إطار عملي للذكاء الاصطناعي لخبراء التعلّم
بينما تجلس في مكتبك، يدخل مديرك ويقول إن المؤسسة ستتجه إلى الذكاء الاصطناعي في جميع منصاتها. ربما تكون جرّبت هذا الأمر قليلًا في وقتك الخاص، لكن عندما يتعلق الأمر بتطبيقه في عملك الفعلي كمختص في التعلّم، فأنت لست متأكدًا من أين تبدأ. هذا موقف منطقي، فمعظم مختصي التعلّم والتطوير في المكانة نفسها.
وهنا يأتي دور إطار "بير". أنطقها مثل اندفاعة الهواء البارد، لأنّ الغوص في الذكاء الاصطناعي دون خريطة طريق قد يبدو شعورًا باردًا تمامًا. هذا الإطار هو المعطف الذي يحميك.
قبل أن نبدأ، أريد أن أعيد تأطير نظرتك إلى الذكاء الاصطناعي تمامًا. توقف عن اعتباره أداة، وابدأ بالتعامل معه كشريك. أعلم أنك خبير في مجالك، وأنك تستطيع الإنتاج أسرع من كتابة طلب له. لكن الهدف ليس استبدال خبرتك، بل توسيعها. الذكاء الاصطناعي لا يعرف متعلميك، ولا خبراء الموضوع لديك، ولا سياق مؤسستك بالطريقة التي تعرفها أنت. ما يستطيع فعله هو مساعدتك على التحرك أسرع، والتعمق أكثر، واختبار أفكارك بطرق كانت تتطلب وقتًا أطول وأشخاصًا أكثر.
وفقًا لدراسة أجرتها مؤسسة كورنرستون أون ديماند في نوفمبر 2025، يستخدم 80% من الموظفين الآن الذكاء الاصطناعي في العمل. ومع ذلك، لم يتلقَّ سوى 44% من العاملين أي تدريب عليه، و16% فقط تلقوه بانتظام. كمختصين في التعلّم والتطوير، هذه الفجوة هي تحدٍّ وفرصة في آن معًا.
إطار "بير" هو اختصار لأربع مراحل: العصف الذهني، والتحسين، والصقل، والمراجعة. هذه المراحل مخصصة لتطوير المحتوى ومخرجات العمل. يمنحك الإطار أيضًا لغة تشرح بها استخدامك للذكاء الاصطناعي لفريقك أو مديرك أو أصحاب المصلحة التنفيذيين، بطريقة ترتبط بالكفاءة والعائد على الاستثمار.
ملاحظة مهمة: لا يجب استخدام هذه المراحل بالترتيب، ولا يجب استخدامها كلها في كل مرة. الإطار قابل للتكيف مع احتياجاتك ومشروعك ولحظتك.
أولًا: العصف الذهني
العصف الذهني أساس إنتاج تجارب تعليمية عالية الجودة. أفضل الدورات والمناهج وأدوات دعم الأداء تبدأ عادة بنقاش حر مولد للأفكار، تُعطى فيه الأفكار الجيدة والسيئة فرصة متساوية. كان هناك وقت تستطيع فيه فرق التعلّم والتطوير تخصيص الميزانية والوقت الكافيين لقضاء أيام في غرفة مع سبورة بيضاء للقيام بذلك. لكن تلك الأيام ولّت إلى حد كبير. الميزانيات أضيق، والفرق أصغر، والجداول الزمنية مضغوطة.
الذكاء الاصطناعي يسدّ هذه الفجوة. اعتبره شريكًا فكريًا لا تنفد طاقته أبدًا، ولا يهيمن على النقاش، ولا يتوقف عن السؤال: ماذا أيضًا؟ فيما يلي ثلاثة طلبات يمكنك استخدامها بالتدريج، من الاستكشاف المفتوح إلى اتجاه محدد. السيناريو: أنت تصمم منهج تأهيل جديد للموظفين الجدد في قوة عاملة تعمل بنظام هجين.
الطلب الأول — استكشاف مفتوح:
"أنا أصمم منهج تأهيل للموظفين الجدد في قوة عاملة هجينة في [نوع المؤسسة]. ما زلت في المراحل المبكرة وأريد استكشاف مجموعة واسعة من الأساليب التعليمية. ولّد لي عشرة مفاهيم مختلفة لتصميم التعلّم، تتنوع في الشكل والوسيط واستراتيجية إشراك المتعلم. أضف جملة واحدة تشرح مبرر كل مفهوم."
الطلب الثاني — التضييق والمقارنة:
"بناءً على المفاهيم الثلاثة التالية التي وجدتها أكثر واعدة [ألصق المفاهيم]، قارن بينها وفق هذه المعايير: التوافق مع مبادئ تعليم الكبار، وجدوى التنفيذ في نموذج التقديم الهجين، وقابلية التوسع عبر الأقسام. حدد الخيار الأقوى واشرح السبب."
الطلب الثالث — البناء:
"خذ المفهوم الفائز وطوّر منه موجز تصميم عالي المستوى يتضمن أهداف التعلّم، والوسائط المقترحة، واعتبارات الجمهور المستهدف، وثلاثة عناوين محتملة للوحدات يمكنني عرضها على خبراء الموضوع."
نصيحة:
إذا كان العصف الذهني جزءًا منتظمًا من سير عملك، فابنِ قالب طلبات قابلًا لإعادة الاستخدام بناءً على ما نجح معك. يمكنك حتى أن تطلب من الذكاء الاصطناعي مساعدتك في كتابته: "ساعدني في كتابة طلب عصف ذهني قابل لإعادة الاستخدام لنوع مشروع تعلّم وتطوير، يمكنني تكييفه للاستخدام المستقبلي."
ثانيًا: التحسين
أصبح لديك اتجاه واضح. السؤال الآن: هل يؤدي المحتوى أداءه الكامل؟ التحسين يعني جعل عملك أكثر حدة، وأكثر ملاءمة، وأسهل وصولًا إلى المتعلمين الذين يحتاجون إليه.
ابدأ بالتخصيص. تخيّل لو كان لديك شريك يستطيع تحليل نتائج استبيانات المتعلمين، وبيانات نظام إدارة التعلّم، ومحاضر مجموعات التركيز، أو مؤشرات الأداء، ثم يخبرك بالضبط كيف يستقبل المتعلمون المحتوى وأين يقع فيه القصور. هذه حالة استخدام حقيقية للذكاء الاصطناعي. قدّم له بياناتك وملفاتك إلى جانب مسودة القصة المصورة أو السيناريو، واطلب منه تحديد الفجوات، واقتراح التحسينات، ورصد اللغة التي لا تصل إلى جمهورك المستهدف. ملاحظات مثل "المحتوى مطول جدًا" أو "ينقصه أمثلة من الواقع العملي" تصبح قابلة للتنفيذ فورًا بدل أن تبقى حبيسة جدول بيانات.
طلب — تحليل احتياجات المتعلمين:
"إليك مسودة [القصة المصورة/السيناريو/الخطة الدراسية]، وإليك [بيانات استبيان المتعلمين/بيانات أداء نظام إدارة التعلّم/ملاحظات مجموعات التركيز]. راجع الاثنين وحدد: (1) المواضع التي لا يعكس فيها المحتوى ما قال المتعلمون إنهم يحتاجون إليه، (2) الفجوات في التغطية، (3) تغييرات محددة في اللغة أو الأمثلة من شأنها تحسين التواصل مع هذا الجمهور."
أما إذا كنت من مختصي التعلّم والتطوير الذين يدعمون قوة عاملة دولية، فيمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدتك في جعل المحتوى جاهزًا للترجمة قبل أن يصل إلى مزوّد خدمات الترجمة والتكييف المحلي. هذا يختلف عن الترجمة نفسها؛ فهو يعني تحديد التعبيرات الاصطلاحية، والإشارات الخاصة بثقافة معينة، أو التراكيب الجملية المعقدة في النسخة الإنجليزية التي قد تفقد معناها أو تسبب احتكاكًا عند التحويل. اكتشاف هذه الأمور مبكرًا يوفّر الميزانية وجولات المراجعة لاحقًا.
طلب — جاهزية الترجمة:
"راجع المحتوى التالي وحدد أي عبارات أو تعبيرات اصطلاحية أو تراكيب جمل قد لا تُترجم بسلاسة إلى [اللغة أو المنطقة المستهدفة]. اقترح بدائل بلغة بسيطة لكل عنصر تحدده."
حتى مع التعاون الوثيق مع خبراء الموضوع والبحث الدقيق، قد تبقى في المحتوى نقاط عمياء. يستطيع الذكاء الاصطناعي فحص القصة المصورة أو السيناريو للبحث عن وجهات نظر مفقودة، أو سيناريوهات غير ممثلة تمثيلًا كافيًا، أو أمثلة قد تكون أقوى لفئة معينة من المتعلمين. استخدمه لطرح الأسئلة التي قد لا يفكر مراجعوك في إثارتها إلا بعد أن يكون المقرر قيد التطوير بالفعل.
ثالثًا: الصقل
من أكثر قدرات الذكاء الاصطناعي التي لا تحظى بالتقدير الكافي، قدرته على جعل المحتوى المكوّن من أجزاء متفرقة متماسكًا. عندما تعمل مع عدة مصادر من خبراء الموضوع، أو تتنقل بين مسودات النصوص، أو تجمع ملاحظات من جهات مختلفة، قد تشعر أن الأمور متقطعة. مرحلة "الصقل" هنا تهدف إلى جمع هذه الأجزاء في كل متكامل.
أكثر استخدام عملي لهذه المرحلة هو ضبط الطول والتركيز. إذا كبر النص أو القصة المصوّرة عن الوقت المخصص أو عدد الكلمات المسموح، لا داعي لإجراء كل الحذف بنفسك. يمكنك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي مساعدتك في تحديد ما يُبقى وما يُحذف بناءً على أهدافك التعليمية، ثم تراجع توصياته وتتخذ القرار النهائي.
الطلب المقترح — الضبط ليتناسب مع مدة العرض:
"أحتاج إلى تقليل هذا النص من [عدد الكلمات الحالي] إلى [العدد المستهدف] دون فقدان الأهداف التعليمية الأساسية. حدد الأقسام الأقل قيمة تعليمية بالنسبة إلى [الهدف المذكور] واقترح ما يمكن حذفه أو اختصاره."
مرحلة الصقل هي أيضًا المكان الذي يلتقي فيه أسلوب الكتابة وصوت المؤلف. إذا مرّ المحتوى بعدة جولات من تعديلات خبراء الموضوع، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في تنعيم التناقضات ليخرج المنتج النهائي بصوت واحد متناسق. هذا مفيد بشكل خاص في الدورات التعليمية المجزأة التي شارك في كتابتها أو مراجعتها عدة أشخاص.
الطلب المقترح — تناسق الأسلوب:
"طُوّر هذا المحتوى بمساهمة عدة خبراء ومراجعين. راجعه للتأكد من تناسق النبرة والأسلوب وبنية الجمل. حدد أي أجزاء تبدو غير متناسقة مع البقية واقترح صيغًا معدّلة تتناسب مع الأسلوب العام."
يمكنك أيضًا استخدام هذه المرحلة لفحص المحتوى مقابل إطار هيكلي معين. إذا أردت لوحدة تدريبية أن تتبع قوسًا سرديًا من مشكلة إلى حل، أو بنية قائمة على سيناريو محدد، أو قالبًا قصصيًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخبرك أين يبتعد المسودة الحالية عن ذلك وماذا تفعل.
المراجعة
من بين المراحل الأربع جميعها، المراجعة هي التي يلجأ إليها معظم المتخصصين في التعلّم والتطوير بشكل غريزي عندما يفكرون في استخدام الذكاء الاصطناعي. نعم، الذكاء الاصطناعي يجيد التعامل مع الجوانب اللغوية: النحو، وعلامات الترقيم، وبنية الجمل. بصراحة، هذا الجزء سهل. أما الاستخدامات الأكثر قيمة فتذهب أبعد من ذلك.
إذا كان المحتوى موجهًا إلى جمهور واسع ومتنوع، اطلب من الذكاء الاصطناعي تقييم سهولة القراءة من جهتين: هل المحتوى مفهوم للمتعلمين الذين ليست الإنجليزية لغتهم الأولى؟ وهل مستوى القراءة العام يناسب الجمهور الذي تصمم له بالفعل؟ الفحصان مهمان، ولا يحتاج أي منهما إلى أداة منفصلة لمراجعة إمكانية الوصول.
الطلب المقترح — سهولة القراءة وإمكانية الوصول:
"راجع المحتوى التالي من حيث سهولة القراءة عبر ثلاثة أبعاد: سهولة الفهم للمتعلمين الذين ليست الإنجليزية لغتهم الأولى، وسهولة المعالجة للمتعلمين الذين قد يتفاعلون مع اللغة المكتوبة بشكل مختلف، ومستوى القراءة العام. حدد مستوى القراءة المناسب لـ [جمهورك] وأشر إلى أي شيء يتجاوزه. واقترح تعديلات محددة في جميع الأنحاء."
وفيما يخص التدريب تحديدًا، من أقوى طلبات المراجعة فحص توافق المحتوى مع الأهداف. بعد كل مدخلات خبراء الموضوع وملاحظات أصحاب المصلحة ودورات المراجعة، من السهل جدًا أن تنحرف الدورة التدريبية عن مقصدها الأصلي. يستطيع الذكاء الاصطناعي قراءة المحتوى النهائي إلى جانب أهدافك التعليمية الأصلية ويخبرك أين يوجد توافق وأين حدث انحراف.
الطلب المقترح — التوافق مع الأهداف:
"هذه هي الأهداف التعليمية لهذه الوحدة: [الأهداف]. راجع مسودة المحتوى وقدّر مدى دعم كل قسم لهذه الأهداف. حدد الأقسام التي تنحرف عن الأهداف أو لا تحققها."
يمكنك أيضًا استخدام المراجعة لفحص سلامة الاقتباسات والمراجع، ومعرفة ما إذا كانت أي فقرات تشبه إلى حد كبير أبحاثًا أو مواد مصدرية متاحة للجمهور، لكي تنسبها بشكل صحيح قبل النشر أو التطبيق.
خاتمة
الفكرة وراء هذا الإطار بسيطة: المتخصصون في التعلّم والتطوير يحتاجون نقطة بداية. النقاش حول الذكاء الاصطناعي في هذا المجال غالبًا ما يتأرجح بين الحماس تجاه الإمكانيات والقلق بشأن ما يعنيه لأدوارنا. ولا يقدّم أي من هذين الاتجاهين المساعدة لمن يريد فقط أن يؤدي عمله بشكل أفضل.
هذا الإطار يستخدم مفاهيم يفهمها كل متخصص في التعلّم والتطوير: العصف الذهني مع أصحاب المصلحة، وتحسين المحتوى لجمهورك، واختصار النص، والمراجعة قبل مرحلة التطوير. لا شيء من هذا جديد. الجديد هو السرعة والعمق اللذان يمكن لشريك ذكي من الذكاء الاصطناعي أن يدعم بهما كل خطوة من هذه الخطوات.
إذا كنت تعمل في منظمة تشعر بالحذر بشأن تبني الذكاء الاصطناعي، فإن هذا الإطار يمنحك طريقة منظمة وقابلة للدفاع لطرحه. إنه لا يوحي بأن الآلة تقوم بعملك. بل يوضح أنك تؤدي عملك بشكل أفضل، بدعم أفضل. هذا كان دائمًا جوهر العمل. الإطار يجعله أسهل للوصول.