ملخص
يركز هدف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة رقم 4 "التعليم الجيد" على ضمان تعليم جيد وشامل للجميع. يقلل التعليم من الفقر ويدعم أيضًا العديد من أهداف التنمية المستدامة الأخرى، بدءًا من تحسين الصحة وحتى تعزيز السلام. ولكن تظل هناك تحديات، ومنها نقص عدد المُعلمين ومحدودية الموارد والضعف في مهارات القراءة والرياضيات. تساعد العلوم والتكنولوجيا في التصدّي لهذه العوائق من خلال طرح طرق جديدة لتعلّم الطلاب، ومن أمثلتها البارزة التدريس بالذكاء الاصطناعي (AI)، والذي يمكن أن يرشد الطلاب خطوة بخطوة ويوفّر ملاحظات مخصصة ويعدّل الدروس حسب مستوى الطالب. وفي جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست)، يطوّر الباحثون TALEEM، وهو مُعلم يعمل بالذكاء الاصطناعي تم تصميمه لدعم الطلاب والمُعلمين على حد سواء. تتناول هذه المقالة مدى ارتباط التعليم بأهداف التنمية المستدامة وكيف يمكن أن تساهم المشاريع الجديدة، مثل TALEEM، في تقوية المهارات وبناء الثقة ودعم عالم يتاح فيه لكل طفل التعلّم.
شاهد مقابلة مع مؤلفي هذا المقال لمعرفة المزيد (الفيديو 1).
تعليم اليوم يرسم المستقبل
وضعت الأمم المتحدة 17 هدفًا للتنمية المستدامة (SDG) لأجل تحسين حياة كل شخص في كل مكان. وتشمل هذه الأهداف ضمان ألا يعاني أي شخص من الجوع وحسن الاعتناء ببيئتنا والتقليل من أوجه عدم المساواة من ناحية الاقتصاد والتعليم. إن التعليم ليس مجرد الذهاب إلى المدرسة، بل هو السبيل إلى بناء حياة أفضل. ولهذا السبب وضعت الأمم المتحدة الهدف SDG 4: التعليم الجيد. هذا الهدف بسيط وفعّال في الوقت نفسه، وهو ضمان تمكّن كل طفل في كل مكان من التعلّم في بيئة آمنة وعادلة وداعمة. ويدعو الهدف SDG 4 أيضًا إلى توفير فرص للبالغين لمواصلة تعلّم مهارات جديدة طوال حياتهم، بالإضافة إلى دعم المُعلمين.
منذ أن اتفق العالم على أهداف التنمية المستدامة في عام 2015، التحق الملايين من الشباب بالمدارس. وعلى مستوى العالم بين عامي 2015 و2024، أكمل 88% من الأطفال مرحلة التعليم الابتدائي، في حين أكمل 78% مرحلة التعليم الإعدادي و60% التعليم الثانوي. ولكن هناك بطء في التقدّم وفي بعض المناطق، يقل عدد الطلاب الذين يحصلون على المهارات اللازمة في القراءة والرياضيات. وللأسف، لا يزال مئات ملايين البالغين، وأغلبهم من النساء، غير قادرين على القراءة والكتابة. وفي العديد من البلدان، لا يحصل الأطفال، وخاصةً من الأسر الفقيرة أو المناطق الريفية، على نفس فرص أقرانهم. وما زالت بعض المدارس محرومة من الاحتياجات الأساسية، مثل الكهرباء والمياه النظيفة وأجهزة الكمبيوتر، بل وحتى المُعلمين. وبدون هذه الاحتياجات، يصعب على الطلاب الحصول على جودة التعليم التي يستحقونها.
يُعدّ التعليم أيضًا قوة للتغيير؛ فعندما يتعلّم الأطفال، تزداد قوة مجتمعات بأكملها. يقلل التعليم من الفقر ويحسّن الصحة ويُولّد السلام، بل ويدعم أهداف التنمية المستدامة الأخرى. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد التعليم في تقليل أوجه عدم المساواة من خلال توفير فرص عمل لائق للجميع، مما يدعم الهدف 8 من أهداف التنمية المستدامة (العمل اللائق ونمو الاقتصاد) [1]. وعند توفير فرصة لمزيد من الناس لتنمية المهارات اللازمة للحصول على عمل أفضل في المستقبل، يمكن أن يساعد التعليم أيضًا في كسر دائرة الفقر، مما يدعم الهدف الأول للتنمية المستدامة (القضاء على الفقر) [1]. ولذلك تحثنا الأمم المتحدة على اتخاذ إجراءات أسرع لتحقيق الهدف SDG 4. ومع تبقي سنوات قليلة حتى عام 2030، فإن الاستثمار في التعليم، وخاصةً عبر أدوات جديدة مثل التكنولوجيا الرقمية، يمكن أن يوفّر لكل طفل المهارات والثقة لتحفيز العمل الجماعي اللازم لتحقيق أهداف التنمية المستدامة. إذًا، كيف يمكن للعلوم والتكنولوجيا مساعدتنا في حلّ هذه التحديات؟
التعلّم المستند إلى الابتكار
لتحقيق الهدف SDG 4، علينا إيجاد حلول مبتكرة لبعض التحديات الكبرى التي يواجهها التعليم، وهنا يأتي دور العلوم والتكنولوجيا. فالعلوم لا تقتصر على التجارب المعملية، بل تشمل أيضًا البحث عن حلول ذكية لحل المشكلات الكبيرة. ومن أبرز التحديات التي يواجهها العالم اليوم ضمان توفير تعليم جيد لكل طفل، بغض النظر عن مكان سكنه. وهناك عدة عوائق، ومنها نقص المُعلمين المؤهلين في بعض الأماكن. وحتى عندما يتاح المُعلمون، فوجود مُعلم واحد فقط في فصل كبير من الطلاب يُصعّب إعطاء كل طالب الاهتمام اللازم [2]. والأسوأ من ذلك أن أطفال العائلات الفقيرة أو المناطق الريفية أو الذين يعانون من إعاقات يواجهون في الغالب عوائق أكبر تمنعهم من الحضور إلى المدرسة من الأساس.
تحتاج هذه المشكلات الصعبة إلى مجموعة من الحلول، ولكن العلوم والتكنولوجيا توفران عدة أدوات فعالة لمعالجة بعضها. قبل وقت ليس بالطويل، كانت أجهزة الكمبيوتر واتصالات الإنترنت مكلفة وغير متوفرة بكثرة. واليوم، تصبح هذه الأدوات أرخص ويسهل استخدامها أكثر. والآن، يمكن للعديد من العائلات، حتى في المناطق الريفية، الحصول على الهواتف الجوّالة وبيانات الجوال. وهذا يوفّر فرصًا جديدة للطلاب لمتابعة الدروس حتى لو كانت مدارسهم بعيدة للغاية. يمكن أن توفر المنصات على الإنترنت تمارين تفاعلية ودروس فيديو، بل ومحادثات مباشرة مع المُعلّمين. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا أن تتكيف هذه الأدوات الحديثة مع مستوى كل طالب. على سبيل المثال، إذا كان الطالب يواجه صعوبة في الرياضيات، يمكن أن يعطيه النظام مسائل أسهل أولاً ثم يزيد مستوى الصعوبة ببطء. وبهذه الطريقة، يمكن لكل مُتعلّم التقدّم بوتيرته الخاصة.
بإمكان التكنولوجيا أيضًا جعل التعلّم أكثر تشويقًا وسهولة في التذكّر. فالواقع الافتراضي (VR)، على سبيل المثال، يمكنه نقل الطلاب بعيدًا عن الفصل الدراسي، لاستكشاف جسم الإنسان من الداخل أو السفر إلى سطح كوكب المريخ بدون مغادرة مقاعدهم. ولا يمكن أن تستبدل العلوم والتكنولوجيا المُعلّمين، بل تقدّمان لهم والطلاب الدعم والمساعدة. ومن خلال توفير مراجع إضافية وملاحظات أسرع وطرق جديدة للتعلّم، تساعد التكنولوجيا في جعل التعليم أكثر شمولاً وعدلاً وفعالية. ومن بين هذه الأدوات أداة تبرز كوسيلة في غاية الفعالية لمستقبل التعلّم.
TALEEM: المُعلم/المرشد المستند إلى الذكاء الاصطناعي
سمعت على الأرجح عن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وعن تبنّي العديد من البلدان لها لحل مشكلات متنوعة. لدعم استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم، تطوّر جامعة كاوست اختراعًا خاصًا بها، وهو مُعلم مستند إلى الذكاء الاصطناعي. ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا كمبيوتر يمكنها "التفكير" مثل البشر، قررنا تصميم نظام ذكاء اصطناعي يتصرف مثل المُعلم الخاص، فيرشد الطلاب في مواضيع مختلفة ويوفّر تلميحات عندما يواجهون صعوبة.
يُسمّى هذا المشروع TALEEM، وهو قائم على فكرة أنه إذا تلقى الطلاب دعمًا خطوة بخطوة، بدلاً من إعطائهم الإجابات، فستقوى مهاراتهم ويفهمون المادة بشكل أعمق وأفضل.
كيف يعمل TALEEM؟
بدأ الفريق بمادة الرياضيات للصف 12 من المنهج المدرسي السعودي، وحوّلوا بعناية الكتب الدراسية إلى قاعدة بيانات معرفية رقمية. تخيّل قاعدة البيانات هذه مثل ويب عملاق تكون فيه كل فكرة رياضيات عبارة عن نقطة متصلة بعدة نقاط أخرى. وهذا يساعد المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي في ملاحظة مدى ارتباط المفاهيم معًا حتى يوجّه الطلاب من فكرة إلى أخرى، تمامًا مثل المُعلمين البشر. انظر إلى الشكل 1A كمثال يوضح بيئة فصل دراسي تقليدية. عندما يقع طالب في خطأ، لا يكتفي المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي بقول: "خطأ"، بل يعطي تلميحًا، كما هو موضح في الشكل 1B.
- شكل 1 - (A) فصل دراسي عادي يطرح فيه المُعلّم مسألة رياضية ويشرح الخطوات اللازمة للوصول إلى الحل النهائي.
- (B) طالب يستخدم مُعلمًا مستندًا إلى الذكاء الاصطناعي، يوفر له نفس نوع المساعدة، إذ يرشده من خلال تلميحات ولكن لا يعطيه الإجابة مباشرةً. يشجع هذا الأسلوب الطلاب على حل المسائل وحدهم ويعزز ثقتهم ويضمن حصول جميع الطلاب على تلميحات مصممة لهم خصيصًا ولطريقة التعلّم الخاصة بهم.
يشمل النظام أيضًا "وضع المُعلّم"، ويصبح فيه الذكاء الاصطناعي مساعدًا مفيدًا للمُعلّمين، ويعاونهم على تحضير الاختبارات القصيرة أو يقترح لهم أسئلة تدريبية أو حتى يصحح إجابات الطلاب. ومن خلال مشاركة عبء العمل مع مساعد مستند إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن للمُعلّمين كسب المزيد من الوقت للتركيز على الأمور الأكثر أهمية، وهي التواصل مع طلابهم ومساعدتهم في أن يتحولوا إلى مُتعلّمين مدى الحياة.
تركيب المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي
لبناء TALEEM، اختار الفريق النموذج اللغوي الكبيرر ALLaM. تخيّل هذا النموذج وكأنه "دماغ" داخل TALEEM، إذ يساعد النظام في فهم أسئلة الطلاب والتوصل إلى إجابات مفيدة. يُعد ALLaM مميزًا لأنه قادر على التحدث بالعربية والإنجليزية وفهمهما، ما يجعله مثاليًا لمساعدة الطلاب في السعودية.
للتأكد من بقاء المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي آمنًا وعادلاً، نعمل منذ مدة أيضًا على تطوير طرق لتعليم النماذج اللغوية الكبيرة اتباع القيم الإنسانية. وفي الدراسات الأخيرة، أثبت فريقنا وجود طرق بسيطة لمساعدة هذه النماذج في رفض الطلبات المتحيزة أو الضارة مع الاستمرار في التعلم بفعالية [3, 4]. وهذه التحسينات تساعد أنظمة المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي مثل TALEEM في إرشاد الطلاب بطريقة مسؤولة وضمان موثوقية المعلومات التي تتم مشاركتها معهم.
لضمان الأداء الأمثل لنظامنا، ربطنا ALLaM مع تكنولوجيا ذكاء اصطناعي فعالة أخرى تعمل كمشرف. ويتحقق المشرف من إجابات ALLaM ويحدّد الأخطاء ويقترح تحسينات، تمامًا كما يدرّب المُعلّم الخبير مساعدًا جديدًا (الشكل 2). تساعد هذه الخوارزمية المُعلم في أن يصبح أكثر موثوقية ودقة بسرعة.
- شكل 2 - باستخدام قاعدة بيانات معرفية كبيرة (A)، فإن ALLaM، وهو دماغ المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي (B)، يتلقى أسئلة من طالب (C).
- ثم يفكر ALLaM في طرق لمساعدة الطالب على التوصل إلى الإجابات بدون إخباره بها مباشرةً (D). يحصل المشرف المستند إلى الذكاء الاصطناعي (E) على تلميحات الأفكار من ALLaM ويحدد التلميحات الجيدة وتلك التي تجعل المسألة سهلة أكثر من اللازم. يعطي المشرف ملاحظات لـ ALLaM (F) لتحسين التلميحات. يتم تقديم التلميحات الجيدة للطالب، مما يساعده في المضي قدمًا في الواجب المدرسي (G). للتأكد من استمرار تحسّن المُعلم، يتم تسجيل جميع التفاعلات وتخزينها.
يمكننا أيضًا إنشاء "طلاب افتراضيين" بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في تدريب أنظمة المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي. في جلسات تجريبية استخدمنا فيها هؤلاء الطلاب لاختبار النظام، استطعنا جعل الطلاب يحلون المسائل بثقة أكبر ويتفادون الوقوع في العديد من الأخطاء ويصبحون في غاية الدقة بعد بضع جولات فقط مع النظام. وتقترح هذه النتائج أن الطلاب من البشر يمكنهم أيضًا الاستفادة كثيرًا من الإرشادات التفصيلية للنظام.
طريقنا نحو المستقبل
يدور هدف الأمم المتحدة SDG 4 "التعليم الجيد" حول ضمان حصول الجميع على فرصة التعلم في بيئة آمنة وداعمة. يحدّ التعليم من الفقر ويحسّن الصحة ويجعل المجتمعات أعدل.
وتؤدي العلوم والتكنولوجيا دورًا رئيسيًا في حل التحديات التي تعيق تحقيق هذا الهدف، بدءًا من نقص المُعلّمين وحتى عدم كفاية الموارد في المدارس. يثبت مشروع TALEEM في جامعة كاوست دور الذكاء الاصطناعي في الحل. فمن خلال توجيه الطلاب خطوة بخطوة ومساعدة المُعلمين في أعباء العمل، يمكن لأنظمة المُعلم المستند إلى الذكاء الاصطناعي تحسين نتائج التعلّم وتقليل أوجه عدم المساواة بين الطلاب في مختلف المناطق ودعم مساعي الهدف SDG 4. وتحقيق هذا الهدف لا يقع على عاتق العلماء فحسب، بل هناك دور للطلاب مثلك أيضًا. واصِل التعلّم طوال حياتك وادعم مُعلميك واحترمهم ودافِع عن حقوق الجميع في التعليم. ومن خلال القيام بذلك، ستساعد في بناء عالم يصبح فيه التعليم الجيد واقعًا للجميع.
شكر وتقدير
نودّ أن نشكر "نيكي تالبوت" على دعمها الثمين لنا خلال إعداد المجموعة، والذي لولاه لما اكتملت. ونتوجه بالشكر أيضًا إلى "آنا رَنتِه" على إنشاء الرسومات التوضيحية في هذه المقالة. كما نود أن نعرب عن امتناننا لمكتب الاستدامة في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية والمكتب القُطري لبرنامج الأمم المتحدة الإنمائي في المملكة العربية السعودية لتفانيهما في التوعية بأهمية أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة في رحلتنا نحو عالم أكثر استدامة.
إقرار بشأن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
يُقر المؤلفون باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في تأليف هذه المقالة. فقد تم استخدام ChatGPT (GPT-5.1)، وهو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي من تطوير OpenAI، للمساعدة في تحرير هذه المقالة وتعزيز وضوحها وتنظيمها.
إن أي نص بديل يرد بجانب الأشكال في هذا المقال تم إنشاؤه بواسطة Frontiers باستخدام الذكاء الاصطناعي، وقد بذلنا جهودًا معقولة لضمان دقته، ومن بينها مراجعة المؤلفين له قدر الإمكان. وإذا لاحظت أي مشكلات فيه، يُرجى التواصل معنا.
مسرد للمصطلحات
عدم المساواة (Inequality): ↑ ظروف غير عادلة لا توفّر للناس الفرص نفسها للوصول إلى الاحتياجات الإنسانية الأساسية، مثل السكن والغذاء والتعليم.
الواقع الافتراضي (VR) (Virtual REALITY (VR)): ↑ عالم من إنشاء الكمبيوتر يجعل المستخدم يشعر وكأنه في مكان آخر.
الذكاء الاصطناعي (AI) (Artificial Intelligence (AI)): ↑ أنظمة كمبيوتر يمكنها "التفكير" أو "التعلّم" مثل البشر، وتقوم بذلك من خلال تحليل البيانات، ما يتيح لها حلّ المشكلات واتخاذ القرارات وفهم اللغة.
مُعلم مستند إلى الذكاء الاصطناعي (AI Tutor): ↑ مُعلّم رقمي يعمل مع طالب واحد لإعطائه المزيد من المساعدة والإرشاد، ويركز غالبًا على مواضيع صعبة التعلم.
قاعدة البيانات (Database): ↑ خزانة ملفات رقمية هائلة يتم فيها تخزين المعلومات بنظام. وتتيح قاعدة البيانات للناس البحث عن التفاصيل أو إضافتها أو تعديلها وتحديثها إذا لزم الأمر.
النموذج اللغوي الكبير (LLM) (Large Language Model (LLM)): ↑ نوع من الذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كميات هائلة من النصوص، ما يتيح له إنشاء لغة شبيهة بلغة البشر للإجابة عن الأسئلة وكتابة النصوص والمساعدة في شرح الأشياء بوضوح.
الخوارزمية (Algorithm): ↑ وصفة أو مجموعة من التعليمات التفصيلية التي يتبعها الكمبيوتر لحل مسألة.
إقرار تضارب المصالح
يعلن المؤلفون أن البحث قد أُجري في غياب أي علاقات تجارية أو مالية يمكن تفسيرها على أنها تضارب محتمل في المصالح.
إفصاح أدوات الذكاء الاصطناعي
تم إنشاء النص البديل (alt text) المرفق بالأشكال في هذه المقالة بواسطة "فرونتيرز" (Frontiers) وبدعم من الذكاء الاصطناعي، مع بذل جهود معقولة لضمان دقته، بما يشمل مراجعته من قبل المؤلفين حيثما كان ذلك ممكناً. في حال تحديدكم لأي خطأ، نرجو منكم التواصل معنا.
المراجع
[1] ↑ Spada, A., Fiore, M., and Galati, A. 2023. The impact of education and culture on poverty reduction: evidence from panel data of European countries. Soc. Indic. Res. 175:927–40. doi: 10.1007/s11205-023-03155-0
[2] ↑ Konstantopoulos, S., and Shen, T. 2023. Class size and teacher effects on non-cognitive outcomes in grades K-3: a fixed effects analysis of ECLS-K: 2011 data. Large-scale Assess. Educ. 11:33. doi: 10.1186/s40536-023-00182-8
[3] ↑ Abu Shairah, H., Hammoud, H. A. A. K., Turkiyyah, G., and Ghanem, B. 2025. Turning the spell around: lightweight alignment amplification via rank-one safety injection. arXiv [preprint]. arXiv:2508.20766. doi: 10.48550/arXiv.2508.20766
[4] ↑ Abu Shairah, H., Hammoud, H. A. A. K., Ghanem, B., and Turkiyyah, G. 2025. An embarrassingly simple defense against LLM abliteration attacks. arXiv [preprint] arXiv:2505.19056. doi: 10.48550/arXiv.2505.19056