هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المصممين التعليميين؟ مسودات المحتوى وبنوك الأسئلة تأتي بسرعة، أما ترتيب التعلم وتصميم التقييم السليم فيبقيان بشريين.
تشمل هذه الصفحة أيضًا: مطور المناهج.
ما زال الطلب على المصممين التعليميين قويًا، لكن الأدوار التي تقتصر على إنتاج مواد التدريب ستضعف. فمسودات المحتوى وبنوك الأسئلة ومخططات الوحدات ستأتي أسرع، بينما سيبقى تصميم تجارب تعلم متسقة، واختيار تقييمات سليمة، وتحسين تجربة المتعلم، وربط التعلم بالممارسة.
يتجاوز عمل المصمم التعليمي جعل المواد واضحة وأنيقة بكثير. فانطلاقًا من هدف التعلم ورجوعًا إلى الوراء، يقرر الأنشطة التي ينبغي تضمينها، وكيف يُتحقق من الإتقان، ونوع تجربة التعلم التي تفضي إلى ترسيخ المعرفة وتغيير السلوك. ويؤدي دورًا مهمًا لا في المدارس فحسب، بل أيضًا في تدريب الشركات والتعلم الإلكتروني وتصميم برامج تهيئة الموظفين الجدد.
لا تكمن قيمة هذا الدور في إنتاج مواد جذابة، بل في تصميم تجربة التعلم ذاتها. قد يوسّع الذكاء الاصطناعي المعروض من أفكار المحتوى ومسودات المواد، لكن مسؤولية التصميم الموجه نحو تغيير سلوكي حقيقي تبقى بيد البشر.
يحسبه ai-job-risk.net من أربع مجموعات بيانات عامة، على مقياس من 0 إلى 100 نسبةً إلى 188 مهنة نغطيها. الرقم الأعلى يعني أن جزءًا أكبر من مهام الوظيفة مما يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي أداءه أو يُستخدم فيه بالفعل. وهو ليس احتمال فقدان الوظيفة.
تحليل المهام لدى الباحثين (Eloundou وزملاؤه؛ منظمة العمل الدولية). يُعرض كرتبة مئينية بين جميع المهن التي يقيّمونها.
الاستخدام المرصود لـ Microsoft Copilot وAnthropic Claude في مهام هذه المهنة. يُعرض كرتبة مئينية بين جميع المهن التي يقيّمونها.
لا يذكر مكتب BLS أي عامل خاص بهذه المهنة، لذا يعكس هذا الإسقاط أساسًا نمو أو تراجع القطاعات التي توظفها.
أرقام أمريكية لمهنة BLS "Instructional coordinators". تفترض توقعات BLS أن التقنية تواصل التطور بوتيرتها التاريخية؛ وهي ليست توقعًا لأثر الذكاء الاصطناعي وحده.
المصادر
مؤشر التعرض يحسبه ai-job-risk.net من مجموعات البيانات أدناه (البيانات حتى 15 أكتوبر 2026). وأرقام العمل الأمريكية مصدرها BLS دون تغيير.
لم تُعدّ الجهات الناشرة هذا الموقع ولم تراجعه ولم تصادق عليه. الاستشهادات الكاملة والتراخيص والمنهجية
التصميم التعليمي مجال باتت بعض مهامه أسرع بكثير بفضل الذكاء الاصطناعي. فمسودات محتوى المقررات وأفكار السيناريوهات وأسئلة الاختبارات ونصوص الفيديو وتنظيم موضوعات التعلم كلها صارت تُعدّ بجهد أقل بكثير من ذي قبل.
ومع ذلك، لا تتحدد نتائج التعلم بحجم المحتوى وحده. فما زال على أحدٍ أن يقرر بأي ترتيب تُعرض المادة، وما الأفعال التي ينبغي أن يقوم بها المتعلمون، وأين تُدرج الممارسة والتأمل، وأي التقييمات تقيس التحسن فعلًا. وإذا كان التصميم ضعيفًا، فلن تجعل إضافة مزيد من المحتوى التعلمَ أرسخ.
ليس المصممون التعليميون مجرد منتجي محتوى، بل يصممون تجربة التعلم بأكملها، بما في ذلك المواضع التي يتعمق فيها الفهم وتلك التي يُرجَّح أن يفقد فيها المتعلمون اهتمامهم. وفيما يلي نفصّل الوظيفة إلى الأجزاء التي يتعامل معها الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر والقيمة التي تبقى لدى المصممين البشر.
يتفوق الذكاء الاصطناعي بشكل خاص في إنتاج المسودات الأولى لمحتوى التعلم ومواد التدريب، إذ أصبح توليد مكونات مثل النصوص والاختبارات والسيناريوهات أكثر كفاءة بكثير.
يستطيع الذكاء الاصطناعي توليد مسودات أولية لنصوص التعلم الإلكتروني وسيناريوهات الفيديو ونصوص التعليق الصوتي والمحتوى الشارح بسهولة كبيرة، مما يخفف المرحلة الأولى من الإنتاج كثيرًا. غير أن البشر ما زالوا بحاجة إلى تقدير ما إذا كان العمق مناسبًا لهدف التعلم وما إذا كان التسلسل منطقيًا.
يبرع الذكاء الاصطناعي في صياغة أسئلة نقاط التحقق واختبارات المراجعة، وبات إنتاج أعداد كبيرة منها سهلًا. لكن نتائج التعلم لا تتحسن لمجرد ازدياد عدد الأسئلة؛ إذ يجب أن يظل الغرض الكامن وراء التقييم واضحًا.
يستطيع الذكاء الاصطناعي بسرعة إعداد مسودات لهياكل الفصول وتسلسل الوحدات، مما يجعله مفيدًا لبناء إطار أولي. لكن التحقق مما إذا كان الترتيب يناسب فعلًا المتطلبات المسبقة للمتعلمين والتطبيق في مكان العمل لا يزال يتطلب تقديرًا تصميميًا.
يلخّص الذكاء الاصطناعي بكفاءة سجلات المشاركة وإجابات الاستبيانات المفتوحة، مما يساعد على تنظيم مواد التحسين. ومع ذلك، يظل على البشر تفسير أي ردود الفعل تكشف عن مشكلة حقيقية مهمة في تصميم التعلم.
ما يبقى للمصممين التعليميين هو تشكيل تجربة التعلم وربطها بالنتائج. وكلما تعلّق العمل بتصميم التجربة لا بإنتاج المحتوى، ظل بشريًا أكثر.
سيظل على البشر أن يقرروا كيف تُجمع المحاضرات والتمارين والممارسة والتأمل لبناء القدرة المستهدفة. فمعرفة المعلومة وتغيير السلوك ليسا الشيء نفسه، وتبقى القدرة على ربط الأهداف بالأنشطة محورية.
سيبقى مهمًا تحديد ما إذا كان ينبغي تقييم نتيجة التعلم بالاختبارات أو مهام الأداء أو لعب الأدوار أو الأعمال المقدَّمة. فأسهل أشكال التقييم ليس دائمًا الأصح، وجودة التقييم تؤثر مباشرة في جودة التعلم.
ما زال المصمم التعليمي بحاجة إلى رؤية المواضع التي ينصرف فيها المتعلمون، وتلك التي يتحسن فيها الفهم، والأجزاء التي تثير الإحباط في التجربة. ولا يكفي قراءة السجلات؛ فأقوى المصممين قادرون على تفسير ما يحدث بوصفه تجربة معيشة.
يبقى تصميم كيفية انتقال التدريب إلى الممارسة، ونوع الدعم المطلوب من المديرين أو بيئة العمل، عملًا بشريًا. فتصميم التعلم الجيد لا يتوقف عند جعل الناس يشعرون بأنهم فهموا شيئًا، بل يساعد على جعل ما تعلموه قابلًا للاستخدام في العمل.
مع تطور هذا العمل، سيحتاج المصممون التعليميون إلى مهارات أقوى في تصميم التجربة مقارنةً بمهارات إنتاج المحتوى البحت. والمفتاح هو الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لتوليد المواد مع تعميق التقدير البشري في التصميم.
يحتاج المصمم التعليمي إلى فهم كيف يترابط الفهم والترسيخ والممارسة وتكوين العادات، وأي التدخلات تدعم كل مرحلة. فزيادة المحتوى وحدها لا تغير السلوك، وسيبقى المنظور التصميمي الذي يربط التعلم بالفعل أساسيًا.
عليه أن يحدد المؤشرات التي تعكس النجاح فعلًا، وأن يقرأ بيانات المتعلمين جيدًا بما يكفي لتحديد مواضع التحسين. قد تكون البيانات وفيرة، لكن التحسين ينحرف عن مساره إذا قُرئت قراءة سيئة. ويبقى ذا قيمة من يستطيع تحويل الأرقام إلى تصميم أفضل.
يحتاج المصمم إلى فهم عمل المتعلم المستهدف وهمومه وبيئته الفعلية، ثم عكس ذلك في التصميم. فنادرًا ما يتحول التصميم النظري البحت إلى شيء مفيد عمليًا، ورؤية المتعلم وبيئة التطبيق معًا أمر حاسم.
قد يولّد الذكاء الاصطناعي مواد المقررات وأفكار الاختبارات بسرعة، لكن البشر ما زالوا بحاجة إلى الحكم على مدى ملاءمة هذه المواد فعلًا لهدف التعلم. ومع تسارع توليد المكونات، تزداد أهمية جودة التقدير التصميمي. وسيكون الأقوى مستقبلًا من يربطون الكفاءة بنتائج تعلم أقوى.
يبني المصممون التعليميون نقاط قوة لا تقتصر على إنشاء المحتوى، بل تشمل تصميم أهداف التعلم وتصميم التجربة وتصميم التقييم والتطبيق في مكان العمل. وهذا يسهّل الانتقال إلى أدوار تتمحور حول التصميم التربوي وتنمية المواهب.
ترتبط خبرة تصميم تجارب التعلم أيضًا بتصميم برامج تعليمية أكبر ومسارات تعلم كاملة. وتناسب من يريد التوسع من التصميم على مستوى الوحدة إلى بنية منهج دراسي كامل.
تنتقل خبرة تصميم التدريب وبرامج التهيئة بشكل طبيعي إلى أعمال التعلم الداخلي وتنمية المواهب. وتلائم من يريد مدّ تصميم التعلم إلى نمو المؤسسة.
مؤشر التعرض 85/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +6.4%
يمكن أن يكون الفهم البنيوي لتجارب التعلم نقطة قوة كبيرة في التدريس الصفي أيضًا. ويناسب ذلك من يريد إدخال عقلية التصميم إلى الممارسة التعليمية المباشرة.
مؤشر التعرض 61/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 -0.4%
ترتبط المعرفة بالتقييم وتصميم التعلم بتطوير المقررات والبحث التربوي في التعليم العالي. وتلائم من يريد توظيف هذه الخبرة في بيئات أكاديمية أكثر تقدمًا.
مؤشر التعرض 75/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +2.0%
تنتقل القدرة على تحديد المشكلات وتنظيم المعلومات وتصميم التدخلات بسهولة إلى تحسين سير العمل والتحليل التشغيلي. وتناسب من يريد تطبيق التفكير التصميمي خارج مجال التعليم.
مؤشر التعرض 88/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +10.1%
يمكن أن تدعم خبرة مساعدة الناس على الانتقال من أهداف التعلم إلى خطوات عملية تالية الإرشادَ المهني أيضًا. وتلائم من يريد التحول من تصميم منظومات التعلم إلى دعم القرارات الفردية.
مؤشر التعرض 77/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +2.9%
ما زال الطلب على المصممين التعليميين قويًا، لكن الأدوار التي تقتصر على إنتاج مواد التدريب ستضعف. فمسودات المحتوى وبنوك الأسئلة ومخططات الوحدات ستأتي أسرع، بينما سيبقى تصميم تجارب تعلم متسقة، واختيار تقييمات سليمة، وتحسين تجربة المتعلم، وربط التعلم بالممارسة. ومع تغير العمل، سيكون الأقوى في هذا المجال من يستطيع تحويل المواد التي يولدها الذكاء الاصطناعي إلى تعلّم يغيّر السلوك فعلًا.
الوظائف المعروضة هنا تنتمي الى القطاع نفسه الذي تنتمي اليه المصمم التعليمي. وهي ليست الوظيفة نفسها، لكنها تساعد على مقارنة تاثير الذكاء الاصطناعي وقرب المسارات المهنية.
تسجّل مهنة المصمم التعليمي 86 من 100 على مؤشرنا للتعرض للذكاء الاصطناعي التوليدي (المرتبة 45 من 188). ويقيس ذلك مقدار العمل الذي يستطيع الذكاء الاصطناعي أداءه أو يُستخدم فيه، لا ما إذا كانت الوظيفة ستختفي. يتوقع مكتب BLS أن يتغير التوظيف في مهنة المصمم التعليمي في الولايات المتحدة بنسبة +1.6% بين 2025 و2035.
يتفوق الذكاء الاصطناعي بشكل خاص في إنتاج المسودات الأولى لمحتوى التعلم ومواد التدريب، إذ أصبح توليد مكونات مثل النصوص والاختبارات والسيناريوهات أكثر كفاءة بكثير. على سبيل المثال: صياغة نصوص التعلم والسيناريوهات، الإنتاج الكثيف للاختبارات القصيرة وأسئلة التحقق من المعرفة، إعداد المسودات الأولى لهياكل الوحدات، تلخيص سجلات التعلم والملاحظات.
ما يبقى للمصممين التعليميين هو تشكيل تجربة التعلم وربطها بالنتائج. وكلما تعلّق العمل بتصميم التجربة لا بإنتاج المحتوى، ظل بشريًا أكثر. على سبيل المثال: مواءمة أهداف التعلم مع الأنشطة، اختيار أسلوب التقييم المناسب، تقدير سبل تحسين تجربة المتعلم، ربط التعلم بالتطبيق الواقعي.
مع تطور هذا العمل، سيحتاج المصممون التعليميون إلى مهارات أقوى في تصميم التجربة مقارنةً بمهارات إنتاج المحتوى البحت. والمفتاح هو الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لتوليد المواد مع تعميق التقدير البشري في التصميم. على سبيل المثال: نظريات التعلم وتصميم تغيير السلوك، تصميم التقييم وتفسير البيانات، فهم المتعلمين وإجراء المقابلات الميدانية، التحقق من المواد التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
