الذكاء الاصطناعي في التعليم: التعلّم المخصص ونهاية الفصل الدراسي كما نعرفه

الفصل الدراسي صُمّم للطالب المتوسط — الذكاء الاصطناعي صُمّم لكل طالب على حدة

منذ أكثر من قرن، يعمل التعليم الرسمي وفق نموذج البث: معلم واحد يقدم درساً واحداً لثلاثين طالباً، وعلى الجميع استيعاب المادة بنفس الوتيرة. الطلاب الذين يتعلمون أسرع يشعرون بالملل. والذين يحتاجون وقتاً أطول يتخلفون عن الركب. يُحسّن النظام أداءه للمتوسط ويُخفق في كلا الطرفين.

الذكاء الاصطناعي يُفكك هذا النموذج. في عام 2026، تستطيع منصات التعلم التكيفي المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقييم الفجوات المعرفية لكل طالب في الوقت الفعلي، وتعديل مستوى الصعوبة ديناميكياً، وتقديم ملاحظات فورية، وتوليد تمارين مخصصة — على نطاق لا يمكن لأي معلم بشري مضاهاته. لم تعد التكنولوجيا تجريبية. بلغ رأس المال المُخاطر العالمي في تكنولوجيا التعليم 2.4 مليار دولار في 2025، حيث تستحوذ منصات التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي على حصة متزايدة من الاستثمارات. يُقدَّر سوق الذكاء الاصطناعي في التعليم عالمياً بـ 5.88 مليار دولار في 2024، ومن المتوقع أن يصل إلى 32.27 مليار دولار بحلول 2030، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 31.2% — ما يعكس الزخم المتفجر للقطاع.

السؤال لم يعد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيُحدث تحولاً في التعليم. بل ما إذا كانت المؤسسات والمعلمون وصُنّاع السياسات قادرين على التكيف بسرعة كافية لتسخيره بمسؤولية.

المنصات الرائدة: من يبني التعليم بالذكاء الاصطناعي

Khan Academy و Khanmigo

أصبح Khanmigo من Khan Academy المعلم الرقمي الأبرز في العالم. أُطلق كمشروع تجريبي في 2023، وبلغ عدد مستخدمي Khanmigo نحو 1.4 مليون مستخدم بحلول أواخر 2025 — مع قفزة في اعتماد مرحلة التعليم الأساسي من 40,000 إلى 700,000 مستخدم بين العامين الدراسيين 2023-24 و2024-25، وفي طريقه لتجاوز مليون مستخدم في مرحلة التعليم الأساسي خلال العام الدراسي 2025-26. على عكس محرك البحث الذي يُقدم للطلاب الإجابة مباشرة، يستخدم Khanmigo المنهج السقراطي — طرح أسئلة موجِّهة، وتحديد نقطة انهيار تفكير الطالب، ودفعه نحو النهج الصحيح دون إعطاء الحل مباشرة.

كان Khanmigo مدعوماً في الأصل بنموذج GPT-4 من OpenAI، لكنه وسّع قاعدته التقنية. في فبراير 2026، دخلت Khan Academy في شراكة مع Google لدمج Gemini AI في أدوات محو الأمية — القراءة والكتابة — مع الحفاظ على نماذجها القائمة للرياضيات والتدريس العام. تدعم المنصة الآن أكثر من 40 لغة بما فيها العربية والفرنسية، ويوفر Khanmigo Teacher خطط دروس مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، وتقييمات متوافقة مع المناهج، وتحليلات فورية لفهم الطلاب في الفصل الدراسي.

Duolingo Max وتعلم اللغات

يتجاوز دمج الذكاء الاصطناعي في Duolingo تمارين المفردات البسيطة. يستخدم Duolingo Max نموذج GPT-4o لتشغيل ميزة « Explain My Answer » (ذكاء اصطناعي محادثي يشرح الأخطاء النحوية في سياقها) و« Roleplay » (محادثات محاكاة مع شخصيات ذكاء اصطناعي باللغة المستهدفة). مع أكثر من 116 مليون مستخدم نشط شهرياً وأكثر من 50 مليون مستخدم نشط يومياً اعتباراً من الربع الثالث 2025، يمثل Duolingo أكبر نشر فعلي للذكاء الاصطناعي المحادثي في التعليم. تجاوزت الشركة مليار دولار في الإيرادات السنوية — مُثبتةً أن التعليم المدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مستداماً تجارياً على نطاق واسع.

Squirrel AI (الصين)

تدير Squirrel AI في الصين شبكة تضم أكثر من 3,000 مركز تعليمي حول العالم، تخدم 24 مليون طالب من خلال محرك تعلم تكيفي فائق الدقة يُقسّم كل مادة إلى آلاف النقاط المعرفية الدقيقة. يُشخّص النظام نقاط ضعف كل طالب بمستوى دقة استثنائي ويُنشئ مسارات تعلم مخصصة. تدّعي Squirrel AI أن الطلاب الذين يستخدمون منصتها يُظهرون تحسناً في كفاءة التعلم يتراوح بين 5 و10 أضعاف مقارنة بالتعليم التقليدي في الفصول، رغم أن التحقق المستقل من هذه الادعاءات يظل محدوداً. في 2026، أعلنت Squirrel AI عن توسعها في السوق الأمريكية، مُشيرةً إلى مرحلة جديدة من النمو الدولي لتكنولوجيا التعليم الصينية.

Coursera و edX وتطور المقررات المفتوحة الضخمة عبر الإنترنت

دمجت منصات التعلم الإلكتروني الكبرى مساعدين بالذكاء الاصطناعي في جميع كتالوجات دوراتها. يوفر مدرب Coursera المدعوم بالذكاء الاصطناعي جداول دراسة مخصصة، ويُجيب على أسئلة خاصة بالدورات، ويُنشئ اختبارات تدريبية. يستخدم edX الذكاء الاصطناعي لتصحيح الواجبات، وتقديم ملاحظات فورية على تمارين البرمجة، واقتراح تسلسلات دورات ذات صلة بالمسار المهني. تُحوّل هذه الدمجات كتالوجات الدورات السلبية إلى بيئات تعلم تكيفية نشطة.

كيف يعمل التدريس بالذكاء الاصطناعي فعلياً: الأسس التقنية

تجمع أنظمة التدريس الحديثة بالذكاء الاصطناعي بين عدة تقنيات لم تكن موجودة أو كانت غير عملية قبل 2024:

نماذج تتبع المعرفة تتابع ما يعرفه الطالب وما لا يعرفه عبر الرسم البياني المفاهيمي الكامل للمادة. عندما يُجيب الطالب بشكل خاطئ على سؤال، لا يكتفي النظام بتسجيل الخطأ — بل يستنتج أي مفهوم أساسي ضعيف ويُولّد تمارين مستهدفة لسد تلك الفجوة تحديداً.

فهم اللغة الطبيعية يُمكّن الطلاب من طرح أسئلة بلغة عادية — « لا أفهم لماذا يجب ضرب طرفي المعادلة » — والحصول على شروحات مُكيَّفة مع مستواهم وسياقهم.

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) يُثبّت استجابات المعلم الرقمي في محتوى تعليمي مُتحقق منه بدلاً من بيانات التدريب العامة للنموذج، مما يقلل من مخاطر الهلوسة في السياقات الأكاديمية. على سبيل المثال، يُقيّد Khanmigo استجاباته بمكتبة مناهج Khan Academy.

الإدخال متعدد الوسائط يسمح للطلاب بتصوير مسائل رياضية مكتوبة بخط اليد، أو رفع مخططات، أو طرح أسئلة شفهياً. يُعالج الذكاء الاصطناعي المدخلات البصرية والنصية والصوتية لفهم ما يعمل عليه الطالب وأين يواجه صعوبة.

تحسين التكرار المتباعد يستخدم خوارزميات لجدولة مراجعة المواد المُتعلَّمة سابقاً في فترات زمنية مثلى علمياً، مما يُحسّن الاحتفاظ طويل المدى بشكل كبير مقارنة بأساليب الدراسة التقليدية.

دور المعلم يتحول — لكنه لا يختفي

الخوف الأكثر استمراراً حول الذكاء الاصطناعي في التعليم هو أنه سيحل محل المعلمين. الأدلة من عمليات النشر في 2025-2026 تروي قصة مختلفة: الذكاء الاصطناعي يُغيّر ما يفعله المعلمون، ولا يُلغي الحاجة إليهم.

في المدارس التي تستخدم Khanmigo ومنصات مشابهة، يُفيد المعلمون بأنهم يقضون وقتاً أقل بكثير في المحاضرات والتصحيح والشروحات المتكررة، ووقتاً أكثر بكثير في الإرشاد وتيسير النقاشات والتعلم القائم على المشاريع والدعم الاجتماعي-العاطفي — العمل الذي يتطلب التعاطف والحكم البشريين.

تُشير الأدلة المبكرة من عدة مناطق تعليمية في الولايات المتحدة وبرامج تجريبية عالمياً إلى أن الطلاب الذين يستفيدون من معلم رقمي ومعلم بشري معاً يتفوقون باستمرار على الذين لا يملكون سوى أحدهما. يبدو أن مزيج الإنسان والذكاء الاصطناعي متفوق على أيٍّ منهما بمفرده — مما يُعزز الحجة لصالح الذكاء الاصطناعي كمكمّل للمعلمين وليس بديلاً عنهم.

ينتقل دور المعلم من « مصدر المعرفة » إلى « مهندس التعلم » — تصميم التجارب، وتوجيه الطلاب عبر المشكلات المعقدة، وبناء الحافزية، والتعامل مع الأبعاد الاجتماعية والعاطفية للتعلم التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تكرارها. يُفيد المعلمون الذين يتبنون هذا التحول برضا وظيفي أعلى؛ بينما يُفيد الذين يقاومونه بإحباط متزايد مع وصول طلاب تعلموا المحتوى الأساسي مسبقاً من معلمين رقميين.

معضلة الجامعات: الحظر أو التبني أو التظاهر بعدم الوجود

التعليم العالي في أزمة أمام الذكاء الاصطناعي. تواجه الجامعات معضلة ثلاثية: حظر أدوات الذكاء الاصطناعي وفقدان الأهمية، أو تبنيها والمعاناة في تقييم التعلم الحقيقي للطلاب، أو تجاهل المسألة ومشاهدة النزاهة الأكاديمية تتآكل.

بحلول أوائل 2026، تفتّت المشهد:

معسكر الحظر: أقلية من المؤسسات — خاصة تلك ذات تقاليد أكواد الشرف القوية — تحظر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الأعمال الدراسية كلياً. التطبيق شبه مستحيل: أدوات الكشف مثل مُصنّف Turnitin للذكاء الاصطناعي أثبتت عدم موثوقيتها في الممارسة. بينما يدّعي Turnitin رسمياً معدل نتائج إيجابية كاذبة أقل من 1% على مستوى المستند، تُظهر دراسات مستقلة معدلات نتائج إيجابية كاذبة فعلية تتراوح بين 10 و15% حسب أسلوب الكتابة — والمشكلة أسوأ لغير الناطقين بالإنجليزية. وجدت إحدى الدراسات أن 61% من مقالات TOEFL المكتوبة من غير الناطقين بالإنجليزية صُنّفت خطأً على أنها مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، مما يُثير مخاوف جدية حول العدالة.

معسكر التبني: جامعات رائدة بما فيها MIT و Stanford و Carnegie Mellon وجامعة Michigan دمجت أدوات الذكاء الاصطناعي في مناهجها، مُطالبةً الطلاب بإثبات محو الأمية في الذكاء الاصطناعي واستخدامه كأداة إنتاجية مع تعلم تقييم مخرجاته والتحقق منها بشكل نقدي. تُعيد هذه المؤسسات تصميم التقييمات حول الامتحانات الشفهية وحقائب المشاريع والعروض الحية التي يصعب تزييفها بالذكاء الاصطناعي.

الوسط المرتبك: أصدرت غالبية المؤسسات سياسات غامضة، تاركةً لكل أستاذ تحديد نهجه الخاص — مما يخلق تناقضاً يُحبط الطلاب وأعضاء هيئة التدريس على حد سواء.

التحدي الأعمق فلسفي: إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على كتابة مقال مقبول، فما الذي يختبره فعلاً واجب كتابة المقالات؟ تُضطر الجامعات إلى إعادة التفكير في التقييم على مستوى جوهري — عملية ستستغرق سنوات ولا تزال في بداياتها في 2026.

مفارقة العدالة: الديمقراطية مقابل الفجوة الرقمية

يحمل الذكاء الاصطناعي في التعليم توتراً عميقاً في مسألة العدالة. من جهة، يمكن لمعلم رقمي عالي الجودة متاح على هاتف ذكي أن يمنح طالباً في ريف الجزائر أو أفريقيا جنوب الصحراء إمكانية الوصول إلى تعليم مخصص كان متاحاً سابقاً فقط لطلاب المدارس الخاصة النخبوية أو لمن يستطيع تحمل تكلفة معلمين خصوصيين بـ 100 دولار للساعة. Khan Academy مجاني. Duolingo مجاني. التكلفة الحدية لجلسة تدريس بالذكاء الاصطناعي قريبة من الصفر.

من جهة أخرى، يتطلب الوصول هاتفاً ذكياً واتصالاً موثوقاً بالإنترنت وكهرباء — موارد لا تزال موزعة بشكل غير متساوٍ عالمياً. الطلاب في المدارس الجيدة التمويل يحصلون على أدوات ذكاء اصطناعي مدمجة في فصولهم إلى جانب معلمين مؤهلين؛ الطلاب في المدارس ضعيفة التمويل قد يحصلون على أدوات ذكاء اصطناعي كبديل للمعلمين بدلاً من أن تكون مكمّلاً لهم.

الخطر هو نظام مزدوج: الطلاب الميسورون يستخدمون الذكاء الاصطناعي كمُعزّز إلى جانب تعليم بشري ممتاز، بينما يستخدمه الطلاب المحرومون كبديل لتعليم كان بالفعل غير كافٍ. تُشير الأدلة المبكرة من الولايات المتحدة والمملكة المتحدة إلى أن هذا النمط يتشكل بالفعل.

أشار التقرير العالمي لرصد التعليم 2025 الصادر عن UNESCO صراحة إلى هذا الخطر، داعياً الحكومات للاستثمار في محو الأمية في الذكاء الاصطناعي للمعلمين والبنية التحتية الرقمية للمدارس المحرومة بالتزامن مع نشر أدوات الذكاء الاصطناعي — وليس بعده.

التقييم والتصحيح وسباق التسلح ضد الانتحال

يُخلخل الذكاء الاصطناعي التقييم في اتجاهين متزامنين: تمكين أدوات تقييم آلية أفضل، وجعل التقييمات التقليدية عتيقة.

التصحيح بالذكاء الاصطناعي نضج بشكل ملحوظ. تستطيع أنظمة مثل Gradescope (التي استحوذ عليها Turnitin) الآن تصحيح إجابات المقالات المفتوحة، وتقديم ملاحظات مكتوبة مفصلة حول البنية والحجة واستخدام الأدلة، بموثوقية تقييم بين المُصححين مقارنة بالمُصححين البشريين — وبجزء بسيط من التكلفة والوقت.

مسألة الانتحال تتطور بسرعة. أثبت الجيل الأول من « كاشفات الذكاء الاصطناعي » (GPTZero و Turnitin AI Classifier) عدم موثوقيته في الإنتاج. معدل النتائج الإيجابية الكاذبة الرسمي لـ Turnitin البالغ أقل من 1% على مستوى المستند يتناقض بشكل صارخ مع النتائج المستقلة التي تُظهر 10-15% من النتائج الإيجابية الكاذبة في الاستخدام الفعلي — مع تأثر غير الناطقين بالإنجليزية بشكل غير متناسب. توقفت معظم الجامعات بهدوء عن معاقبة الطلاب بناءً على درجات كشف الذكاء الاصطناعي فحسب.

الإجماع الناشئ هو أن السؤال « هل استخدم الطالب الذكاء الاصطناعي؟ » هو السؤال الخاطئ. السؤال الصحيح هو « هل يستطيع الطالب إثبات الكفاءة الأساسية؟ » يدفع هذا نحو تحول إلى التقييم القائم على الكفاءات: الامتحانات الشفهية، وعروض حل المشكلات الحية، والدفاع عن الحقيبة المهنية، والمشاريع التعاونية حيث يُقيَّم العملية — وليس المنتج فقط.

المصادر والقراءات الإضافية

• AI Can Deliver Personalized Learning at Scale — Dartmouth
• AIs Future for Students Is in Our Hands — Brookings Institution
• Khanmigo: مساعد تعليمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي — Khan Academy
• Designing the 2026 Classroom: Emerging Learning Trends — Faculty Focus
• Predictions About AI in Education in 2026 — Fordham Institute
• AI-Based Personalised Learning: A Systematic Literature Review — Springer