نظام تدريب ذكي

**نظام تدريب ذكي**  برمجية حاسوبية تهدف لتقديم تعليمات مباشرة ملائمة أو تغذية ارتجاعية للمتعلم، دون تدخل بشري غالباً.

وتشترك نظم التدريب الذكية بهدف تمكين المتعلم بطرق فعالة ذات مغزى باستخدام تقنيات حاسوبية متنوعة. ويوجد نماذج كثيرة من هذه النظم التدريبية سواء في التعليم الرسمي أو المهني

## '''التاريخ'''

### الأنظمة الميكانيكية المبكرة
**آلة التدريس لـ سكينر**

لقد نوقشت إمكانية وجود آلات ذكية على مدى قرون. ففي القرن السابع عشر، ابتكر بليز باسكال أول آلة حاسبة قادرة على إجراء العمليات الرياضية، عُرفت باسم **حاسبة باسكال**. وفي الفترة نفسها، تخيل عالم الرياضيات والفيلسوف غوتفريد فيلهلم لايبنتس آلات قادرة على الاستدلال وتطبيق قواعد المنطق لحل النزاعات. وقد ألهمت هذه الأعمال المبكرة التطورات اللاحقة.

تعود فكرة الآلات الذكية للاستخدام التعليمي إلى عام 1924، عندما ابتكر **سيدني بريسي** من جامعة ولاية أوهايو آلة تعليمية ميكانيكية لتدريس الطلاب دون الحاجة إلى معلم بشري. كانت آلته شبيهة بآلة كاتبة تحتوي على عدة مفاتيح، وبها نافذة تُظهر الأسئلة للمتعلمين. وقد سمحت **آلة بريسي** للمستخدم بإدخال الإجابات وقدمت تغذية راجعة فورية من خلال تسجيل نتيجته على عدّاد.

تأثر بريسي بأعمال **إدوارد ل. ثورندايك**، عالم النفس التربوي والمنظّر في التعلم بكلية المعلّمين بجامعة كولومبيا في أواخر القرن التاسع عشر وأوائل القرن العشرين. وضع ثورندايك قوانين لتعظيم عملية التعلم، من بينها: **قانون الأثر**، و**قانون المران (التكرار)**، و**قانون الحداثة (أو القرب الزمني)**. ومعايير لاحقة اعتبرت أن آلة بريسي التعليمية والاختبارية لم تكن ذكية حقًا، إذ كانت ميكانيكية بحتة وتعمل على أساس سؤال واحد وإجابة واحدة فقط. ومع ذلك، فقد أرست سابقة مبكرة لمشاريع مستقبلية.

بحلول خمسينيات وستينيات القرن العشرين، ظهرت رؤى جديدة حول التعلم. ففي جامعة هارفارد، لم يتفق **بورهوس فريدريك "ب.ف." سكينر** مع نظرية ثورندايك في الترابطية أو مع آلة بريسي التعليمية. كان سكينر سلوكيًا، ورأى أن المتعلمين ينبغي أن يُنشئوا إجاباتهم بأنفسهم بدلًا من الاعتماد على التعرّف (الاختيار من بين بدائل). ولهذا قام هو أيضًا بابتكار **آلة تعليمية** بنظام ميكانيكي تدريجي يكافئ الطلاب عند تقديم الإجابة الصحيحة على الأسئلة.
----

### الأنظمة الإلكترونية المبكرة
في الفترة التي تلت الحرب العالمية الثانية، حلت الآلات الإلكترونية القائمة على النظام الثنائي محل الأنظمة الميكانيكية الثنائية. وقد اعتُبرت هذه الآلات ذكية مقارنةً بنظيراتها الميكانيكية، لامتلاكها القدرة على اتخاذ قرارات منطقية. ومع ذلك، كان دراسة تعريف الذكاء الآلي والتعرف عليه لا يزال في بداياته.

ربط **آلان تورينغ**، عالم الرياضيات والمنطق وعلوم الحاسوب، بين أنظمة الحوسبة والتفكير. ومن أبرز أبحاثه ورقة بحثية تناولت اختبارًا افتراضيًا لتقييم ذكاء الآلة، عُرف فيما بعد باسم **اختبار تورينغ**. جوهر الاختبار يقوم على تواصل شخص مع وكيلين، أحدهما إنسان والآخر حاسوب، وطرح الأسئلة عليهما. يُعد الحاسوب قد اجتاز الاختبار إذا تمكن من الرد بطريقة تجعل الشخص السائل لا يستطيع التمييز بين الإنسان والحاسوب. وقد استخدم اختبار تورينغ كنموذج لتطوير أنظمة التدريس الذكية (ITS) لأكثر من عقدين، حيث الهدف الأساسي لهذه الأنظمة هو التواصل الفعّال مع المتعلم.

بحلول خمسينيات القرن العشرين، بدأت برامج تظهر بمميزات ذكية. أظهر عمل تورينغ، بالإضافة إلى مشاريع لاحقة لباحثين مثل **آلين نيويل، كليفورد شو، وهربرت سيمون**، برامج قادرة على إنشاء براهين ومنطقيات رياضية. وقدّم برنامجهم **The Logic Theorist** قدرات معقدة لمعالجة الرموز وإنتاج معلومات جديدة دون تحكم بشري مباشر، ويعتبره البعض أول برنامج للذكاء الاصطناعي. هذه الإنجازات ألهمت مجال الذكاء الاصطناعي الجديد، الذي أُعلن رسميًا عام 1956 بواسطة **جون مكارثي** في مؤتمر دارتموث، وهو أول مؤتمر مخصص للعلماء والبحث في مجال الذكاء الاصطناعي.

#### التعليم بمساعدة الحاسوب (CAI)
شهدت أواخر الستينيات والسبعينيات العديد من مشاريع **التعليم بمساعدة الحاسوب (CAI)** التي بنت على التقدم في علوم الحاسوب. فقد أتاح إنشاء لغة البرمجة **ALGOL** عام 1958 للعديد من المدارس والجامعات تطوير برامج CAI. وقد مولت شركات الحاسوب الكبرى والوكالات الفيدرالية في الولايات المتحدة مثل IBM وHP والمؤسسة الوطنية للعلوم تطوير هذه المشاريع.

ركزت التطبيقات المبكرة في التعليم على **التعليم المبرمج (PI)**، وهو هيكل قائم على نظام إدخال وإخراج محوسب. وعلى الرغم من دعم كثيرين لهذا النوع من التعليم، إلا أن الأدلة على فعاليته كانت محدودة. وفي 1967، ابتكر **والي فورزيغ، سينثيا سولومون، وسيمور بابيرت** لغة البرمجة **LOGO**، المصممة لتسهيل التعليم. كما طور **دونالد بيتزر** في جامعة إلينوي في أوائل السبعينيات محطة تعليمية تسمى **PLATO**، تتميز بشاشات وعروض متحركة وتحكم باللمس، وقادرة على تخزين وتقديم كميات كبيرة من المواد التعليمية. إلى جانب ذلك، انطلقت مشاريع CAI أخرى في دول عدة مثل الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وكندا.

في الوقت نفسه الذي كان فيه CAI يكتسب اهتمامًا، اقترح **جايمي كاربونيل** أن الحواسيب يمكن أن تعمل كمعلم بدلاً من مجرد أداة. ومن هنا نشأت فكرة **التدريس الذكي بمساعدة الحاسوب (ITS)**، حيث استند CAI إلى منظور سلوكي للتعلم قائم على نظريات سكينر، بينما استمد ITS مبادئه من علم النفس الإدراكي، وعلوم الحاسوب، والذكاء الاصطناعي.

شهد هذا الوقت تحولًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي، حيث انتقلت الأنظمة من التركيز على المنطق في العقد السابق إلى **الأنظمة القائمة على المعرفة**، القادرة على اتخاذ قرارات ذكية بناءً على المعرفة السابقة. ومن أمثلة هذه الأنظمة **Dendral**، الذي طوره **سيمور بابيرت وإيرا غولدشتاين** لتوقع التركيبات الكيميائية المحتملة استنادًا إلى البيانات الموجودة، بالإضافة إلى تطوير قدرات الاستدلال بالمماثلة ومعالجة اللغة.

مع ذلك، كانت المتطلبات التقنية لأنظمة ITS أعلى وأكثر تعقيدًا مقارنةً بأنظمة CAI، ولم تحقق ITS نجاحًا واسعًا في تلك الفترة.

#### تراجع الاهتمام بـ CAI
نحو أواخر السبعينيات، بدأ الاهتمام بتقنيات CAI يتراجع. كانت الحواسيب لا تزال مكلفة وغير متاحة كما كان متوقعًا، وكان المطورون والمعلمون يتفاعلون سلبًا مع ارتفاع تكلفة تطوير برامج CAI، وعدم كفاية التدريب للمدربين، ونقص الموارد.

### لحواسيب الدقيقة والأنظمة الذكية
أسهمت **ثورة الحواسيب الدقيقة** في أواخر السبعينيات وأوائل الثمانينيات في إحياء تطوير التعليم بمساعدة الحاسوب (CAI) وإطلاق تطوير أنظمة التدريس الذكية (ITS). فقد خفضت الحواسيب الشخصية مثل **Apple II** و**Commodore PET** و**TRS-80** الموارد المطلوبة لامتلاك الحواسيب، وبحلول عام 1981، كانت حوالي 50% من المدارس الأمريكية تستخدم الحواسيب. استخدمت العديد من مشاريع CAI جهاز Apple II لتقديم البرامج في المدارس الثانوية والجامعات، مثل **مشروع كولومبيا البريطانية** و**مشروع جامعة ولاية كاليفورنيا** في عام 1981.

بحلول أوائل الثمانينيات، بدأت أهداف **التدريس الذكي بمساعدة الحاسوب (ICAI)** وأنظمة ITS تنفصل عن جذورها في CAI. ففي حين ركزت CAI على التفاعل العميق مع محتوى مصمم لمجال محدد، سعت ITS إلى إنشاء أنظمة قائمة على **معرفة المهمة وقدرة تعميمها بطرق غير محددة**. وكان الهدف الأساسي لـ ITS هو أن تكون قادرة على تعليم المهمة وأدائها، مع التكيف الديناميكي مع الموقف. وفي الانتقال من CAI إلى ICAI، كان على الحاسوب التمييز ليس فقط بين الإجابة الصحيحة والخاطئة، بل بين أنواع الأخطاء لتكييف نوع التعليم.

تغذى تطوير ITS على أبحاث **الذكاء الاصطناعي** و**علم النفس الإدراكي**، حيث درس علماء النفس كيف يمكن للحاسوب حل المشكلات وأداء أنشطة "ذكية". كان برنامج ITS يجب أن يكون قادرًا على **تمثيل المعرفة، وتخزينها، واسترجاعها، والبحث في قاعدة بياناته لاشتقاق معرفة جديدة** للرد على أسئلة المتعلم. وبشكل أساسي، تتطلب المواصفات المبكرة لـ ITS أو ICAI أن يكون قادرًا على **تشخيص الأخطاء وتخصيص العلاج وفقًا للتشخيص**، وهو المفهوم الذي لا يزال مستخدمًا حتى اليوم.

#### الاختراقات المبكرة
كان من أبرز الاختراقات في أبحاث ITS إنشاء **The LISP Tutor** عام 1983، وهو برنامج طبق مبادئ ITS بشكل عملي وأظهر تأثيرًا إيجابيًا على أداء الطلاب. كان بإمكان LISP Tutor تحديد الأخطاء وتقديم تغذية راجعة بنّاءة أثناء أداء التمارين، مما قلل الوقت المطلوب لإكمال التمارين وحسن نتائج الاختبارات. في الوقت نفسه، بدأت أنظمة ITS أخرى في التطور مثل **TUTOR** الذي أنشأته شركة Logica عام 1984 كأداة تعليمية عامة، و**PARNASSUS** في جامعة كارنيغي ميلون عام 1989 لتعليم اللغات.

#### الأنظمة الذكية الحديثة
بعد تطبيق أنظمة ITS الأولى، أنشأ باحثون آخرون عددًا من الأنظمة المختلفة للمتعلمين المتنوعين. في أواخر القرن العشرين، طور **مشروع Byzantium** أدوات التدريس الذكية (ITTs)، والتي كانت أنظمة عامة لبناء تطبيقات ITS. وقد تلقى العديد من المؤسسات تقييمًا إيجابيًا عند استخدامها. حيث يمكن للمعلمين إنشاء التطبيقات وتخزين المعرفة المتاحة للآخرين عبر الإنترنت، مع إمكانية نسخ النظام وتعديله للاستخدام المستقبلي، مما جعله نظامًا **فعالًا ومرنًا**. ومع ذلك، أشار الباحثان **كينشوك وباتيل** إلى أن هذه الأنظمة لم تُصمَّم من منظور تربوي ولم تُطور بناءً على الاحتياجات الفعلية للطلاب والمعلمين.

عادةً ما تحاول أنظمة ITS الحديثة تقليد دور **المعلم أو المساعد التعليمي**، وأتمتة وظائف تعليمية مثل توليد المشكلات، اختيارها، وتقديم التغذية الراجعة. ومع تحول التعلم نحو **النماذج المدمجة**، بدأ التركيز على كيفية استفادة هذه الأنظمة من **قوة التعليم البشري** سواء من المعلم أو الزملاء عند استخدام النظام في الفصل أو السياقات الاجتماعية.

#### أنظمة ITS الحوارية
ظهرت ثلاثة مشاريع ITS تعتمد على **الحوار التفاعلي**: **AutoTutor** و**Atlas** و**Why2**. تقوم هذه الأنظمة على فكرة أن الطلاب يتعلمون بشكل أفضل عند **بناء المعرفة بأنفسهم**، حيث تبدأ البرامج بطرح أسئلة موجهة ثم تعطي الإجابات كحل أخير. ركز طلاب AutoTutor على أسئلة حول تقنية الحاسوب، وطلاب Atlas على حل المشكلات الكمية، وطلاب Why2 على شرح الأنظمة الفيزيائية بشكل نوعي.

أنظمة أخرى مثل **Andes** توفر تلميحات وتغذية راجعة فورية عند مواجهة الطلاب صعوبة في الإجابة. ومع ذلك، يمكن للطلاب أحيانًا تخمين الإجابات الصحيحة دون فهم عميق للمفاهيم. أظهرت الدراسات التي أُجريت باستخدام Atlas وAndes أن الطلاب الذين استخدموا Atlas حققوا تحسينات كبيرة مقارنةً بأولئك الذين استخدموا Andes. ومع ذلك، فإن إدارة الحوارات المعقدة بين الطلاب والأنظمة لا تزال بحاجة إلى تحسين.

تصغير

## طرق التصميم والتطوير
بصرف النظر عن التباين بين معماريات أنظمة التعليم الذكية (ITS)، حيث يركز كل منها على عناصر مختلفة، فإن تطوير نظام تعليم ذكي يشبه إلى حد كبير أي عملية تصميم تعليمي. فقد لخص **كوربيت وآخرون (1997)** تصميم وتطوير أنظمة التعليم الذكية في أربع مراحل تكرارية:

(1) **تقييم الاحتياجات**،

(2) **التحليل المعرفي للمهام**،

(3) **التنفيذ الأولي للمعلم الذكي**،

(4) **التقويم**.

## مراجع

ٍٍٍٍ

تصنيف:تقانة التعليم
تصنيف:علم النفس التربوي