هل يساعد الذكاء الاصطناعي الطلاب على التعلم؟ هذا سؤال يريد كثير من المعلمين وأولياء الأمور إجابة عنه، مع انتشار هذه التقنية التعليمية الجديدة بسرعة في الصفوف.
عادةً، تكون التحليلات التجميعية هي المكان المناسب للبحث عن إجابة، لأنها تُفترض أن تجمع أبحاثًا متفرقة وتنظمها وتشير إلى أين تميل كفة الأدلة. وهناك بالفعل تسعة وثلاثون تحليلًا من هذا النوع، وكلها تعلن فوائد كبيرة للذكاء الاصطناعي في التعليم.
لكن يبدو أن الدراسات التي تجمع هذه الأدلة غير موثوقة هي نفسها، وأن مراجعة الأقران لم تكتشف المشكلات.
قال جاستن رايش، أستاذ مشارك في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ومدير مختبر أنظمة التعليم فيه، إن «هذه ليست أدلة يُعتمد عليها»، وإن «كل هذه التحليلات التجميعية معيبة». وقد استضاف ندوة إلكترونية في 20 أكتوبر لمناقشة تزايد التحليلات التجميعية الإيجابية عن الذكاء الاصطناعي.
وقد وجد تدقيق معمّق لأربعة عشر تحليلًا من أصل تسعة وثلاثين عيوبًا فكرية وإحصائية خطيرة. وقد نُشرت هذه الأوراق في مجلات تصدرها دور نشر بارزة، من بينها شبرينغر نيتشر ووايلي وسيج وتايلور وفرانسيس، وجمعت أكثر من ثلاثة آلاف استشهاد، وما زالت تحصل على نحو مئتي استشهاد شهريًا، بحسب بيانات البحث الأكاديمي، ما يوحي بأن فاعلية الذكاء الاصطناعي صارت علمًا محسومًا. وقد سُحب أحد التحليلات التجميعية بعد نحو عام من نشره في مايو 2025 في مجلة تابعة لدار نيتشر، بعد شكوى من باحثين نرويجيين اثنين.
أجرى التدقيق باتريك أونيل، وهو أستاذ في كلية مجتمعية في حرم كلية آيفي تك في بلومينغتون بولاية إنديانا، وفحص عينة من الدراسات الأصلية والأساليب الإحصائية المستخدمة لدمج نتائجها في التحليلات التجميعية. ووجد أونيل أنماطًا متكررة من الأخطاء، وقال إن بعضها كان يمكن اكتشافه بسهولة بمجرد قراءة ملخصات الدراسات.
وفي الندوة الإلكترونية في 20 أكتوبر، وصف أونيل مجموعة من «الإحصاءات المستحيلة» و«المراجع المختلقة» و«الاستنتاجات المبالغ فيها». بل إن بعض الدراسات الأصلية استشهدت بأوراق عن الذكاء الاصطناعي التوليدي نُشرت قبل إتاحة هذه التقنية للجمهور. وكانت روابط الاستشهادات تؤدي أحيانًا إلى دراسات لا علاقة لها بالموضوع.
وكثير من الدراسات المجمعة لم تقس أصلًا مقدار ما أضافه الذكاء الاصطناعي إلى التعلم. فمثلًا، قورن طلاب تمريض درسوا ثلاث ساعات أسبوعيًا مع مدرّب يستخدم الذكاء الاصطناعي بزملاء لم يحضروا أي جلسات دراسة، ومن الطبيعي أن تكون نتائج المجموعة الأولى أفضل. وطلاب لعبوا ألعاب فيديو وأجابوا عن أسئلة أنشأها الذكاء الاصطناعي تفوقوا على طلاب لم يفعلوا شيئًا من ذلك. وفي تجربة أخرى، قال طلاب تحدثوا مع روبوت ذكاء اصطناعي إنهم شعروا بقلق أقل.
ووصفت بيث تيبتون، وهي خبيرة بارزة في التحليلات التجميعية وأستاذة في جامعة نورث وسترن، فكرة إجراء تحليل تجميعي واسع جدًا يشمل كل استخدامات الذكاء الاصطناعي في التعليم بأنها «جنون». وقد شاركت مع زميليها رايش وأونيل في النقد.
وقارنت تيبتون ذلك بإجراء تحليل تجميعي لتعليم الرياضيات. فهل تعليم الرياضيات فعال؟ يعتمد ذلك على طريقة تدريس الرياضيات. وقد يضيّق تحليل تجميعي مدروس السؤال إلى نهج محدد، مثل ما إذا كانت تدخلات التعلم المكاني تحسّن مهارات الرياضيات. وبالمثل، قالت تيبتون، ينبغي تحديد كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي قبل إجراء تحليل تجميعي عنه.
وتساءلت: «هل نعني أشخاصًا يستخدمون تطبيقات وبرامج تعليمية تتضمن الذكاء الاصطناعي، مثل خان أكاديمي؟ أم نعني إتاحة الوصول إلى كلود للطلاب؟».
وقال أونيل إن أحد أكبر المخاوف في الدفعة الحالية من التحليلات التجميعية عن الذكاء الاصطناعي هو «تحيّز النشر». فقد وجد أن ثلثي الدعوات لتقديم أوراق بحثية عن الذكاء الاصطناعي في التعليم كانت تدعو تحديدًا إلى بحث فوائده، وكأنها «تستبعد النتائج الصفرية أو السلبية». وهذا يعني، بحسب قوله، أن التحليلات التجميعية «تصنع أدلة» فعليًا عبر تجميع نتائج إيجابية منتقاة.
إعادة حساب الأرقام
يجري أونيل الآن تحليلًا تجميعيًا خاصًا به عن الذكاء الاصطناعي، مستخدمًا أساليب إحصائية سليمة، وقد وصل إلى صورة أقل تفاؤلًا بكثير. فقد وجد أن نتائج أربع وأربعين تجربة جيدة التصميم تنوعت تنوعًا واسعًا، من مفيدة جدًا إلى ضارة جدًا بالطلاب. وبحسب حساباته الأولية، كان المتوسط الناتج قريبًا من الصفر. ولا يعني هذا أن على المعلمين أن يستنتجوا أن الذكاء الاصطناعي غير ضار في المتوسط، فالأمر يعتمد على طريقة استخدامه.
وأشارت سوزانا لوب، أستاذة التعليم في جامعة ستانفورد والتي شاركت أيضًا في الندوة النقدية، إلى أن فريقها جمع نحو تسعمائة دراسة عن الذكاء الاصطناعي في التعليم، ووجد أن عشرين دراسة فقط كانت ذات جودة كافية لتُضمّن في ملخص حديث للأدلة أعدّه مركزها للذكاء الاصطناعي في التعليم. وقد حدد فريقها منذ ذلك الحين اثنتين وثلاثين دراسة إضافية، وسيحدّث الملخص قريبًا. لكنها قالت إن الوقت ما زال مبكرًا جدًا لإجراء تحليل تجميعي يكون مفيدًا لقادة المدارس أو المعلمين. فقليل جدًا من الدراسات عالية الجودة أُجري في مدارس التعليم الأساسي والثانوي في الولايات المتحدة.
وتخشى تيبتون من جامعة نورث وسترن أن يكون المجال سريع النمو للتحليلات التجميعية قد تجاوز عدد الخبراء المؤهلين لمراجعتها. فمزيد من الباحثين يجرون تحليلات تجميعية لأنها أسرع وأرخص من إجراء التجارب، ولأنها قد تجذب كثيرًا من الاستشهادات للأستاذ الطموح. وقد جعل التعطش للأدلة حول الذكاء الاصطناعي هذا الموضوع مغناطيسًا خاصًا للتحليلات التجميعية، وأوجد ما يشبه صناعة صغيرة للتحليلات التجميعية عن الذكاء الاصطناعي.
وقالت تيبتون إنها تتلقى طلبات لمراجعة أوراق تحليلات تجميعية كل يوم، لكنها لا تستطيع قبولها كلها. ففحص الدراسات الأصلية قد يستغرق أيامًا، ومراجعة الأقران عمل تطوعي غير مدفوع.
وأضافت أن الطب أيضًا فيه أبحاث معيبة، لكن لديه حراس يساعدون على فصل الغث من السمين. فإدارة الغذاء والدواء تقيّم الأدلة قبل الموافقة على الأدوية، وشركات التأمين تراجع الأبحاث عند تحديد العلاجات التي تغطيها. أما التعليم فليس فيه ضمانات مماثلة.
منطقة بلا صاحب
قالت تيبتون: «في التعليم، الأمر يشبه منطقة بلا صاحب». يمكن لأي شخص تقريبًا أن يقول إن لديه دليلًا على أي شيء، وأن يشاركه مع أي شخص، ثم يُترك المستهلكون والمدارس والمعلمون وأولياء الأمور لخوض هذا الكم من المعلومات ومحاولة فهمه. إن ذلك محبط للغاية.
التجأ الباحثون إلى الممولين الخيريين ومؤسسة العلوم الوطنية طلبًا للمساعدة في دعم إعداد مراجعات بحثية شاملة تتسم بالدقة والموثوقية. وقال رايخ: «ربما لا يعمل نموذج المراجعة التطوعية من قبل الأقران بشكل جيد مع الدراسات البارزة حول موضوعات بالغة الأهمية في التعليم». وأضاف: «المراجعة من قبل الأقران لا تعمل، والتحليل التلوي لا يعمل».
وحتى تظهر أدلة موثوقة حقًا، نصح الباحثون المعلمين بتجربة الذكاء الاصطناعي بحذر، بدءًا بمجموعات صغيرة من الطلاب مع متابعة النتائج. وقال أونيل إن حتى إدخال الذكاء الاصطناعي في محاضرة تضم ثلاثمئة طالب قد يكون محفوفًا بالمخاطر.
بمعنى آخر، يُترك المعلمون ليجربوا بأنفسهم داخل صفوفهم. ومع ذلك، فمن المشجع أن نرى باحثين في التعليم يشيرون إلى عيوب مجالهم ويحاولون إصلاحها.