في الأسبوع الثاني من شهر يناير، رفع أحد كبار معلمي الرياضيات منذ 22 عامًا في الفصل الدراسي يده في نهاية اجتماع للموظفين وطرح سؤالاً غير الطريقة التي أصمم بها الآن أعمال محو الأمية باستخدام الذكاء الاصطناعي للكليات بأكملها.
لم يكن سؤالها يتعلق بالمطالبات أو المنصات. كان الأمر أبسط وأكثر صدقًا من ذلك: “ماذا لو كنت أبدو غبيًا أمام طلابي؟” أصبحت الغرفة هادئة. لم يقل أحد ذلك بصوت عالٍ من قبل، لكن كل معلم حاضر كان يحمل نسخة من نفس القلق لعدة أشهر. إن المناطق الأمريكية التي تحاول إنشاء بنية مشتركة للذكاء الاصطناعي تنفق الكثير من الوقت على الأدوات والقليل جدًا على السؤال الذي يدفع في الواقع إلى استيعاب المعلمين.
على مدار عامين، عملت بشكل وثيق مع حوالي 50 زميلًا من الروضة وحتى الصف الثاني عشر في ثلاث مدارس دولية في ساو باولو بشأن محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي. لم يكن العائق المهيمن أمام التبني هو الخوف من التكنولوجيا، ولا الفجوة بين الأجيال، ولا الخوف من الاستبدال. لقد كان مصدر قلق أكثر تحديدًا. كان المعلمون ذوو الخبرة يخشون أن ينظر إليهم طلابهم على أنهم آخر شخص في الغرفة يفهم الأداة التي يستخدمها الطلاب بالفعل. إن تسمية هذا الحاجز في اجتماع لأعضاء هيئة التدريس، ومنح المعلمين إذنًا مؤسسيًا صريحًا للتعلم جنبًا إلى جنب مع طلابهم، أدى إلى تسريع عملية الاستيعاب بشكل حاد بعد مرور ثمانية أشهر تقريبًا. ويمكن لقادة المناطق الأميركية تكرار هذا التحول اللغوي دون أي تكلفة هامشية، وينبغي لهم أن يفعلوا ذلك قبل التوقيع على عقد شراء جديد واحد.
القرار الأول الذي يتعين على المنطقة اتخاذه يتعلق بوحدة المشاركة. أنتجت أيام التطوير المهني للذكاء الاصطناعي في المدرسة بأكملها تغييرًا منخفضًا دائمًا في مجموعتنا. حضر المعلمون، وقاموا بتدوين الملاحظات، ثم عادوا إلى فصولهم الدراسية مع تغير سلوكي بسيط ملحوظ بعد ستة أسابيع. وقد أنتج التعلم الموجه ذاتياً تغييراً غير متساوٍ تركز بين المعلمين الراغبين بالفعل، الأمر الذي أدى إلى توسيع الفجوة الداخلية بدلاً من سدها. جاءت أقوى إشارة سلوكية من المشاركة المنظمة على مستوى القسم، في مجموعات مكونة من أربعة إلى ثمانية معلمين، عبر أربع جلسات على مدى ستة أسابيع، مع مهمة تدريب واحدة بين الاجتماعات وملاحظة مشتركة واحدة في النهاية. القالب الذي يمكن للمنطقة التكيف معه بسيط. خمس وأربعون دقيقة لكل جلسة. سؤال تربوي محدد واحد في كل جلسة، وليس أداة واحدة في كل جلسة. مهمة تدريب واحدة يأخذها كل معلم في درس حقيقي في الأسبوع التالي. إحدى الملاحظات المشتركة في الجلسة الأخيرة، كتبت في فقرتين وتم توزيعها على بقية أعضاء هيئة التدريس. لم نبدأ بالأقسام التي قاومت في البداية، ولكن بدلاً من ذلك بدأنا بإدارتين راغبتين، ونشرنا تقريرًا داخليًا قصيرًا عما تغير، ودعنا الأقسام المقاومة تقترب منا عندما تكون جاهزة. هذا التسلسل يهم أكثر من المحتوى.
القرار الثاني يتعلق بكيفية استخدام إطارات المنطقة للذكاء الاصطناعي. إن الإطار الأكثر ضرراً في سياسة الولايات المتحدة الحالية من مرحلة الروضة حتى الصف الثاني عشر هو الإطار الثنائي. هل استخدم الطالب الذكاء الاصطناعي أم لا؟ لا يمكن لهذا الثنائي أن ينجو من الاتصال بفصل دراسي حقيقي. إن طالب الرياضيات الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي للتحقق من العمل قبل التقديم يفعل شيئًا مختلفًا عن الطالب الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتجاوز العمل بالكامل. إن طالب التاريخ الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص مصدر أساسي يفعل شيئًا مختلفًا عن الطالب الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لاستبدال مصدر أساسي. لقد تعامل إطار العمل الذي نجح في مجموعتنا مع استخدام الذكاء الاصطناعي باعتباره كفاءة ضمن التخصص، مع معايير يمكن ملاحظتها خاصة بهذا الموضوع. وقت الصياغة أقصر مما يتوقعه معظم قادة المنطقة. فقرة واحدة لكل تخصص، وثلاثة إلى خمسة معايير يمكن ملاحظتها، كتبها رئيس القسم ووقعها المدير في حوالي 90 دقيقة. يجب أن يكون البيان بلغة يستطيع طفل يبلغ من العمر 14 عامًا قراءتها، وليس باللغة التي صاغها المحامي. عندما يتمكن الطلاب من قراءة المعايير، فإنهم ينظمون أنفسهم ضدها. عندما لا يتمكن الطلاب من قراءة المعايير، فإنهم يغشون فيها.
القرار الثالث يتعلق بالتسلسل. تبدأ معظم المناطق بالأدوات. يقومون بتقييم ثلاث منصات، واختيار واحدة منها، ثم طرحها، ثم يتساءلون عن سبب تفاوت استيعاب المعلمين بعد ستة أشهر. الترتيب الذي نجح بالنسبة لنا كان عكس ذلك. ابدأ باللغة التي يستخدمها القائد حول الذكاء الاصطناعي في اجتماعات هيئة التدريس. انتقل إلى هيكل المشاركة على مستوى القسم. الانتقال إلى بيانات الكفاءة الخاصة بالانضباط. عندها فقط قم باختيار المنصة، واختيارها مع رؤساء الأقسام الذين سيستخدمونها بالفعل، وليس مع لجنة تكنولوجيا المعلومات التي تقرر في غيابهم. إن المنطقة التي تحصل على اللغة والبنية وبيانات الكفاءة بشكل صحيح سوف تحصل على عائد على أي منصة تختارها. المنطقة التي تحصل على النظام الأساسي بشكل صحيح ولكن المناطق الثلاثة الأخرى الخاطئة ستحصل على بند الميزانية وليس تغيير السلوك.
ماذا يفعل زعيم المنطقة هذا الأسبوع، دون انتظار دورة الميزانية القادمة؟ قم بتغيير اللغة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الاجتماع القادم لأعضاء هيئة التدريس من “سنسمح به في ظل الظروف التالية” إلى “سوف نتعلمه جنبًا إلى جنب مع طلابنا، وهذا ما يبدو عليه الأمر”. اقترح على اثنين من رؤساء الأقسام مشاركة منظمة من أربع جلسات مع القياس في النهاية، واعرض حضور الجلسة الأولى بنفسك. اطلب من أحد هؤلاء الرؤساء صياغة بيان كفاءة الذكاء الاصطناعي الخاص بتخصص معين، بلغة واضحة، كنموذج لبقية أعضاء هيئة التدريس.
لا يتطلب أي من هذا أموالاً لا تملكها المنطقة بالفعل. ما يتطلبه الأمر هو أن يقوم القائد بتغيير اللغة التي يستخدمها في اجتماعات هيئة التدريس، وأن يكون صادقًا بشأن بنود الميزانية التي أدت إلى تغيير سلوكي وتلك التي لم تنتج تغييرًا سلوكيًا، وقبول أن محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي في المنطقة ليس مشروع شراء. إنه مشروع لغة، ومشروع هيكلي، ومشروع كفاءة، بهذا الترتيب، ولا يكلف شيئًا للبدء به غدًا.
