ويكيبيديا

الذكاء الاصطناعي في التعليم

الذكاء الاصطناعي في التعليم هو مصطلح واسع النطاق يحتوي على مجالات دراسة محددة متجمعة بجانبه، بما في ذلك التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وفلسفة الذكاء الاصطناعي، والروبوتات المستقلة. يحتوي الذكاء الاصطناعي في التعليم أيضًا على مجموعة متنوعة من مجالات البحث، والتي تم دمجها معًا.[1] بما في ذلك التجسيد البشري، والذكاء الاصطناعي التوليدي، واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ومراقبة الفصول الدراسية، وخصوصية البيانات، ومحو أمية الذكاء الاصطناعي.[2][3]

نظرة عامة

عدل

لا توجد زاوية واحدة لاستيعاب الذكاء الاصطناعي في سياق العملية التعليمية. فقد طُرحت على الأقل ثلاثة نماذج سائدة لتوضيح هذا التفاعل. النموذج الأول هو النموذج الانتقالي، الذي يصور أنظمة الذكاء الاصطناعي كأداة لنقل المعرفة بشكل مخصص لكل طالب. أما النموذج الثاني، فهو النموذج التنسيقي، والذي يرى في الذكاء الاصطناعي مساعدًا في بناء المعرفة لدى المتعلمين. وفي المقابل، هناك النموذج القيادي، الذي يضع الطالب في قلب العملية التعليمية، ويمنحه القدرة على اتخاذ قرارات بشأن مساره التعليمي، سواء بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو بدونه.[4][5]

وجهات نظر ناشئة

عدل

يشعر من يعتبر الذكاء الاصطناعي نافذةً على المعرفة بالاطمئنان لفكرة تفكير الآلات أو هلوساتها. في حين يُدرك المتشككون "الفقاعات الوهمية" التي احتكرتها شركات التكنولوجيا الكبرى، ويلاحظون كيف يقيّد خطابها النقد والنقاش حول هذه الأنظمة الحاسوبية.[6] وكثيرًا ما يتخذ المعارضون موقفًا مبدئيًا من الذكاء الاصطناعي. ويرمي رفضهم استعارات التسويق المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى بناء الثقة مع إخفاء مُمارسات الشركات التجارية الاستغلالية والاستخراجية.[7] ومن المُرجح أن تتشكل أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا لسياسات أو ضرورات اقتصادية مُختلفة، مما سيؤثر على بناء هذا التجمع وإضفاء الشرعية عليه واستخدامه في البيئة التعليمية.[8]

الذكاء الاصطناعي في مجتمع التعليم

عدل

شهد مجتمع الذكاء الاصطناعي في التعليم نموًا سريعًا في دول الشمال العالمي.[9] ويُلاحظ حاليًا ضجة كبيرة من رؤوس الأموال الاستثمارية، وشركات التكنولوجيا الكبرى، والتربويين المفتونين بالذكاء الاصطناعي. ويُعدّ الذكاء الاصطناعي في التعليم مجالًا مثيرًا للجدل. ويرى بعض التربويين أن الذكاء الاصطناعي سيزيل عقبة "صعوبة الوصول إلى الخبراء".[10] ويدّعي آخرون أن التعليم سيشهد ثورة بفضل الآلات وقدرتها على فهم اللغة الطبيعية.[11] بينما يستكشف آخرون سبل تحسين "المنطق الاستنتاجي" للنماذج اللغوية الكبيرة.[12] أما في دول الجنوب العالمي، فيرى البعض أن معالجة البيانات ومراقبتها بواسطة الذكاء الاصطناعي محاولة مضللة لمعالجة الاستعمار والفصل العنصري، أدّت دون قصد إلى تعزيز نهج ليبرالي جديد في التعليم.[13]

تأثير الخوارزميات على التعليم

عدل

تُعنى شركات الذكاء الاصطناعي العاملة في مجال التعليم حاليًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من أن علوم البيانات وتحليلاتها تُشكّل موضوعًا تعليميًا شائعًا آخر. ولا يوجد حاليًا إجماع علمي على تعريف الذكاء الاصطناعي أو كيفية تصنيفه وتقسيمه إلى فئات فرعية.[14][15] ولم يُعيق هذا النقص في الإجماع نمو الذكاء الاصطناعي في الأنظمة التعليمية، التي تقوم بجمع البيانات ثم تحسين النماذج بشكل مستمر.

يُتيح الذكاء الاصطناعي للباحثين والدارسين تقييمًا وتغذية راجعة آلية، وتنبؤات دقيقة، وترجمة آلية فورية، وتدقيقًا لغويًا وتحريرًا نصيًا عند الطلب، بالإضافة إلى مساعدين افتراضيين ذكيين لتسهيل عملية التعلم.[9] وتسهم "سلسلة التوريد للذكاء الاصطناعي التوليدي" في تحقيق اتساق حواري داخل الفصول الدراسية،[16] كما تُؤتمت عملية إنتاج المحتوى.[17] ومن خلال توظيف تقنيات التصنيف والتلخيص والحوار، يتم تعزيز "ذكاء" أو "سلطة" الذكاء الاصطناعي عبر محاكاة التفاعل البشري والتأثير المستلهم من تأثير إليزا.

تأطير التعليم

عدل

يمكن القول إن التكنولوجيا التعليمية أداة بالغة الأثر والفاعلية إذا ما توفرت لها البيئة المناسبة. وتسابق شركات الحاسوب الزمن لتحديث منتجاتها التكنولوجية باستمرار. وقد اقترح بعض التربويين أن الذكاء الاصطناعي قد يُمكّن من أتمتة المعرفة الإجرائية والخبرات، [18] بل قد يضاهي أو يتجاوز القدرات البشرية في المهام المعرفية. وهُم يدعون إلى دمج الذكاء الاصطناعي في جميع المناهج الدراسية وتطوير معرفة الذكاء الاصطناعي ذاتها.[19] حيث تجد مؤسسات التعليم العالي نفسها أمام فرصة لإنشاء مسار خاص بها وطلابها من خلال وضع مبادئ توجيهية بحيث يُدمج الذكاء الاصطناعي في مناهجها الدراسية.[20] بينما يُبدي آخرون شكوكًا أكبر، حيث يواجه الذكاء الاصطناعي تحديًا أخلاقيًا، [21] إذ يولَّد "استجابات ملفقة" أو "معلومات غير دقيقة"، والتي يُشار إليها بلطف بالهلوسة، [18] وتُقدَّم على أنها حقائق ثابتة. ويبقى البعض الآخر متشككًا في ميل المجتمعات إلى الوثوق بالإنجازات الهندسية،[22] وأنظمة القوة والامتياز التي تؤدي إلى التفكير الحتمي.[23] في حين يرى آخرون أن هناك انتهاكًا لحقوق النشر، [24][25] أو إدخال الضرر والانقسام وغيرها من الآثار الاجتماعية، [16] ويدعون إلى مقاومة الذكاء الاصطناعي.[26] وتزداد الأدلة على أن التقييمات المكتوبة بالذكاء الاصطناعي لا يمكن اكتشافها، مما يثير تساؤلات جدية حول النزاهة الأكاديمية لتقييمات الجامعات.[27]

الرموز والنصوص والهلوسة

عدل

تتلقى النماذج اللغوية الكبيرة النصوص كمدخلات، ثم تُنتِج نصوصًا كمخرجات.[28] تُولَّد هذه النماذج من مليارات الكلمات والرموز البرمجية التي تجمعها شركات الذكاء الاصطناعي أو الباحثون من الويب. وكثيرًا ما تعتمد نماذج اللغات الطبيعية الكبيرة على مجموعة نصية ضخمة تُستخرج، أحيانًا دون إذن. تُعد نماذج اللغات الطبيعية الكبيرة إنجازات هندسية، إذ ترى النصوص كأجزاء صغيرة (رموز). تسمح العلاقات بين هذه الأجزاء للنموذج بتوقع الكلمة التالية، ثم التي تليها، ومن ثم توليد جملة ذات معنى تبدو وكأنها وليدة تفكير وتفاعل. تخلق هذه المجموعة الضخمة من البيانات آلةً تُجري الاستدلال الإحصائي، [29] وتتعرف على الأنماط.[30]

يُجري النموذج اللغوي الكبير تحليلًا عميقًا للعلاقات بين الرموز اللغوية، ومن ثم يقترح مجموعة من المخرجات المحتملة استجابة لأي مُدخل مُعين. ويهدف هذا النموذج إلى تنفيذ مهام مُحددة بدقة، مثل الترجمة أو التحرير أو حتى الإبداع في الكتابة. وتتسم المخرجات التي يُقدمها النموذج عادةً بالسلاسة والترابط المنطقي، حيث تعتمد على أنماط لغوية واسعة ومتكررة.[31] ومع ذلك، فإن الكم الهائل من النصوص التي يُدرب عليها النموذج قد يؤدي إلى ظهور بعض المشكلات. فقد يعكس النموذج في مخرجاته بعض القوالب النمطية أو التحيزات الثقافية التي تتضمنها هذه النصوص، خاصة تلك المُتعلقة بأفراد أو ثقافات مُعينة.[32] وتُعرف هذه الظاهرة بالهلوسة، حيث يُقدم النموذج معلومات موثقة ولكنها خاطئة.[33]

لا تُعتبر هذه الأخطاء المحتملة أعطالًا، بل هي نتيجة للقرارات الهندسية التي تُشكل نموذج اللغة الكبير.[34] وتعمل "القيود" كمدققات لمخرجات النموذج، فتمنع هذه الأخطاء وتحافظ على الدقة.[35] ولا توجد حلول لما يُسمى "الهلوسة"، [36][37] وهي "المعلومات الخاطئة أو غير المنطقية التي تبدو معقولة".[38] وتُعد الترجمة، والتلخيص، واسترجاع المعلومات، والتفاعلات الحوارية بعض المهام اللغوية المُعقدة التي يُتوقع من الآلات التعامل معها.[39]

التخيلات الاجتماعية والتقنية

عدل

من البديهي لمن يستطيع تحمل تكاليف برامج الخدمات السحابية (SaaS) أن يدرك فوائد تعدد اللغات، وصحة الجمل نحوياً، واحتمالية النصوص إحصائيًا حول أي موضوع أو مجال. وفي سياق التكنولوجيا التعليمية، يتكرر طرح مسألة أن "التكنولوجيات الناشئة" ستحدث تغييرات جذرية في منظومة التعليم.[40][41] سواء أكان ذلك الراديو أو التلفزيون أو الحاسوب الشخصي أو الإنترنت أو اللوحات البيضاء التفاعلية أو وسائل التواصل الاجتماعي أو الهواتف المحمولة أو الأجهزة اللوحية، فإن التكنولوجيات الحديثة تولد تخيلًا اجتماعيًا تقنيًا يقدم للمجتمع سردية مشتركة ورؤية موحدة للمستقبل.[42][43] وقد أدت التطورات المتسارعة في مجال معالجة اللغة الطبيعية واللغويات الحسابية إلى تعزيز الافتراضات الكامنة وراء هذا التخيل التقني الناشئ.

ولا يعد الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا ناشئة فحسب، بل هو "تكنولوجيا وصول"، [44] إذ يبدو أنه يفهم التعليمات ويستطيع توليد استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية.[45] ويتصرف كصاحب للكثيرين في عالم معزول وحيد.[46] وفي الوقت نفسه، يخلق "حدودًا تقنية متعرجة"، [47] حيث يكون الذكاء الاصطناعي بارعًا جدًا وسيئًا للغاية في مهام متشابهة جداً.[44]

السلع العامة مقابل رأس المال الاستثماري

عدل

للنظرة الأولى، يبدو الذكاء الاصطناعي في التعليم وكأنه يُقدم حلولًا تقنية مناسبة لتلبية احتياجات التعليم المستقبلية.[9] ويتصور دُعاة الذكاء الاصطناعي مُستقبلًا يُمكن فيه تطبيق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في الكتابة، والتخصيص، والتغذية الراجعة، أو تطوير المقررات الدراسية. وتتضح الشعبية المُتزايدة للذكاء الاصطناعي بشكل خاص للكثيرين ممن استثمروا في التعليم العالي خلال العقد الماضي.[9] ومن ناحية أخرى، يُبدي المُتشككون الحذر من الخطاب الذي يُقدم التكنولوجيا كحل. ويشيرون إلى أنه في الخدمات العامة، مثل التعليم، يجب التعامل مع أنظمة القرارات البشرية والخوارزمية بحذر.[48] ويتوخى باحثو ما بعد الرقمنة وعلماء الاجتماع مزيدًا من الحذر بشأن أي حلول تكنولوجية، وقد حذروا من مخاطر بناء الأنظمة العامة حول الخيمياء [48] أو الببغاوات العشوائية. ويُجادلون بأن هناك تكاليف مُتعددة تُصاحب نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك التحيزات الخطيرة، وإمكانية الخداع، والتكاليف البيئية.[49]

ويُدرك المُتحمسون للذكاء الاصطناعي كيف أصبحت النشاطات المعرفية سلعة. ويرون كيف تحول التعليم إلى "تجارة معرفة" حيث تُتداول، وتُشترى، وتُباع المواد.[50] ويُروج أصحاب رؤوس الأموال الأفارقة، ورأس المال المُغامر، ونواب رؤساء الجامعات [51]للثورة الصناعية الرابعة، مع تخصيص مليارات لمراكز البيانات الجنوب أفريقية، [52] مثل بيئات بيانات تييراكو، ومركز بيانات فانتاج، [14] ومراكز بيانات أفريقيا، [17] وشركة إن تي تي، [11] مع الحرص على تجنب الاتهام بمُمارسات الاحتكار.[53]

خريجون قادرون على التكيف مع الذكاء الاصطناعي

عدل

تَتعايش تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل مُريح بين الأوساط الأكاديمية والصناعية لسنوات.[54] ولكن المشهد يتغير، وحاليًا يمتلك بحث الذكاء الاصطناعي في الشمال العالمي قوة حوسبة، ومجموعات بيانات ضخمة، وباحثين ذوي مهارات عالية. وتنتقل السلطة من الطلاب والأكاديميين نحو الشركات وأصحاب رؤوس الأموال المُغامرة.[55] ويحتاج الخريجون إلى القدرة على تحليل مخرجات الذكاء الاصطناعي، وفهم الآليات التي تحرك التغيير التكنولوجي، [56] وأن يجعلوا من دراساتهم وأفكارهم دافعًا لمسارهم المهني المستقبلي.[17]

أبرز الباحثين

عدل

يُعد "بن ويليامسون"، [57] وهيلين بيثام، [58] من المتشككين النقديين، بينما يُصنف لانس إيتون، وآنا ميلز، وبرايان ألكسندر ضمن الممارسين الفضوليين.[59][60] أما الخبراء المقتنعون فيشملون ستيفن داونز، في حين يمثل ديفيد وايلي فئة المناصرين الملتزمين.[61]

من الطبيعي أن يُصنف الإنسان ثم ينجذب نحو الأعمال المنشورة لمؤلفين يُشاركهم أفكارًا مُتشابهة ومألوفة.[62] ومن السهل على المؤيدين أو النُقاد داخل مُجتمع الذكاء الاصطناعي في التعليم تجاهل أولئك الموجودين في المعسكرات المُقابلة، بدلًا من مُناقشة اختلافات الرأي واكتشاف مواطن الاتفاق.[63]

مراجع

عدل
  1. ^ Holmes، Wayne (2023). "AIED—Coming of Age?". International Journal of Artificial Intelligence in Education. ج. 34: 1–11. DOI:10.1007/s40593-023-00352-3. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-29.
  2. ^ Knaus، Thomas (2024). "Künstliche Intelligenz und Pädagogik – ein Plädoyer für eine Perspektiverweiterung". LBZM. ج. 24: 4–8. DOI:10.21240/lbzm/24/11. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-29.
  3. ^ "Revolutionizing Education: The Impact of AI on Learning and Teaching". www.pearson.com (بالإنجليزية). 08 Nov 2023. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-09-30.
  4. ^ Ouyang، Fan؛ Jiao، Pengcheng (01 يناير 2021). "Artificial intelligence in education: The three paradigms". Computers and Education: Artificial Intelligence. ج. 2: 100020. DOI:10.1016/j.caeai.2021.100020. ISSN:2666-920X. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-29.
  5. ^ Griffiths، Dai؛ Frías-Martínez، Enrique؛ Tlili، Ahmed؛ Burgos، Daniel (2024). "A Cybernetic Perspective on Generative AI in Education: From Transmission to Coordination". International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. ج. 8 ع. 5: 15. DOI:10.9781/ijimai.2024.02.008. ISSN:1989-1660. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-29.
  6. ^ Jr، Edward Ongweso (04 نوفمبر 2024). "AI, slavery, surveillance, and capitalism". The Tech Bubble. مؤرشف من الأصل في 2024-11-05. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-06.
  7. ^ Sano-Franchini, Jennifer, Megan McIntyre, and Maggie Fernandes. “Refusing GenAI in Writing Studies: A Quickstart Guide.” Refusing Generative AI in Writing Studies. Nov. 2024. refusinggenai.wordpress.com
  8. ^ Eynon, Rebecca; Young, Erin (Jan 2021). "Methodology, Legend, and Rhetoric: The Constructions of AI by Academia, Industry, and Policy Groups for Lifelong Learning". Science, Technology, & Human Values (بالإنجليزية). 46 (1): 166–191. DOI:10.1177/0162243920906475. ISSN:0162-2439. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-11-29.
  9. ^ ا ب ج د Crompton، Helen؛ Burke، Diane (24 أبريل 2023). "Artificial intelligence in higher education: the state of the field". International Journal of Educational Technology in Higher Education. ج. 20 ع. 1: 22. DOI:10.1186/s41239-023-00392-8. ISSN:2365-9440. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  10. ^ Wiley، David (2023). "The Near-term Impact of Generative AI on Education, in One Sentence – improving learning". opencontent.org. مؤرشف من الأصل في 2024-08-29. اطلع عليه بتاريخ 2024-08-29.
  11. ^ ا ب Wang، Alex؛ Pruksachatkun، Yada؛ Nangia، Nikita؛ Singh، Amanpreet؛ Michael، Julian؛ Hill، Felix؛ Levy، Omer؛ Bowman، Samuel R. (08 ديسمبر 2019)، "SuperGLUE: a stickier benchmark for general-purpose language understanding systems"، Proceedings of the 33rd International Conference on Neural Information Processing Systems، Red Hook, NY, USA: Curran Associates Inc.، ص. 3266–3280، arXiv:1905.00537، مؤرشف من الأصل في 2024-10-27، اطلع عليه بتاريخ 2024-08-22
  12. ^ Havrilla، Alex؛ Raparthy، Sharath؛ Nalmpantis، Christoforus؛ Dwivedi-Yu، Jane؛ Zhuravinskyi، Maksym؛ Hambro، Eric؛ Raileanu، Roberta (2024). "GLoRe: When, Where, and How to Improve LLM Reasoning via Global and Local Refinements". arXiv:2402.10963 [cs.CL]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)
  13. ^ Prinsloo, Paul (18 May 2020). "Data frontiers and frontiers of power in (higher) education: a view of/from the Global South". Teaching in Higher Education (بالإنجليزية). 25 (4): 366–383. DOI:10.1080/13562517.2020.1723537. ISSN:1356-2517. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  14. ^ ا ب Knoedler, Leonard; Knoedler, Samuel; Allam, Omar; Remy, Katya; Miragall, Maximilian; Safi, Ali-Farid; Alfertshofer, Michael; Pomahac, Bohdan; Kauke-Navarro, Martin (30 Oct 2023). "Application possibilities of artificial intelligence in facial vascularized composite allotransplantation—a narrative review". Frontiers in Surgery (بالإنجليزية). 10. DOI:10.3389/fsurg.2023.1266399. ISSN:2296-875X. PMC:10646214. PMID:38026484. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  15. ^ Grobelnik، Marko؛ Perset، Karine؛ Russell، Stuart (6 مارس 2024). "What is AI? Can you make a clear distinction between AI and non-AI systems?". oecd.ai. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-06-28.
  16. ^ ا ب Lee, Katherine; Cooper, A. Feder; Grimmelmann, James (2023). "Talkin' 'Bout AI Generation: Copyright and the Generative AI Supply Chain". SSRN Electronic Journal (بالإنجليزية). arXiv:2309.08133. DOI:10.2139/ssrn.4523551. ISSN:1556-5068. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  17. ^ ا ب ج "What price your 'AI-ready' graduates?". 7 أغسطس 2024. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  18. ^ ا ب Collins, Harry (18 May 2024). "Why artificial intelligence needs sociology of knowledge: parts I and II". AI & Society (بالإنجليزية). DOI:10.1007/s00146-024-01954-8. ISSN:1435-5655. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  19. ^ Southworth، Jane؛ Migliaccio، Kati؛ Glover، Joe؛ Glover، Ja'Net؛ Reed، David؛ McCarty، Christopher؛ Brendemuhl، Joel؛ Thomas، Aaron (2023). "Developing a model for AI Across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy". Computers and Education: Artificial Intelligence. ج. 4. DOI:10.1016/j.caeai.2023.100127. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  20. ^ "Revolutionizing Education: The Impact of AI on Learning and Teaching". www.pearson.com (بالإنجليزية). 08 Nov 2023. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-09-30.
  21. ^ Knaus، Thomas (2024). "Künstliche Intelligenz und Pädagogik – ein Plädoyer für eine Perspektiverweiterung". LBZM. ج. 24: 15–26. DOI:10.21240/lbzm/24/11. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  22. ^ Birhane، Abeba؛ McGann، Marek (01 نوفمبر 2024). "Large models of what? Mistaking engineering achievements for human linguistic agency". Language Sciences. ج. 106: 101672. arXiv:2407.08790. DOI:10.1016/j.langsci.2024.101672. ISSN:0388-0001. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  23. ^ "Resisting Deterministic Thinking". 5 أبريل 2023. مؤرشف من الأصل في 2023-07-13. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  24. ^ "Generative AI is a marvel. Is it also built on theft?". The Economist. ISSN:0013-0613. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-08-20.
  25. ^ "Researchers tested leading AI models for copyright infringement using popular books, and GPT-4 performed worst". سي إن بي سي. 6 مارس 2024. مؤرشف من الأصل في 2024-03-07. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  26. ^ McQuillan, Dan (2022). Resisting AI: An Anti-fascist Approach to Artificial Intelligence. Bristol University Press
  27. ^ Scarfe, Peter; Watcham, Kelly; Clarke, Alasdair; Roesch, Etienne (26 Jun 2024). "A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system: A "Turing Test" case study". PLOS ONE (بالإنجليزية). 19 (6): e0305354. Bibcode:2024PLoSO..1905354S. DOI:10.1371/journal.pone.0305354. ISSN:1932-6203. PMC:11206930. PMID:38923941. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  28. ^ McCoy, R. Thomas; Yao, Shunyu; Friedman, Dan; Hardy, Matthew; Griffiths, Thomas L. (24 Sep 2023). "Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through the Problem They are Trained to Solve" (بالإنجليزية). arXiv:2309.13638 [cs.CL]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (help)
  29. ^ "Artificial Intelligence (AI) vs. Difference". Law Office of Lainey Feingold (بالإنجليزية). 20 Aug 2024. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-08-21.
  30. ^ Singh, Chetanpal (11 Apr 2023). "Machine Learning in Pattern Recognition". European Journal of Engineering and Technology Research (بالإنجليزية). 8 (2): 63–68. DOI:10.24018/ejeng.2023.8.2.3025. ISSN:2736-576X. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  31. ^ "When Should We Trust AI? Magic-8-Ball Thinking and AI Hallucinations". Nielsen Norman Group (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-08-21.
  32. ^ Knaus، Thomas (2023). "Künstliche Intelligenz und Bildung - Was sollen wir wissen? Was können wir tun? Was dürfen wir hoffen? Und was ist diese KI? Ein kollaborativer Aufklärungsversuch". LBZM. ج. 23: 16–19. DOI:10.25656/01:27904. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  33. ^ Knaus، Thomas (2023). "Künstliche Intelligenz und Bildung - Was sollen wir wissen? Was können wir tun? Was dürfen wir hoffen? Und was ist diese KI? Ein kollaborativer Aufklärungsversuch". LBZM. ج. 23: 16–19. DOI:10.25656/01:27904. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  34. ^ "ChatGPT Isn't 'Hallucinating.' It's Bullshitting". 6 أبريل 2023. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  35. ^ "Inside Guardrails AI: A New Framework for Safety, Control and Validation of LLM Applications | by Jesus Rodriguez | Medium". مؤرشف من الأصل في 2023-09-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  36. ^ "Tech experts are starting to doubt that ChatGPT and A.I. 'hallucinations' will ever go away: 'This isn't fixable'". Fortune. مؤرشف من الأصل في 2023-08-02. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  37. ^ "Google CEO Sundar Pichai says 'hallucination problems' still plague A.I. Tech and he doesn't know why". Fortune. مؤرشف من الأصل في 2023-06-18. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  38. ^ Xu، Ziwei؛ Jain، Sanjay؛ Kankanhalli، Mohan (2024). "Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models". arXiv:2401.11817 [cs.CL]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)
  39. ^ Naveed، Humza؛ Khan، Asad Ullah؛ Qiu، Shi؛ Saqib، Muhammad؛ Anwar، Saeed؛ Usman، Muhammad؛ Akhtar، Naveed؛ Barnes، Nick؛ Mian، Ajmal (09 أبريل 2024)، A Comprehensive Overview of Large Language Models، arXiv:2307.06435
  40. ^ "A definition of emerging technologies for education". 18 نوفمبر 2008. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  41. ^ Hrastinski, Stefan; Olofsson, Anders D.; Arkenback, Charlotte; Ekström, Sara; Ericsson, Elin; Fransson, Göran; Jaldemark, Jimmy; Ryberg, Thomas; Öberg, Lena-Maria; Fuentes, Ana; Gustafsson, Ulrika; Humble, Niklas; Mozelius, Peter; Sundgren, Marcus; Utterberg, Marie (01 Oct 2019). "Critical Imaginaries and Reflections on Artificial Intelligence and Robots in Postdigital K-12 Education". Postdigital Science and Education (بالإنجليزية). 1 (2): 427–445. DOI:10.1007/s42438-019-00046-x. ISSN:2524-4868. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  42. ^ Tidwell، Jacqueline Hettel؛ Tidwell، Abraham S. D. (01 مايو 2018). "Energy ideals, visions, narratives, and rhetoric: Examining sociotechnical imaginaries theory and methodology in energy research". Energy Social Science. ج. 39: 103–107. Bibcode:2018ERSS...39..103T. DOI:10.1016/j.erss.2017.11.005. ISSN:2214-6296. OSTI:1894586. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  43. ^ Jasanoff, Sheila; Kim, Sang-Hyun (2015). Dreamscapes of Modernity: Sociotechnical Imaginaries and the Fabrication of Power (بالإنجليزية). University of Chicago Press. DOI:10.7208/chicago/9780226276663.001.0001. ISBN:978-0-226-27652-6. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  44. ^ ا ب Klopfer, Eric; Reich, Justin; Abelson, Hal; Breazeal, Cynthia (27 Mar 2024). "Generative AI and K-12 Education: An MIT Perspective". An MIT Exploration of Generative AI (بالإنجليزية). DOI:10.21428/e4baedd9.81164b06. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  45. ^ Menon، Devadas؛ Shilpa، K (01 نوفمبر 2023). ""Chatting with ChatGPT": Analyzing the factors influencing users' intention to Use the Open AI's ChatGPT using the UTAUT model". Heliyon. ج. 9 ع. 11: e20962. Bibcode:2023Heliy...920962M. DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e20962. ISSN:2405-8440. PMC:10623159. PMID:37928033. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  46. ^ Jacobs, Kerrin Artemis (05 Mar 2024). "Digital loneliness—changes of social recognition through AI companions". Frontiers in Digital Health (بالإنجليزية). 6. DOI:10.3389/fdgth.2024.1281037. ISSN:2673-253X. PMC:10949182. PMID:38504806. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  47. ^ Dell'Acqua, Fabrizio; McFowland, Edward; Mollick, Ethan R.; Lifshitz-Assaf, Hila; Kellogg, Katherine; Rajendran, Saran; Krayer, Lisa; Candelon, François; Lakhani, Karim R. (2023). "Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality". SSRN Electronic Journal (بالإنجليزية). DOI:10.2139/ssrn.4573321. ISSN:1556-5068. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  48. ^ ا ب "Don't Believe Every AI You See". New America (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-08-20.
  49. ^ Bender، Emily M.؛ Gebru، Timnit؛ McMillan-Major، Angelina؛ Shmitchell، Shmargaret (01 مارس 2021). "On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models be Too Big? 🦜". Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. FAccT '21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. ص. 610–623. DOI:10.1145/3442188.3445922. ISBN:978-1-4503-8309-7. مؤرشف من الأصل في 2024-10-05. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  50. ^ "(PDF) The commodification of education and the (generative) AI-induced scam-like culture". Preprint. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  51. ^ "Five new universities coming to South Africa – BusinessTech". مؤرشف من الأصل في 2024-10-07. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  52. ^ "Cognitive Resonance / Resources". مؤرشف من الأصل في 2024-08-13. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  53. ^ "Competition Commission slapping Microsoft with monopoly complaint in South Africa – MyBroadband". مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  54. ^ Ahmed، Nur؛ Wahed، Muntasir؛ Thompson، Neil C. (2023). "The growing influence of industry in AI research". Science. ج. 379 ع. 6635: 884–886. Bibcode:2023Sci...379..884A. DOI:10.1126/science.ade2420. PMID:36862769. مؤرشف من الأصل في 2023-03-04. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  55. ^ Stilgoe، Jack (2024). "AI has a democracy problem. Citizens' assemblies can help". Science. ج. 385 ع. 6711: eadr6713. DOI:10.1126/science.adr6713. PMID:39172823. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  56. ^ Postman, N. (1998, March). Five things we need to know about technological change [Conference presentation]. Denver, CO, United States. https://www.cs.ucdavis.edu/~rogaway/classes/188/materials/postman.pdf نسخة محفوظة 2024-10-09 على موقع واي باك مشين.
  57. ^ "artificial intelligence – Page 2". code acts in education (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-09-09.
  58. ^ Beetham, Helen. "imperfect offerings | Helen Beetham | Substack". helenbeetham.substack.com (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-09-09.
  59. ^ Eaton, Lance. "AI + Education = Simplified | Lance Eaton | Substack". aiedusimplified.substack.com (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-09-09.
  60. ^ "AI Text Generators: Sources to Stimulate Discussion Among Teachers". مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-28.
  61. ^ "artificial intelligence – improving learning". opencontent.org. مؤرشف من الأصل في 2024-10-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-09-09.
  62. ^ Holmes, Wayne (01 Mar 2024). "AIED—Coming of Age?". International Journal of Artificial Intelligence in Education (بالإنجليزية). 34 (1): 1–11. DOI:10.1007/s40593-023-00352-3. ISSN:1560-4306. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
  63. ^ Selwyn, Neil (01 Mar 2024). "Constructive Criticism? Working with (Rather than Against) the AIED Back-Lash". International Journal of Artificial Intelligence in Education (بالإنجليزية). 34 (1): 84–91. DOI:10.1007/s40593-023-00344-3. ISSN:1560-4306. Archived from the original on 2024-10-27. Retrieved 2024-10-28.
مجلوبة من «https://ar.wiki.x.io/w/index.php?title=الذكاء_الاصطناعي_في_التعليم&oldid=69015938»