حين تتغير ملكية التعلم: من يملك المعرفة في عصر الذكاء الاصطناعي؟/ د. أنور كوثراني
في الصفوف اللبنانية اليوم، لم يعد الطالب وحده أمام الورقة البيضاء.
دخل شريك غير مرئي إلى عملية التعلم: الذكاء الاصطناعي.
طالب يسلّم بحثًا متكاملًا خلال وقت قصير، لغة دقيقة، تحليل متماسك.
لكن السؤال لم يعد: هل استخدم الذكاء الاصطناعي؟
بل أصبح أكثر إلحاحًا: ماذا تعلّم فعليًا؟ ومن يملك التعلم اليوم؟
لطالما قامت المنظومة التعليمية على فرضية واضحة: المعرفة تُنقل من المعلم إلى الطالب.
لكن هذه الفرضية لم تعد قائمة في عالم أصبحت فيه المعرفة متاحة، بل فائضة.
ما أصبح نادرًا اليوم ليس المعلومة، بل القدرة على فهمها، وتحليلها، واتخاذ موقف منها.
وتشير تقارير OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) إلى أن قيمة التعليم لم تعد تُقاس بما يعرفه الطالب، بل بما يستطيع أن يفعله بهذه المعرفة.
هنا يتحول التعليم من نقل المحتوى إلى بناء التفكير،
ومن الإجابة الجاهزة إلى القدرة على طرح السؤال المناسب.
في هذا السياق، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة إضافية.
نحن أمام تحول يعيد تشكيل العلاقة بين الطالب والمعرفة والمعلم.
فوفقًا لإطار UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization)، لم يعد الذكاء الاصطناعي مادة مستقلة، بل كفاءة عرضية تتكامل في مختلف التخصصات.
لم يعد المطلوب أن يتعلم الطالب “عن” الذكاء الاصطناعي، بل أن يتعلم “من خلاله”، وأن يفهم كيف يستخدمه، وكيف يقيّم مخرجاته، وكيف يكشف التحيّز الكامن فيه.
وتُظهر الأطر الأوروبية، بالتوازي مع توجهات OECD، أن التعلم في هذا المجال يمر بمسار متدرج: من التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، إلى استخدامه، ثم تقييمه، وصولًا إلى تصميم حلول من خلاله.
عند هذه النقطة، لا يعود الطالب مستخدمًا فقط، بل يصبح منتجًا للمعرفة.
لكن هذا التحول يكشف عن أزمة أعمق.
إذا كانت الإجابة متاحة بضغطة زر، فما الذي نقيسه فعليًا؟
تشير تقارير حديثة إلى أن نسبة معتبرة من مهام التقييم التقليدية يمكن إنجازها عبر أدوات الذكاء الاصطناعي دون جهد فكري حقيقي.
وهنا يفقد التقييم معناه، وتفقد الشهادة قيمتها، إذا لم تعد تعكس قدرة حقيقية على التفكير.
لم يعد السؤال عمّا يعرفه الطالب،
بل كيف يفكر، وكيف يبرر، وكيف يميّز بين المعلومة الدقيقة والمضللة.
بهذا المعنى، لم يعد التقييم قياسًا للناتج، بل قراءة لعملية التفكير ذاتها.
في موازاة ذلك، يتغير دور المعلم بشكل جذري.
لا يتراجع حضوره، بل يزداد عمقًا وتأثيرًا.
لم يعد ناقلًا للمعرفة،
بل أصبح مصممًا لتجارب التعلم، وموجّهًا للتفكير، وضامنًا للمعنى في بيئة معرفية مفتوحة.
وهذا التحول يتطلب إعادة تعريف إعداد المعلمين، بحيث ينتقل من التركيز على المحتوى إلى بناء كفاءة تربوية عميقة.
وفي لبنان، بدأت بعض المبادرات التربوية تعكس هذا التحول بشكل عملي.
ففي كلية التربية في الجامعة اللبنانية الدولية (LIU)، جرى العمل على تدريب المعلمين على دمج الذكاء الاصطناعي ضمن ممارسات تعليمية هادفة، وإعادة النظر في أساليب التقييم، وتوظيف أدوات حديثة ضمن أطر تربوية مثل Bloom وUbD.
وقد تم تنفيذ هذه الجهود بالتعاون مع المدارس الرسمية والخاصة في لبنان، وبالشراكة مع جامعات في الأردن، إضافة إلى برامج تدريبية عالمية مع McGraw-Hill، ما يعكس انتقالًا من الاستخدام التقني إلى دمج تربوي قائم على الكفاءة وبناء التفكير.
إن لبنان اليوم أمام لحظة مفصلية.
قد يبدو هذا التحول مؤجلًا في ظل الأزمات، لكنه في الواقع فرصة لإعادة بناء النظام التعليمي على أسس أكثر حداثة ومرونة.
فالتقارير الدولية تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قادر على تقليص الفجوات التعليمية، وتوفير تعلم مخصص بكلفة أقل، وتحسين جودة التعلم حتى في البيئات الهشة.
لكن هذه الإمكانات لن تتحقق دون رؤية واضحة، وسياسات جريئة، واستثمار حقيقي في الإنسان قبل التكنولوجيا.
ومن هنا، لم يعد إدماج الذكاء الاصطناعي في التعليم مسألة تقنية، بل قرارًا استراتيجيًا يمس جوهر النظام التعليمي.
إن التأخر في هذا التحول لن يحافظ على النظام القائم، بل سيجعله خارج الزمن التربوي.
المطلوب اليوم إطار وطني يعيد تصميم المناهج على أساس الكفاءات، ويؤهل المعلمين بشكل منهجي، ويعيد بناء أنظمة التقييم بما يعكس التعلم الحقيقي.
في النهاية، لم تعد المعرفة ملكًا حصريًا لأي طرف.
لكنها لم تفقد قيمتها، بل أصبحت أكثر ارتباطًا بما لا تستطيع الآلة امتلاكه: القدرة على الفهم، والحكم، وإعطاء المعنى.
في عالم ينتج فيه الذكاء الاصطناعي الإجابات،
سيبقى التفوق لمن يمتلك القدرة على السؤال.
? When Ownership of Learning Shifts: Who Owns Knowledge in the Age of AI
In Lebanese classrooms today, students are no longer alone with the blank page.
An invisible partner has entered the learning process: artificial intelligence.
A student submits a well-structured assignment in a short time—clear language, coherent analysis.
But the question is no longer: did they use AI?
The more pressing question is: what did they actually learn—and who owns learning today?
For decades, education systems have been built on a simple assumption: knowledge is transferred from teacher to student.
That assumption no longer holds in a world where knowledge is not only accessible, but abundant.
What has become scarce is not information, but the ability to understand it, analyze it, and take a position toward it.
According to reports by the OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development), the value of education is no longer measured by what students know, but by what they are able to do with what they know.
At this point, education shifts from delivering content to cultivating thinking,
and from providing ready-made answers to enabling meaningful questioning.
In this context, artificial intelligence can no longer be seen as just another educational tool.
We are witnessing a transformation that is reshaping the relationship between student, knowledge, and teacher.
According to the UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) framework, AI is no longer a standalone subject, but a cross-cutting competency integrated across disciplines.
Students are no longer expected simply to learn about AI, but to learn through it—to understand how to use it, evaluate its outputs, and detect the biases embedded within it.
European frameworks, aligned with OECD directions, further suggest that learning in this space progresses through stages: engaging with AI, using it, evaluating it, and ultimately designing solutions through it.
At that point, the student is no longer just a user, but a producer of knowledge.
Yet this transformation exposes a deeper challenge.
If answers are available at the click of a button, what exactly are we assessing?
Recent reports indicate that a significant portion of traditional assessment tasks can now be completed using AI tools without meaningful cognitive effort.
In such a context, assessment loses its meaning, and certification loses its value if it no longer reflects genuine thinking.
The question is no longer what the student knows,
but how they think, how they justify their reasoning, and how they distinguish between accurate and misleading information.
Assessment, therefore, must move beyond measuring outputs and toward understanding the thinking process itself.
At the same time, the role of the teacher is undergoing a profound transformation.
It is not diminishing—it is deepening.
The teacher is no longer a transmitter of knowledge,
but a designer of learning experiences, a guide for thinking, and a guarantor of meaning in an open knowledge environment.
This shift requires a redefinition of teacher preparation, moving from a focus on content delivery to the development of deep pedagogical competence.
In Lebanon, some educational initiatives are beginning to reflect this transformation in practice.
At the School of Education at the Lebanese International University (LIU), efforts have been made to train teachers in the meaningful integration of AI, rethink assessment approaches, and embed emerging tools within established pedagogical frameworks such as Bloom’s Taxonomy and Understanding by Design (UbD).
These initiatives have been implemented in collaboration with public and private schools across Lebanon, in partnership with universities in Jordan, and through global training programs with McGraw-Hill.
They reflect a shift from the simple adoption of technology toward a structured, competency-based integration centered on thinking.
Lebanon today stands at a critical crossroads.
While this transformation may seem secondary in times of crisis, it is in fact an opportunity to rebuild the education system on more modern, flexible, and equitable foundations.
International evidence suggests that AI can help reduce educational gaps, provide personalized learning at lower cost, and improve learning quality even in fragile contexts.
However, this potential will not materialize without clear vision, bold policy decisions, and meaningful investment in human capacity before technology.
From this perspective, integrating AI into education is no longer a technical matter—it is a strategic decision that touches the very core of the educational system.
Delaying this transformation will not preserve the current system; it will render it increasingly irrelevant.
What is needed today is a national framework that redesigns curricula around competencies, prepares teachers systematically, and rebuilds assessment systems to reflect authentic learning.
Ultimately, knowledge is no longer owned exclusively by any single actor.
Yet its value has not diminished—it is now more closely tied to what machines cannot possess: the ability to understand, to judge, and to create meaning.
In a world where artificial intelligence can generate answers,
true excellence will belong to those who know how to ask the right questions.