▫️آیا به دانشجویان، شایستگیِ هوش مصنوعی (AI competence) را آموزش می‌دهیم یا وابستگی (dependence) به آن را؟در عصر AI، دانشگاه‌ها با چالشی بنیادین روبه‌رو هستند: آیا آموزش فعلی، دانشجویانی شایسته و توانمند در استفاده آگاهانه از AI تربیت می‌کند، یا نسلی وابسته که بدون آن قادر به تفکر مستقل نیست؟ Thorsten Fröhlich استاد تمام مدیریت IT در دانشگاه علوم کاربردی IU آلمان در نوشتاری به این دغدغه پرداخته است.پارادوکس عملکرددانشگاه‌ها با شور و شتاب به استقبال فناوری‌های AI رفته‌اند، از آموزش مهندسی پرامپت تا تدوین دستورالعمل‌های اخلاقی. اما سوال اصلی نادیده گرفته شده است: آیا این آموزش‌ها به رشد فکری منجر می‌شوند یا فقط ظاهری از یادگیری را ایجاد می‌کنند؟مطالعات متعدد نشان داده‌اند که استفاده زیاد از ابزارهای AI با افت تفکر انتقادی همراه است. دلیل این امر چیزی است که پژوهشگران تنبلی فراشناختی (metacognitive laziness) می‌نامند: یعنی دانشجو به‌جای درگیر شدن در فرایند تفکر، تصمیم‌گیری و تحلیل، مسئولیت این فرایندها را به ماشین می‌سپارد.اعتماد کاذب و توهم شایستگیاین اتکا منجر به اعتماد بیش‌ازحد می‌شود. دانشجویان متونی تولید می‌کنند که از نظر ظاهری، علمی و دقیق است، اما خودشان قادر به توضیح یا دفاع از آن نیستند. پژوهش‌ها نشان می‌دهد بیشتر آن‌ها نمی‌توانند خطاهای تولیدشده توسط AI را تشخیص دهند، مگر این‌که مستقیماً درباره احتمال اشتباه هشدار داده شوند. در نتیجه نوعی توهم شایستگی شکل می‌گیرد؛ یعنی احساس تسلط بدون درک واقعی.برنامه درسی پنهانِ وابستگی در عمل، بسیاری از برنامه‌های آموزشی به‌جای آموزش سواد AI، وابستگی ذهنی به آن را تقویت می‌کنند. نتایج پژوهش‌ها نشان می‌دهد حتی دانشجویانی که می‌دانند این وابستگی خطرناک است، به‌تدریج در دام آن می‌افتند. پیامدهای این روند شامل:کاهش خلاقیت و توان حل مسئله،افزایش انفعال ذهنی،پذیرش بی‌چون‌وچرای اطلاعات تولیدشده،افت در تحلیل مستقل و ارزیابی انتقادی است.در واقع دانشگاه‌ها به‌صورت ناخواسته همان مهارت‌هایی را تضعیف می‌کنند که اندیشه انسانی را از پردازش ماشینی متمایز می‌سازد.ناتوانی نظام ارزیابیروش‌های ارزیابی فعلی این شکاف را تشخیص نمی‌دهند. آثار تولیدشده با کمک AI اغلب با استانداردهای دانشگاهی سازگارند، اما پشت آن‌ها درک و قضاوت انسانی وجود ندارد. حتی برنامه‌های موسوم به سواد AI نیز نشان داده‌اند که دانشجویان بیشتر در مهارت فنی موفق‌اند تا در استدلال اخلاقی و تحلیل نقادانه. در نتیجه، دانشگاه‌ها در ارزیابی واقعی یادگیری دچار خطا می‌شوند.مسیر اصلاح: پرورش شایستگی AIبرای عبور از بحران، باید از آموزش ابزار فراتر رفت و به پرورش قضاوت هوش مصنوعی (AI judgment) پرداخت؛ یعنی توانایی تشخیص زمان، نحوه و ضرورت استفاده از AI در فرایند اندیشه. این امر مستلزم بازطراحی آموزش بر سه اصل است:1. تمرین ارزیابی انتقادی (Critical evaluation practice): دانشجویان باید در چارچوبی ساختارمند، توانایی ارزیابی انتقادی خروجی‌های AI را تمرین کنند؛ یعنی دقت، ارتباط موضوعی و انسجام منطقی آن را بسنجند. برای این هدف می‌توان از تکالیفی مانند راستی‌آزمایی محتوا، شناسایی خطاها و شکاف‌های استدلالی، و مقایسه نتایج AI با منابع معتبر استفاده کرد.2. پرورش آگاهی فراشناختی: (Meta-cognitive awareness development): دانشجویان باید شیوه‌های استفاده خود از AI و تأثیر آن بر یادگیری‌شان را آگاهانه بررسی کنند؛ برای این منظور می‌توان از تمرین‌های بازاندیشانه (reflection exercises) بهره گرفت که در آن، دانشجو یک وظیفه را هم با کمک AI و هم بدون آن انجام داده و سپس تفاوت در شیوه تفکر و تصمیم‌گیری خود را تحلیل می‌کند.3. حفظ مالکیت فکری (Intellectual ownership maintenance): دانشجویان باید تفاوت بین استفاده از AI به‌عنوان ابزار و سپردن تفکر به آن را درک کنند. برای تقویت این مهارت، می‌توان از ارزیابی‌های شفاهی جهت سنجش توان توضیح و دفاع از ایده‌ها و نیز از پورتفولیوهای مستندکننده‌ی روند شکل‌گیری تفکر دانشجو در تعامل با AI استفاده کرد.اساتید نیز باید آموزش ببینند تا وابستگی ذهنی دانشجویان را تشخیص دهند، مهارت‌های تحلیلی را تقویت کنند و ارزیابی‌هایی طراحی نمایند که فرایند تفکر را بسنجد، نه فقط نتیجه تولیدشده را.انتخاب نهاییآینده آموزش عالی در گرو انتخابی روشن است:آیا دانشگاه‌ها فارغ‌التحصیلانی خواهند پروراند که صرفاً استفاده از AI را بلدند یا انسان‌هایی که می‌توانند با هوش مصنوعی فکر کنند؟راه نخست به نسلی وابسته و ظاهراً توانمند اما بی‌درک می‌انجامد. راه دوم، هرچند دشوارتر، می‌تواند نسلی از اندیشمندان مستقل، منتقد و مسئول بسازد که از AI بهره می‌گیرند بی‌آنکه تفکر انسانی خود را تسلیم آن کنند.منبع:🆔 @irevidence