لعلك مررت بها من قبل، تلك اللحظة الخاطفة التي ينسحب فيها الواقع من تحت قدميك..

فبينما كنت تتابع محاضرةً عبر الإنترنت، تسلّل ذهنك بعيداً عن الشرح، لتجد نفسك تراقب ملامح المدرّس بدقة؛ حركة رأسه، نبرة صوته، وتلك الابتسامات الخاطفة التي تتسلل بين كلماته.

في تلك اللحظة، لم تعد المادة العلمية هي ما يهم، بل ذلك السؤال الذي قفز إلى مخيلتك كشرارةٍ باردة، وأبى أن يغادر: هل هذا الكائن الذي يخاطبني الآن.. نبضٌ من دمٍ ولحم، أم مجرد خوارزمية تتقن تمثيل الحياة؟"

ربما تضحك على السؤال لو أنه طُرح قبل سنوات، لكنه اليوم يفرض نفسه بقوة على مشهد التعليم العالي. فالعالم الأكاديمي لم يعد كما كان؛ الجامعات بدأت تختبر نوعًا جديدًا من المدرّسين، ليسوا من لحمٍ ودم، بل أفاتارات رقمية (معادل رقمي )  تتقن الشرح، وتجيب عن الأسئلة، وتحاكي نبرة المدرّس البشري بدقة تكاد تُربك أكثر مما تُطمئن.

تجربة Class Central كانت واحدة من تلك اللحظات التي تضعك أمام الحقيقة دون تجميل. المدرّس الأفاتار DAI-vid ظهر فجأة كنسخة مطابقة لمُنشئه تقريبًا. يشرح براحة، لا يتلعثم، لا ينسى، لا يتعب، ويستطيع تحديث مادته في دقائق. وبينما وجد بعض المتعلمين أنفسهم مندهشين من سلاسة أدائه، شعر آخرون بشيء يشبه القلق… ذلك النوع من القلق الذي يجعلك تفكّر: هل يمكن لمعلّم بلا نبض أن يصنع تعلّمًا حقيقيًا؟

هنا تبدأ القصة.
قصة لقاءٍ غير متكافئ بين العقل البشري والخوارزمية. بين المدرّس الذي اكتسب خبرته من سنوات في القاعة، وبين صورة رقمية مُبرمجة لتبدو مثله، تتكلّم مثله، وربما — في لحظةٍ ما — تُقنعك أنها المدرّس الأصلي.

سنتتبّع معًا هذا الخيط، خطوة بخطوة. سنرى كيف يتغير التعليم حين يصبح المدرّس قابلاً للتحديث بلمسة.
وسنكتشف ما الذي يمكن أن تكسبه الجامعات، وما الذي يمكن أن تفقده، حين يشاركها الذكاء الاصطناعي المنصة والمسؤولية.

كيف بدأت الحكاية؟ من هو DAI‑vid ولماذا أثار كل هذا الجدل؟

تبدأ القصة من منصة Class Central، حيث قرر David Joyner، أحد أشهر مطوري مساقات الذكاء الاصطناعي، أن يقدّم تجربة غير معتادة. بدلًا من الظهور بنفسه في الفيديوهات التعليمية، أطلق نسخة رقمية عنه تحمل اسم DAI‑vid . كان الأفاتار يشبهه إلى حدّ مربك؛ وجه قريب جدًا من الحقيقي، نبرة صوت متناسقة، وإيقاع شرح ثابت لا يتعب ولا يتلعثم.

لكن الهدف لم يكن اللعب بالتقنية أو استعراض قدرات الذكاء الاصطناعي، بل محاولة الإجابة عن سؤال أعمق: هل يمكن لنموذج رقمي أن يؤدي دور المدرس كما يفعل الإنسان؟

يشير تقرير Class Central إلى أن الأفاتار امتلك ميزة جوهرية، وهي إمكانية تحديث المحتوى بسرعة من دون تسجيل جديد. هذه المرونة جعلت فكرة استخدام المدرس الرقمي تبدو جذابة، خصوصًا في المساقات التي تتغير معلوماتها بسرعة، مثل الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كشفت التجربة جانبًا آخر أقل سلاسة. فقد لاحظ المتعلمون أن حركات اليد كانت آلية ومكررة، وأن التعابير الوجهية، مهما بدت مقنعة، لم تحمل ذلك البعد العاطفي الذي يستطيع المدرس البشري التعبير عنه عند لحظات الشرح المعقد أو التفاعل مع دهشة الطالب.

وفي المقابل، تذكر دراسات تربوية أن للأفاتارات مزايا حقيقية، خصوصًا في القدرة على تقديم الشرح بطريقة متسقة، والانتقال بين اللغات بسهولة، ودعم التعلم الفردي من خلال التفاعل المباشر مع احتياجات كل طالب. هذه القدرات تجعل استخدامها في بيئات التعليم العالي خيارًا قابلًا للنمو، خصوصًا في المساقات الضخمة أو المتكررة.

لكن المفاجأة الأكبر التي رصدها تقرير Class Central كانت دهشة بعض المتعلمين الذين لم يكونوا واثقين في البداية إن كانوا يشاهدون المدرس الحقيقي أم نسخته الرقمية. هذا الالتباس كشف أن الحدود بين الإنسان والآلة بدأت تتلاشى في المجال التعليمي، وأن استخدام الأفاتارات لم يعد مجرد تجربة تقنية، بل منعطفًا حقيقيًا في فهمنا لدور المدرس في المستقبل.

أين يتفوق الأفاتار وأين يعجز عن مجاراة الإنسان؟

عندما بدأ الطلاب يتابعون شرح DAI‑vid، ظهرت ميزة الأفاتار الأبرز بسرعة. النموذج الرقمي لا يتعب ولا يتردد ولا يتأثر بتقلبات المزاج أو ضغط الوقت، لذلك يخرج الشرح بإيقاع ثابت ومنظم يسهّل متابعة المفاهيم المتسلسلة، وهو ما يجعل البداية دائمًا سلسة وواعدة للطالب الذي يبحث عن وضوح فوري في المساقات التقنية سريعة الإيقاع مثل الذكاء الاصطناعي. وتأتي القوة الأهم من جهة الإنتاج والتطوير، إذ يشير تقرير Class Central إلى أن المحتوى يمكن تحديثه في دقائق من دون الحاجة لإعادة تصوير أو مونتاج، الأمر الذي يسمح بتعديل الأمثلة وتحديث المصطلحات وإصلاح الأخطاء بسرعة، وهو عامل حاسم في مجالات تتغير أسبوعيًا مثل نماذج اللغة التوليدية ومعايير السلامة الخاصة بها. لكن نفس التجربة تكشف حدودًا دقيقة لا يمكن تجاهلها. فحركات اليد التي رصدها المتعلمون بدت آلية ومكررة وأحيانًا مشتتة، وتعابير الوجه رغم إتقانها الأساسي لا تحمل الدفء الذي يجعل الطالب يشعر بأن هناك من يلتقط حيرته أو دهشته في اللحظة المناسبة. هذه التفاصيل الصغيرة هي التي يبني بها المدرس البشري علاقة تعليمية طبيعية، مثل تغيير النبرة عندما يلاحظ تشتتًا، أو التوقف القصير لإعادة صياغة الفكرة عندما يرى علامات عدم الفهم على الوجوه، وهي لقطات وصفها التقرير بشكل واضح عند مقارنة DAI‑vid بنسخة المدرس الحقيقية.

ومع ذلك، لا يمكن إغفال أن الأفاتارات التعليمية تضيف قدرات يصعب تكرارها بشريًا على نطاق واسع. فحسب ورقة منشورة في Frontiers in Education، تستطيع هذه النماذج تقديم شرح متسق، ودعم تعلم متعدد اللغات، وتخصيص وتيرة الشرح وأسلوبه وفق احتياجات المتعلم، مع إمكانية دمج استجابات آنية تعتمد على نموذج لغوي كبير لتوضيح المفاهيم أو توليد أمثلة إضافية، وهي مزايا تزيد من إمكانية الوصول في البيئات ذات الصفوف الكبيرة أو الجماهير المتنوعة ثقافيًا. وفي المقابل، تحذّر نفس الأدبيات من تحديات حقيقية تتعلق بدقة المعلومات وخصوصية البيانات وإدارة الهوية الرقمية، ما يستدعي سياسات مؤسسية واضحة للحوكمة والشفافية عند إدخال المدرسين الرقميين في المنهج.
أما على مستوى الأثر التعليمي المباشر، فتظهر مفاجأة تستحق التوقف. دراسة تجريبية منشورة عبر Media and Learning بالتعاون مع منصة فيديو تعليمية وجدت أن أداء المتعلمين في اختبارات الذاكرة والتذكر كان متقاربًا سواء شاهدوا مدرسًا بشريًا أو أفاتارًا، وهو ما يوحي بأن جودة المحتوى وبناءه المنطقي قد تفسر نسبة كبيرة من التعلم الأساسي، حتى عندما تقل درجة التعاطف أو الإشارات غير اللفظية، غير أن الدراسة نفسها ومعها تحليلات تربوية من مجتمع تصميم التعلم تؤكد أن التساوي في نتائج الذاكرة لا يعني تكافؤ التجربة ككل، إذ تبقى مهارات مثل بناء الدافعية، إدارة النقاش، قراءة الإشارات الدقيقة للانخراط، وتعديل الاستراتيجية في اللحظة، أقرب إلى خبرة المدرس البشري منها إلى قدرات الأفاتار .

الصورة النهائية تبدو متوازنة وواضحة. الأفاتار يتفوق في السرعة والاتساق والتحديث الفوري وإيصال المحتوى متعدد اللغات على نطاق واسع، وهي مزايا تشغيلية وتربوية جذابة جعلتها التجارب الميدانية أكثر من مجرد فكرة مختبرية
والإنسان يتفوق في الذكاء العاطفي، وبناء الثقة، وقراءة السياق، وصناعة اللحظة التي تتحول فيها المعلومة إلى فهم عميق ودافع للاستكشاف، وهي عناصر ما زالت تصنع الفرق عندما ننتقل من التذكر السريع إلى التعلّم الذي يغيّر السلوك ويثبّت المهارة.

كيف سيغيّر الأفاتار مستقبل الجامعات في منطقتنا؟

بعد تجربة DAI‑vid، لم يعد السؤال يتعلق بمدى قدرة الأفاتار على تقديم الشرح، بل بما هو أعمق. كيف ستتعامل الجامعات العربية مع نموذج جديد يصل إلى الطالب بوضوح وسرعة واتساق، لكن بلا روح ولا حس تربوي؟ هنا يبدأ التحدي الحقيقي. فالنموذج الرقمي قادر بالفعل على سد فجوات تشغيلية واضحة، مثل تسجيل المحاضرات المتكررة، أو تقديم نسخ متعددة من المساق بلغات مختلفة، أو توحيد مستوى المحتوى عبر الفروع الدولية للجامعات. هذه كلها مزايا تجعل الجامعات تنظر إلى الأفاتارات بوصفها فرصة لتحسين الكفاءة وخفض التكاليف.

لكن في المقابل، تشير التجارب العالمية إلى أن الاعتماد الكامل على الأفاتار لا ينشئ بيئة تعلم متكاملة. فوفقًا لتحليلات تربوية متخصصة، ما تزال اللحظات الإنسانية داخل الفصل، مثل دعم الطالب المتردد أو قراءة نبرة صوته أو التعامل مع قلقه، جزءًا أساسيًا من جودة التعلّم وبناء الانتماء الأكاديمي. كما أن استخدام المدرسين الرقميين على نطاق واسع يتطلب حوكمة واضحة لحماية البيانات ولضمان الشفافية في هوية المدرّس الذي يظهر على الشاشة، وهي قضايا نبهت إليها المقالات الأكاديمية المتخصصة لأنها قد تؤثر على ثقة الطالب ومصداقية المؤسسة التعليمية.

بالنسبة للجامعات العربية، يمكن النظر إلى الأفاتارات ليس كبديل، بل كامتداد للطاقم الأكاديمي. فهي أداة يمكنها تحسين جودة تقديم المساقات الأساسية، وتحرير وقت عضو هيئة التدريس للتفاعل الحقيقي مع الطلاب، بدل استهلاكه في تسجيل المحتوى أو تعديله. كما أن نتائج الدراسات التي تشير إلى تقارب أداء الطلاب في الاختبارات سواء تعلموا من بشر أو من أفاتار، تمنح الجامعات فرصة لتخصيص الموارد بشكل استراتيجي، مع الحفاظ على دور المدرّس في الجوانب التي لا يمكن للأفاتار محاكاتها، ومع ذلك، يبقى السؤال الأعمق هو: هل يمكن لهذا التحول أن يعزز جودة التعليم العالي في المنطقة، أم يخلق فجوة جديدة بين المؤسسات التي تمتلك القدرة التقنية وتلك التي لا تملكها؟ الجامعات القادرة على دمج الأفاتارات ضمن نماذج هجينة، تجمع بين المحتوى الرقمي المتطور والتفاعل البشري المباشر، ستتمكن من بناء بيئة تعلم أكثر مرونة وشمولية. أما التي تلجأ للاعتماد على التقنية دون رؤية واضحة، فقد تجد نفسها أمام تجربة تعليمية باردة، منظمة ومنضبطة، لكنها تفتقد للإنسان الذي يبث الحياة في المعرفة.

في النهاية، قصة DAI‑vid ليست مجرد تجربة تقنية، بل تذكير بأن التعليم العالي في العالم العربي يقف أمام مفترق طرق جديد. فالأفاتار قادر على نقل المعرفة، لكن بناء الفهم، وإحياء الفضول، وصنع الثقة، ما تزال مهامًا إنسانية بامتياز. والتحدي الحقيقي ليس في اختيار أحدهما، بل في إيجاد صيغة تجعل الإنسان والآلة يقفان معًا على منصة التعليم، كلٌ في مكانه المناسب.

كما ومن الواضح الآن أن الجامعات العربية تحتاج إلى نماذج هجينة تجمع كفاءة AI بدفء العلاقة التربوية، وهنا يبرز دور نسيج كمنصة رائدة. نسيج لا تقدّم مجرّد تحليلات؛ بل ترسم خارطة طريق للأكاديميين وصنّاع القرار، تساعدهم على استيعاب الاتجاهات مثل AI في التعليم العربي، تقييم المخاطر، وبناء استراتيجيات تحول التقنية إلى أداة تمكين — لا بديل عن الإنسان.