طلاب الهندسة يتعاملون مع الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي التوليدي

لوزان، سويسرا — بعد عامين من إحداث الطرح العلني للذكاء الاصطناعي الحواري تحولاً في المشهد التعليمي، يجد طلاب École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) أنفسهم أمام علاقة معقدة مع الأدوات المؤتمتة التي تغلغلت بعمق في روتينهم الأكاديمي. وفي أعقاب الإطلاق واسع النطاق لروبوت ChatGPT التابع لـ OpenAI في أواخر عام 2022، تجذرت تطبيقات التعلم الآلي التوليدي سريعاً في الحواسيب المحمولة والأجهزة المحمولة للمهندسين المستقبليين في المعهد التقني السويسري. وقد أدى هذا الإقبال السريع، المدفوع بأساليب دراسية متطورة ومنظومة متنامية من النماذج التجارية والمفتوحة المصدر، إلى تحقيق مكاسب إنتاجية ملحوظة ومخاوف مستمرة في آن واحد بشأن الاحتفاظ بالمهارات، والاستقلالية التقنية، والاتكالية المعرفية، وفقاً لتقرير نشره Phys.org.

## Key facts

- تغلغلت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة في بيئات الحوسبة الطلابية في École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) في غضون عامين من ظهورها في أواخر عام 2022. - تعزز التبني المتسارع بين مهندسي المستقبل بفضل عادات دراسية طلابية مرنة والانتشار الحاد للنماذج التأسيسية المتنافسة. - يُبلغ طلاب الهندسة في مرحلتي البكالوريوس والدراسات العليا عن علاقة متناقضة مع الأدوات المؤتمتة، موازنين بين فوائد الكفاءة ومخاوف التبعية. - تواصل الجامعات التقنية في جميع أنحاء أوروبا، والخاضعة لمواثيق مؤسسية متنوعة، تعديل أطر التقييم والامتحانات الخاصة بها لمواكبة الوصول واسع النطاق إلى أدوات التوليد المؤتمتة للشيفرات البرمجية والنصوص. - يعكس الدمج المؤسسي معضلات تربوية أوسع نطاقاً عبر كليات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) على مستوى العالم.

## What happened

عندما أطلقت OpenAI روبوت ChatGPT في نوفمبر 2022، توقعت مؤسسات التعليم العالي في البداية حدوث اضطراب في مقررات العلوم الإنسانية واللغات، حيث شكل توليد اللغة الطبيعية تحدياً مباشراً لتقييمات المقالات التقليدية. ومع ذلك، في الجامعات التقنية مثل EPFL، الواقعة على ضفاف بحيرة Geneva، تحول التأثير بسرعة نحو التخصصات الكمية والخوارزمية والبرمجية. ودمج طلاب الهندسة، الذين يعملون بروتين دراسي مرن، الخوارزميات التوليدية بسرعة في مسارات عملهم اليومية لحل المشكلات، وفقاً لتقرير نشره Phys.org.

وعلى مدى الأشهر الأربعة والعشرين التالية، توسعت البرمجيات التوليدية إلى ما هو أبعد من الواجهات الحوارية لتشمل الإكمال التلقائي المتخصص للشيفرات البرمجية، والرياضيات الرمزية، وأدوات تصحيح الأخطاء البرمجية. ووجد الطلاب أنفسهم في بيئة يستطيع فيها المساعدون المؤتمتون صياغة نصوص برمجية وظيفية بلغة Python، أو شرح مفاهيم التفاضل والتكامل المتقدمة، أو تلخيص أوراق تقنية معقدة في ثوانٍ معدودة. وخلق هذا الوصول الميسر بيئة أصبحت فيها الحدود بين الدراسة المستقلة والمخرجات المدعومة بالخوارزميات غير واضحة على نحو متزايد.

وقد أدى هذا الانتشار السريع إلى نشوء ما يصفه المراقبون بديناميكية تجمع بين الإعجاب والنفور في أوساط الطلاب. فبينما يقدّر طلاب الهندسة السرعة التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها استكشاف أخطاء بناء الجملة البرمجية المستعصية وإصلاحها أو توضيح المؤلفات العلمية المجردة، يُعرب كثيرون أيضاً عن قلق متزايد. وينبع هذا التوتر من مخاوف مفادها أن الاعتماد على الأوامر المؤتمتة يهدد بتقويض البديهة الحاسوبية التأسيسية، وقدرات حل المشكلات الإبداعية، والانضباط الصارم المطلوب تاريخياً لإتقان المناهج التقنية المعقدة.

## Why it matters

يحمل التطبيع واسع النطاق للذكاء الاصطناعي التوليدي بين المتخصصين التقنيين المستقبليين تداعيات كبرى على القوى العاملة في مجال الهندسة، ومعايير الاعتماد، وأساليب التدريس الجامعي. ويرتكز التعليم الهندسي على مبدأ مفاده أنه يجب على الطلاب إتقان المبادئ الأساسية الأولى قبل استخدام التجريدات عالية المستوى. وإذا اعتمد الطلاب بصورة روتينية على النماذج التنبؤية لتجاوز الاحتكاك المعرفي في مراحله المبكرة — مثل تصحيح البرمجيات يدوياً أو استنتاج المعادلات الفيزيائية من الصفر — فإن التربويين يحذرون من أن مهندسي المستقبل قد يفتقرون إلى الأساس المفاهيمي العميق المطلوب لتشخيص الأعطال النظامية في البنى التحتية الحيوية في العالم الحقيقي.

علاوة على ذلك، يؤثر هذا التطور بشكل مباشر على أسواق العمل المهنية؛ إذ تعتمد الصناعات العالمية على خريجي معاهد التكنولوجيا المرموقة من مؤسسات مثل EPFL ومؤسستها الشقيقة، Swiss Federal Institute of Technology Zurich (ETH Zurich)، لتصميم أنظمة بالغة الأهمية في مجالات الطيران والفضاء، والبنية التحتية المدنية، والاتصالات، والروبوتات الطبية الحيوية. وإذا دخل الخريجون سوق العمل معتمدين على ركائز مؤتمتة بدلاً من امتلاك استقلالية مثبتة في حل المشكلات، فستواجه أطر ضمان الجودة الصناعية تحديات تحقق غير مسبوقة. وعلى العكس من ذلك، فإن حظر هذه الأدوات تماماً ينطوي على مخاطرة بتخريج كوادر غير مؤهلة لمسارات التطوير الحديثة، حيث أصبحت البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي معياراً صناعياً بسرعة. ومن ثم، يتعين على الجامعات إعادة هندسة أنظمة التقييم، والتحول بعيداً عن مجموعات التمارين المنزلية وتسليم الشيفرات البرمجية، نحو الامتحانات الخاضعة للمراقبة، أو الشفهية، أو المختبرية التطبيقية التي تقيس الفهم الحقيقي بموثوقية.

## The background

يعود أصل EPFL إلى École spéciale de Lausanne، التي تأسست عام 1853، وحصلت على صفة رسمية كمعهد فيدرالي بموجب القانون السويسري في عام 1969. وإلى جانب ETH Zurich، تشكل نواة قطاع المعاهد الفيدرالية السويسرية للتكنولوجيا، وتقدم تقاريرها مباشرة إلى Swiss Federal Council من خلال ETH Board. وتشتهر المؤسسة بالتعليم التقني المكثف في مجالات علوم الحاسوب، والهندسة الدقيقة، وعلم المواد، والهندسة المدنية، وتستقطب مجتمعاً طلابياً دولياً يتجاوز 12,000 طالب مسجل.

وجد قطاع التعليم العالمي نفسه غير مستعد إلى حد كبير عندما ظهرت النماذج اللغوية الكبيرة على نطاق واسع في أواخر عام 2022. واعتماداً على بنيات الشبكات العصبية المحولة (transformer) التي وُضعت مفاهيمها لأول مرة في عام 2017، تعالج هذه النماذج مجموعات ضخمة من النصوص والشيفرات المصدرية والرموز الرياضية للتنبؤ بالرموز اللاحقة المحتملة. ورغم أن الجامعات تعاملت في البداية مع هذه التكنولوجيا بحذر — حيث فرضت بعض المناطق التعليمية للمدارس الابتدائية والثانوية في United States وEurope قرارات حظر قصيرة الأجل — سرعان ما أدركت الكليات التقنية أن الحظر التام غير قابل للتطبيق وغير مجدٍ فكرياً.

وطوال عامي 2023 و2024، تباينت الاستجابات المؤسسية بصورة واسعة. فبينما تبنت بعض الجامعات مواثيق شرف تتطلب من الطلاب الاستشهاد بالفقرات أو مقاطع الشيفرات البرمجية المولدة آلياً، ألزمت جامعات أخرى باستخدام برمجيات متخصصة لرصد الصياغات المولدة آلياً. وغالباً ما أسفرت أدوات المراقبة هذه عن نتائج إيجابية كاذبة، وواجهت صعوبة في تقييم شيفرات الحاسوب. وفي سويسرا، حيث تؤكد الحوكمة الأكاديمية الفيدرالية على حرية البحث والمسؤولية الطلابية، تجنبت المؤسسات إلى حد كبير قرارات الحظر العقابية الشاملة. وعوضاً عن ذلك، سعت المجالس الأكاديمية إلى دمج المعرفة الحاسوبية مباشرة في برامج الدرجات العلمية، إدراكاً منها أن بقاء التعليم الهندسي على المدى الطويل يعتمد على تكييف تصميم التقييم بدلاً من محاولة تصفية حركة مرور الشبكة.

## Reaction

تعكس التجارب الموثقة لطلاب EPFL نقاشات أوسع جارية داخل الأقسام الجامعية، ومجالس الكليات، والهيئات التمثيلية الطلابية في جميع أنحاء Europe. وأعرب أعضاء هيئة التدريس عن آراء متباينة في منتديات الكليات، حيث أقر أساتذة علوم الحاسوب بالفوائد العملية للإكمال التلقائي للشيفرات البرمجية مع إبداء القلق بشأن طلاب المراحل التمهيدية الذين يتجاوزون مراحل التعلم الأساسية.

وقد ركزت الهيئات الجامعية الرسمية، بما في ذلك الاتحادات الطلابية والمديريات الأكاديمية، اهتمامها بشكل متزايد على وضع مبادئ توجيهية تربوية متوازنة. ودعت المجموعات الطلابية إلى وضع معايير تقييم أكثر وضوحاً، مشيرة إلى أن السياسات الجامعية الغامضة تترك الطلاب عرضة لإنفاذ غير متسق لقواعد النزاهة الأكاديمية عبر الأقسام المختلفة. ومن المتوقع أن يعالج القادة المؤسسيون هذه التحديات خلال دورات مراجعة المناهج الدراسية المقبلة، حيث ستقيم المجالس الأكاديمية كيفية تكييف متطلبات الدرجات العلمية الرسمية لضمان استمرار قياس الكفاءات الأساسية بدقة.

## What we don't know yet

لا تزال هناك فجوات كبيرة قائمة بشأن العواقب التعليمية طويلة المدى والقابلة للقياس للاستخدام المكثف للذكاء الاصطناعي بين الدفعات الجامعية. ولا تقدم التقارير الحالية بيانات طولية تتتبع فروق الأداء الأكاديمي بين المستخدمين المتكررين للذكاء الاصطناعي والطلاب الذين يقللون عمداً من التفاعل مع النماذج. ولم يُتحقق بعد مما إذا كان الاعتماد الكبير على الأدوات التوليدية يرتبط بضعف الأداء في الامتحانات الآمنة غير المدعومة، أو ما إذا كان الطلاب المستعينون بتلك الأدوات يحققون في الواقع فهماً شاملاً متفوقاً من خلال تخفيف عبء الصياغة البرمجية الميكانيكية الروتينية.

بالإضافة إلى ذلك، لا تحدد البيانات المتاحة كيف تختلف الأقسام المتباينة داخل EPFL — مثل الفيزياء النظرية مقابل الهندسة الميكانيكية — في معدلات التبني أو القواعد المؤسسية. كما تستمر الأسئلة المفتوحة بشأن كيفية تقييد معايير خصوصية البيانات الأوروبية، لا سيما الامتثال لـ General Data Protection Regulation (GDPR) التابعة لـ European Union والقانون الفيدرالي لحماية البيانات المنقح في سويسرا (FADP)، لعمليات النشر المؤسسي لمنصات التعلم الآلي الاحتكارية والمستضافة سحابياً في المقررات الجامعية الإلزامية.

## What to watch

ينبغي لمراقبي سياسات التعليم العالي تتبع عدة تطورات رئيسية خلال الفصول الدراسية المقبلة. أولاً، ترقب ما إذا كانت EPFL والجامعات التقنية الأوروبية المماثلة ستراجع رسمياً لوائح الامتحانات الخاصة بها للتوسع في الامتحانات الشفهية، أو التقييمات الورقية الخاضعة للمراقبة، أو بيئات الاختبار الحاسوبية الآمنة غير المتصلة بالإنترنت.

ثانياً، الانتباه إلى الإرشادات الرسمية الصادرة عن مجالس الاعتماد الوطنية والجمعيات المهنية الهندسية، مثل Swiss Society of Engineers and Architects (SIA) أو European Federation of National Engineering Associations (FEANI)، بشأن الاستخدام المسموح به للذكاء الاصطناعي في مشاريع التخرج المعتمدة وأبحاث الدكتوراه. وأخيراً، رصد ما إذا كان مسؤولو التوظيف في الشركات وأرباب العمل في قطاع التكنولوجيا سيعدلون إجراءات تقييم الخريجين لديهم، بما في ذلك إدخال مقابلات تقنية مباشرة غير مدعومة للتحقق بشكل مستقل من المهارات الهندسية التأسيسية للمتقدمين.

يستند هذا المقال إلى تقرير نشره Phys.org.