كيف يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي تعلّماً أعمق من خلال الرنين المعرفي؟

كيف يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي البناء المعرفي العميق؟ آليات الرنين المعرفي ومبادئ تصميمه

Pian Yang¹ Yu Shengquan²

1. كلية تعليم تكنولوجيا المعلومات، معهد بكين للتربية

2. مركز الابتكار المتقدم لتعليم المستقبل، جامعة بكين للمعلمين

الملخص:الذكاء الاصطناعي التوليدي يتسارع في الاندماج في عملية التدريس، لكن كيف يمكن تحويل الدعم الذكي الخارجي إلى تطور معرفي عميق لدى المتعلمين لا يزال أمرًا غير واضح. فيما يتعلق بالتطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي الجيني في التعليم، فإنه من السهل أن يؤدي ذلك إلى “ديون معرفية”، ويظل استخدام الأدوات السطحية فقط. لذلك، يجب توضيح مفهوم البناء المعرفي العميق، وتحديد أربعة احتياجات معرفية أساسية: الارتباط بين المعرفة والهيكل، وإعادة تنظيم الهيكل والمعرفة، والإبداع المعرفي والتنظيم المعرفي، والمراقبة التأملية والتنظيم المعرفي. على أساس ذلك، تم طرح مفهوم “التناغم المعرفي” كإطار تحليلي منظم، وتم شرح المبادئ الداخلية التي يدعمها الذكاء الاصطناعي الجيني في بناء المعرفة العميقة من ثلاثة أبعاد: الشروط، العملية، والنتيجة. كما تم تحديد أن التوافق الهيكلي، والتوافق التفاعلي، والتوافق الأهدافي، والتوافق البيئي هي الشروط الأساسية لحدوث التناغم المعرفي. كما تم تحليل أربعة آليات تدعم بناء المعرفة العميقة: إعادة تنظيم الاحتمالات، التفاعلات الحوارية، الوهم المحتوى، والأدوار المتعددة. على أساس ذلك، تم طرح أربعة مبادئ تدريس: تصميم السياقات الموجهة نحو الارتباط المتعدد، تصميم الحوارات الموجهة نحو الخارجية، تصميم المهام الموجهة نحو الفحص النقدي، وتصميم الأدوار الموجهة نحو التكامل الاجتماعي. الهدف من البحث هو توفير منظور تحليلي أكثر تكاملاً لفهم الآليات الداخلية التي يدعمها الذكاء الاصطناعي الجيني في بناء المعرفة العميقة، كما أنه يوفر إطارًا لتصميم أدوات تدعم النمو الفكري بدلاً من استخدامه كأداة لإنتاج الإجابات.

الكلمات المفتاحية:الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ التفاعل المعرفي؛ البناء المعرفي العميق؛ التعاون بين الإنسان والآلة؛ تصميم التعليم

١. طرح المشكلة

الذكاء الاصطناعي التوليدي، كقوة تكنولوجية مهمة في التغييرات التعليمية الجديدة، يتسرب بسرعة إلى مختلف جوانب التعليم مثل تصميم التدريس (فونغ شياوينغ وآخرون، 2025)، والتفاعلات داخل الفصول الدراسية (وان كون وآخرون، 2025)، وتقييم وردود الفعل (لو هينغ وآخرون، 2024). ويُعتبر هذا الذكاء الاصطناعي عاملاً مهمًا في تعزيز التعليم الذكي والممارسات التعليمية المتعمقة. تُظهر الدراسات والتجارب أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمتلك القدرة على دمج المعلومات من مختلف الأشكال، وإنشاء لغات مناسبة للتفاعلات الحوارية (لي هاو وآخرون، 2025)، مما يوفر إمكانيات واسعة لتطوير المعرفة المعقدة والأنشطة الفكرية المتقدمة لدى المتعلمين. وتحت تأثير هذه التقنية، يزداد الاهتمام بالتعلم المتعمق في مجال التعليم. لكن ما يختلف عن ذلك هو أن استخدامات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الواقع تظل في الغالب على مستوى سطحي، مثل تقديم الإجابات السريعة أو كتابة النصوص نيابة عن المتعلمين (يانغ نانتشانغ وآخرون، 2025)، ولا تساعد في تعزيز عملية التعلم المتعمق.

بالنسبة للمتعلمين، فإن استخدام المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة فهم واستخدام هذه المحتويات بشكل صحيح. وقد أشارت الدراسات إلى أنه عندما يعتمد المتعلمون بشكل متكرر على الذكاء الاصطناعي لإيجاد الإجابات مباشرة، ويفتقرون إلى مشاركة في تحليل واستدلال المشكلات، فإنهم قد يحصلون على نتائج تبدو كاملة في الوقت القصير، لكن عندما يغادرون الدعم التقني ويحتاجون إلى التطبيق المستقل للمعرفة، فإنهم يواجهون مشاكل مثل ضعف الفهم وعدم القدرة على التطبيق. ويمكن تلخيص ذلك كظاهرة “ديون معرفية تراكمية” (Kosmyna et al., 2025). في الواقع، جوهر التعلم لا يتحدد بالكمية الإجمالية من التقنيات المقدمة، بل بكيفية تطابق التقنيات مع خبرات المتعلمين والهيكل المعرفي واحتياجاتهم المعرفية، لتشكيل نظام معرفي فعال. وعلى هذا الأساس، يتناول هذا البحث القضية الأساسية “كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في بناء المعرفة العميقة”， مع التركيز على ثلاثة أسئلة مترابطة: أولاً، ما هي المتطلبات المعرفية التي يطرحها بناء المعرفة العميقة؟ ثانيًا، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يلعب دورًا في ذلك؟ ثالثًا، كيف يجب على المعلمين إعادة تصميم التدريس ليتحول الذكاء الاصطناعي التوليدي من أداة لإيجاد الإجابات إلى أداة لدعم بناء الفكر.

ثانيًا، الاحتياجات الأساسية لبناء المعرفة العميقة

في ظل ظروف تزايد تدفق المعرفة وتزايد تعقيد المشكلات، تتغير مهام التعلم التي يواجهها المتعلمون: فهمهم لا يتعلق فقط بفهم المعرفة، بل أيضًا بتحديد المعلومات الصحيحة من بين المعلومات المتعددة المصادر، وتعديل استراتيجيات الإدراك في المهام المعقدة، وتطبيق المعرفة في سياقات حقيقية. في هذا السياق، يتحول التركيز على دراسات علم الإدراك والتعلم من اكتساب المعرفة إلى قدرة المتعلمين على تشكيل بنية إدراكية عميقة وقابلة للتطبيق. إن البناء الإدراكي العميق هو توسيع شامل لمفاهيم مثل البناء الإدراكي، والتعلم العميق، وبناء المعرفة. من الناحية النظرية، يؤكد البناء الإدراكي على قدرة المتعلمين على إعادة تشكيل بنية إدراكية جديدة من خلال تعديل الأنماط القائمة (بياجيه، 1964)، بينما يركز التعلم العميق على التفكير المتقدم والفهم العميق والقيمة المترتبة على التطبيق (غوو هوا، 2016)، بينما يدمج بناء المعرفة التفاوض حول المعنى والتفاعل الاجتماعي في الآليات الأساسية لتطور الإدراك (تشاو جيان هوا، 2007). كل من هذه المفاهيم لها تركيزها الخاص، لكنها تشير جميعًا إلى حكم أساسي: التعلم المفيد هو عملية ديناميكية يتم فيها إعادة تشكيل بنية الإدراك الخاصة بالمتعلمين من خلال التفاعل المستمر مع العالم الخارجي. على هذا الأساس، تقدم نظرية التعلم المتعدد الوسائط لماير إضافة من الناحية الآلية لهذا الحكم، حيث تكشف الافتراضات الأساسية لها حول المعالجة الثنائية، والسعة المحدودة للإدراك، والعمل النشط عن مسار الإدراك الذي يمثله المتعلمين من إدخال المعلومات الخارجية إلى بناء المعنى الداخلي، مما يوفر إلهامًا مهمًا لفهم معالجة المعلومات المتعددة الوسائط في بيئة الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتعديل الأحمال الإدراكية، وإنشاء معنى نشط (ماير، 2024).

استنادًا إلى هذا الفهم، يُعرّف “البناء المعرفي العميق” في هذا النص على أنه عملية يقوم فيها المتعلم، على أساس المعرفة الموجودة، باختيار وتنظيم ودمج المعلومات المتعددة الأبعاد، مما يؤدي إلى تعديل ديناميكي للأنماط المعرفية القائمة وإعادة تشكيل النظام المعرفي. كما أن هذه العملية تتم في إطار مشاركة مستمرة في التفاعلات الاجتماعية، مما يؤدي إلى تشكيل هيكل معرفي قابل للتطبيق في مختلف السياقات. من حيث الخصائص الداخلية، يظهر البناء المعرفي العميق في تعميق مستمر للهيكل المعرفي وطرق معالجة المعرفة، ويمكن تحليل ذلك من أربعة أبعاد: الهيكل، التعبير، التنظيم، والانتقال، كما هو موضح في الجدول 1.

الجدول 1: أبعاد فهم البناء المعرفي العميق وعلاقتها النظرية القائمة

توضح الأبعاد الأربعة المذكورة أعلاه المهام المعرفية الأساسية اللازمة لبناء الإدراك العميق، وهي تنظيم البنية المعرفية بشكل منهجي، والتعبير الخارجي للعملية المعرفية، والمعالجة المعرفية الذاتية، والانتقال بين السياقات المختلفة. استنادًا إلى ذلك، تطرح هذه الورقة البحثية أن بناء الإدراك العميق يتطلب أربعة احتياجات أساسية، ويتم عرض العلاقة التصاعدية بينها من الناحية المنطقية.

نقطة البداية في بناء المعرفة العميقة: الارتباطات المعرفية وإعادة تنظيم الهيكل

بدأ بناء الإدراك العميق من خلال عمليات المعالجة المعرفية الداخلية للطالب، حيث يعتمد الطالب على المعلومات الخارجية لتعديل الهيكل المعرفي الموجود لديه. وهذا يتطلب من الطالب تجاوز استقبال المعلومات البسيطة، ومن خلال أنشطة معرفية مثل تنظيم المفاهيم وتحليل الأسباب والنتائج، دمج المعرفة الجديدة والقديمة، وبناء نموذج معرفي متكامل (برونر، 1961). دور الارتباطات المعرفية وإعادة تنظيم الهيكل المعرفي هو مساعدة الطالب على إنشاء تمثيلات نفسية داخلية مستقرة، مما يوفر أساسًا منظمًا لعمليات المعالجة المعرفية اللاحقة.

2. الآليات الوسيطة في بناء المعرفة العميقة: التجسيد المعرفي والبناء التعبيري

بعد تشكل الهيكل المعرفي داخل الفرد، يجب على المتعلم أن يتجاوز الحدود بين المعرفة الداخلية والتعبير الخارجي، وذلك من خلال آليات وسطية لتحويل المعرفة إلى شكل خارجي يمكن ملاحظته وتبادله. يتطلب ذلك من المتعلم استخدام اللغة أو الرموز أو الأدوات البصرية، لتحويل الهيكل المعرفي غير المرئي في الدماغ إلى نتائج رمزية يمكن ملاحظتها وتبادلها (فيجوتسكي، 1978). تظهر أهمية تحويل المعرفة إلى شكل خارجي في بُعدين: داخل الفرد، حيث يمكن للعملية التعبيرية أن تكشف عن النقاط الضعيفة والتناقضات في الهيكل المعرفي، مما يدفع المتعلم إلى التفكير في نفسه وتصحيح أخطائه؛ وفي البيئة الخارجية، توفر النتائج الخارجية وسائل للتقييم من الآخرين والتعاون الجماعي، مما يساعد على تحسين الهيكل المعرفي من خلال الدورة المتكاملة للتعبير والتقييم وإعادة التعبير.

3. آليات الدافع لبناء المعرفة العميقة: التفكير في المراقبة والتنظيم المعرفي الذاتي

لضمان عدم انحراف عملية الداخل والخارج من المسار الصحيح، يحتاج النظام المعرفي إلى آليات دافعة مناسبة لتحقيق التوجيه الفوري والمراقبة النوعية. يشكل الرقابة التأملية والتنظيم المعرفي المتعالي هذه الآلية الدافعة، حيث يكمن جوهرها في الإدراك والتحكم في عملية البناء المعرفي العميق (Chi et al., 2014؛ Flavell, 1979). يمكن للرقابة التأملية والتنظيم المعرفي المتعالي أن تساعد المتعلمين في إجراء تقييمات مستمرة وتعديلات ديناميكية أثناء عملية البناء المعرفي العميق، وذلك من أجل تحقيق الأهداف وفعالية الاستراتيجيات (Yin Xinghan et al., 2025)، وتحقيق التحول من مجرد منفذ للمهام إلى مراقب ذاتي نشط. كما أظهرت الدراسات السابقة أن المتعلمين الذين لديهم قدرات معرفية متعالية يظلون أكثر حساسية تجاه الأهداف ومرونة في الاستراتيجيات، ويظهرون مستوى أعلى من فعالية البناء المعرفي أثناء التعلم (ElSayad, 2024).

4. وسائل هامة لبناء المعرفة العميقة: الانتقال المعرفي والتعاون الاجتماعي

يجب تطبيق نتائج البناء المعرفي العميق في سياقات مختلفة. من أجل تحقيق القابلية للتطبيق في مختلف السياقات، يجب على المتعلمين استخدام الممارسة الواقعية كوسيلة لتحويل البناء المعرفي إلى مهارات عملية لحل المشكلات الواقعية. دور الانتقال المعرفي والتعاون الاجتماعي هو دعم العمليات الأساسية مثل إعادة تنظيم البناء المعرفي، وتحويله إلى شكل ملموس، وتنظيمه من الناحية المعرفية، كما يساعد في بناء جسر بين تشكيل النتائج المعرفية وتطبيقها في الواقع، وبالتالي يصبح وسيلة مهمة لتحقيق البناء المعرفي العميق.

ثالثًا، الرنين المعرفي: المبدأ الأساسي الذي يدعمه GenAI في بناء المعرفة العميقة

تقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحويل العلاقة بين المتعلمين والمعرفة والأدوات والسياقات، وتخلق ظروف تقنية جديدة لبناء المعرفة العميقة، لكن تدخل التقنية لا يضمن بالضرورة تعميق الإدراك. من وجهة النقاط الأساسية للبحث، يمكن تلخيص الأبحاث الحالية حول دعم الذكاء الاصطناعي التوليدي للتعلم في ثلاث توجهات رئيسية: الأولى هي التوجه التمويلي، الذي يستند إلى خصائص الأدوات المتعددة للذكاء الاصطناعي التوليدي، ويركز على الظروف التي تعزز التعلم (سان جونهاو وآخرون، 2024؛ لو يو وآخرون، 2025؛ سو روي، 2025)؛ الثانية هي التوجه الدعمل، الذي يستند إلى وظيفة دعم التدريس التي يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويركز على العملية المحددة التي تعزز التعلم (وانغ سي ياو وآخرون، 2024؛ تشاو شياو وي وآخرون، 2025)؛ الثالثة هي التوجه التعزيزي، الذي يستند إلى تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على تطور التعلم، ويركز على النتائج التي ينتجها التعلم (شي لان وآخرون، 2026؛ تانغ تشيان وين وآخرون، 2026). تتمتع هذه التوجهات الثلاثة بقوة تفسيرية منفصلة في ثلاث مسائل: “ما تقدمه التقنية”، “كيف تتدخل التقنية في التعلم”، “ما تؤدي إليه التقنية”. لكن في تطبيقات التعليم الفعلية، إذا تم تضخيم أي من هذه التوجهات بشكل منفصل، فمن السهل أن يُعادل توفير الموارد السلوك التعليمي الفعلي، وأن يُعتبر الدعم الخارجي شرطًا كافيًا للبناء الداخلي، أو أن يُعادل الرؤية على المستوى الناتج آلية الحدوث على المستوى العملية، مما يؤدي إلى فهم جزئي للدعم الذي يقدمه الذكاء الاصطناعي التوليدي لبناء المعرفة العميقة. لذلك، من الضروري إنشاء منظور تحليلي أكثر تكاملاً، يربط بين الشروط والعمليات والنتائج، ويشرح بشكل منهجي كيف يمكن للدعم الذكي الخارجي أن يتكامل بشكل فعال مع النظام المعرفي الداخلي للمتعلم، وكماذا يمكن توليد نتائج تعزيز المعرفة قابلة للملاحظة من خلال التفاعل المستمر بين الاثنين.

(1) طرح مفهوم مفهوم الرنين المعرفي

استنادًا إلى التحليل المذكور أعلاه، يُستخدم مفهوم “التناغم المعرفي” في هذا البحث، وذلك من منظور شامل يشمل الشروط والعملية والنتائج. يُستخدم هذا المفهوم لشرح دعم الذكاء الاصطناعي التوليدي في بناء الإدراك العميق لدى المتعلمين. يُستخدم مصطلح “التناغم” في الأصل لوصف ظاهرة زيادة الطاقة التي تحدث عندما تكون الأنظمة الفيزيائية المختلفة متشابهة في التردد والهيكل والإيقاع (Jothimurugan et al., 2016). تم تطبيق هذا المفهوم في دراسات العلوم المعرفية: تُظهر الدراسات العصبية الحالية أن تناغم نشاط الخلايا العصبية هو الأساس الفسيولوجي المهم لعملية معالجة المعلومات وبناء الذاكرة (Jutras et al., 2010). من حيث البنية الداخلية للتناغم، فإنه يتضمن ثلاث عمليات متتابعة: التطابق، والتفاعل، والزيادة. التطابق هو الشرط الأساسي لحدوث التناغم، بينما التفاعل يعبر عن العملية الفعلية للتفاعل المستمر بين الأنظمة، أما الزيادة فهي تُظهر أن النتائج الإجمالية الناتجة عن التناغم أكبر من مجموع نتائج الأنظمة الفردية. من هنا، يمكن القول إن استخدام مفهوم التناغم في مجال البحوث التعليمية يساعد في دمج الشروط والعملية والنتائج المتعلقة بدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي في بناء الإدراك العميق في إطار تحليلي واحد.

ما يُسمى بـ“التناغم المعرفي” في هذا النص، هو الحالة التي يتحقق فيها التوافق بين نظام الذكاء الاصطناعي القائم على التوليد والنظام المعرفي للمتعلم، أثناء أنشطة التعلم التي يقوم بها التعلميون باستخدام الذكاء الاصطناعي القائم على التوليد. وخلال التفاعل المستمر بين الجهاز والشخص، من خلال آليات مختلفة، يتم تحقيق تحسين في القدرات المعرفية. في هذا السياق، يصبح النظام التقني داعمًا مهمًا لتوسيع حدود قدرات المتعلم، مما يساعده على تجاوز القيود المفروضة على موارده المعرفية الفردية، ونطاق خبرته، وسرعة معالجة المعلومات، وبالتالي تحقيق تأثير إضافي عند بناء المعرفة العميقة. القيمة الأساسية للتناغم المعرفي تكمن في دمج النهج التمويلي والدعمي والتحسيني في مفهوم واحد، مما يساعد على تحسين القدرة على تفسير آليات بناء المعرفة العميقة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي القائم على التوليد.

(٢) المحتوى الأساسي للرنين المعرفي

تتضمن جوهر التوافق المعرفي ثلاثة مستويات مترابطة، وهي: شروط التطابق المسبقة، عملية التعاون، ونتائج تعزيز الإدراك، كما هو موضح في الشكل 1.

الشكل 1: محتوى “الشروط—العملية—النتيجة” في الرنين المعرفي

1. شروط التطابق المسبق

الشروط الضرورية للتوافق هي الأساس الذي يسمح بحدوث التوافق المعرفي. استنادًا إلى الاحتياجات الأساسية الأربعة للبناء المعرفي العميق، يجب أن يتوافق النظام التقني مع نظام الإدراك لدى المتعلم في أربعة جوانب: الأول هو التوافق الهيكلي، أي أن طريقة تنظيم المعرفة في النظام التقني يجب أن تتوافق مع الأنماط المعروفة في نظام الإدراك لدى المتعلم، بحيث تظهر المعلومات الخارجية بطريقة تتوافق مع قواعد معالجة الإدراك لدى المتعلم؛ الثاني هو التوافق التفاعلي، أي أن طريقة تبادل المعلومات في النظام التقني يجب أن تتوافق مع عادات التعبير الإدراكي لدى المتعلم، بحيث يمكن للمتعلم أن يتفاعل مع النظام التقني بطرق متعددة؛ الثالث هو التوافق الهدف، أي أن وظائف النظام التقني يجب أن تتوافق مع أهداف التطور الإدراكي لدى المتعلم، بحيث لا يقتصر استخدام النظام التقني على إنجاز المهام الفورية فقط، بل يمكن أن يساعد أيضًا في التفهم العميق والتطور على المدى الطويل (وينر، 1960)؛ الرابع هو التوافق البيئي، أي أن السياقات والأدوار والعلاقات الاجتماعية التي يخلقها النظام التقني يجب أن تتوافق مع البيئة الحقيقية التي يواجهها المتعلم في حل المشكلات، بحيث يمكن دمج الأنشطة التعليمية في بيئة أقرب إلى الواقع الفعلي. هذه الشروط الأربعة تشكل الأساس اللازم لحدوث التوافق المعرفي، وتحدد ما إذا كان الدعم الذكي الخارجي يمكن أن يدخل بشكل فعال في معالجة الإدراك العميق لدى المتعلم.

إن القدرة على تحقيق التوافق المذكور أعلاه لدى الذكاء الاصطناعي التوليدي تعتمد على خصائص تقنية أربعة: أولاً، يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على هيكل الشبكات العصبية وآليات التمثيل الموزع، حيث يقوم بتحويل اللغة والمعرفة والعلاقات المنطقية على مستويات مختلفة. وقد أظهرت الدراسات أن النماذج الكبيرة لللغة تحتوي على تشابه مع إشارات النشاط الدماغي المتعلقة باللغة البشرية، وزيادة حجم النموذج وكمية البيانات التدريبية يمكن أن تعزز التشابه بين النموذج والنشاط الدماغي (Gao et al., 2025؛ Ren et al., 2025). هذه العلاقة التحويلية توفر الأساس للتوافق الهيكلي. ثانياً، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بقدرة على التفاعل متعدد الأشكال، حيث يمكنه فهم نوايا المتعلمين خلال العديد من جولات التفاعل، مما يقلل من حاجز التعبير والمشاركة (Li et al., 2024)، وذلك يوفر شروطاً للتوافق التفاعلي. ثالثاً، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كواجهة للتفاوض بين البشر والآلات، حيث يمكن للمتعلمين دمج أهداف المهام القصيرة وأهداف التنمية طويلة الأمد في عملية التفاعل، ووضوح هيكل الكلمات التحفيزية ودلالتها الدلالية يؤثر على جودة المحتوى الناتج ودرجة التركيز على الأهداف (Afshar et al., 2024؛ Jacobsen et al., 2025)، وهذا الآلية التفاعلية توفر واجهة للتوافق الأهداف. أخيراً، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بقدرة على محاكاة الأدوار والتعاون مع الكيانات الذكية، حيث يمكنه خلق بيئة تفاعلية متعددة الأشكال حول سياق المهمة، وذلك يوفر دعماً للتوافق السياقي.

2. عملية التفاعل المشترك

عملية التفاعل المشترك هي طريقة وسيطة تُربط بين الشروط المسبقة للتوافق، والنتائج التي تعزز القدرات المعرفية. يُعتبر التفاعل المعرفي كتقنية، نتيجة للتفاعل المستمر بين الإنسان والآلة، ويعتمد بشكل أساسي على أربعة آليات تفاعلية بين الإنسان والآلة لتوفير الدعم اللازم لبناء المعرفة العميقة.

الأولى: آلية “الآلة: تفريغ الموارد المعرفية – الإنسان: تجميع الهيكل المعرفي”. على أساس التوافق الهيكلي، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحويل المعلومات المتفرقة إلى طريقة عرض متكاملة ومترابطة، مما يساعد المتعلمين على تحرير مواردهم المعرفية من خلال التعامل مع المعلومات المتفرقة، وبالتالي يقلل من العبء المعرفي الذي يواجهونه عند التعامل مع المعلومات غير المنظمة (يو شينغتشوان وآخرون، 2023). في الوقت نفسه، يقوم المتعلمون بتحويل المعلومات الجديدة إلى جزء من هيكلهم المعرفي، من خلال مقارنة الاختلافات بين المفاهيم الجديدة والقديمة.

الثاني: “آلة: توضحية عملية الإدراك – إنسان: توضحية عملية التفكير”. على أساس التوافق التفاعلي، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتوجيه المتعلمين تدريجيًا من خلال حوار مستمر بين الإنسان والآلة، مما يساعد المتعلمين على توضيح الهياكل المعرفية الخفية لديهم. ويقوم المتعلمون بدورهم بتوضيح عملية التفكير لديهم من خلال ردودهم، وبذلك يساعدون في توضيح وتنظيم هياكلهم المعرفية.

الثالث: آلية “الآلة: تركيز الاتجاه المعرفي – الإنسان: تحسين مسار البناء المعرفي”. على أساس تطابق الأهداف، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإدخال دعم المعرفة الذاتية، مما يساعد المتعلمين على التركيز على مسار البناء المعرفي العميق؛ ويقوم المتعلمون، بدعم من المعرفة الذاتية، بتحديد والتصحيح من الأخطاء، مما يساعدهم على التفكير المستمر وتحسين مسار البناء المعرفي.

الرابع: “آلية التوسع في الحدود المعرفية – الإنسان: التعاون الاجتماعي”. على أساس التوافق بين الأوضاع المختلفة، تقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحليل السيناريوهات الاجتماعية المتنوعة والأدوار المختلفة، مما يسمح بتوسيع المجالات المعرفية المعقدة التي لا يمكن للأفراد أن يستوعبوها. ويتمكن المتعلمون من اختبار قدرة هيكلهم المعرفي على التكيف في السيناريوهات المختلفة، والتكيف معها، وبالتالي تحقيق نتائج معرفية عميقة.

3. نتائج تعزيز الإدراك

نتيجة تعزيز القدرات المعرفية هي تأثير ناتج عن التوافق بين الأنظمة الذكية الخارجية ونظام الإدراك لدى المتعلم، مما يؤدي إلى نتائج تتجاوز القيمة المشتركة بين الأطراف الثلاثة، وتتضمن أربع مستويات متتالية: أولاً، تعزيز كبير في الاستثمار المعرفي، حيث يقوم المتعلم بتفعيل الهيكل المعرفي الداخلي المرتبط بالمعلومات الخارجية في وقت قصير، وذلك من خلال المشاركة الفعالة في الأنشطة المعرفية التي تتميز بأهمية البناء. ثانياً، بدء تعديلات معرفية تلقائية، حيث يقوم المتعلم بتحديد الانحرافات المعرفية الخاصة به بشكل استباقي، ومن ثم تعديل الهيكل المعرفي. ثالثاً، تطور البناء المعرفي في عدة اتجاهات، حيث يقوم المتعلم بتحليل جوهر المشكلات تحت تأثير الإدراك الذاتي، مما يؤدي إلى تحسين الهيكل المعرفي من حالة غير متكاملة إلى حالة متكاملة. رابعاً، تطور القدرات المعرفية في البيئات الاجتماعية، حيث يصبح الهيكل المعرفي للتعلم أكثر استقراراً وقابلية للتكيف، ويتم اختباره وتطويره في مواقف متنوعة وتفاعلات متعددة.

٤. كيف يمكن إدراك الرنين: آلية عمل دعم الذكاء الاصطناعي العامل في بناء المعرفة العميقة

لتحويل عملية بناء المعرفة العميقة التي يدعمها GenAI إلى عملية تعليمية واضحة وقابلة للتنفيذ، يجب العودة إلى سياق التعليم، وتحليل كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد المتعلمين في ربط المعرفة، وبناء التعبيرات، والتفكير النقدي، والتعاون الاجتماعي، في مهام التعلم المحددة. لذلك، يشرح هذا المقال، انطلاقًا من أربعة احتياجات أساسية لبناء المعرفة العميقة، كيف يمكن لGenAI أن يحقق التفاعل المعرفي من خلال إعادة ترتيب الاحتمالات، والتفاعلات الحوارية، والخدع الإعلامية، والأدوار المتعددة، كما هو موضح في الشكل 2.

الشكل 2: آليات دعم الذكاء الاصطناعي العميق في بناء المعرفة

(١) من خلال إعادة تنظيم الاحتمالات، توليد علاقات معرفية متنوعة

توفر خصائص إعادة تنظيم الاحتمالات في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ظروفًا ملائمة لتنشيط الأنماط المعرفية الموجودة لدى المتعلمين وتعزيز جهوده المعرفية. من ناحية، يعتمد النموذج على دراسة الكميات الكبيرة من النصوص لفهم العلاقات الاحتمالية بين الكلمات والمعاني والنصوص، وبالتالي يتقن نمط وقواعد البنية المعرفية البشرية، مما يجعل المحتوى المُولد قابلاً للفهم من الناحية الشكلية، ويمكنه التواصل مع الهيكل المعرفي الموجود لدى المتعلم. من ناحية أخرى، يقوم النموذج بتوقع الكلمات اللاحقة بشكل ديناميكي في توزيع الاحتمالات، مما يسمح بتحويل نفس الكائن المعرفي إلى وجهات تفسير وطرق استدلال مختلفة، وبالتالي يضفي المحتوى المُولد جدةً معينة، ويمكنه أن يخلق اختلافًا وتحفيزًا معينًا في الهيكل المعرفي الموجود. وتؤدي هذه العمليات معًا إلى تحفيز المتعلمين، مما يؤدي إلى تحويل موارد المعرفة من التحليل الإدراكي إلى التحليل التمييزي، وبالتالي تعزيز مستوى الجهود المعرفية. تحت تأثير التنشيط المعرفي، يظهر المتعلمان تعزيزًا في المعرفة: أولاً، الربط بين المفاهيم، أي ربط المحتوى المُولد بذات الهيكل المعرفي؛ وثانيًا، المقارنة بين الأشياء المختلفة، أي تحديد التشابه والاختلاف بين المعرفة الجديدة والقديمة، مما يعمق فهم العلاقات المعرفية.

يظهر آلية تنشيط المعرفة المذكورة أعلاه في سياق التعلم العملي، حيث يستخدم المعلم خصائص إعادة ترتيب الاحتمالات لإنشاء طرق مختلفة للتعبير عن المعرفة وتفسيرها، مما يساعد المتعلمين على إقامة علاقات بين المعرفة القديمة والجديدة، وتحليل الاختلافات والتماثلات، وتكوين فهم أكثر تنظيمًا. على سبيل المثال، في تعلم الرياضيات، يستخدم المعلم الذكاء الاصطناعي لإنشاء نظريات جديدة تتعلق بالرسومات الهندسية، وهي نظريات تختلف عن ما هو موجود في الكتاب المدرسي. نظرًا لأن النموذج قد تعلم خصائص نص النظريات الرياضية، فإن المحتوى الذي يتم إنشاؤه يبدو “كأنه نظريات”، ويمكنه التواصل مع خبرات المتعلمين السابقة. في الوقت نفسه، تسمح خصائص إعادة ترتيب الاحتمالات للنموذج بوجود نقاط قابلة للنقاش في صحة هذه النظريات، مما يخلق توترًا معرفيًا. يجب على المتعلمين، عند مواجهة هذه المسائل الغريبة، استخدام مواردهم المعرفية في التحليل العملي، وتحليل ما إذا كانت النظريات يمكن استنتاجها من النظريات المعروفة، وما إذا كانت هناك أمثلة معاكسة، وما إذا كانت هناك اختلافات بينها وبين ما هو موجود في الكتاب المدرسي. خلال هذه العملية، لا يعتمد المتعلمون على حفظ محتوى الكتاب المدرسي، بل يستطيعون استخلاص القواعد العامة لإنشاء نظريات جديدة، وتطوير قدراتهم على حل المسائل الجديدة التي تطلبها الامتحانات.

(٢) استخدام التفاعلات الحوارية لإنشاء قنوات للتماسك الخارجي

توفر خصائص التفاعل الحواري في الذكاء الاصطناعي التوليدي، الظروف المناسبة لتحويل المعرفة الخفية للطالب إلى شكل ملموس وقابل للتنفيذ. من ناحية، يدعم النموذج التفاعلات المختلفة مثل النصوص والصوت والصور، مما يقلل من حاجز التعبير المعرفي للطالب، ويسمح بتحويل المعرفة الخفية إلى شكل ملموس وقابل للتنفيذ. من ناحية أخرى، يمكن للنموذج أن يفهم المدخلات التي يقدمها الطالب في سياقها، ويقدم ردود فورية، مما يسمح بتحويل المعرفة الخفية إلى شكل ملموس ومستمر، وليس مجرد تعبير واحد. بتأثير هاتين العمليتين، يمكن للطالب أن يصبح قادرًا على التعبير عن المعرفة الخفية بشكل واضح، مما يوفر وسيلة موضوعية للتحكم في المعرفة. تحت تأثير تحويل المعرفة إلى شكل ملموس، يمكن للطالب أن يظهر تعزيزًا في المعرفة من جانبين: الأول هو التعبير المستمر، أي تكملة وتصحيح وتحسين التعبير الخاص بالطالب بناءً على ردود الذكاء الاصطناعي، والمشاركة النشطة في بناء المعرفة العميقة؛ والثاني هو توضيح المعنى، أي تحديد وتصحيح الأخطاء والخلطات في التعبير الخاص بالطالب من خلال مقارنة النوايا الخاصة بالطالب مع ردود النموذج.

يظهر آلية التعبير عن المعرفة المذكورة أعلاه في سياق التعلم العملي، حيث يستخدم المعلمون خصائص التفاعل الحواري لبناء قنوات للتعبير والتغذية الراجعة المستمرة، مما يساعد المتعلمين على تحويل الفهم الداخلي إلى تمثيلات خارجية، من أجل تصحيح وتوضيح معرفتهم الخاصة. على سبيل المثال، في دراسة التاريخ، يوجه المعلمون المتعلمين للتعاون مع الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور توضح طبيعة الشوارع في فترة تاريخية معينة. يجب على المتعلمين أولاً تنظيم النصوص المتعلقة بأسلوب البناء والشخصيات والملابس في تلك الفترة التاريخية، لتحويل الفهم التاريخي الداخلي إلى تعبيرات خارجية واضحة، وبذلك يتم تحويل المعرفة إلى شكل خارجي. بعد إنشاء الصور بناءً على النصوص، يتحول الناتج من نوع واحد من البيانات إلى نوع مزدوج من البيانات، حيث يتضمن النصوص والصور معًا. في هذه الحالة، يجب على المتعلمين مقارنة الصور مع نواياهم الأصلية، وتحديد النواقص في الصور أو الحالات التي تكون فيها المعرفة غير واضحة، ومن ثم تعديل النصوص لجعل النتائج أفضل. هذا العملية المتكررة تسمح للمتعلمين بتوضيح المعرفة الداخلية لديهم، وتطوير قدرتهم على التمييز بين الحقائق التاريخية. في الوقت نفسه، يمكن للمعلمين أيضًا استعادة مسار التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، وتحديد النواقص في المعرفة أو التعبيرات غير الواضحة لدى المتعلمين، ومن ثم القيام بتدخلات تعليمية مخصصة.

(٣) استنادًا إلى الوهم المحتوى، يوفر فرصة للتفكير عميق

توفر خصائص الخداع في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي، ظروفًا ملائمة لتعزيز الرقابة المعرفية لدى المتعلمين وتطوير بناء المعرفة. من ناحية، يتأثر النموذج بعوامل مثل آليات أخذ العينات، والاختلافات في بيانات التدريب، وعدم الفهم الكامل للسياق، مما قد يؤدي إلى إنتاج معلومات وهمية أو جانبية أو غير دقيقة. وهذا يجعل نتائج النموذج غامضة بشكل طبيعي، ولا يمكن للمتعلمين قبول المحتوى الناتج بشكل مباشر. من ناحية أخرى، هذه الغموضة تكسر النموذج التقليدي للإجابات الموثوقة في التعليم، وتحول المحتوى المعرفي المغلق والثابت إلى موضوعات يمكن النقاش حولها، مما يترك مجالًا للتساؤل لدى المتعلمين. وتؤدي هذه العوامل معًا إلى تحويل المتعلمين من استقبال المحتوى الناتج بشكل سلبي إلى تقييمه بشكل نشط، وتحسين بناء المعرفة لديهم تحت رقابة المعرفة الذاتية. تحت تأثير المعرفة الذاتية، يمكن للمتعلمين تحسين معرفتهم في جانبين: الأول هو التعرف على الاختلافات، أي تقييم صحة وموثوقية المحتوى الناتج، وتحديد الأخطاء الحقيقية والفجوات المنطقية والاختلافات القيمية في بنية المعرفة الخاصة بهم؛ والثاني هو تعديل الاستراتيجيات، أي تصحيح مسار المعرفة الخاص بهم على أساس تحديد المشاكل، وتحسين بناء المعرفة بشكل مستمر.

تظهر آليات المراقبة المعرفية في سياق التعلم العملي كموضوعات غير مؤكدة، حيث يعتبر المعلم هذه الموضوعات موضوعات يمكن التفكير فيها والتحقق منها، مما يساعد المتعلم على تطوير قدرات التفكير النقدي والمراقبة المعرفية أثناء التعامل مع المعلومات غير المؤكدة. على سبيل المثال، في تعليم الكتابة، يمكن للمعلم تصميم مهمة ثنائية المراحل لدعم الكتابة باستخدام الذكاء الاصطناعي: في المرحلة الأولى، يقوم المتعلم بكتابة النسخة الأولية للكتابة بنفسه، ثم يقوم بالتقييم الذاتي باستخدام “بطاقة التقييم الذاتي للكتابة”， ثم يرسل النسخة الأولية والتقييم الذاتي إلى الذكاء الاصطناعي لطلب التوصيات. في المرحلة الثانية، يقوم المتعلم بتحسين النص بناءً على توصيات الذكاء الاصطناعي، ويسجل كيف تم تبني أو رفض التوصيات والأسباب المقابلة، كما يسجل الأجزاء المهمة من التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، مثل كيف تم تحسين العبارات بشكل أفضل من خلال تعديل الأوامر، وكيف تم التعرف على الأخطاء في الأمثلة التي قدمها الذكاء الاصطناعي وتصحيحها. من خلال هذه الدورة المتكررة من “الإنشاء – التحليل – التصحيح”， يمكن للمتعلم مراقبة عملية الكتابة بأكملها، وتقييم جودة النتائج التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، وتحسين كتاباته الخاصة، مما يسمح بتحويل الفرص التي توفرها الخرافات المتعلقة بالمحتوى إلى أفعال معرفية ملموسة.

(٤) تقديم أدوار متعددة، وخلق تجربة تعاون تفاعلية.

توفر خصائص التعاون بين الأجهزة الذكية في الذكاء الاصطناعي الناتج، ظروفًا ملائمة لتعزيز نقل المعرفة بين المتعلمين وتطوير قدرات التعاون الاجتماعي. من ناحية، يمكن للأنظمة متعددة الأجهزة أن تنظم أدوارًا مختلفة الأداء في نفس المهمة، مما يسمح بتقسيم المهام بين الأجهزة المختلفة، ويسمح للمتعلمين بالتحليل والتكامل بين وجهات النظر المختلفة، وبالتالي تجاوز القيود المفروضة على طريقة المعالجة المعرفية الأحادية. من ناحية أخرى، يمكن للأنظمة متعددة الأجهزة أن تنظم أدوارًا مختلفة الأداء في إطار قواعد مشتركة، مما يسمح بتكوين بيئة تعاون اجتماعي، ويسمح للمتعلمين بتجربة عمليات المعالجة المعرفية الاجتماعية مثل تنظيم المعلومات وتنسيق الأدوار وتوزيع المسؤوليات في المهام المعقدة. كلاهما يساهم في تعزيز المعرفة لدى المتعلمين، من خلال التفاعل بين وجهات النظر المختلفة والأدوار المختلفة. في ظل تعاون الأجهزة المختلفة، يمكن للمتعلمين تحسين قدراتهم المعرفية في مجالين: الأول هو تكامل النظام، أي فرز وربط وتوحيد المعلومات المتعددة الأصول، وتحسين إطار التحليل الخاص بهم؛ والثاني هو التنسيق والتعاون، أي فهم وظائف الأدوار المختلفة وطريقة إنتاجها، واستخدام المعلومات الفعالة من الأدوار المختلفة، وتطوير القدرات التنظيمية والوعي بالتعاون في إنجاز المهام المشتركة.

تظهر آليات البناء الاجتماعي المذكورة أعلاه في سياقات التعلم المحددة، حيث يستخدم المعلمون العديد من الكيانات الذكية لإنشاء منظورات مختلفة وتقسيم المهام، مما يساعد المتعلمين على دمج وانتقال وتوسيع النتائج المعرفية الموجودة في التفاعلات الاجتماعية. على سبيل المثال، في درس “تحليل تأثير العولمة من منظورات متعددة” في مادة السياسة بالمدرسة الثانوية، يمكن للمعلمين تصميم مهام تجميع الأفكار، وتوجيه المتعلمين للتحدث مع الكيانات الذكية المختلفة من منظورات اقتصادية وثقافية وبيئية، وتحديد نقاط البداية المنطقية والطرق التي يتم من خلالها تقييم القيم المختلفة، ومن ثم إعادة تشكيل الإطار التحليلي لتحقيق تحليل أكثر عمقًا وتوازنًا. كما في مشروع “تصميم مبنى تعليمي خضراء”， يمكن للمعلمين توفير أدوار للكيانات الذكية المتخصصة في البحث عن المواد، وتمثيل استهلاك الطاقة، والعرض المرئي؛ ويجب على المتعلمين، كمسؤولين عن المشروع، فهم وظائف كل دور والمنطق الخاص به، واستخدام المعلومات بشكل مناسب لتحسين الخطة المقترحة. خلال هذه العملية، سيقوم المتعلمون بتحويل المواد المعرفية التي تم تحريكها من خلال التفاعلات الاجتماعية، والتعبيرات المعرفية التي تم إنتاجها من خلال التفاعلات، والنتائج التي تم تحقيقها من خلال التفكير النقدي، وذلك لاختبارها وتصحيحها في سياقات مهام جديدة وعلاقات تعاونية، مما يسمح بتوسيع وتثبيت النتائج المعرفية في سياقات التفاعل الاجتماعي، وتحقيق تقدم معرفي في بيئة تعاون مفتوحة وديناميكية.

٥. توجه نحو التفاعل المعرفي: مبادئ تصميم التدريس التي تدعم بناء المعرفة العميق بواسطة GenAI

لتحقيق حالة تفاعل معرفي في الممارسة التعليمية، يجب تطوير سيناريوهات التعليم وعمليات الحوار ومهام الاختبار والعلاقات التعاونية، من خلال تصميم تعليمي فعال، استنادًا إلى احتياجات المتعلمين من البناء المعرفي العميق. ولذلك، تقدم هذه الورقة أربعة مبادئ لتصميم التعليم تهدف إلى تحقيق تفاعل معرفي، وذلك لتوفير إطار تصميمي ذي اتجاه نظري للاستكشافات العملية اللاحقة.

(1) تصميم السياقات القائم على الارتباط من مصادر متعددة

تتمثل الوظيفة الأساسية لتصميم السياقات في تنشيط الخبرات الموجودة، ودمج المواد المعرفية، وتوسيع مساحة الأسئلة. وبفضل خصائص إعادة تنظيم الاحتمالات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق مجموعة متنوعة من التمثيلات الاحتمالية حول نفس الموضوع، مما يوفر مواد معرفية متعددة المصادر ومرتبطة ببعضها البعض، لدعم عملية إنشاء السياقات. لذلك، في عملية إنشاء السياقات، يجب أن يتبع التدريس مبدأ الترابط بين المصادر المختلفة، من خلال تنظيم المواد المتنوعة والعرض المنظم للعلاقات بينها، لتوجيه المتعلمين في إعادة تنظيم العلاقات المعرفية والهيكل المعرفي.

حول هذا المبدأ، يمكن تنظيم التدريس من ثلاث جوانب. الأول هو إنشاء مواقف تعليمية متعددة المصادر. يمكن للمعلمين استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد مواد بطرق مختلفة، وفقًا لموضوع رئيسي مشترك، بحيث لا يواجه المتعلم استنتاجًا واحدًا فقط، بل مواد متعددة ذات علاقات مترابطة وتحديات معرفية، مما يساعد في تحفيز القوالب المعرفية الموجودة لدى المتعلمين بشكل أفضل. الثاني هو إنشاء مهام تعليمية تهدف إلى تجميع العلاقات بين المواد المختلفة. يجب على المعلمين، على أساس إنشاء المواقف التعليمية، تصميم مهام تهدف إلى تحديد الاختلافات والعلاقات بين المواد المختلفة، مما يساعد المتعلمين على اكتشاف العلاقات والاختلافات بين المواد المختلفة، وبالتالي بناء هيكل معرفي أكثر تنظيمًا. الثالث هو إظهار العلاقات بين المواد المختلفة. لتجنب تكدس المحتوى وزيادة العبء المعرفي على المتعلمين، يمكن للمعلمين أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتوضيح العلاقات المنطقية بين المواد المختلفة، مما يساعد المتعلمين على فهم طريقة تنظيم الشبكة المعرفية بشكل أفضل (زينغ يي وآخرون، 2026). بهذه الطريقة، تصبح المواقف التعليمية ليست مجرد خلفية ثابتة، بل تصبح نقطة انطلاق مهمة لتحفيز العلاقات والمقارنات المعرفية.

(٢) تصميم الحوار ذو الاتجاه الخارجي للعملية

تتميز تصميم الحوارات بقدرتها على تحفيز تطور الأفكار، وتسهيل توضيح المعنى، ودعم إخراج المعرفة. استنادًا إلى خصائص التفاعلات الحوارية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستجيب باستمرار لما يقوله المتعلم خلال جلسات التفاعل المتعددة، ويدعم تطور الأفكار الخفية من خلال الأسئلة والإضافات والتغذية الراجعة. لذلك، في مرحلة تنظيم الحوارات، يجب أن يتبع التدريس مبادئ توجيهية تهدف إلى تحويل الحوار بين الإنسان والآلة من أداة للحصول على الإجابات المباشرة إلى أداة لتعزيز بناء التعبيرات.

حول هذا المبدأ، يمكن تنظيم التدريس من ثلاث جوانب. الأول هو تصميم نقاط انطلاق للحوار فعالة لتحفيز التعبير. يمكن للمعلمين استخدام أسئلة مفتوحة ومهام تعبيرية متدرجة (تشونغ باي تشانغ وآخرون، 2025) لتوجيه الطلاب لعرض آرائهم وأسبابهم أولاً، ومن ثم إجراء تفكير أولي قبل التفاعل مع GenAI، وبذلك يحافظون على مجال التفكير الذاتي للطلاب، ويتجنبون ترك المشكلات للنموذج حلها بالكامل من البداية. الثاني هو تصميم سلسلة حوارية تدفع بناء المعنى. على أساس التعبيرات الأولية، يمكن للمعلمين تصميم سلسلة من الأسئلة المتتالية، لتوجيه GenAI لطرح الأسئلة والشكوك والردود على آراء الطلاب، مما يسمح للطلاب بتطوير أفكارهم خلال الردود. عند الضرورة، يمكن استخدام تعليمات لتحديد الأدوار، حيث يلعب النموذج أدوارًا متعددة مثل الأسئلة والشكوك والردود، وذلك من خلال منظورات متعددة لتعميق فهم الطلاب. الثالث هو الاهتمام بسجلات عملية الحوار والمراجعة. بناء المعرفة العميق لا يحدث فقط خلال التفاعل، بل يظهر أيضًا في إعادة النظر في عملية التفكير. لذلك، يمكن للمعلمين توجيه الطلاب لحفظ السجلات الرئيسية مثل التعليمات وسجلات الحوار بين الإنسان والنموذج وتغييرات الآراء، حتى يتمكنوا من مراجعة كيفية تطور بنية معرفتهم، والنقاط التي حدث فيها خطأ؛ وفي الوقت نفسه، تساعد هذه المواد التاريخية المعلمين على تحديد أخطاء الطلاب في الفهم بشكل أدق وتقديم الدعم المناسب (وانغ شي شياو وآخرون، 2025). بهذه الطريقة، يصبح الحوار التعليمي ليس محدودًا بالردود الأحادية، بل يصبح وسيلة مهمة لتعزيز التعبير عن المعرفة وبناءها.

(٣) تصميم مهام التحقق النقدي

تتميز تصميم المهام بأنها لا توفر فقط الأساس اللازم لتنظيم الأنشطة التعليمية، بل تلعب دورًا رئيسيًا في كشف الصراعات المعرفية، وتحفيز التفكير والمراقبة، وتوجيه تعديل الاستراتيجيات. نظرًا لخصائص الوهم المحتوى، فإن النتائج التي يولدها الذكاء الاصطناعي تتمتع بدرجة من عدم اليقين والجدل. هذه القيود التقنية تُظهر حدود النموذج التقني، لكنها توفر أيضًا فرصًا قيمة للطلاب لتطوير القدرة المعرفية والتفكير والتحسين المعرفي. لذلك، في عملية تصميم المهام، يجب أن يتبع التدريس مبادئ التحقق النقدي، ويجب أن يتم دمج عملية التحقق من المحتوى في المهام التعليمية نفسها، حتى يتمكن الطلاب من تطوير القدرة المعرفية من خلال التحليل النقدي.

حول هذا المبدأ، يمكن تنظيم التدريس من ثلاثة جوانب. الأول هو توفير موضوعات يمكن اختبارها. يمكن للمعلم أن يطلب من GenAI إنتاج عدة نسخ من الإجابات، أو تفسيرات مختلفة، أو عمليات تحليل تحتوي على ثغرات محتملة، أو إعطاء إجابات مختلفة حول نفس الموضوع، وبذلك يُحفز الطلاب على التفكير النقدي، ويتخلص الطلاب من قبول النتائج الذكية بشكل سلبي (Reinke et al., 2025). الثاني هو تنظيم الأنشطة الاختبارية بشكل مناسب. في التنفيذ العملي، يمكن للمعلم أن يطلب من الطلاب تحليل النسخ المختلفة للنموذج، وإذا لزم الأمر، يمكن لGenAI أن يوضح عملية التفسير والأساسيات المطلوبة، حتى يتمكن الطلاب من التحقق من الأمور بشكل أكثر دقة (شيا تشي وآخرون، 2025). الثالث هو دفع عملية الاختبار نحو التصحيح. قيمة الاختبار النقدي تكمن في تشجيع الطلاب على العودة إلى عملية التفكير الخاصة بهم. لذلك، يمكن للمعلم أن يطلب من الطلاب تسجيل الأسباب التي جعلتهم يقبلون أو يرفضون إجابات معينة، وتفكيرهم في سبب قبولهم أو رفضهم، ومن ثم التحقق من ما إذا كانت الهيكل المعرفي الحالي يحتاج إلى تعديل. بهذه الطريقة، يتحول تصميم المهام من قبول الإجابات إلى اختبار وتصحيح الإجابات، ويتطور الطلاب أيضًا في التحقق والتصحيح المستمر، مما يساعدهم على تطوير وعيهم بالتحكم في عملية الفهم الخاصة بهم.

(٤) تصميم الأدوار للانتقال التعاوني

تتميز تصميم الشخصيات بوظيفة مهمة، وهي تجميع وجهات نظر متعددة، وبناء علاقات تعاونية، وتعزيز نقل المعرفة. استنادًا إلى خصائص التعاون بين الشخصيات المختلفة، يمكن لـ GenAI أن يحاكي كائنات ذكية ذات مواقف ووظائف ومهام مختلفة، مما يوفر إمكانيات جديدة لتحقيق التعاون في التعليم (بنغ جياينغ وآخرون، 2026). لذلك، في عملية التعاون بين الشخصيات، يجب أن يتبع تصميم التدريس مبادئ التعاون في نقل المعرفة، من خلال تحديد الأدوار المسبقة، والتنظيم التعاوني، ونقل السياقات، لتوجيه الطلاب في حالات المشاكل المعقدة لتحقيق نقل المعرفة وتوسيع الوعي.

حول هذا المبدأ، يمكن تنظيم التدريس من ثلاثة جوانب. الأول هو إنشاء نظام أدوار مُنظم مسبقًا. يمكن للمعلمين تخصيص أدوار مختلفة مثل خبراء المجال، والطلاب الذين يتعلمون معًا، والأطراف المعنية، ومقيمي الخطط، حسب احتياجات حل المشكلات (ليو يونغكوي وآخرون، 2025). كما يمكن استخدام نظريات مثل “المنطقة القريبة من التطور” لتحديد حدود المعرفة والمسؤوليات وطرق الدعم لكل دور، بحيث يظل الأدوار متماسكة من حيث العمق المعرفي والموقف القيمي، ويتجنب ذلك مشكلة الدعم المفرط أو النقص في الدعم. الثاني هو تنظيم مهام التعاون بناءً على الاختلافات في الأدوار. يجب على المعلمين تصميم مهام تعاون بين الأدوار والطلاب، وبين الأدوار نفسها، باستخدام الاختلافات في المواقف والمعرفة المتبادلة لتشكيل تحديات معرفية حقيقية، بحيث يتمكن الطلاب من دمج المعلومات والتنسيق بين المواقف المختلفة، وتحسين الهيكل المعرفي الخاص بهم في شبكة المشكلات المعقدة. الثالث هو تحويل نتائج التعاون إلى سياقات حقيقية. الهدف النهائي للتعلم التعاوني هو نقل النتائج المعرفية الناتجة عن المهام المحددة إلى سياقات مشكلات جديدة ومهام حقيقية. لذلك، يمكن للمعلمين إنشاء نماذج تعاون مشابهة في سياقات مختلفة، وتوفير الدعم اللازم للطلاب. خلال هذه العملية، يجب أن يكون الدعم الكلي محدودًا ضمن المنطقة القريبة من التطور للطالب، بحيث يشعر الطالب بدعم وتحديات من الأشخاص الأكثر معرفة خلال التفاعلات، دون أن يفقد الحرية في البناء الذاتي بسبب الدعم المفرط.

٦. الخاتمة

في ظل العصر الذي يتميز بالتحولات التعليمية الناتجة عن التقنيات الذكية، وفي مواجهة مهام التعلم المعقدة وغير المؤكدة، يحتاج المتعلمون إلى إتقان المعرفة الدراسية بشكل منهجي، بالإضافة إلى القدرة على دمج المعلومات المتعددة المصادر في سياقات ديناميكية، وبناء تفكير متعدد المجالات، وتطوير قدرات الانتقال المتقدمة. لذلك، فإن النموذج التعليمي التقليدي الذي يعتمد على التدريس بالمعرفة فقط لا يستطيع تلبية هذه الاحتياجات التعليمية. لذلك، يبدأ هذا المقال من الاحتياجات الأساسية الأربعة للبناء المعرفي العميق، ويستخدم مفهوم “التناغم المعرفي”، ويشرح الأساس الذي يمكن أن توفره الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطابق الهيكل، والتفاعل، والأهداف، والسياق. كما يحلل أربعة آليات عمل: إعادة تنظيم الاحتمالات، والتفاعلات الحوارية، الوهم المحتوى، والأدوار المتعددة. ويقدم المقال أربعة مبادئ لتصميم التعليم العملية، للإجابة على السؤال الأساسي “كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يدعم البناء المعرفي العميق؟”.

إذا نظرنا إلى الثلاثة أسئلة التي تم طرحها في البداية، فإن النص يوضح ما يلي: أولاً، من حيث الحاجة إلى بناء المعرفة العميقة، فإن ذلك لا يقتصر على اكتساب المعرفة والفهم السطحي، بل يتجلى في أربعة احتياجات أساسية متتالية: ربط المعرفة وتنظيمها، وتعبير عن المعرفة، والمراقبة والتنظيم المعرفي، والانتقال المعرفي والتعاون الاجتماعي. ثانياً، من حيث آليات تدخل الذكاء الاصطناعي الناتج، فإن الذكاء الاصطناعي الناتج لا يساعد في بناء المعرفة العميقة بشكل طبيعي، بل يحتاج إلى دعم من تنظيم الهيكل، والتفاعل، والأهداف، والبيئة المحيطة، من خلال آليات مثل إعادة تنظيم الاحتمالات، والتفاعلات الحوارية، والخيالات المحتوى، والأدوار المتعددة، حتى يمكن للطلاب أن يشعروا بالتناغم المعرفي، ويتحول النشاط المعرفي من الإنشاء إلى التنظيم، ومن البناء إلى الانتقال. ثالثاً، من حيث التدريس، يجب على المعلمين تحويل إمكانيات الذكاء الاصطناعي الناتج إلى دعم لبناء المعرفة، من خلال تصميم السياقات، وتنظيم الحوارات، وإنشاء المهام، والتعاون بين الأدوار، وذلك لتحويل الذكاء الاصطناعي الناتج من أداة لإنتاج الإجابات إلى دعم بناء التفكير. في الوقت نفسه، هذا النص هو مجرد دراسة نظرية، ولا يزال يتعين إجراء اختبارات تجريبية أكثر لتحديد شروط حدوث التناغم المعرفي، وحدوده، وشكله في مختلف السياقات التعليمية. يمكن للأبحاث المستقبلية أن تركز على أنواع مختلفة من المهام، ومراحل مختلفة من التعليم، وطرق التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، لتعميق الدراسات التجريبية حول آليات دعم الذكاء الاصطناعي الناتج لبناء المعرفة العميقة وطرق التطبيق في التدريس.

بشكل عام، المفتاح في دعم الذكاء الاصطناعي العميق هو كيفية استخدامه، وليس مجرد استخدامه أو عدمه. كما قال مولليك (2025): “الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يضر بالدماغ مباشرة، بل ما هو خطير هو عادات التفكير والجودة المعرفية للإنسان”. وهذا يشير إلى أن مهمة التعليم الأساسية تكمن في تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة قد تسبب “ديونًا معرفية” إلى شريك مفيد في تعزيز التفكير والتطور المعرفي. فقط بهذه الطريقة، يمكننا أن نحقق التعلم العميق والتطور العقلي في المستقبل، من خلال التقاء التقنيات الذكية بالمعرفة البشرية.

المصدر: مجلة التعليم عن بعد

العدد الخامس لعام 2026

المصادر والتنزيلات