الذكاء الاصطناعي، الواقع المعزز، المختبرات الافتراضية…: كيف يُحدث التحول الرقمي ثورة في التعلم الهندسي.

إن التطور السريع في المجال الرقمي والذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الأخيرة يغير بشكل جذري كيفية تعلم طلاب الهندسة في المدارس. هذه التحولات التكنولوجية تسمح لهم بالتعلم بشكل أسرع وبطريقة مخصصة، لكنها تتطلب بالضرورة إتقانًا كاملاً لهذه الأدوات، مع الوعي بحدودها.
يتيح الذكاء الاصطناعي للطلاب الاستفادة من تجربة تعليمية أكثر فعالية وملاءمة لاحتياجاتهم المختلفة. يقول المدير في معهد “آرتس آند ميتيير” في الرباط، مهدي سبت: “يمتلك الذكاء الاصطناعي تأثيراً إيجابياً على الإنتاجية الأكاديمية للطلاب. إنه يضاف اليوم إلى أدوات التدريب التي تحدث ثورة في أنظمة التعليم التكيفي، مما يعزز بشكل ملحوظ فعالية التدريس”.
ويكمل المختص: “الذكاء الاصطناعي حاضر كذلك في أكثر المجالات تقنية، مثل الميكانيكا، والروبوتات، والطاقة، والصناعة 4.0”.
إحدى الأدوات الأكثر استخدامًا هي برامج النمذجة، مثل تقنيات الواقع المعزز التي تسمح للطلاب بممارسة مهاراتهم في ظروف حقيقية. تشدد سبت على أن “الذكاء الاصطناعي يفتح الطريق أمام أساليب تعليمية أكثر تفاعلية. إن استخدام الجوانب الرقمية، والمحاكيات الذكية، أو المختبرات الافتراضية يسمح للطلاب بالتدرب في بيئات تشبه ظروف الصناعة الحقيقية”. ويضيف المعلم والباحث في مدرسة الهندسة الرقمية والذكاء الاصطناعي في جامعة يوروميد بفاس، أسماء عبادي: “تسمح هذه التكنولوجيا بتجربة عمليات وتحليل بيانات معقدة وسيناريوهات في الوقت الحقيقي”.

تجربة حلول بلا مخاطر

أداة أخرى مستمدة من هذا النوع من الذكاء، وهي الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتيح للمتعلمين التنبؤ بالنتائج المستقبلية للعمليات التي تم دراستها أو لمشاريعهم. تقول عبادي: “الذكاء الاصطناعي التوليدي يعد رافعة مهمة لمحاكاة سيناريوهات معقدة في الروبوتات، وإدارة المشاريع، أو نمذجة العمليات. وبالتالي، يمكن للطلاب اختبار وتحليل الحلول دون مخاطر، من خلال بيئات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، المدعومة بنماذج تنبؤية أو وكلاء ذكيين”.
يسمح استخدام أدوات التعلم الآلي، مثل التعلم الآلي العميق، بجانب برمجة Python، عن تحليل كميات كبيرة من البيانات لحل مشاكل معقدة. توضح عبادي: “من خلال تناول مكتبات التعلم الآلي، يتعلمون كيفية جمع وتنظيف وتحليل مجموعات البيانات المعقدة لاستخراج معلومات قيمة”.
تستخدم أيضًا على نطاق واسع أدوات المساعدة في البرمجة مثل GitHub Copilot، مما يمكّن المتعلمين من تسريع تطوير البرمجيات وتجاوز الصعوبات المتعلقة بالقواعد أو المنطق.

نص حرفي

كريم أگومي