ببا وجود پتانسیل مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی در تسریع دسترسی به اطلاعات، تحقیقات جدید نشان می‌دهد که اتکای بیش از حد به این ابزارها خطر کسب دانش سطحی را افزایش می‌دهد. این ابزارها با تبدیل فرآیند یادگیری به فعالیتی غیرفعال، کاربران را از فرصت‌های حیاتی کشف فعال و ترکیب اطلاعات که برای ساخت دانش عمیق ضروری است، محروم می‌کنند.
دگرگونی پارادایم آموزش با هوش مصنوعی
ورود مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و چت‌بات‌های هوش مصنوعی (مانند Gemini و ChatGPT) به عرصه آموزش، یک انقلاب خاموش را آغاز کرده است. هوش مصنوعی دیگر صرفاً یک ابزار محاسباتی نیست، بلکه به عنوان یک دستیار شناختی عمل می‌کند که می‌تواند اطلاعات را سنتز کرده، متن تولید کند و به سوالات پیچیده پاسخ دهد. این قابلیت، فرصت‌های بی‌نظیری برای شخصی‌سازی یادگیری و ارائه محتوای متناسب با نیاز هر دانش‌آموز ایجاد کرده است. در تئوری، هوش مصنوعی می‌تواند موانع جستجوی سنتی را برداشته و فرآیند دسترسی به دانش را سریع‌تر و کارآمدتر سازد.
پتانسیل هوش مصنوعی در تقویت فرآیندهای آموزشی
یکی از تأثیرات مثبت هوش مصنوعی، توانایی آن در تقویت یادگیری تعاملی و تمرین مهارت‌های پیچیده است. چت‌بات‌ها می‌توانند نقش یک معلم خصوصی را ایفا کنند و بازخورد فوری و دقیق ارائه دهند. برای مثال، در فرآیند نگارش یا برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی می‌تواند نه تنها غلط‌های املایی، بلکه ساختار استدلال و کارایی کد را نیز بررسی کند. این امر به دانشجویان اجازه می‌دهد تا بر جای اتلاف وقت بر روی جستجوی حقایق ساده، بر روی تفکر انتقادی، حل مسئله و کاربرد دانش تمرکز کنند، و از هوش مصنوعی به عنوان یک داربست (Scaffolding) برای رسیدن به سطوح بالاتر شناختی بهره ببرند.
چالش‌های جدید و خطر یادگیری سطحی
با وجود این پتانسیل‌ها، هوش مصنوعی چالش‌های جدی را نیز برای کیفیت یادگیری به همراه دارد. اصلی‌ترین چالش این است که سهولت دسترسی به پاسخ‌های آماده، ممکن است فرآیند شناختی لازم برای ساخت دانش عمیق را تضعیف کند. یادگیری مؤثر، نیازمند تلاش فعال، کشف، ترکیب اطلاعات از منابع مختلف و چالش کشیدن مفروضات ذهنی است. اگر هوش مصنوعی این تلاش را حذف کند، کاربران ممکن است با توهم دانش عمیق، به یادگیری‌ای سطحی و وابسته به ابزار هوشمند اکتفا کنند. اینجاست که خطرات "انفعال شناختی" و کاهش مهارت‌های جستجو و ترکیب اطلاعات خودنمایی می‌کنند.
چرا چت‌بات‌های هوش مصنوعی، آموزش و یادگیری عمیق را به خطر می‌اندازند؟
استفاده فزاینده از مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی (LLMs) نظیر Gemini و ChatGPT برای کسب اطلاعات، در حال دگرگون‌سازی روش‌های سنتی یادگیری در محیط‌های آکادمیک است. با این حال، مطالعه‌ای تحلیلی که اخیراً توسط تیمی از محققان آمریکایی در مجله PNAS Nexus آکادمی ملی علوم ایالات متحده منتشر شد، زنگ خطر جدی را به صدا درآورده است: اتکا به هوش مصنوعی، حتی زمانی که حقایق ارائه شده درست باشند، کاربران را در معرض خطر کسب دانش سطحی قرار می‌دهد.
۱. انفعال شناختی: به خطر افتادن فرآیند "کشف"
محققان، شری ملوماد (از دانشگاه پنسیلوانیا) و جین-هو یون (از دانشگاه ایالتی نیومکزیکو)، استدلال می‌کنند که کاربران چت‌بات، بهای سهولت را با محروم کردن خود از فرصت‌های کشف فعال اطلاعات می‌پردازند. فرآیند جستجوی سنتی در وب، کاربر را وادار می‌کند تا لینک‌ها را پیمایش کند، اطلاعات را از منابع گوناگون ترکیب و در ذهن خود سازماندهی نماید؛ این امر یک فعالیت شناختی پویا است. در مقابل، مدل‌های زبان بزرگ، اطلاعات را به صورت خلاصه‌شده و آماده ارائه می‌دهند و یادگیری را به یک فعالیت غیرفعال تبدیل می‌کنند. این انفعال، کلید حل مسئله و تفکر انتقادی را کند می‌سازد.
۲. قربانی شدن عمق به نفع سرعت: شواهد تحقیقاتی
بر اساس هفت آزمایش آزمایشگاهی و آنلاین انجام شده، محققان دریافتند کسانی که برای یادگیری از مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، در مقایسه با استفاده‌کنندگان از لینک‌های وب سنتی:
-
اهمیت کمتری به تدوین و سازماندهی دستورهای (Prompts) خود می‌دهند.
-
دستورهایی کلی‌تر و غیرخلاقانه‌تر ارائه می‌دهند، که به نوبه خود باعث می‌شود خروجی نهایی، اصیل و نوآورانه نباشد.
نکته متناقض و قابل تأمل اینجاست که شرکت‌کنندگان در این مطالعه، گزارش داده بودند که از طریق هوش مصنوعی، دانش عمیق‌تری کسب کرده‌اند، حتی زمانی که نتایج نهایی بهبود یافته با وب سنتی یکسان بود. این نشان می‌دهد که سهولت و سرعت هوش مصنوعی، توهمی از دانش عمیق ایجاد می‌کند، در حالی که در حقیقت، توانایی کاربر برای تولید ایده‌های بدیع و سازماندهی اطلاعات تضعیف شده است.
۳. چت‌بات‌ها به مثابه میانبرهایی که مغز را از مسیر دور می‌کنند
ملوماد و یون تأکید می‌کنند که اگرچه جستجو از طریق مدل‌های زبان بزرگ، کسب اطلاعات را بدون شک تسهیل می‌کند، اما در مقایسه با خواندن و تحلیل منابع در موتورهای جستجوی سنتی، یادگیری را تضعیف می‌نماید. خطر اصلی در این است که اتکا به هوش مصنوعی، به ما اجازه می‌دهد میانبر بزنیم و از تلاش شناختی لازم برای پردازش، ادغام و مالکیت دانش اجتناب کنیم. در نتیجه، کاربران مهارت‌های حیاتی تفکر تحلیلی را که مستلزم کندوکاو فعال در داده‌هاست، از دست می‌دهند.
نتیجه‌گیری: از انفعال تا یادگیری فعال با هوش مصنوعی
تحقیقات اخیر به وضوح نشان می‌دهد که چت‌بات‌های هوش مصنوعی، با وجود قدرت فوق‌العاده‌شان در خلاصه‌سازی و ارائه سریع اطلاعات، یک خطر پنهان را به همراه دارند: ایجاد انفعال شناختی و توهم دانش عمیق. برای استفاده مؤثر از این فناوری در فرآیند یادگیری، نهادهای آموزشی و کاربران باید رویکرد خود را از "دریافت پاسخ" به "استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت تفکر" تغییر دهند.
آینده یادگیری در گرو تدوین روش‌هایی است که هوش مصنوعی را به ابزاری برای پرسشگری عمیق و تفکر انتقادی تبدیل کند، نه یک منبع نهایی برای پاسخ‌های آماده. لازم است کاربران بیاموزند که از هوش مصنوعی برای تولید ایده‌های اولیه، سازماندهی داده‌ها و یا به چالش کشیدن استدلال‌های خود استفاده کنند، اما فرآیند نهایی ترکیب، تحلیل و نتیجه‌گیری را به صورت فعال و مستقل انجام دهند. تنها از این طریق می‌توان اطمینان حاصل کرد که هوش مصنوعی به افزایش‌دهنده مهارت‌های شناختی تبدیل شود، نه جایگزین آن‌ها.
روزنامه نگار سایت کمیاب آنلاین
مشاهده اخبار
ما اینجا هر روز تلاش می کنیم تا بهترین و جذاب ترین محتواها رو براتون آماده کنیم. فرقی نمی کنه یه گیک کامپیوتر باشی یا فقط دوست داری چیزای باحال یاد بگیری، تو کمیاب آنلاین همیشه یه چیزی پیدا می کنی که برات تازگی داشته باشه. پس اگه از چیزای تکراری خسته شدی و دنبال یه منبع پر از شگفتی و اطلاعات خاص می گردی، همین الان یه سر به KamyabOnline.com بزن و اجازه بده ما تو رو شگفت زده کنیم!
این مطلب را می پسندید؟
(1)
(0)
دیدگاه ها
ثبت دیدگاه
آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد. فیلدهای الزامی علامت گذاری شده اند *
آخرین مطالب مرتبط