جامعة ستانفورد تختبر حلاً لدعم ذوي الإعاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تشهد الساحة الأكاديمية في الولايات المتحدة نقاشًا متزايدًا حول كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي لدعم الطلاب ذوي الإعاقة، وجعل التعليم أكثر عدلًا وشمولًا.

وفي هذا السياق، قاد برنامج تسريع الابتكار بجامعة ستانفورد للتعلم، تجربة لافتة العام الماضي تمثلت في ورشة وفاعلية ابتكار جماعي شارك فيها باحثون في التعليم وخبراء تقنيون ومعلمون وطلاب من ذوي الإعاقة أنفسهم. الهدف: ابتكار أدوات ونماذج أولية جديدة تستجيب لتحديات التعليم الخاص.

أنتجت الفعالية مجموعة من الأفكار والتجارب العملية جُمعت لاحقًا في ورقة بحثية صادرة عن جامعة ستانفورد. أبرز المحاور شملت:

• التصميم المشترك مع الطلاب ذوي الإعاقة بدلًا من الاقتصار على تصميم حلول بالنيابة عنهم.
• التشخيص المبكر لصعوبات التعلم باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي، بما يساعد في التدخل العلاجي والدعم منذ المراحل الأولى.
• الاستفادة من مفهوم التصميم للأطراف، أي التفكير في احتياجات المهمشين مثل ذوي الإعاقة، بما يفتح المجال لابتكارات يستفيد منها الجميع.

تأثير الرصيف المنحدر

إيزابيل هاو المديرة التنفيذية لفاعلية ستانفورد للتعلم، أشارت في حوار مع منصة إدسيرج إلى أن الابتكارات التي تُصمم لذوي الإعاقة غالبًا ما تعود بالنفع على المجتمع ككل. واستشهدت بمفهوم تأثير الرصيف المنحدر حيث أُنشئت المنحدرات أصلًا لمستخدمي الكراسي المتحركة، لكنها أيضًا تفيد الآباء الذين يدفعون عربات أطفال أو المتسوقين.

تجارب شخصية تلهم الابتكار

من بين القصص المؤثرة تجربة ديفيد تشالك، رجل مصاب بعُسر القراءة لم يتعلم القراءة إلا بعد سن الثانية والستين. اليوم، يعمل تشالك على تطوير أداة ذكاء اصطناعي للكشف المبكر عن هذه الصعوبة، في محاولة لتجنب ما عاناه ملايين الطلاب من فقدان الثقة بالنفس والتأخر الدراسي.

أدوات واعدة قيد التطوير

ستـانفورد تعمل حاليًا على أدوات مثلROAR  التقييم السريع عبر الإنترنت للقراءة. وأداة أخرى باسم Kai. واللتين تهدفان إلى التشخيص المبكر والتدخل السريع في حالات صعوبات القراءة.
كما خرج من الفاعلية نموذج حائز على جائزة لترجمة الخطط التعليمية الفردية   IEPs  إلى لغة مبسطة ومتعددة اللغات، بما يسهّل على الأسر فهم حقوق أطفالهم ودور المدرسة.

الذكاء الاصطناعي يَعِد أيضًا بدعم المعلمين من خلال تقديم توصيات مرنة للتعامل مع فصول تضم طلابًا باحتياجات متنوعة، مثل ضعف البصر أو اضطراب فرط الحركة وتشتت الانتباه ADHD.
هذا التوجه يتقاطع مع إطار التصميم الشامل للتعلم، الذي يوصي بتقديم المحتوى عبر وسائط متعددة”نص، صوت، فيديو”لتلبية أنماط تعلم مختلفة.

ورغم الآفاق الواعدة، لم تُغفل التجربة التحديات الكبرى:

• الخصوصية: تخزين وتحليل بيانات الطلاب الحساسة يتطلب أنظمة حماية صارمة.
• التحيز Bias : خوارزميات الذكاء الاصطناعي قد تكرر التمييز القائم في البيانات التاريخية، ما يستلزم يقظة مستمرة من المطورين.
• نقص الموارد: لا تزال المدارس تواجه فجوة بين التشريعات والتمويل الفعلي لتطبيق هذه الحلول.

تجربة ستانفورد أثبتت أن إشراك الطلاب ذوي الإعاقة في عملية التصميم بدلًا من تصميم أدوات “لهم” فقط، يفتح المجال أمام حلول مبتكرة تعزز العدالة التعليمية. ومع أن الطريق مليء بالتحديات فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يشكّل أداة ثورية لتغيير مستقبل التعليم إذا ما استُخدم بمسؤولية، وبمنهجية تراعي التنوع البشري وتحتضن الاختلافات.