حوكمة الشراكة

تسأل معظم أطر الحوكمة عمّا يجب ألّا يفعله الذكاء الاصطناعي. والسؤال الأصعب: ما الذي يجب أن يواصل المعلّم فعله؟

تنقل هذه الورقة إلى الصفّ حُجّةً طرحها مقالٌ في مجلة California Management Review: أنّ حوكمة الذكاء الاصطناعي «ينبغي أن تمتدّ إلى ما بعد» الضوابط «لتشمل تنظيمَ علاقةٍ تكافليّة بين رأس المال البشري وتطبيقات الذكاء الاصطناعي» (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026). كُتب المقال للشركات، لكنّ فكرته المركزية تنطبق على المدارس انطباقاً وثيقاً، لأنّ التعليم هو تحديداً ذلك النوع من العمل المتخصّص الذي يكون فيه حُكمُ المهنيّ هو جوهرَ الأمر.

كانت الموجة الأولى من سياسات الذكاء الاصطناعي الصفّي دفاعية، وكان ذلك صواباً: حماية بيانات الطلاب، وفحص التحيّز، والاحتفاظ بسجلّ، ومعرفة أيّ مزوّدٍ يرى ماذا. وقد طرح العدد الثالث من هذه السلسلة ثلاثة أسئلة على المدرسة أن تستطيع الإجابة عنها بشأن الذكاء الاصطناعي الذي يستعمله معلّموها: هل تراه؟ هل توجّهه؟ هل تستطيع أن تقف خلفه؟

ما زالت هذه الأسئلة لازمة، لكنها لم تعد كافية. يلاحظ المؤلفون أنّ معظم أطر الحوكمة «تركّز على آلياتٍ دفاعية و"ضوابط للذكاء الاصطناعي" غايتُها الحدّ من المخاطر والأضرار». والبديل الذي يقترحونه هو حوكمة الشراكة ذاتها، بحيث «تُكمِّل القدراتُ البشرية قدراتِ الذكاء الاصطناعي بصَون الفاعلية الإنسانية» (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026).

ويصف المؤلفون أربعة أنماطٍ من العمل المشترك بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، أحدها الخبرة المعزَّزة: تعاونٌ يعمّق الإتقان المهني في مجالٍ متخصّص. وأمثلتهم المحامون والمطوّرون وأطبّاء الأشعة، ممّن لا تدعم أدواتُهم خبرتَهم «إلّا حين يستطيع المهنيّون تقييم مخرجاتها في سياقها». والتعليم ينتمي إلى هذه الصحبة؛ فالمعلّم الذي يراجع مسودةَ درسٍ أعدّها الذكاء الاصطناعي مهنيٌّ يقيّم مُخرَجاً في سياق صفٍّ بعينه، وسؤال الحوكمة هو: هل هذا التقييم حقيقي؟

لا قيمة لاعتماد المعلّم إلّا إذا كان حُكماً. والنقرة ليست حُكماً.

يقدّم المقال ملاحظةً لافتة عن سياسات «الإنسان في الحلقة»: على الحوكمة «أن تحدّد أين تضيف المشاركةُ البشرية حُكماً جوهرياً، وأين تُوشك أن تصير شكليةً محضة» (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026).

ويمكن للشراكة بين المعلّم والذكاء الاصطناعي أن تخفق بطريقتين:

• قلّة الاستعمال، وهي سهلة الملاحظة: يجد المعلّمون الأداةَ المحكومة بطيئةً أو ضعيفة، فيعودون بصمتٍ إلى ما في جيوبهم. وقد سمّى العدد الثالث ذلك «الاستعمال الخفيّ».
• المراجعة الشكلية، وهي أصعب ملاحظةً لأنها تبدو من الخارج نجاحاً: كلّ مسودةٍ تُعتمد، والاستعمال يرتفع، ولوحة المتابعة خضراء. غير أنّ الاعتماد ربما صار ردَّ فعلٍ تلقائياً: نسخةُ الذكاء الاصطناعي تُقبَل كما وصلت، أسبوعاً بعد أسبوع.

ويحذّر المقال من أن يُجعل المهنيُّ «ضامناً اسمياً للمساءلة، دون المعلومات والكفاءة والصلاحية اللازمة لممارسة رقابةٍ ذات معنى»، ومن «مراجعةٍ طقوسية تضيف أوراقاً ولا تضيف إلّا قليلاً من الرقابة الفعلية» (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026).

إذا استقى كلّ المعلّمين من النماذج القليلة نفسها، بدأت الدروس تتشابه.

يلاحظ المؤلفون أنّ النماذج التوليدية «تُفضّل الأنماطَ الأكثر شيوعاً إحصائياً» ما لم يشجّع تصميمُها واستعمالُها البدائلَ عن قصد (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026). ويستشهدون بأدلّةٍ على أنّ الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يرفع إبداعَ العمل الفردي بينما يقلّل التنوّعَ الجماعي لما تنتجه المجموعة (Doshi and Hauser, 2024)، ويحذّرون من أنّ «بُنى ذكاءٍ اصطناعي متشابهة مدرَّبة على بيانات متشابهة» قد تُوحِّد تفكيرَ المؤسسة في قالبٍ واحد.

على المدارس أن تأخذ ذلك بجدّية. فالنظام الذي يطلب فيه آلافُ المعلّمين الدرسَ نفسه من النماذج القليلة نفسها سينتهي إلى الدرس نفسه. ولا تلتقط ذلك أيُّ ضوابط، لأنّ أيّ مسودةٍ بمفردها لم يحدث فيها خطأ. الخسارة في التنوّع بين الصفوف: المثال المحلي، والمدخل غير المتوقَّع، وصوت المعلّم الخاص.

أمران يقاومان ذلك، وليس أيٌّ منهما ضابطاً

• اربطوا الذكاء الاصطناعي بالمدرسة، لا بالمتوسّط العام. في إدسمارتلي، تنطلق المسودات من منهج المدرسة وصفّها، وتتّبع إرشادات المحتوى التي كتبتها المدرسة بكلماتها، وتستشهد بأهدافها موسومةً بـ«موثَّق» أو «استرشادي»، ليرى المعلّم ما تستند إليه المسودة.
• عاملوا خروجَ المعلّم عن المسودة على أنه الثروة التي هو عليها. التعديلات التي يُجريها المعلّم هي الموضع الذي يدخل منه الصفُّ الذي أمامه إلى الدرس. وعلى الحوكمة أن تصون ذلك وأن تتعلّم منه.

الذكاء الاصطناعي الذي اعتمدته المدرسة في سبتمبر قد لا يكون هو الذي يصوغ دروسها في ديسمبر.

يميّز المقال حوكمةَ الذكاء الاصطناعي من حوكمة تقنية المعلومات المعتادة في هذه النقطة بالذات: فأنظمة الذكاء الاصطناعي قابلةٌ للتحديث، و«أداءُ هذه الأنظمة وعواقبُها التنظيمية تتغيّر أيضاً مع التشغيل والتغذية الراجعة والاستعمال البشري»، ولذلك «فهي تتطلّب شكلاً أكثر تكيّفاً من الحوكمة» (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026).

والنتيجة بالنسبة إلى المدرسة عملية: السياسة التي تسمّي الأداة ولا تسمّي النماذجَ التي وراءها تحكم شيئاً ربما تغيّر بالفعل.

كيف تبدو الحوكمة المتكيّفة

• كلّ مسودةٍ تحمل مصدرها. في إدسمارتلي، يُسجَّل لكلّ عملية توليدٍ المزوّدُ والنموذجُ وإصدارُ التعليمات التي أنتجتها.
• المحرّكات تُفحص يومياً. يُختبر كلّ مزوّدٍ مُهيّأ كلّ صباح عبر الشيفرة نفسها التي تخدم المعلّمين، ويُبلَّغ عن الأعطال في يوم بدئها.
• التغييرات تُبلَّغ للمدرسة. يرى قادة المدرسة سجلّاً مؤرَّخاً لكلّ تغييرٍ في النماذج التي تقف وراء مسودات المدرسة، بالعربية والإنجليزية، مع جملةٍ واحدة تبيّن السبب. والمزوّدون الذين لا يتلقّون إلّا المحتوى التعليمي، ولا يتلقّون بيانات الطلاب أبداً، مُدرَجون في سطرٍ مستقلّ، مع الإعداد الذي تستعمله المدرسة لاستبعادهم. ويمنع فحصٌ آليٌّ عند البناء وصولَ أيّ تغييرٍ في النماذج إلى التشغيل دون قيدٍ يوثّقه.

ما يطلبه كلّ مكوّنٍ من المدرسة، وأين تقف إدسمارتلي

يختم المقال بأربعة مكوّناتٍ لحوكمة الشراكة (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026). يبيّن الجدول أدناه ما يطلبه كلٌّ منها من المدرسة، وما تفعله إدسمارتلي اليوم، وما يأتي بعده.

والجدول صادقٌ في الاتّجاهين: حقوق القرار مبنيّة، وحلقة التعلّم المشترك مبنيّةٌ جزئياً، وتصميم الأدوار شأنٌ للمدارس بقدر ما هو شأنٌ لأيّ منتج.

المقاييس الصحيحة تصف المدرسة، ولا يُقيّم أيٌّ منها المعلّم.

تَعُدّ معظم لوحات متابعة الذكاء الاصطناعي الاستعمالَ: مرّات الدخول، والمسودات، والساعات الموفَّرة. وهذه الأرقام تُظهر مدى التبنّي، لكنها لا تقول شيئاً عن الشراكة. ويوصي المقال بـ«تتبّع مقاييس تتجاوز» الحجم، منها «الحالات التي نجح فيها الحدسُ البشري رغم توصيات الذكاء الاصطناعي»، وبدراسة «الخروج الناجح عن اقتراحات الذكاء الاصطناعي» لمعرفة ما إذا كان ينبغي أن يُسترشَد به في العمل اللاحق (Jarrahi, Ritala and Akbarin, 2026).

سؤال الشراكة بالنسبة إلى المدرسة هو: كم مرّةً يغيّر حُكمُ المعلّم ما اقترحه الذكاء الاصطناعي؟ المدرسة التي تُعتمد فيها كلّ المسودات تقريباً دون تغيير قد تكون مدرسةً ذكاؤها الاصطناعي ممتاز، وقد تكون أيضاً مدرسةً صار فيها الاعتماد شكلياً. والرقم وحده لا يستطيع أن يحدّد أيّهما، لكنّ قائد المدرسة الذي يعرف الرقم يستطيع أن يسأل.

وهنا خطٌّ نتمسّك به مبدأً: هذه الأرقام تصف المدرسة، ولا تصف الفرد أبداً. لن يكون هناك ترتيبٌ للمعلّمين بحسب مقدار ما يعدّلون، ولا درجةٌ لكلّ معلّم، ولا تنبيهٌ يقول لمعلّمٍ إنه لم يغيّر بما يكفي. فالمقياس الذي يقيّم المعلّمين يعلّمهم أن يؤدّوا من أجل المقياس، وهذا عكسُ صَون حُكمهم. كما أنه يحوّل المعلّم إلى «الضامن الاسمي للمساءلة» الذي يحذّر منه المقال.

خمس خطوات لقادة المدارس والوزارات

• اسألوا: هل المراجعة حُكمٌ أم شكلية؟ أضيفوا سؤالاً واحداً إلى كلّ مراجعةٍ للذكاء الاصطناعي: حين يعتمد المعلّم مسودةً أعدّها الذكاء الاصطناعي، ماذا يعني هذا الاعتماد، وكيف نعرف إن توقّف عن أن يعني ذلك؟
• احتفظوا بسجلّ المراجعة، لا بالمحتوى. سجّلوا مَن اعتمد ماذا ومتى، ببصمةٍ رقمية، لا بالنص. فالسجلّات المتناسبة تجعل المساءلة حقيقية دون أن تحوّل المراجعة إلى أوراق.
• احكموا النموذج، لا الأداة وحدها. اشترطوا على مزوّدكم أن يُعلمكم حين تتغيّر النماذج التي تقف وراء عمل معلّميكم، وأن يحتفظ بسجلٍّ مؤرَّخٍ لذلك.
• أبقوا الحِرفة حيّة. أفسحوا للمعلّمين أن يخطّطوا بعضَ الدروس دون ذكاءٍ اصطناعي، ليبقى الحُكمُ الذي يحملونه إلى مسوداته حادّاً. ويستشهد المقال بأدلّةٍ على أنّ استعمال الذكاء الاصطناعي دون ضوابط قد يضرّ بالتعلّم (Bastani et al., 2025)، والعناية نفسها تنطبق على المهارة المهنية.
• قيسوا المدرسة، ولا تقيّموا المعلّم. استعملوا الأرقام على مستوى المدرسة لفتح الحوار، لا لترتيب الموظفين، وعاملوا ما يغيّره المعلّمون مراراً على أنه معرفةٌ بما يحتاج إليه سياقكم.

الذكاء الاصطناعي يقترح، والمعلّم يقرّر

لم يتغيّر المبدأ الأول لإدسمارتلي منذ العدد الأول: الذكاء الاصطناعي يقترح، والمعلّم يقرّر. تبدأ كلّ مسودةٍ بعبارة «مسودة مُنشأة بالذكاء الاصطناعي، لم تُراجع بعد». والاعتماد للمعلّم، مُسجَّلٌ ويمكن التحقّق منه. والمدرسة التي تشترط الاعتماد تستطيع أن تمنع الطباعة والتحميل والتصدير حتى يُمنح. وهذه ضمانةٌ لا قفل: يبقى النسخ ممكناً، لأنّ المعلّم مهنيٌّ لا متَّهم.

وتضيف هذه الورقة التزاماً واحداً إلى ذلك المبدأ: حوكمة الشراكة تعني أن نجعل حُكمَ المعلّم مرئياً للمدرسة، دون أن نجعل المعلّم مراقَباً منها. ونحن نرى أنّ هذا الخطّ يمكن التمسّك به، ونبني لنتمسّك به.

دعوة

إن كان السؤال الذي تطرحه هذه الورقة سؤالاً تطرحه مدرستكم أو هيئتكم، فنحن نرحّب بالحديث.

المراجع

• Bastani, H. et al. (2025) 'Generative AI without guardrails can harm learning: evidence from high school mathematics', Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122.
• Doshi, A.R. and Hauser, O.P. (2024) 'Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content', Science Advances, 10(28), eadn5290.
• Jarrahi, M.H., Ritala, P. and Akbarin, M. (2026) 'Governing AI through human-AI symbiosis', California Management Review, Insights, 12 October. Available at: cmr.berkeley.edu (Accessed: 17 October 2026).

للتواصل

hello@edsmartly.com · EdSmartly.com · app.edsmartly.com
إدسمارتلي خدمة مقدَّمة من شركة أكسيوم إنتليجنس بارتنرز ذ.م.م.
يجوز تداول هذه الوثيقة بحرّية دون تعديل.