التعلم التكيفي

**التعلم التكيفي** المعروف أيضًا بالتدريس التكيفي، هو طريقة تعليمية تستخدم خوارزمية الكمبيوتر لتنظيم التفاعل مع المتعلم وتقديم الموارد المخصصة وايضًا أنشطة التعلم لتلبية الاحتياجات المختلفة لكل طالب. تقوم أجهزة الكمبيوتر بتكييف عرض المواد التعليمية وفقًا لاحتياجات تعلم الطلاب، و اللتي تُستمد من إجاباتهم على الأسئلة وقيامهم بالمهام و أيضًا خبراتهم. تشمل التكنولوجيا المستخدمة في التعلم التكيفي جوانب مستمدة من مختلف المجالات الدراسية بما في ذلك علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، القياسات النفسانية، التعليم، علم النفس، وعلوم الدماغ.

لقد كان الدافع وراء إيجاد التعلم التكيفي هو أن التعليم المخصص لا يمكن أن يتم تطبيقه على نطاق واسع باستخدام أساليب التعلم التقليدية – غير التكيفية. تسعى أنظمة التعلم التكيفي إلى تحويل المتعلم من وضعية المستقبل السلبي للمعلومات إلى المتعاون في العملية التعليمية. التطبيق الأساسي لأنظمة التعلم التكيفي هو ما يتم في العملية التعليمية، ولكن هناك تطبيق شائع آخر يستخدم فيه التعلم التكيفي وهو التدريب على الأعمال التجارية. وقد تم تصميم هذه الأنظمة كتطبيقات سطح المكتب، وتطبيقات الويب، ويجري الآن إدخالها في المناهج العامة.

تم تنفيذ التعلم التكيفي في أواخر عام 2012 من قبل مجلس المدارس العالمي - لندن في عدة أنواع من الأنظمة التعليمية مثل الوسائط الفائقة المتكيفة، وأنظمة الدروس الذكية، والاختبارات التكيفية المحوسبة، والخوادم التربوية المعتمدة على الكمبيوتر.
## التكنولوجيا المستخدمة والمنهجية المتبعة
تقسم أنظمة التعلم التكيفية تقليديًا إلى مكونات منفصلة أو 'نماذج'. قد يكون هناك أحياناً مجموعات مختلفة من النماذج، ولكن معظم هذه الأنظمة تتضمن بعض أو جميع النماذج التالية (قد تكون بأسماء مختلفة أحيانا):

* نموذج الخبير - النموذج الذي يحتوي على المعلومات التي سيتم تدريسها.
* نموذج الطالب - النموذج الذي يتتبع ويجمع المعلومات عن أداء الطالب.
* النموذج التعليمي - النموذج الذي يحول وينقل المعلومات.
* البيئة التعليمية - واجهة المستخدم للتفاعل مع النظام.

## التطبيقات
### التعلم عن بعد
يمكن تنفيذ أنظمة التعلم التكيفي على الإنترنت و استخدام هذه الأنظمة  في التعلم عن بعد والتعاون الجماعي.
يتضمن مجال التعلم عن بعد الآن جوانب التعلم التكيفي. تمكنت الأنظمة الأولية التي لا تحتوي على جانب التعلم التكيفي من تقديم تعليقات آلية تلقائية للطلاب الذين يتم طرح أسئلة محددًا مسبقًا من أحد بنوك الأسئلة.غير أن هذا النهج يفتقر إلى التوجيه الذي يمكن أن يوفره المعلمون داخل الفصل الدراسي. كما أن الاتجاهات الحالية في التعلم عن بعد تدعو إلى استخدام التعلم التكيفي لتطبيق السلوك الديناميكي الذكي في بيئة التعلم.

خلال الوقت الذي يقضيه الطالب في تعلم مفهوم جديد يتم اختباره على قدراته وتقوم سجلات قواعد البيانات الخاصة بالطالب بتتبع تقدمه باستخدام أحد النماذج. يأخذ الجيل الأحدث من أنظمة التعلم عن بعد إجابات الطلاب ويتكيف مع القدرات المعرفية للطالب باستخدام مفهوم يسمى 'المنصات المعرفية'. المنصات المعرفية هي قدرة نظام التعلم الآلي على إنشاء مسار تعليمي للتقييم من الأقل إلى الأعلى بناءً على القدرات المعرفية الموضحة. إن التطبيق الناجح الحالي للتعلم التكيفي في التعلم عن بعد على شبكة الإنترنت هو محرك Maple لـ WebLearn من قبل جامعة RMIT الأسترالية. يعتبر WebLearn تطبيق متقدم حيث أنه يمكنه تقييم الأسئلة المطروحة على الطلاب حتى لو كانت تلك الأسئلة ليس لها إجابة ومميزة كالأسئلة الموجودة في مجال الرياضيات.

يمكن دمج التعلم التكيفي لتسهيل التعاون الجماعي داخل بيئات التعلم عن بعد مثل المنتديات أو خدمات مشاركة الموارد. تتضمن بعض الأمثلة عن كيفية مساعدة التعلم التكيفي في التعاون:التجمعات التلقائية للمستخدمين الذين يمكلكون اهتمامات مشتركة، وتخصيص الروابط إلى مصادر معلومات بناءًا على اهتمامات المستخدم المعلنة أو عادات تصفح المستخدمين.
### تصميم الألعاب
في عام 2014 ، أنهى باحث تعليمي دراسة متعددة السنوات للتعلم التكيفي لتصميم الألعاب التعليمية. طور الباحث وصدق على نموذج ALGAE (تصميم لعبة التعلم التكيفي) ، وهو نموذج تعليمي تكيفي شامل يعتمد على نظريات وممارسات تصميم الألعاب، والاستراتيجيات التعليمية، و أيضًا نماذج التكيف. وقد امتد البحث ليغطي الأبحاث السابقة في تصميم الألعاب والاستراتيجيات التعليمية والتعلم التكيفي، وجمع هذه المكونات الثلاثة في نموذج واحد معقد.
أسفرت الدراسة عن تطوير نموذج تصميم لعبة تربوي تعليمي ليعمل كدليل لمصممي الألعاب ومصممين العملية التعليمية والموجهين التربويين بهدف زيادة مخرجات التعليم. أكد المشاركون في الاستطلاع على قيمة نموذج ALGAE وقدموا إحصاءات محددة حول بناء النموذج واستخدامه ومزاياه والتحديات التي تواجهه. يعتمد نموذج ALGAE الحالي على هذه الأفكار.يعمل النموذج الآن كمبدأ توجيهي لتصميم وتطوير ألعاب الكمبيوتر التعليمية.

تم تقييم قابلية تطبيق النموذج على أنه متعدد الاستخدام في مجالاتعدة بما في ذلك الوكالات / الوحدات الحكومية والعسكرية، وفي صناعة الألعاب، وايضًا الأوساط الأكاديمية.سيتم تحقيق القيمة الفعلية للنموذج ونهج التنفيذ المناسب (المركّز أو غير المركّز) بشكل كامل مع تبنّي وانتشارا نموذج ALGAE .
## أدوات التطوير
في حين أن ميزات التعلم التكيفي غالبا ما يتم ذكرها في المواد التسويقية للأدوات، إلا أن نطاق التكيف قد يكون مختلفًا بشكل كبير. تميل أدوات المسترى المبتدئ إلى التركيز على تحديد مسار المتعلم استنادًا إلى معايير مبسطة مثل إجابة المتعلم لسؤال متعدد الخيارات. قد تؤدي الإجابة الصحيحة إلى انتقال المتعلم إلى مسار التعلم A ، في حين أن الإجابة غير الصحيحة قد تأخذه إلى مسار التعلم B.على الرغم من أن هذه الأدوات توفر طريقة مناسبة للتفرّع الأساسي، فإنها غالباً ما تعتمد على نموذج خطي أساسي، حيث يتم ببساطة إعادة توجيه المتعلم إلى نقطة ما في مكان ما على طول خط تعلم معرف مسبقاً.ونتيجة لذلك، فإن قدراتها لا ترقى إلى مستوى التكيف الحقيقي. ينما في الطرف الآخر، توجد أدوات متطورة تمكن من إنشاء تكيفات معقدة للغاية تستند إلى أي عدد من الشروط المعقدة. قد تتعلق هذه الشروط بما يقوم به المتعلم حاليا، والقرارات السابقة، والتتبع السلوكي، والأنشطة التفاعلية والخارجية على سبيل المثال لا الحصر.لا تحتوي هذه الأدوات المتقدمة بشكل عام على نظام ملاحة أساسي لأنها تميل إلى استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي مثل نظام الاستدلال. نظرًا للفرق الأساسي في التصميم، فإن الأدوات المتقدمة قادرة على توفير قدرات تقييم غنية. بدلاً من أخذ سؤال بسيط متعدد الخيارات، يمكن تقديم المحاكاة المعقدة إلى المتعلم حيث يتم النظر في عدد من العوامل لتحديد كيفية تكيف المتعلم.

## '''الكشف عن الحالة الوجدانية'''
يشير إلى تصميم أنظمة تفاعلية ذكية قادرة على استشعار، تحليل، والاستجابة العميقة للحالات الوجدانية للمستخدمين من أجل تعديل سلوكها بشكل تكيفي. في هذا السياق، تُعدّ أنظمة التدريس الذكية مثل *AutoTutor* و *Affective AutoTutor* نماذج بارزة، حيث تُستخدم تقنيات متعددة لتحديد مشاعر الطلاب أثناء عملية التعلم — بما في ذلك تحليل تعبيرات الوجه، لغة الجسد، وإشارات الحوار — ومن ثم تكييف الاستراتيجيات التعليمية لتقليل مشاعر السأم أو الإحباط وتعزيز الانخراط والتعلم الفعّال. وقد أظهرت الدراسات أن دمج الكشف الوجداني والاستجابة له في بيئات التعلم الذكي يمكن أن يؤدي إلى تحسينات ملحوظة في تحصيل الطلاب بالمقارنة مع الأنظمة غير الوجدانية، مما يعكس دور الحالة الوجدانية كجزء لا يتجزأ من نمذجة المستخدم والتفاعل بين الإنسان والآلة.

## التكيف بناءً على "ما وراء المعرفة"
   هو نهج في تصميم بيئات التعلم الذكية يركّز على دعم المتعلم في مراقبة تفكيره وتنظيمه والتحكم في عملياته المعرفية أثناء التعلم. يعتمد هذا النوع من التكيف على تتبع مؤشرات ما وراء المعرفة لدى المتعلم، مثل التخطيط، ومراقبة الفهم، وتقييم الاستراتيجيات المستخدمة، ومن ثم تقديم دعائم تعليمية تكيفية تتغير وفق احتياجات المتعلم الآنية. وتشمل هذه الدعائم أسئلة إرشادية، وتغذية راجعة تأملية، وتلميحات تساعد المتعلم على تعديل استراتيجياته، أو إعادة توجيه انتباهه، أو تقييم تقدمه الذاتي. وقد أظهرت البحوث في مجال تقنيات التعلم أن دمج التكيف القائم على ما وراء المعرفة في أنظمة التعلم الرقمية يسهم في تعزيز التعلم المنظم ذاتيًا، وتحسين الفهم العميق، وزيادة قدرة المتعلمين على نقل المعرفة إلى مواقف جديدة.

## تقليل "التحيز الخوارزمي" في التعلم التكيفي
يشير إلى الجهود المنهجية الرامية إلى تحديد، تقييم، ومعالجة التحيزات غير العادلة التي قد تنشأ داخل الخوارزميات المستخدمة في نظم التعليم التكيفي وتقنيات الذكاء الاصطناعي التربوي. يُعرَّف التحيز الخوارزمي بشكل عام بأنه ميل النماذج الحسابية لإنتاج نتائج غير عادلة أو تمييزية تجاه مجموعات سكانية معيّنة بسبب بيانات تدريب غير متوازنة أو تصميم نماذج غير مدروس، مما قد يؤدي إلى تفاوتات في التوصيات التعليمية والتنبؤات الأكاديمية. وتبحث الأدبيات في أسباب هذا التحيز وآثاره على فئات مثل الطلاب من خلفيات عرقية أو اجتماعية واقتصادية مختلفة، وتتضمن إطارًا مفاهيميًا للتقدم من حالة «التحيز المجهول» إلى «التحيز المعروف» ومن ثم إلى تحقيق العدالة المنهجية في نظم الذكاء الاصطناعي التعليمية. كما تُطرح استراتيجيات لتخفيف التحيز تشمل تحسين تمثيل البيانات، وتطوير مقاييس عدالة خاصة بالسياق التعليمي، ومراقبة دوريات لنتائج الأنظمة، بالإضافة إلى نهج شمولي يجمع بين تصميم الخوارزميات وآليات التدخل البشري لضمان تكافؤ الفرص التعليمية وتقليل التأثيرات التمييزية غير المقصودة.

## التعلم التكيفي الاجتماعي
هو نهج تربوي يدمج بين مبادئ **التعلم التكيفي الشخصي** والتعلم التعاوني الجماعي بهدف تحسين تجربة التعلم من خلال التفاعل الاجتماعي بين المتعلمين والذكاء الاصطناعي. وفي هذا الإطار، لا يقتصر التكيف على احتياجات الفرد فقط، بل يشمل أيضًا ديناميكيات التفاعل الاجتماعي، حيث يمكن للأنظمة الذكية تعديل الدعم والمحتوى ليس فقط وفق مستويات الأداء الفردي، بل أيضًا بما يخدم التفاعل الجماعي، تبادل الأفكار، والتعاون بين الطلاب لتعزيز بناء المعرفة المشتركة. يُنظر إلى هذا النهج على أنه امتداد للتعلم التكيفي، الذي يعتمد على البيانات لتخصيص المسارات التعليمية يتجاوز المستوى الفردي ليشمل **تنظيم التعاون الاجتماعي** بين المتعلمين، مما يُسهم في تعزيز المهارات الاجتماعية والمعرفية في الوقت نفسه. ويستند التعلم التكيفي الاجتماعي إلى دمج تقنيات تحليل السلوك، التغذية الراجعة التكيفية، وأدوات التنسيق الجماعي التي تدعم مشاركة المتعلمين في مجموعات وتُكيف الخبرات التعليمية بناءً على الأداء الجماعي والفردي معًا، بهدف الوصول إلى نتائج تعليمية أعمق وأكثر شمولًا.

## مصادر

تصنيف:برامج تعليمية
تصنيف:طرق التعلم