هوش مصنوعی در آموزش

خلاصه کارگاه هوش مصنوعی در آموزش
مدرس: دکتر طوفانی‌نژاد
مؤسسه متن

بخش اول: کلیات هوش مصنوعی در آموزش

۱. مقدمه: چرایی استفاده از هوش مصنوعی

• شخصی‌سازی یادگیری: هوش مصنوعی امکان یادگیری فرد به فرد را فراهم می‌آورد و از رویکرد «یک اندازه برای همه» جلوگیری می‌کند.
• کاهش بار کاری معلمان و مشاوران: این ابزار می‌تواند به مدیریت زمان و بهینه‌سازی فعالیت‌های تکراری کمک کند.
• اسناد بالادستی و نگاه حمایتی: سیاست‌های کلان کشور از فناوری هوش مصنوعی حمایت می‌کنند.
• جایگاه جهانی ایران: ایران در تولید علم هوش مصنوعی رتبه ۱۷، اما در کاربری آن رتبه ۷۰ را در جهان دارد.

۲. مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی

• تعریف هوش مصنوعی: دستگاهی که بدون دخالت انسان تصمیم‌گیری می‌کند و عملکردی شبیه به انسان دارد.
• تست تورینگ (Turing Test): آزمونی برای تعیین توانایی ماشین در نمایش رفتار هوشمندانه مشابه انسان.
• هوش مصنوعی مولد (Generative AI): توانایی تولید اطلاعات جدید (مثل متن، تصویر و کد) بر اساس داده‌های موجود.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): درک و تعامل کامپیوترها با زبان انسانی.
• مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): موتور تفکر هوش مصنوعی که با پردازش حجم عظیمی از داده، پاسخ‌های خلاقانه و جدید تولید می‌کند.

بخش دوم: کاربردها، چالش‌ها و نکات عملی

۱. کاربردهای هوش مصنوعی در کلاس درس و مشاوره

کاربردهای تربیتی و آموزشی: طراحی طرح درس، تولید تکلیف، تهیه چک‌لیست، ارزیابی، مدیریت انضباط رفتاری، یادگیری مبتنی بر پروژه، آموزش برای افراد با نیازهای ویژه و ارتباط با والدین.

۲. ربات‌های گفت‌وگوی هوشمند:

• با مدل مستقل: چت‌جی‌پی‌تی، جمینای، کلود، گراک و ... (مناسب برای کارهای جدی‌تر).
• با مدل‌های وابسته: کوپایلت، پرپلکسیتی، پی‌اوای و ... (مناسب برای کارهای روزمره).

۳. محدودیت‌ها و خطاهای هوش مصنوعی

• سوگیری (Bias): انحراف در الگوریتم‌ها به دلیل داده‌های آموزشی نامتعادل.
• توهم (Hallucination): ارائه اطلاعات غلط یا نادرست در مورد موضوعاتی که هوش مصنوعی درباره آن‌ها اطلاعات کافی ندارد.
• هوش مصنوعی تصمیم‌ساز است، نه تصمیم‌گیر: نباید از آن انتظار قضاوت یا تصمیم‌گیری نهایی داشت.
• نبود قطعیت: پاسخ‌ها و نتایج هوش مصنوعی قطعی نیستند و باید مورد راستی‌آزمایی قرار گیرند.
• دسترسی محدود: تحریم‌ها باعث دشواری دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی می‌شوند.

۴. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)

• تعریف: مهارت برقراری ارتباط با هوش مصنوعی برای دریافت بهترین و دقیق‌ترین پاسخ.
• دو مدل اصلی:
  • پرسش‌های آماده: استفاده از متن‌ها و قالب‌های از پیش طراحی شده.
  • تولید پرسش: طراحی پرسش‌های خلاقانه و دقیق برای دریافت پاسخ‌های سفارشی.

+ کتابخانه‌های پرامپت: وب‌سایت‌هایی مانند aiforeducation.io/prompt-library و drgapji.ir/کتابخانه-پرامپت منابع مفیدی در این زمینه هستند.

بخش سوم: آینده و چشم‌انداز هوش مصنوعی در آموزش

۱. هوش مصنوعی چه چیزی نیست؟ 

زنده، خودآگاه، دارای احساس یا هوشمند نیست؛ بلکه ابزاری برای مقایسه‌های گسترده با احتمال بالا است.

۲. چالش‌های پیش‌رو: 

سوگیری، محدودیت‌های فنی، ملاحظات اخلاقی، خلاهای قانونی و مسائل حریم خصوصی.

۳. لغت سال ۲۰۲۴ آکسفورد:

 "Brain Rot" (فساد مغز) که به کاهش توانایی‌های شناختی به دلیل استفاده افراطی از فناوری‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های اجتماعی اشاره دارد.

نتیجه‌گیری: 

هوش مصنوعی هرگز جایگزین انسان در آموزش نخواهد شد، اما معلمانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، جایگزین افرادی خواهند شد که از این ابزار بهره نمی‌برند.

منابع پیشنهادی برای مطالعه بیشتر

• کتاب‌ها:
  «هوش مصنوعی در کلاس»
  «هوش مصنوعی برای معلمان مدرسه»
  «موج آینده»
  «هوش مصنوعی به زبان آدمیزاد»
• پادکست‌ها:
  «افق هوش مصنوعی»
  «تی پاد»
• فیلم:
  سریال «بلک میرر»
  ماتریکس
  بازی تقلید