DOI: https://doi.org/10.1007/s11191-025-00660-1
تاريخ النشر: 2025-06-11
المؤلف: Ángel Rivera Novoa وآخرون
الموضوع الرئيسي: الإدراك المتجسد والممتد
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة الآثار الفلسفية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) على عمليات التعلم، خاصة من خلال عدسة الإدراك الممتد. تفترض أنه بينما يمتلك GAI القدرة على تحويل الطلاب إلى متعلمين سلبيين أو نشطين، هناك خطر كبير من أنه قد يقلل من الانخراط المعرفي من خلال العمل كأداة معرفية بديلة بدلاً من أن تكون مكملة. يجادل المؤلفون بضرورة الاستفادة من GAI لتعزيز التعلم النشط، مقدمين ثلاث حالات تجريبية: توليد التعليقات، والتقنيات المساعدة، والألعاب التعليمية. في هذه السيناريوهات، يعمل GAI كأداة داعمة تعزز العمليات المعرفية بدلاً من استبدالها.
تؤكد الاستنتاجات على الطبيعة المزدوجة لـ GAI في السياقات التعليمية، خاصة في تعليم العلوم. بينما يمكن أن يؤدي GAI إلى التعلم السلبي إذا تم إدارته بشكل خاطئ، فإنه يقدم أيضًا فوائد كبيرة، مثل التعليقات الشخصية والدعم للطلاب ذوي الإعاقة، مما يمكن أن يعزز التفكير النقدي والانخراط. تدعو الورقة إلى تطبيق حذر لـ GAI لضمان أنه يكمل الجهود المعرفية البشرية بدلاً من أن يحل محلها. وتدعو إلى مزيد من البحث في إنشاء بيئات تعلم هجينة تدمج GAI بشكل فعال كأداة معرفية مكملة، وبالتالي الحفاظ على الدور المركزي للنشاط البشري في عملية التعلم.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التكامل المتزايد لتقنيات المعلومات والاتصالات في التعليم، خاصةً الذي تسارعت وتيرته بسبب جائحة COVID-19. تبرز ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) التي تنشئ أنواعًا مختلفة من المحتوى، مما يثير أسئلة حاسمة حول دورها في السياقات التعليمية، خاصة في تعليم العلوم. بينما يدعو بعض العلماء إلى استخدام هذه الأدوات لتعزيز التعلم، يعبر آخرون عن مخاوف بشأن آثارها السلبية المحتملة على التنمية المعرفية، والاعتبارات الأخلاقية، ونزاهة الأكاديمية.
تقترح الورقة استكشاف آثار الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال عدسة إطار الإدراك الممتد، الذي يفترض أن الأدوات الخارجية يمكن أن تكون جزءًا لا يتجزأ من العمليات المعرفية. يجادل المؤلفون بأنه بينما قد يخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي بجعل المتعلمين سلبيين في رحلاتهم التعليمية، فإنه يحمل أيضًا إمكانات لتعزيز الانخراط النشط. تهدف الورقة إلى تحليل هذه الثنائية من خلال أولاً تحديد نموذج الإدراك الممتد، ثم مناقشة مخاطر تقليل الائتمان المعرفي في التعلم، وأخيرًا تقديم دراسات حالة توضح كيف يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كأداة داعمة في السياقات التعليمية، مما يعزز التعلم النشط.
نقاش
تستكشف قسم النقاش في الورقة البحثية مفهوم العقل الممتد وآثاره على التعلم، متناقضة مع وجهات نظر علوم الإدراك التقليدية مع نهج العقل الموقعي. تفترض النظريات التقليدية، مثل تلك التي اقترحها فودور والاتصال، أن العمليات المعرفية محصورة في الدماغ. في المقابل، تجادل أطروحة العقل الممتد، التي يدعو إليها كلارك وتشالمرز، بأن العمليات المعرفية يمكن أن تمتد خارج الدماغ من خلال التفاعلات مع الأدوات الخارجية والبيئة. تدعم هذه الأطروحة ثلاث موجات من الفكر: مبدأ التكافؤ، الذي يقترح أن الأدوات الخارجية يمكن أن تؤدي وظائف معرفية مشابهة لتلك التي يقوم بها الدماغ؛ الدور التكميلي للعناصر الخارجية في المهام المعرفية؛ والطبيعة الديناميكية للعمليات المعرفية المتأثرة بالعوامل الثقافية والسياقية.
تناقش الورقة أيضًا التعزيزات المعرفية المحتملة التي توفرها دمج أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) في السياقات التعليمية. بينما يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي كأداة معرفية، تعزز التعلم من خلال أدوات مثل أنظمة التدريس الذكية وبرامج تحليل البيانات، هناك مخاوف بشأن الاعتماد المفرط على مثل هذه التقنيات. يبرز المؤلفون “تحيز التناغم” في الأدبيات الحالية، التي تميل إلى التركيز على النتائج الإيجابية لتوسيع الإدراك بينما تتجاهل الأضرار المحتملة. يجادلون بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي، بينما يمكنه إنتاج محتوى، قد يؤدي إلى التعلم السلبي ويعيق تطوير المهارات المعرفية النقدية إذا تم استخدامه كأداة بديلة بدلاً من أن تكون مكملة. يدعو المؤلفون إلى فهم دقيق لكيفية تأثير الأدوات المعرفية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، على التعلم، مؤكدين على أهمية السياق والاستخدام في تحديد تأثيرها على العمليات المعرفية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11191-025-00660-1
Publication Date: 2025-06-11
Author(s): Ángel Rivera Novoa et al.
Primary Topic: Embodied and Extended Cognition
Overview
This paper explores the philosophical implications of generative artificial intelligence (GAI) on learning processes, particularly through the lens of extended cognition. It posits that while GAI has the potential to transform students into either passive or active learners, there is a significant risk that it may diminish cognitive engagement by acting as a substitutive rather than a complementary cognitive artifact. The authors argue for the necessity of leveraging GAI to foster active learning, presenting three empirical cases: the generation of feedback, assistive technologies, and gamification. In these scenarios, GAI serves as a supportive tool that enhances cognitive processes rather than replacing them.
The conclusions emphasize the dual nature of GAI in educational contexts, particularly in science education. While GAI can lead to passive learning if mismanaged, it also offers substantial benefits, such as personalized feedback and support for students with disabilities, which can enhance critical thinking and engagement. The paper advocates for a careful application of GAI to ensure it complements rather than substitutes human cognitive efforts. It calls for further research into creating hybrid learning environments that effectively integrate GAI as a complementary cognitive tool, thereby maintaining the central role of human activity in the learning process.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the growing integration of information and communication technologies in education, particularly accelerated by the COVID-19 pandemic. It highlights the emergence of generative artificial intelligence (AI) tools that create various content types, raising critical questions about their role in educational settings, especially in science education. While some scholars advocate for the use of these tools to enhance learning, others express concerns regarding their potential negative impacts on cognitive development, ethical considerations, and academic integrity.
The paper proposes to explore the implications of generative AI through the lens of the extended cognition framework, which posits that external tools can be integral to cognitive processes. The authors argue that while generative AI may risk rendering learners passive in their educational journeys, it also holds potential for fostering active engagement. The paper aims to analyze this duality by first outlining the extended cognition paradigm, then discussing the risks of diminished epistemic credit in learning, and finally presenting case studies that illustrate how generative AI can serve as a supportive tool in educational contexts, thereby promoting active learning.
Discussion
The discussion section of the research paper explores the concept of the extended mind and its implications for learning, contrasting traditional cognitive science views with the situated mind approach. Traditional theories, such as those proposed by Fodor and connectionism, posit that cognitive processes are confined to the brain. In contrast, the extended mind thesis, advocated by Clark and Chalmers, argues that cognitive processes can extend beyond the brain through interactions with external tools and the environment. This thesis is supported by three waves of thought: the parity principle, which suggests that external tools can perform cognitive functions akin to those of the brain; the complementary role of external elements in cognitive tasks; and the dynamic nature of cognitive processes influenced by cultural and contextual factors.
The paper further discusses the potential cognitive enhancements afforded by integrating artificial intelligence (AI) tools in educational contexts. While AI can serve as a cognitive aid, enhancing learning through tools like intelligent tutoring systems and data analysis software, there are concerns regarding over-reliance on such technologies. The authors highlight a “harmony bias” in existing literature, which tends to focus on positive outcomes of cognitive extension while neglecting potential detriments. They argue that generative AI, while capable of producing content, may lead to passive learning and hinder the development of critical cognitive skills if used as a substitutive artifact rather than a complementary one. The authors advocate for a nuanced understanding of how cognitive artifacts, including generative AI, can either enhance or detract from learning, emphasizing the importance of context and use in determining their impact on cognitive processes.