مجموعة بيانات كبيرة للدرجات تشير إلى تضخم تقوده الذكاء الاصطناعي في الأعمال الدراسية غير الخاضعة للرقابة
تضيف دراسة جديدة من جامعة كاليفورنيا في بيركلي وزنًا تجريبيًا إلى قلق متنامٍ في التعليم العالي: قد تجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي الدرجات تبدو أفضل من دون تحسين التعلم. واستنادًا إلى أكثر من 500,000 درجة من جامعة بحثية عامة كبيرة وانتقائية في تكساس، وجدت الدراسة أنه بعد إطلاق ChatGPT في نوفمبر/تشرين الثاني 2022، ارتفعت الدرجات بشكل حاد في المقررات التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنجاز واجباتها جيدًا، خصوصًا الكتابة والبرمجة.
ولم يكن هذا الارتفاع موزعًا بالتساوي على جميع أنواع المقررات. ووفقًا للدراسة كما وصفها موقع The Decoder، تركز الأثر في الصفوف التي كانت الواجبات تشكل جزءًا كبيرًا من الدرجة النهائية فيها. وهذه النقطة مهمة. فإذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي تساعد الطلاب فعلًا على التعلم بشكل أفضل، لكان من المتوقع أن تظهر المكاسب عبر أنواع التقييم كافة، بما في ذلك الامتحانات الخاضعة للرقابة. لكن أكبر قفزة ظهرت في العمل غير الخاضع للرقابة، وهو نمط يتسق أكثر مع قيام الذكاء الاصطناعي باستبدال جهد الطالب.
حجم التغير
تتبعت الدراسة ثمانية فصول خريفية، من 2018 إلى 2025، وشملت 319 مقررًا عبر 84 قسمًا. ولتقدير مدى تعرض كل مقرر للذكاء الاصطناعي التوليدي، استخدم الباحث توصيفات المقررات لخريف 2022، التي كُتبت قبل وجود ChatGPT، وقاس حصة الواجبات التي تركز على الكتابة والبرمجة. وكانت تلك المهام الأكثر عرضة للتأثر بعد وصول أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة على نطاق واسع.
وكان التغير بعد ChatGPT كبيرًا. ففي المقررات التي ارتفعت فيها حصة واجبات الكتابة والبرمجة، زادت نسبة درجات A بمقدار 13 نقطة مئوية، أي نحو 30 في المئة فوق خط الأساس لعام 2022. وارتفع المعدل التراكمي المتوسط بمقدار 0.12 نقطة. وفي الوقت نفسه، ضاق توزيع الدرجات، إذ أصبح الطلاب الذين كان من المحتمل أن يحصلوا سابقًا على درجات مثل A- أو B+ ينتهون بشكل متزايد بدرجات A كاملة.
وهذا نمط لافت لأنه لا يشير فقط إلى أداء متوسط أعلى على الورق، بل أيضًا إلى تراجع التمييز بين الطلاب. وعمليًا، قد تصبح الدرجات أقل إفادة بوصفها إشارة إلى من أتقن المادة بدرجة أكبر ومن أنجز العمل فحسب بشكل مقبول.
يبدو أن الواجبات، لا الامتحانات، هي التي تقود التغير
قد تكون أهم مساهمة في الدراسة هي محاولتها التمييز بين مكاسب التعلم والعمل المُفوَّض إلى طرف خارجي. فقد فحص الباحث مقدار مساهمة الواجبات في الدرجة النهائية للمقرر. إذا كان الذكاء الاصطناعي يساعد الطلاب على فهم المادة بشكل أفضل، لكان ينبغي أن تظهر التحسينات سواء اعتمد المقرر على الواجبات أو على الامتحانات الحضورية. أما إذا كان الطلاب يستخدمون الذكاء الاصطناعي لإنجاز الواجبات مباشرة، فيجب أن تظهر أقوى الآثار حيث يحمل العمل غير الخاضع للرقابة الوزن الأكبر.
والسيناريو الثاني هو ما دعمتْه البيانات. ففي المقررات التي شكلت فيها الواجبات أكثر من الحصة الوسيطة من الدرجة النهائية، كان ارتفاع درجات A أعلى بمقدار 16 نقطة مئوية إضافية مقارنة بالمقررات الأقل اعتمادًا على الواجبات وبالمستوى نفسه من التعرض للذكاء الاصطناعي. أما في المقررات التي كانت فيها الواجبات أقل أهمية، فكان الأثر صغيرًا وغير ذي دلالة إحصائية.
ومن الصعب تفسير هذا النمط على أنه مجرد ارتفاع عام في تعلم الطلاب. بل إنه يشير إلى نقطة ضعف هيكلية في تصميم كثير من المقررات: عندما تعتمد الدرجات بشدة على مهام كتابة أو برمجة تُنجز في المنزل، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي باتت قادرة الآن على أداء ما يكفي من العمل لإعادة تشكيل توزيع الدرجات.
اختبار وهمي يعزز الاستنتاج
تضمنت الدراسة أيضًا مقارنة مفيدة. فلم تُظهر مهام العروض الشفوية، التي تكون أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية أقل فائدة فيها مباشرة، الأثر نفسه من تضخم الدرجات. هذا الاختبار الوهمي لا يثبت السببية بحد ذاته، لكنه يعزز التفسير القائل إن صيغة المهمة مهمة، وأن التغيرات المرصودة مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بأنواع العمل التي يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي إنجازها أو مساعدتها بشكل كبير.
بعبارة أخرى، لم يكن الأمر مجرد ميل على مستوى الحرم الجامعي كله نحو تساهل أكبر في الدرجات بعد 2022. بل كان الارتفاع متوافقًا مع المجالات المحددة التي تتفوق فيها أنظمة شبيهة بـ ChatGPT.
لماذا يهم هذا أبعد من جامعة واحدة
تتعامل الجامعات مع تضخم الدرجات منذ عقود. وما يجعل هذه اللحظة مختلفة هو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يسرّع هذه العملية بطريقة تقوض إحدى الوظائف الأساسية للتقييم. فالدرجات يُفترض أن تنقل شيئًا عن الأداء والمعرفة ومستوى الإتقان النسبي. وإذا سمح الذكاء الاصطناعي لعدد كبير من الطلاب بإنتاج واجبات مصقولة من دون فهم متناسب، فإن هذه الإشارات تضعف.
وتتجاوز التداعيات السجلات الأكاديمية. فالموظفون، وبرامج الدراسات العليا، ولجان المنح الدراسية، وحتى المدرسون في المقررات اللاحقة، يعتمدون على الدرجات كمؤشرات تقريبية لما يستطيع الطلاب القيام به. وإذا أصبحت A تعكس على نحو متزايد جودة المخرجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بدلًا من الكفاءة المثبتة، فإن مصداقية هذه الإشارة تتآكل.
وتثير الدراسة أيضًا تحديًا تربويًا. فالكتابة والبرمجة ليستا مهامين هامشيين في الجامعات الحديثة؛ بل هما محور كيف تُدرِّس كثير من التخصصات التحليل وحل المشكلات والتواصل. وهذا يعني أن المؤسسات لا تستطيع ببساطة إلغاء الأشكال المتأثرة من دون تغيير جوهر التعليم نفسه. وبدلًا من ذلك، قد تحتاج إلى إعادة تصميم الواجبات، وزيادة التقييم الحضوري أو الخاضع للإشراف، أو إعطاء وزن أكبر للدفاعات الشفوية، والمسودات، ووثائق العملية، وغيرها من الأساليب التي تجعل التعلم مرئيًا.
ما الذي لا تدعيه الدراسة
الدراسة، كما لخصتها المادة المصدر، لا تدعي أن جميع الطلاب يسيئون استخدام الذكاء الاصطناعي أو أن أي مساعدة من الذكاء الاصطناعي تقوض التعليم تلقائيًا. كما أنها لا تقول إن التعلم لم يتحسن لدى أي طالب. فقد يستخدم بعض الطلاب الذكاء الاصطناعي بصفته معلمًا أو محررًا أو أداة لتصحيح الأخطاء، بما يدعم الفهم.
لكن على المستوى الإجمالي، تشير الأدلة المعروضة هنا في اتجاه مختلف. فأقوى تغيرات الدرجات تظهر حيث يستطيع الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر أن يحل محل عمل الطالب غير الخاضع للرقابة، لا حيث يجب على الطلاب إظهار المعرفة بشكل مستقل تحت ظروف مضبوطة.
تحذير للمرحلة المقبلة من التعليم العالي
الذكاء الاصطناعي التوليدي أصبح الآن جزءًا من البيئة الأكاديمية. والسؤال لم يعد ما إذا كان الطلاب يستطيعون الوصول إليه، بل كيف ستستجيب المؤسسات. وتشير هذه الدراسة إلى أنه إذا بقي تصميم المقررات كما هو، فقد تستمر الدرجات في الارتفاع بينما تصبح أقل معنى.
وهذا لا يجعل المشكلة انضباطية فقط، بل هي أيضًا مشكلة في تصميم التقييم. فالجامعات التي تريد أن تحتفظ الدرجات بقيمتها قد تحتاج إلى التحرك بسرعة للفصل بين المساعدة والاستبدال، ولخلق المزيد من الطرق التي تمكّن الطلاب من إظهار ما يستطيعون فعله من دون تفويض المهمة الفكرية الأساسية إلى الخارج.
وتكمن الأهمية الأوسع للدراسة في أنها تقيس تغييرًا كان كثير من المدرسين يشتبهون فيه منذ أواخر 2022. فقد لا يكون عصر ChatGPT يغير فقط طريقة عمل الطلاب، بل قد يغير أصلًا ما الذي تقيسه الدرجات الأكاديمية.
هذه المقالة مبنية على تقرير من The Decoder. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on the-decoder.com