تعتبر التفاعلات البصرية أداة حيوية لفهم الرياضيات في مرحلة التعليم الجامعي، إلا أن معظم المعلمين يفتقرون إلى المهارات البرمجية اللازمة لإنشائها. بناءً على ذلك، تم استخدام أسلوب بحث قائم على التصميم لتطوير نظام يتكون من ست مراحل مثيرة تساعد في استغلال الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) لبناء تصورات متوافقة مع معايير وصول (WCAG 2.2 Level AA) دون الحاجة إلى خبرة برمجية.

تتضمن المراحل الست: الأساس (Foundation)، التخصيص (Customization)، العمق الرياضي (Mathematical Depth)، التطبيق (Application)، الوصولية (Accessibility)، والرقابة البيداغوجية (Pedagogical Control). كل مرحلة تحدد المدخلات التي يتم طلبها من الذكاء الاصطناعي، وتساعد في توجيه عملية توليد الأكواد، وتوضح أين يتم تطبيق التحقق البشري.

قمنا باختبار هذه الأساليب عبر أربعة أدوات تم نشرها في مجالات التكامل، والتكامل المتعدد المتغيرات، والمعادلات التفاضلية. تم تقييم الدقة الرياضية للأدوات من خلال المقارنة مع الأشكال المغلقة، وتم اختبار الوصولية عن طريق اختبارات القارئ الآلي اليدوي. على الرغم من أن الهيكل produce أدوات كاملة من المرحلة الأولى، يبقى التحقق البشري ضرورياً في كل مرحلة، حيث يجب مراجعة كل مخرج لضمان الدقة الرياضية، والوصولية، والسلامة البيداغوجية قبل الانتقال إلى المرحلة التالية.

هذا التدفق العملي مستقل عن المنصات ويخدم كل من المعلمين والطلاب، مما يوفر لهم أدوات تعليمية متطورة ومناسبة للجميع. كيف تعتقد أن هذا التطور يمكن أن يؤثر على تعليم الرياضيات؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!