نابرابری آموزشی در دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته

گسترش سریع هوش مصنوعی پیشرفته، به ویژه مدل های مولد، سامانه های زبانی بزرگ، ابزارهای تحلیل داده، و دستیارهای هوشمند آموزشی، چشم انداز آموزش را در سطح جهانی دگرگون کرده است. این فناوری ها می توانند یادگیری شخصی سازی شده، بازخورد فوری، تولید محتوای آموزشی، پشتیبانی از پژوهش، و ارتقای بهره وری آموزشی را ممکن سازند. با این حال، دسترسی به این ظرفیت ها به طور برابر در میان گروه های اجتماعی، مناطق جغرافیایی، نظام های آموزشی و کشورها توزیع نشده است. مقاله حاضر با تمرکز بر «نابرابری آموزشی در دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته» می کوشد نشان دهد که چگونه شکاف های اقتصادی، زیرساختی، جغرافیایی، مهارتی، زبانی و نهادی می توانند به بازتولید نابرابری آموزشی در عصر دیجیتال منجر شوند. در این پژوهش، ضمن تبیین چارچوب مفهومی مبتنی بر شکاف دیجیتال، عدالت آموزشی و سرمایه انسانی، ادبیات جهانی پیرامون فناوری های نوین آموزشی و هوش مصنوعی مرور می شود. سپس ابعاد چندگانه نابرابری در دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته تحلیل شده و با رویکردی تطبیقی، وضعیت ایالات متحده، اتحادیه اروپا، چین، هند و چند کشور در حال توسعه بررسی می گردد. یافته های تحلیلی نشان می دهد که دسترسی نابرابر به اینترنت پرسرعت، دستگاه های مناسب، داده های آموزشی، سواد دیجیتال و زبان های پشتیبانی شده، به طور مستقیم بر کیفیت یادگیری، فرصت های اشتغال آینده و انباشت سرمایه انسانی اثر می گذارد. در ادامه، نقش دانشگاه ها، دولت ها و شرکت های فناوری در کاهش یا تشدید این شکاف بررسی و مجموعه ای از سیاست های عمومی، راهکارهای زیرساختی، برنامه های سواد هوش مصنوعی، مدل های دسترسی باز و همکاری های بین المللی پیشنهاد می شود. در پایان، مقاله یک مدل مفهومی برای عدالت در دسترسی به هوش مصنوعی در آموزش ارائه می کند که بر سه اصل «دسترسی»، «توانمندسازی» و «حکمرانی عادلانه» استوار است. نتیجه کلی مقاله آن است که بدون مداخله سیاستی آگاهانه، هوش مصنوعی پیشرفته ممکن است به جای کاهش شکاف های آموزشی، آن ها را تعمیق کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی پیشرفته ، عدالت آموزشی ، شکاف دیجیتال ، نابرابری آموزشی ، سواد دیجیتال ، سرمایه انسانی ، دسترسی باز ، سیاست گذاری آموزشی