
Mohamed Omer-
مكتبتى
رابط مختصر

هل يمكن للأكاديميين استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة الأبحاث العلمية؟ ما تنص عليه الإرشادات؟








هل يمكن للأكاديميين استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة الأبحاث العلمية؟ ما تنص عليه الإرشادات؟

تاريخ النشر: ٢٦ يونيو ٢٠٢٥، الساعة ٣:٥٤ مساءً بتوقيت جنوب أفريقيا

https://shorturl.at/lAOXF

يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى "آلات وخوارزميات ذكية قادرة على التفكير والتكيف بناءً على قواعد وبيئات تحاكي الذكاء البشري". يشهد هذا المجال تطورًا سريعًا، وقطاع التعليم، على سبيل المثال، يشهد نقاشًا محتدمًا حول استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة.

لا يقتصر هذا الأمر على الأكاديميين فحسب، بل يشمل أيضًا كل من يعتمد على معلومات موثوقة، من الصحفيين وصانعي السياسات إلى المعلمين والجمهور. إن ضمان الشفافية في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي يحمي مصداقية جميع المعارف المنشورة.

في التعليم والبحث، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد النصوص، وتحسين أسلوب الكتابة، وحتى تحليل البيانات. فهو يوفر الوقت والموارد من خلال إتاحة التلخيص السريع للعمل، وتحرير اللغة، وتدقيق المراجع. كما أنه يحمل في طياته إمكانات لتعزيز العمل الأكاديمي، بل وإلهام أفكار جديدة.

وبالمثل، يستطيع الذكاء الاصطناعي إنتاج أعمال فنية متكاملة. أحيانًا يصعب التمييز بين العمل الأصلي الذي يكتبه الفرد والعمل الناتج عنه.

يُمثل هذا مصدر قلق بالغ في الأوساط الأكاديمية، سواءً للجامعات أو الباحثين أو المحاضرين أو الطلاب. تُعتبر بعض استخدامات الذكاء الاصطناعي مقبولة، بينما يُنظر إلى بعضها الآخر على أنه غير مقبول (أو ليس كذلك بعد).




بصفتي محررًا وعضوًا في هيئة تحرير العديد من المجلات، وبصفتي باحثًا وأستاذًا في علم النفس، فقد ناقشتُ بدقة ما يُعتبر استخدامًا مقبولًا للذكاء الاصطناعي في الكتابة الأكاديمية. اطلعتُ على العديد من المبادئ التوجيهية المنشورة:

لجنة أخلاقيات النشر (COPE)، وهي منظمة بريطانية غير ربحية تُقدم إرشاداتٍ متخصصةً وتعليمًا وتدريبًا في مجال النشر الأكاديمي.

دار نشر Sage، وهي شركة نشر أكاديمي أمريكية.

الجمعية الأمريكية لعلم النفس، وهي منظمة تُمثل الأكاديميين والمهنيين والطلاب في مجال علم النفس.

أكاديمية العلوم في جنوب أفريقيا، من خلال منصة مجلة العلوم الجنوب أفريقية التابعة لها.

تُجمع المبادئ التوجيهية على أنه لا يُمكن إدراج أدوات الذكاء الاصطناعي كمؤلفين مشاركين أو تحمل مسؤولية المحتوى. ويبقى المؤلفون مسؤولين مسؤولية كاملة عن التحقق من دقة جميع المحتويات المتأثرة بالذكاء الاصطناعي واستخدامها الأخلاقي وسلامتها. لا تتطلب المساعدة الدورية الاستشهاد، ولكن يجب الإشارة بوضوح إلى أي محتوى جوهري مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي.

دعونا نتناول هذا بمزيد من التفصيل.

المحتوى المدعوم مقابل المحتوى المُولّد

لفهم استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة الأكاديمية، من المهم التمييز بين المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي والمحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي.

يشير المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى العمل الذي يكتبه الفرد في الغالب، ولكنه مُحسّن بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يستخدم المؤلف الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التدقيق النحوي، أو تحسين وضوح الجمل، أو تقديم اقتراحات أسلوبية. يبقى المؤلف هو المتحكم، ويعمل الذكاء الاصطناعي فقط كأداة لصقل المنتج النهائي.

يُقبل هذا النوع من المساعدة بشكل عام من قِبل معظم الناشرين، بالإضافة إلى لجنة أخلاقيات النشر، دون الحاجة إلى إفصاح رسمي. هذا طالما ظل العمل أصليًا وتم الحفاظ على نزاهة البحث.

يُنتج الذكاء الاصطناعي المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي نفسه. قد يعني هذا أن أداة الذكاء الاصطناعي تُولّد أجزاءً كبيرة من النص، أو حتى أقسامًا كاملة، بناءً على تعليمات مُفصّلة (مطالبات) يُقدّمها المؤلف.

يُثير هذا مخاوف أخلاقية، لا سيما فيما يتعلق بالأصالة والدقة والتأليف. يستمد الذكاء الاصطناعي التوليدي محتواه من مصادر متنوعة، مثل استخلاص البيانات من الويب، وقواعد البيانات العامة، ومستودعات الأكواد، والمحتوى الذي يُنشئه المستخدمون - أي محتوى يُمكن الوصول إليه. لا يُمكنك أبدًا التأكد من صحة العمل. "هلوسات" الذكاء الاصطناعي شائعة. قد ينتحل الذكاء الاصطناعي التوليدي عمل شخص آخر أو ينتهك حقوق الطبع والنشر، ولن تعلم بذلك.




لذا، فيما يتعلق بالمحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي، يُطلب من المؤلفين الإفصاح بوضوح وصراحة. في كثير من الحالات، قد يواجه هذا النوع من المحتوى قيودًا، بل قد يرفضه الناشرون رفضًا قاطعًا، كما هو موضح في إرشادات لجنة أخلاقيات النشر.

ما هو مسموح به وما هو غير مسموح به

بناءً على قراءتي للإرشادات، أقدم بعض النصائح العملية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة الأكاديمية. هذه النصائح بسيطة نسبيًا، ويمكن تطبيقها في مختلف التخصصات.

تنص جميع الإرشادات على إمكانية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في المهام الروتينية، مثل تحسين القواعد النحوية، ومراجعة بنية الجمل، أو المساعدة في البحث في المراجع. لا تتطلب هذه التطبيقات إقرارًا صريحًا.

في جميع الإرشادات التي تمت مراجعتها، لا يُسمح بالمحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي إلا إذا كانت هناك أسباب واضحة لضرورته للبحث، وكان المحتوى مُعلّمًا ومُشارًا إليه بوضوح. وبالتالي، بناءً على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، يجب الإشارة إليه في المخطوطة. قد يكون ذلك في مراجعة المراجع، أو في قسم الأساليب أو النتائج.

تؤكد منظمة Sage ولجنة أخلاقيات النشر على ضرورة إفصاح المؤلفين عن استخدامهم للمحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال الاستشهاد به بشكل مناسب. تختلف معايير الاستشهاد باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن يبدو أن الجميع يتفقون على ضرورة الاستشهاد باسم أداة التوليد المستخدمة، وتاريخ الوصول إليها، والموجه المُستخدم. يُعدّ هذا المستوى من الشفافية ضروريًا للحفاظ على مصداقية العمل الأكاديمي.

لا يُمكن الإشارة مباشرةً إلى الجوانب الأخرى المرتبطة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مثل تصحيح الأكواد البرمجية، وإنشاء الجداول أو الأشكال، وتقليل عدد الكلمات، أو مراجعة التحليلات، في متن المخطوطة. وتماشيًا مع توصيات أفضل الممارسات الحالية، يجب الإشارة إلى ذلك في نهاية المخطوطة.

يتحمل المؤلفون مسؤولية التحقق من دقة أي محتوى مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، سواءً كان مُولّدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي أو مُساعدًا فيه، مع ضمان خلوه من التحيز والانتحال وانتهاكات حقوق النشر المُحتملة.

الخلاصة (في الوقت الحالي):

لا شك أن أدوات الذكاء الاصطناعي تُحسّن عملية الكتابة الأكاديمية، ولكن يجب التعامل مع استخدامها بشفافية وحذر واحترام للمعايير الأخلاقية.

يجب على المؤلفين توخي الحذر في الحفاظ على النزاهة الأكاديمية، لا سيما عند استخدام الذكاء الاصطناعي. عليهم التحقق من دقة وملاءمة المحتوى المُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع ضمان عدم المساس بأصالة أعمالهم أو صحتها.



قُدِّمت اقتراحات ممتازة بشأن متى يكون إعلان الذكاء الاصطناعي إلزاميًا، أو اختياريًا، أو غير ضروري. في حال عدم التأكد، فإن أفضل نصيحة هي تضمين استخدام أي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي (سواءً كان مُستخدَمًا أو مُولَّدًا) في الإقرار.

من المُرجَّح جدًا أن تُراجَع هذه التوصيات في الوقت المُناسب مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي. ولكن من المهم بنفس القدر أن نبدأ من نقطة ما. أدوات الذكاء الاصطناعي باقية. فلنتعامل معها بشكل بنّاء وتعاوني.

سمية لاهر

أستاذة، جامعة ويتواترسراند، جوهانسبرغ، جنوب أفريقيا

سمية لاهر (حاصلة على درجة الدكتوراه) أستاذة علم النفس في جامعة ويتواترسراند، جوهانسبرغ. وهي باحثة مُصنَّفة من قِبل المؤسسة الوطنية للبحث العلمي (NRF)، ولها اهتمامات بحثية في مجالات التقييم النفسي، والشخصية، والصحة النفسية. وقد ساهم بحثها في إرساء ممارسة أكثر نقدًا لعلم النفس والعلاج النفسي في جنوب أفريقيا، تُدرك معتقدات وممارسات السكان الأصليين. يعمل البروفيسور لاهر بصفة تحريرية في SAJP، وPSPB، وAJCD، وAJOPA، وIJT.

خبرة


– أستاذ حاليًا بجامعة ويتواترسراند


تعليم

2011 جامعة ويتواترسراند، علم النفس







__________________________



الذكاء الاصطناعي في التعليم: ما تعنيه هذه المصطلحات الشائعة






الذكاء الاصطناعي في التعليم: ما تعنيه هذه المصطلحات الشائعة

تاريخ النشر: ٢٢ يناير ٢٠٢٥، الساعة ١:١٣ مساءً بتوقيت جنوب أفريقيا


https://shorturl.at/Hc5zK



ستسمعون الكثير عن الذكاء الاصطناعي والتعليم في عام ٢٠٢٥.

كشفت حكومة المملكة المتحدة عن "خطة عمل فرص الذكاء الاصطناعي" في منتصف يناير. وكجزء من الخطة، منحت تمويلًا بقيمة مليون جنيه إسترليني (حوالي ١.٢ مليون دولار أمريكي) لست عشرة شركة متخصصة في تكنولوجيا التعليم "لتطوير أدوات ذكاء اصطناعي للمعلمين لتقديم الملاحظات والتقييم، مما يُسهم في الارتقاء بمعايير التعليم". وتختبر مدارس في بعض الولايات الأمريكية أدوات الذكاء الاصطناعي في فصولها الدراسية. وأصبحت جامعة مغربية أول جامعة في أفريقيا تُقدم نظامًا تعليميًا مُدعّمًا بالذكاء الاصطناعي في جميع مؤسساتها التعليمية.

وموضوع يوم الأمم المتحدة الدولي للتعليم لهذا العام، الذي يُحتفل به سنويًا في ٢٤ يناير، هو "الذكاء الاصطناعي والتعليم: الحفاظ على قدرة الإنسان على التصرف في عالم الأتمتة".

ولكن ماذا يعني الذكاء الاصطناعي في هذا السياق؟ يُستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي غالبًا في التعليم، وغالبًا ما يُخلط بالمهارات الرقمية، ومنصات التعلم عبر الإنترنت، وتطوير البرمجيات، أو حتى الأتمتة الرقمية الأساسية.

قد يُشوّه هذا الوصف الخاطئ المفاهيم ويُخفي الإمكانات الحقيقية والمعنى الحقيقي للتقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي. طُوّرت هذه التقنيات من قِبل علماء وخبراء في هذا المجال، وتوسّع نطاقها من خلال شركات التكنولوجيا الكبرى. بالنسبة للكثيرين، يُذكّرهم مصطلح الذكاء الاصطناعي بأنظمة مثل ChatGPT من OpenAI، القادر على كتابة المقالات أو الإجابة على الاستفسارات المعقدة. ومع ذلك، تتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي هذه التطبيقات بكثير - ولكل منها آثار فريدة على التعليم.

أنا خبير في الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وعلم الأوبئة المعلوماتية - حيث أدرس كميات كبيرة من المعلومات باستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة المعلومات المضللة - ورسم خرائط المعرفة (اكتشاف وتصوّر محتويات مجالات المعرفة المختلفة)، ونماذج (بناء) تكنولوجيا اللغة البشرية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير اللغة البشرية، مثل أدوات الترجمة الفورية. أقوم بكل هذا بصفتي رئيسًا لمختبر رسم خرائط المعرفة، وهو مجموعة بحثية تابعة لكلية الاقتصاد وعلوم الإدارة، ومديرًا مشاركًا للمركز متعدد التخصصات للمستقبل الرقمي في جامعة فري ستيت.

في هذه المقالة، أشرح التقنيات والعلوم الكامنة وراء هذه المصطلحات الشائعة، لإلقاء الضوء على معنى مصطلحات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق في التعليم، وكيف يمكن - أو يتم استخدامها بالفعل - في التعليم، وفوائدها ومخاطرها.

التعلم الآلي: التخصيص في التطبيق

التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي، ويتضمن خوارزميات تتعلم من البيانات للتنبؤ أو اتخاذ القرارات. في التعليم، يمكن استخدام هذا لتكييف المحتوى مع كل متعلم على حدة - وهو ما يُعرف بمنصات التعلم التكيفية. يمكن لهذه المنصات، على سبيل المثال، تقييم نقاط قوة الطلاب وضعفهم، وتصميم الدروس بما يتناسب مع وتيرة وأسلوب كل منهم.

تخيل تطبيقًا للرياضيات يطرح أسئلة بناءً على المنهج الدراسي، ثم يستخدم إجابات المتعلم لتحديد مواطن ضعفه، ويُعدّل منهجه الدراسي للتركيز على المهارات الأساسية قبل التقدم. ورغم أن العلم لا يزال قيد الاستكشاف، فإن هذا المستوى من التخصيص قد يؤدي إلى تحسين النتائج التعليمية.



التعلم العميق: التقييم وإمكانية الوصول

يُعدّ التعلم العميق فرعًا من فروع التعلم الآلي. يُحاكي الدماغ البشري من خلال الشبكات العصبية، مما يُتيح مهامًا أكثر تعقيدًا مثل التعرف على الصور والكلام. في مجال التعليم، فتحت هذه التقنية آفاقًا جديدة للتقييم وإمكانية الوصول.

في مجال التقييم، يُمكن للأدوات المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي المساعدة في تصحيح الواجبات المكتوبة بخط اليد، وتحليلها، وتقييم أنماط الكلام في تعلم اللغة، أو ترجمة المحتوى إلى لغات متعددة آنيًا. تُساعد هذه التقنيات المُعلمين على تخفيف أعباءهم الإدارية والمساهمة في رحلة التعلم.

ثم هناك الشمولية. تُتيح تطبيقات تحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام للطلاب ذوي الإعاقة التفاعل مع المواد بطرق كانت مُستحيلة في السابق.

معالجة اللغة الطبيعية: ما وراء ChatGPT

معالجة اللغة الطبيعية فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، تُمكّن أجهزة الكمبيوتر من المُساعدة في فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. يُعد ChatGPT المثال الأكثر شيوعًا، ولكنه ليس سوى واحد من بين العديد من التطبيقات المُماثلة.

إمكانات هذا المجال في مجال التعليم هائلة.

يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية في:

تحليل كتابات الطلاب من حيث المشاعر والأسلوب، وذلك لتقديم تغذية راجعة آنية حول تفكيرهم ونبرتهم وجودة كتابتهم. ويتجاوز هذا مجرد بناء الجملة والدلالات.

كشف الانتحال.

تقديم تغذية راجعة قبل بدء الحصص الدراسية للمتعلمين، مما يُعمق مناقشاتهم الصفية.

تلخيص الأوراق البحثية.

ترجمة النصوص المعقدة إلى صيغ أسهل فهمًا.

التعلم المعزز: محاكاة التعليم وتلعيبه.







في التعلم المُعزّز، تتعلم أنظمة الحاسوب من خلال التجربة والخطأ.

يُعد هذا واعدًا بشكل خاص في البيئات التعليمية المُصممة بتقنية الألعاب. فهذه منصات تُطبّق فيها مبادئ الألعاب والتعليم في عالم افتراضي "يلعب" فيه الطلاب. يتعلمون من خلال اللعب. بمرور الوقت، يتعلم النظام كيفية تكييف نفسه لجعل المحتوى أكثر تحديًا بناءً على ما تعلمه الطالب بالفعل.

التحديات

بالطبع، هذه التقنيات ليست خالية من العيوب والمسائل الأخلاقية. فهي تُثير تساؤلات حول العدالة، على سبيل المثال: ماذا يحدث عندما يتخلف الطلاب الذين لا يستطيعون الوصول إلى هذه الأدوات عن الركب؟ كيف يُمكن منع الخوارزميات من تعزيز التحيزات الموجودة بالفعل في البيانات التعليمية؟ في المثال الرياضي السابق، قد لا يكون هذا الأمر ذا أهمية كبيرة - ولكن تخيّل العواقب غير المقصودة لتعزيز التحيز في مواد مثل التاريخ.

الدقة والإنصاف من الشواغل الرئيسية أيضًا. قد يُسيء نموذج مُصمم بشكل سيئ تفسير اللهجات أو اللهجات، مما يُضرّ بفئات مُحددة من المتعلمين.

إن الإفراط في الاعتماد على هذه الأدوات قد يؤدي أيضًا إلى تراجع مهارات التفكير النقدي لدى الطلاب والمعلمين على حد سواء. كيف نحقق التوازن الصحيح بين المساعدة والاستقلالية؟

ومن منظور أخلاقي، ماذا لو سُمح للذكاء الاصطناعي بتتبع الحالة العاطفية للطالب والتكيف معها؟ كيف نضمن استخدام البيانات التي تُجمع في هذه الأنظمة بمسؤولية وأمان؟

التجريب

يجب استكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي من خلال التجريب. ولكن هذا يُحقق أفضل النتائج إذا أُدير في بيئات مُتحكم بها. إحدى طرق القيام بذلك هي من خلال "صناديق الاختبار" التنظيمية للذكاء الاصطناعي - وهي مساحات يُمكن للمعلمين والمصممين من خلالها تجربة أدوات جديدة واستكشاف تطبيقاتها.

يُستخدم هذا النهج في جامعة فري ستيت منذ عام ٢٠٢٣. كجزء من المركز متعدد التخصصات للمستقبل الرقمي، تُمثل صناديق الاختبار موارد تعليمية مفتوحة، حيث تُقدم مقاطع فيديو وأدلة وأدوات لمساعدة المعلمين وقادة المؤسسات على فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقها بمسؤولية. هذا المورد متاح لكل من الطلاب والمعلمين في الجامعة، لكن تركيزنا الأساسي ينصب على تحسين مهارات المعلمين.

الذكاء الاصطناعي في التعليم باقٍ. إذا فُهمت مكوناته بشكل صحيح، ودُفع تطبيقه من خلال البحث والتجريب الجيدين، فسيكون لديه القدرة على تعزيز التعلم، مع الحفاظ على تركيز التعليم على الإنسان وشموليته وتمكينه.

هيركولاس إم في إي كومبرينك

محاضر أول/مدير مشارك، جامعة فري ستيت، جنوب أفريقيا

لديّ خلفية في علوم الصحة وعلوم الحاسوب، مع تخصص في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. أنا المدير المشارك للمركز متعدد التخصصات للمستقبل الرقمي، ورئيس مختبر رسم خرائط المعرفة - وهي مجموعة بحثية أسستها لإدارة أوبئة المعلومات وابتكار تكنولوجيا اللغة البشرية.

أجري أبحاثًا في مجال الذكاء الاصطناعي من أجل التعليم، والعلوم الطبية، وكشف المعلومات المضللة من خلال العلم. للأسف، تميل المغالطات الجدلية ونقص الأدلة إلى إثارة الخطاب الاجتماعي العاطفي، وأبذل قصارى جهدي مع الفريق لفهمها بما يُخفف الضرر.

عملتُ على العديد من المشاريع المتعلقة بالأنظمة الصحية ورسم خرائط المعرفة، وأواصل المساعدة في إدارة الأوبئة المعلوماتية، والصحة العامة، وغيرها من مشاريع التأثير المجتمعي. بفضل خبرتي الطويلة في الذكاء الاصطناعي والتحليلات وإدارة المشاريع، أستخدم مهاراتي لإضافة قيمة للمجتمع.

الخبرة

٢٠٢٢ - حتى الآن: محاضر مشارك، جامعة فري ستيت
٢٠٢١ - حتى الآن: مدير مشارك مؤقت، جامعة فري ستيت
٢٠٢٠ - ٢٠٢١: أخصائي دعم علوم البيانات، وزارة الصحة في فري ستيت
٢٠١٥ - ٢٠٢٠: منسق أبحاث، جامعة فري ستيت
٢٠١٣ - ٢٠١٥: عالم بيولوجيا طبية، خدمات المختبرات الصحية الوطنية

التعليم

دكتوراه، جامعة بريتوريا
٢٠١٦: ماجستير علوم طبية، جامعة فري ستيت
٢٠١٣: بكالوريوس علوم (مع مرتبة الشرف) من جامعة فري ستيت
٢٠١٢: بكالوريوس علوم، جامعة فري ستيت








_____++++++++++++++++++++++++++++++

الذكاء الاصطناعي قد يُشكل خطرًا على الطلاب - ثلاثة أمور يجب على الجامعات القيام بها





الذكاء الاصطناعي قد يُشكل خطرًا على الطلاب - ثلاثة أمور يجب على الجامعات القيام بها

تاريخ النشر: ١٣ مايو ٢٠٢٥، الساعة ٣:٢٤ مساءً بتوقيت جنوب أفريقيا

https://shorturl.at/mDkan

يُدرَّب الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) على كميات هائلة من النصوص والفيديوهات والصور لتحديد الأنماط. ثم يُنشئ نصوصًا وفيديوهات وصورًا جديدة بناءً على هذا التحديد. وبفضل التعلم الآلي، يُحسِّن هذا الذكاء قدرته على القيام بذلك في كل مرة يُستخدم فيها.

مع انخراط الذكاء الاصطناعي في الحياة الأكاديمية، برزت حقيقة مُقلقة: الطلاب عُرضة بشدة لاستخدامه. فهم لا يعرفون ما يكفي عن ماهية الذكاء الاصطناعي ليتنبَّهوا إلى عيوبه. كما أنهم لا يعرفون ما يكفي عن محتوى موادهم الدراسية ليُصدروا أحكامًا بشأنها. والأهم من ذلك، أنهم لا يعرفون ما يجهلونه.

بصفتنا أكاديميين مُشاركين في التدريس في التعليم العالي، نُجادل بأن هناك أربعة مخاطر رئيسية تُواجه الطلاب في عالم الذكاء الاصطناعي اليوم. وهي:

الثقة العمياء بقدرات الذكاء الاصطناعي

استخدامه لتجاوز عملية التعلم الفعلية

عدم معرفة كيفية عمله

إدامة الفجوة بين الخبرة والضجيج غير النقدي والواثق.

بناءً على تجاربنا كأكاديميين وضعوا مناهج دراسية للطلاب، ونبحث في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، نعتقد أن هناك ثلاثة أمور يمكن للجامعات القيام بها. ينبغي عليها تعليم مهارات الذكاء الاصطناعي النقدية، والتأكيد على أهمية تطوير المعرفة، وتعليم الطلاب أهمية كونهم خبراء إذا كانوا سيتفاعلون بشكل هادف مع الذكاء الاصطناعي.

المخاطر الأربعة

الثقة العمياء في الثقة الزائفة للذكاء الاصطناعي. أظهر تقرير حديث صادر عن مايكروسوفت أن من لا يعرفون سوى القليل عن موضوع ما هم الأكثر عرضة لقبول مخرجات الذكاء الاصطناعي على أنها صحيحة. تُنتج برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وClaude نصوصًا بثقة ملحوظة. لا يستطيع الطلاب الذين يفتقرون إلى الخبرة في هذا المجال تحديد متى تكون هذه الأنظمة خاطئة تمامًا.

تُظهر العناوين الرئيسية بالفعل عواقب هذا في مكان العمل: محامون يقدمون استشهادات قضايا مُلفقة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ومستشفيات تستخدم أدوات نسخ الذكاء الاصطناعي التي تُختلق بيانات لم تُكتب قط.

قد يُخطئ الذكاء الاصطناعي المُولِّد لأنه لا يفهم أي شيء بالمعنى البشري للكلمة. لكنه قادر على تحديد الأنماط وتكرارها ببراعة ملحوظة. لا تشمل هذه الأنماط الكلمات والأفكار فحسب، بل تشمل أيضًا النبرة والأسلوب.


إغفال قوة التعليم. يتمثل أحد الأهداف الأساسية للتعليم العالي في منح الطلاب طريقة جديدة لفهم العالم ومكانتهم فيه. عندما يستخدم الطلاب الذكاء الاصطناعي بطرق تتجاوز التحديات الفكرية، فإنهم يُفوِّتون هذا التحول الجوهري.


عندما يُسند الطلاب تفكيرهم ببساطة إلى الذكاء الاصطناعي، فإنهم يحصلون على شهادات دون كفاءة. قد يتخرجون بشهادات ولكن دون معرفة وخبرة.


فخ الثقة الزائفة. حتى الطلاب الذين يُطورون وعيًا نقديًا بحدود الذكاء الاصطناعي يواجهون ما يُطلق عليه بونيا ميشرا، أستاذ هندسة التعلم في جامعة ولاية أريزونا، "فخ الثقة الزائفة". قد يُدركون أن الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يُنتج أخطاءً لكنهم يفتقرون إلى المعرفة الكافية بالموضوع لتصحيح تلك الأخطاء.


كما يقول ميشرا:


يشبه الأمر وجود جهاز كشف هراء عام، ولكن دون وجود طريقة لفصل الحقيقة عن الخيال.


وهذا يخلق نصف مقياس خطير حيث يدرك الطلاب أن الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا ولكنهم لا يستطيعون تقييم مخرجاته بشكل فعال.



تعميق فجوة المعرفة.

مع انتشار الذكاء الاصطناعي في أماكن العمل، ستتسع الفجوة بين أصحاب الخبرة الحقيقية ومن يعتمدون عليه كليًا. سيزداد تهميش الطلاب الذين لم يطوروا أسس معرفتهم الخاصة في عالم يُقدّر الخبرة البشرية أكثر، لا أقل، مع تقدم الذكاء الاصطناعي.

الإجابات

هناك ثلاث خطوات يمكن للجامعات اتخاذها.

دمج المعرفة النقدية بالذكاء الاصطناعي. يحتاج الطلاب إلى فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي - كيف يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على قواعد بيانات ضخمة من النصوص والصور التي أنشأها الإنسان لتحديد الأنماط التي يمكن من خلالها صياغة مخرجات جديدة.

لا يكفي وجود مقرر "مقدمة في الذكاء الاصطناعي". يجب على كل تخصص أن يوضح للطلاب كيفية تقاطع الذكاء الاصطناعي مع مجاله، والأهم من ذلك، تمكينهم من التفكير في الآثار الأخلاقية لاستخدامه. يشمل ذلك الانخراط في أسئلة حول استخدام المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتحيزات الكامنة في النصوص والصور التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، والتكلفة البيئية الهائلة لاستخدامه.

التركيز على تطوير المعرفة. يجب على مؤسسات التعليم العالي معارضة الرأي القائل بأن الجامعة تقتصر على منح الشهادات. علينا مساعدة الطلاب على إدراك قيمة اكتساب الخبرة في مجالات تخصصهم. هذا ليس بديهيًا دائمًا للطلاب الذين لا يفهمون التعليم العالي إلا كوسيلة للحصول على وظيفة، مما يشجعهم على الانخراط في المعرفة بطريقة عملية، وبالتالي استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق تمنع الانخراط في الأفكار المعقدة. إنها علاقة شخصية بالمعرفة تُهيئهم لمستقبل ينتشر فيه الذكاء الاصطناعي في كل مكان. يجب أن يكون الدفاع عن قوة المعرفة جزءًا أساسيًا من الوصف الوظيفي لكل أكاديمي.


نموذج الخبرة المزدوجة. يجب على الأكاديميين أن يجسدوا ما يسميه ميشرا "تحدي الخبرة المزدوجة" - أي الجمع بين المعرفة في مجال تخصصهم والمعرفة النقدية بالذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن يوضحوا للطلاب كيفية تفاعل الخبراء مع الذكاء الاصطناعي: من خلال تحليل مخرجاته مقارنةً بالمعرفة الراسخة، وتحديد التحيزات أو الثغرات، واستخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز الخبرة البشرية بدلًا من استبدالها.


مع تزايد تطور الذكاء الاصطناعي، تزداد قيمة الخبرة البشرية. الجامعات التي تُعدّ الطلاب للتعامل النقدي مع الذكاء الاصطناعي مع تطوير معارف متعمقة في مجالاتهم، ستُخرّج الخبراء الذين يحتاجهم المجتمع في هذا المشهد التكنولوجي سريع التطور.

أمامنا عملٌ شاق، لكن الخبرة لا تزال محل تقدير كبير.

سيوكس ماكينا

أستاذة التعليم العالي، جامعة رودس، جنوب أفريقيا

تركز اهتماماتي البحثية على دور التعليم العالي في المجتمع، ومن يحصل على المعرفة القيّمة في المجال الأكاديمي، وما يُشكّل "معرفة قيّمة". كما أهتم بشكل خاص بتعليم الدكتوراه والإشراف على الدراسات العليا. أنا مديرة مشروع لبرنامج دولي وبرنامجين وطنيين، تبحث هذه البرامج في كيفية تعزيز التعليم العالي مع نقد أهدافه.

الخبرات العملية

٢٠٠٩ - حتى الآن: منسق دراسات الدكتوراه في التعليم العالي، جامعة رودس
٢٠٠٧ - ٢٠٠٩: رئيس قسم دراسات الكبار والتعليم العالي، جامعة زامبيا
١٩٩٤ - ٢٠٠٧: مدير مركز تطوير التعليم العالي، جامعة زامبيا للتكنولوجيا

المنح والعقود

٢٠١٤

الوظيفة: منسق دراسات الدكتوراه في التعليم العالي. مصدر التمويل: المؤسسة الوطنية للبحوث







نومبيلو تشوما

محاضر أول وباحث في تكنولوجيا التعليم ودراسات التعليم العالي، جامعة ستيلينبوش، جنوب أفريقيا

الخبرة

حاليًا: محاضر وباحث في دراسات التعليم العالي وتكنولوجيا التعليم، جامعة ستيلينبوش

التعليم

٢٠١٩، جامعة رودس، دكتوراه في نظم المعلومات

مفروض يكون مسموح لكن في أغلب المجالات ممنوع

الرأي الأكاديمي والرؤية العلمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة الأبحاث
يدور النقاش الأكاديمي حول استخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة الأبحاث حول محورين رئيسيين-
الضوابط الأخلاقية والفرص التحولية.
1. الضوابط والمحاذير الأكاديمية

* المؤسسات الأكاديمية الكبرى (مثل هارفارد وأكسفورد) تعتبر كتابة بحث كامل بالذكاء الاصطناعي دون إشراف بشري نوعًا من الانتحال الأكاديمي.
* وثيقة اليونسكو (2023) تؤكد أن الذكاء الاصطناعي «أداة مساعدة، لا بديل عن المسؤولية الفكرية للباحث».
* الدوريات العلمية مثل Nature وScience تطلب الإفصاح الواضح عن أي استخدام للذكاء الاصطناعي في قسم المنهجية.
* الاستخدام المسموح: التدقيق اللغوي، توليد أفكار أولية، تحليل البيانات مع مراجعة بشرية.
* الاستخدام المرفوض- كتابة الفرضيات، تفسير النتائج آليًا، أو توليد مراجع وهمية.

2. الفرص والتحولات العلمية
* تسريع الاكتشافات: مثل أداة AlphaFold التي حلت مشكلات بيولوجية معقدة في وقت قياسي.
* دمقرطة البحث: أدوات مفتوحة المصدر مثل GPT تساعد في تقليل الفجوة بين الباحثين في الدول الغنية والفقيرة.
* لكن هناك مخاطر مثل أزمة التمحيص العلمي: دراسات وجدت أن نسبة كبيرة من مراجع الذكاء الاصطناعي قد تكون وهمية.
* خطر تآكل الإبداع البشري: الاعتماد المفرط على الأجوبة الجاهزة قد يضعف التفكير النقدي.

3. لابد من إعادة تعريف دور الأكاديمي
* من «كاتب» إلى «موجه معرفي»: تصميم أسئلة بحثية أصيلة وتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي نقديًا.
* تطوير معايير تقييم جديدة تركّز على عمق التحليل وأصالة التصميم والأثر المجتمعي.

4. توصيات عملية
* التدريب على الاستخدام المسؤول للأدوات مثل Elicit مع التدقيق البشري.
* تطوير أنظمة لكشف النصوص المولدة آليًا مثل GPTZero.
* التركيز في التعليم على المهارات البشرية- هام جدا النقد، الأخلاقيات، والربط بين التخصصات.
الذكاء الاصطناعي ليس عدوًا ولا بديلاً، بل أداة تُحرر الباحث من الروتين وتدفعه للتركيز على التجريد والتأويل، بشرط التزام النزاهة والرقابة الأكاديمية.

شكرا محمد عمرعلى هذا البوست المفيد
اعجبتني فكرة التفريق بين الذكاء الاصطناعي المدعم والذكاء الاصطناعي المولد
الذكاء المدعم ينحصر فقط في التحرير والبناء النحوي والتحرير
اصبح الذكاء الاصطناعي وسيلة سهلة لكتابة الابحاث
اشارك في كثير من مؤتمرات ابحاث المسرح واجد كثير من الاوراق المقدمة مستسخة من مواقع الذكاء الاصطناعي
ولكن من يمتلك المعرفة في مجال علمي او فني او ثقافي يستطيع بسهولة معرفة قدرات الباحث هل كتب من بنات افكاره ام نقل واستنسخل
ذا فالمناقشة المباشرة هي الفيصل،الجامعات ومراكز الابحاث يجب ان تركز على المناقشات المباشرة وليس الاوراق المكتوبة فقط
سؤال اخ عمرعندما يستشهد باحث بمعلومة او مقتطف من مراجع مطالب بذكر اسم المرجع
هل يطالب الباحث بذكر مصدر معلوماته من الذكاء الاصطناعي؟