وسّعت المساقات الضخمة المفتوحة عبر الإنترنت نطاق الوصول إلى التعليم على مستوى العالم، غير أنها ما تزال تواجه تحديات مستمرة تتمثل في ازدحام أعداد المساقات المعروضة وصعوبة التوجيه المحدود للمتعلمين وغياب التخصيص المراعي للسياق وارتفاع معدلات التسرب، وتتضاعف هذه التحديات لدى المتعلمين ذوي الإعاقة بسبب محدودية دعم إمكانية الوصول وغياب أنظمة توصية تتكيف مع احتياجاتهم الفردية في هذا الجانب، ومن هنا طوّرت الدراسة الحالية نظام توصية ذكيًا يجعل إمكانية الوصول سمة حاسوبية أصيلة مدمجة في منطق الترتيب ذاته لا مجرد إضافة لاحقة، بما يفتح طريقًا نحو ذكاء اصطناعي أكثر إنصافًا في بيئات التعلم المفتوح
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تقديم نظام توصية معزز بالذكاء الاصطناعي أُطلق عليه اسم ريك موك فور أول، وهو نظام هجين متعدد الإشارات يدمج إمكانية الوصول بوصفها سمة حاسوبية من الدرجة الأولى داخل منطق الترتيب الذي يعتمده، واسترشد تصميمه بمبادئ التصميم الشامل للتعلم، ودمج النظام بين الترشيح القائم على المحتوى والترشيح التعاوني العصبي وتحليل المشاعر ونمذجة خطر التسرب، مع ترميز بيانات وصفية للمساقات مثل توفر الشروح التوضيحية المرافقة والتوافق مع قارئات الشاشة وإمكانية التنقل باستخدام لوحة المفاتيح، وقُوّم النظام باستخدام مجموعة بيانات متعددة المنصات شملت 11600 مساق و42000 جلسة تفاعل و35000 مراجعة نصية، وقورن أداؤه بأداء الترشيح القائم على المحتوى والترشيح التعاوني بنوعيه التقليدي والعصبي، كما أجريت دراسة استخدام شارك فيها 50 مستخدمًا لقياس رضاهم العام ورضاهم عن إمكانية الوصول
ثانيًا: أبرز النتائج
أظهرت النتائج أن النظام الهجين المراعي لإمكانية الوصول حقق خطأ أدنى وجودة ترتيب أعلى من الأساليب المرجعية، إذ بلغ جذر متوسط مربعات الخطأ 0.80 ومتوسط الخطأ المطلق 0.63، وبلغت الدقة عند الخمسة الأوائل 0.33 والاستدعاء عند الخمسة الأوائل 0.36 ومقياس الكسب التراكمي المخصوم المعياري عند الخمسة الأوائل 0.34، وأفاد المشاركون في دراسة الاستخدام برضا عام بلغ متوسطه 4.28 بانحراف معياري قدره 0.47 ورضا عن إمكانية الوصول بلغ متوسطه 4.36 بانحراف معياري قدره 0.39، وأشارت التحليلات المستندة إلى سجلات الاستخدام إلى زيادة في معدلات النقر على التوصيات وطول في مدة البقاء وارتفاع في إتمام المساقات عند استخدام توصيات النظام الجديد مقارنة بالتكوينات المرجعية، وتحقق ذلك كله مع إعطاء الأولوية للمساقات المتوافقة مع متطلبات إمكانية الوصول عبر أوزان ترتيب مضبوطة بعناية
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
يثبت هذا النظام أن إمكانية الوصول يمكن تشغيلها في الصميم الحاسوبي لعملية التوصية، بحيث تصبح عاملًا مؤثرًا في ترتيب المساقات المقترحة لكل متعلم وفق احتياجاته، ويقدم بذلك مخططًا قابلًا للتوسع وموثقًا بالأدلة التجريبية لبناء ذكاء اصطناعي منصف في المساقات المفتوحة عبر الإنترنت، ويفيد مصممي منصات التعلم الإلكتروني ومطوري أنظمة التوصية التعليمية في مراعاة المتعلمين ذوي الإعاقة منذ مرحلة التصميم الأولى لا في مراحل لاحقة، كما يوضح أن الجمع بين إشارات متعددة تشمل المحتوى والتفاعل والمشاعر وخطر التسرب يرفع جودة التخصيص دون التضحية بالإنصاف، ويمهد لتطبيقات أوسع في المنصات التعليمية التي تخدم جماهير متنوعة الاحتياجات والقدرات
وتزداد أهمية هذا التطوير بالنظر إلى طبيعة التحديات التي تواجه المساقات المفتوحة، فازدحام العروض يجعل المتعلم تائهًا بين آلاف الخيارات، ومحدودية التوجيه تضعف قدرته على اختيار ما يناسبه، وغياب التخصيص المراعي للسياق يرفع معدلات التسرب، وتتضاعف هذه الصعوبات لدى المتعلمين ذوي الإعاقة حين تغيب الشروح المرافقة أو يتعذر التنقل بلوحة المفاتيح أو لا تتوافق المواد مع قارئات الشاشة، وقد عالج النظام ذلك بجعل هذه الخصائص ذاتها مدخلات أصيلة في حساب الترتيب عبر أوزان مضبوطة تمنح الأولوية للمساقات المتوافقة مع إمكانية الوصول، فانعكس ذلك في مؤشرات سلوكية ملموسة رصدتها سجلات الاستخدام من زيادة النقر على التوصيات وطول مدة البقاء داخل المساقات وارتفاع نسب إتمامها، وهي مؤشرات تربط جودة التوصية بالانخراط الفعلي للمتعلم لا برضاه المعلن فحسب، وتؤكد أن الإنصاف في أنظمة الذكاء الاصطناعي التعليمية قرار تصميمي يمكن بناؤه وقياسه منذ المراحل الأولى لتطوير المنصات
وخلاصة القول إن الدراسة قدمت نظام توصية هجينًا معززًا بالذكاء الاصطناعي يجعل إمكانية الوصول جزءًا أصيلًا من منطق الترتيب، وأثبتت بالأدلة الكمية ودراسة الاستخدام تفوقه على الأساليب المرجعية في دقة التوصية ورضا المستخدمين وانخراطهم، بما يقدم نموذجًا عمليًا قابلًا للتوسع نحو تعلم مفتوح أكثر شمولًا وإنصافًا للمتعلمين ذوي الإعاقة وغيرهم
