ورود مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی مانند ChatGPT موجی از عدم قطعیت را در سراسر پردیس‌های دانشگاهی جهان برانگیخت. مربیان با چالشی ناگهانی و عمیق دست و پنجه نرم می‌کردند: چگونه می‌توان از قدرت انکارناپذیر این ابزارها استفاده کرد بدون اینکه ناخواسته پایه‌های تفکر انتقادی و کاوش فکری اصیلی را که برای پرورش آن تلاش می‌کنند، تضعیف کرد؟ ترس محسوس بود – آیا هوش مصنوعی به یک میانبر گریزناپذیر تبدیل می‌شود و دانشجویان را قادر می‌سازد تا فرآیند اغلب طاقت‌فرسا اما ضروری یادگیری را دور بزنند؟ یا می‌توان آن را به چیزی سازنده‌تر تبدیل کرد، شریکی در سفر آموزشی؟ در این چشم‌انداز پیچیده، Anthropic قدم می‌گذارد و دیدگاهی متمایز را با پیشنهاد تخصصی خود، Claude for Education، ارائه می‌دهد که حول یک ‘حالت یادگیری’ نوآورانه متمرکز شده است که نه برای ارائه رضایت فوری از طریق پاسخ‌ها، بلکه برای پرورش مهارت‌های شناختی که درک واقعی را تعریف می‌کنند، طراحی شده است.
الگوریتم سقراطی: اولویت دادن فرآیند بر تجویز
در قلب ابتکار آموزشی Anthropic، ‘حالت یادگیری’ با نام هوشمندانه آن قرار دارد. این ویژگی نشان‌دهنده یک انحراف اساسی از مدل تعامل مرسوم است که در بسیاری از دستیاران هوش مصنوعی رایج دیده می‌شود. هنگامی که دانشجو در این حالت پرسشی را مطرح می‌کند، Claude از ارائه راه‌حل مستقیم خودداری می‌کند. در عوض، گفتگویی را آغاز می‌کند و از روشی شبیه به تکنیک باستانی سقراطی استفاده می‌کند. هوش مصنوعی با سوالات کاوشگرانه پاسخ می‌دهد: ‘چه افکار اولیه‌ای برای حل این مشکل دارید؟’ یا ‘آیا می‌توانید شواهدی را که شما را به آن نتیجه خاص می‌رساند، تشریح کنید؟’ یا ‘چه دیدگاه‌های جایگزین دیگری ممکن است در اینجا مرتبط باشند؟’
این خودداری عمدی از ارائه پاسخ، انتخاب استراتژیک اصلی است. این مستقیماً با اضطراب رایج در میان مربیان مقابله می‌کند که پاسخ‌های به راحتی در دسترس هوش مصنوعی ممکن است انفعال فکری را تقویت کند و دانشجویان را تشویق کند تا به جای درگیر شدن در کار شناختی عمیق‌تر تحلیل، ترکیب و ارزیابی، مسیر کمترین مقاومت را دنبال کنند. فلسفه طراحی Anthropic بر این فرض استوار است که با هدایت دانشجویان از طریق فرآیندهای استدلال خودشان، هوش مصنوعی از یک توزیع‌کننده صرف اطلاعات به یک تسهیل‌کننده دیجیتالی تفکر تبدیل می‌شود – از نظر روحی به یک معلم خصوصی صبور نزدیک‌تر است تا یک کلید پاسخ فوری. این رویکرد دانشجویان را وادار می‌کند تا فرآیندهای فکری خود را بیان کنند، شکاف‌های دانش خود را شناسایی کنند و استدلال‌ها را گام به گام بسازند، در نتیجه مکانیسم‌های یادگیری را که منجر به درک پایدار می‌شود، تقویت می‌کند. این تمرکز را از چه (پاسخ) به چگونه (فرآیند رسیدن به درک) تغییر می‌دهد. این روش ذاتاً برای تلاش، کاوش و پالایش تدریجی ایده‌ها به عنوان بخش‌های جدایی‌ناپذیر توسعه فکری ارزش قائل است، نه موانعی که باید توسط فناوری دور زده شوند. پتانسیل در اینجا فقط اجتناب از تقلب نیست، بلکه پرورش فعال مهارت‌های فراشناختی – توانایی تفکر در مورد تفکر خود – است که برای یادگیری مادام‌العمر و حل مسائل پیچیده در هر زمینه‌ای حیاتی است.
معرفی این رویکرد آموزشی که در خود هوش مصنوعی تعبیه شده است، در یک مقطع حساس صورت می‌گیرد. از زمان عرضه عمومی مدل‌هایی مانند ChatGPT در اواخر سال 2022، موسسات آموزشی خود را در حال پیمایش در هزارتوی گیج‌کننده‌ای از پاسخ‌های سیاستی یافته‌اند. واکنش‌ها طیف کاملی را در بر گرفته‌اند، از ممنوعیت‌های صریح ناشی از ترس از عدم صداقت تحصیلی گرفته تا برنامه‌های آزمایشی محتاطانه و اغلب آزمایشی که مزایای بالقوه را بررسی می‌کنند. فقدان اجماع قابل توجه است. داده‌های برجسته شده در شاخص هوش مصنوعی (HAI) دانشگاه Stanford این عدم قطعیت را تأیید می‌کند و نشان می‌دهد که اکثریت قابل توجهی – بیش از سه چهارم – موسسات آموزش عالی در سطح جهان هنوز بدون سیاست‌های جامع و مشخصی که استفاده از هوش مصنوعی را تنظیم کند، فعالیت می‌کنند. این خلاء سیاستی نشان‌دهنده ابهام عمیق و بحث مداوم در مورد نقش مناسب هوش مصنوعی در حوزه دانشگاهی است و طراحی فعالانه آموزشی Anthropic را به ویژه قابل توجه می‌سازد.
ایجاد اتحادهای دانشگاهی: شرط‌بندی در سطح سیستم بر روی هوش مصنوعی هدایت‌شده
Anthropic صرفاً ابزاری را به فضا رها نمی‌کند؛ بلکه فعالانه در حال ایجاد مشارکت‌های عمیق با موسسات دانشگاهی آینده‌نگر است. از جمله همکاران اولیه قابل توجه می‌توان به Northeastern University، London School of Economics معتبر و Champlain College اشاره کرد. این اتحادها بیش از برنامه‌های آزمایشی صرف هستند؛ آنها نشان‌دهنده یک آزمایش قابل توجه و در مقیاس بزرگ هستند که این فرضیه را آزمایش می‌کند که هوش مصنوعی، هنگامی که عمداً برای تقویت یادگیری طراحی شده باشد، می‌تواند تجربه آموزشی را غنی کند نه اینکه از آن بکاهد.
تعهد Northeastern University به ویژه بلندپروازانه است. این موسسه قصد دارد Claude را در سراسر شبکه گسترده 13 پردیس جهانی خود مستقر کند و به طور بالقوه بیش از 50000 دانشجو و عضو هیئت علمی را تحت تأثیر قرار دهد. این تصمیم کاملاً با تمرکز استراتژیک تثبیت شده Northeastern بر ادغام پیشرفت‌های فناورانه در بافت آموزشی خود، همانطور که در طرح کلی آکادمیک ‘Northeastern 2025’ بیان شده است، همسو است. رئیس دانشگاه، Joseph E. Aoun، صدای برجسته‌ای در این گفتمان است و کتاب ‘Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence’ را تألیف کرده است، اثری که مستقیماً چالش‌ها و فرصت‌هایی را که هوش مصنوعی برای مدل‌های یادگیری سنتی ایجاد می‌کند، بررسی می‌کند. استقبال Northeastern از Claude نشان‌دهنده این باور است که هوش مصنوعی می‌تواند جزء اصلی آماده‌سازی دانشجویان برای آینده‌ای باشد که به طور فزاینده‌ای توسط فناوری‌های هوشمند شکل می‌گیرد.
آنچه این مشارکت‌ها را متمایز می‌کند، مقیاس و دامنه محض آنهاست. برخلاف معرفی‌های محتاطانه‌تر قبلی فناوری آموزشی که اغلب به دپارتمان‌های خاص، دوره‌های فردی یا پروژه‌های تحقیقاتی محدود محدود می‌شد، این دانشگاه‌ها در حال انجام یک سرمایه‌گذاری قابل توجه در سطح پردیس هستند. آنها شرط می‌بندند که یک ابزار هوش مصنوعی که با اصول آموزشی در هسته خود مهندسی شده است، می‌تواند در کل اکوسیستم دانشگاهی ارزش ارائه دهد. این شامل کاربردهای متنوعی از جمله استفاده دانشجویان از Claude برای اصلاح روش‌های تحقیق و پیش‌نویس مرور ادبیات پیچیده، تا کاوش اساتید در استراتژی‌های تدریس جدید، و حتی استفاده مدیران از قابلیت‌های آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور اطلاع‌رسانی برنامه‌ریزی استراتژیک، مانند درک الگوهای ثبت‌نام یا بهینه‌سازی تخصیص منابع است.
این رویکرد به شدت با الگوهای عرضه مشاهده شده در طول موج‌های قبلی پذیرش فناوری آموزشی در تضاد است. بسیاری از راه‌حل‌های قبلی فناوری آموزشی وعده تجربیات یادگیری شخصی‌سازی شده را می‌دادند، اما اغلب منجر به پیاده‌سازی‌های استاندارد و یکسان می‌شدند که نتوانستند ظرافت‌های نیازهای یادگیری فردی یا تفاوت‌های رشته‌ای را درک کنند. این مشارکت‌های جدید با Anthropic نشان‌دهنده ظهور درک بالغ‌تر و پیچیده‌تری در رهبری آموزش عالی است. به نظر می‌رسد شناخت فزاینده‌ای وجود دارد که طراحی تعامل هوش مصنوعی بسیار مهم است. تمرکز از صرف قابلیت فناورانه یا افزایش کارایی به سمت چگونگی ادغام متفکرانه ابزارهای هوش مصنوعی برای تقویت واقعی اهداف آموزشی و پرورش تعامل فکری عمیق‌تر، همسو کردن فناوری با اصول تثبیت شده یادگیری مؤثر به جای صرفاً لایه‌بندی آن بر روی ساختارهای موجود، در حال تغییر است. این نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم بالقوه است، حرکت از فناوری به عنوان یک مکانیسم ساده ارائه محتوا به سمت فناوری به عنوان تسهیل‌کننده توسعه شناختی.
گسترش افق‌ها: هوش مصنوعی وارد هسته عملیاتی دانشگاه می‌شود
چشم‌انداز Anthropic برای Claude در آموزش فراتر از محدوده‌های کلاس درس سنتی یا میز مطالعه دانشجو گسترش می‌یابد. این پلتفرم همچنین به عنوان یک دارایی ارزشمند برای عملکردهای اداری دانشگاه، حوزه‌ای که اغلب با محدودیت منابع و پیچیدگی‌های عملیاتی دست و پنجه نرم می‌کند، موقعیت‌یابی شده است. کارکنان اداری به طور بالقوه می‌توانند از قابلیت‌های تحلیلی Claude برای غربال کردن مجموعه داده‌های وسیع، شناسایی روندهای نوظهور در جمعیت‌شناسی دانشجویان یا عملکرد تحصیلی، و به دست آوردن بینش‌هایی که در غیر این صورت ممکن است به تخصص علم داده تخصصی نیاز داشته باشد، استفاده کنند. علاوه بر این، می‌توان از قدرت پردازش زبان آن برای تبدیل اسناد خط‌مشی متراکم و پر از اصطلاحات تخصصی، گزارش‌های اعتباربخشی طولانی، یا دستورالعمل‌های نظارتی پیچیده به خلاصه‌های واضح و مختصر یا قالب‌های قابل دسترس مناسب برای توزیع گسترده‌تر در میان اساتید، کارکنان یا حتی دانشجویان استفاده کرد.
این کاربردهای اداری نوید بهبود قابل توجه کارایی عملیاتی در موسساتی را می‌دهند که اغلب تحت فشار هستند تا با منابع کمتر، کارهای بیشتری انجام دهند. با خودکارسازی برخی وظایف تحلیلی یا ساده‌سازی انتشار اطلاعات، Claude می‌تواند منابع انسانی ارزشمندی را آزاد کند تا بر روی ابتکارات استراتژیک‌تر، خدمات پشتیبانی دانشجویی یا فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده تمرکز کنند. این بعد عملیاتی بر پتانسیل گسترده‌تری برای نفوذ هوش مصنوعی در جنبه‌های مختلف زندگی دانشگاهی، ساده‌سازی گردش کار و به طور بالقوه افزایش اثربخشی کلی موسسه فراتر از آموزش مستقیم تأکید می‌کند.
برای تسهیل این دسترسی گسترده‌تر، Anthropic اتحادهای استراتژیک با بازیگران کلیدی در چشم‌انداز زیرساخت آموزشی ایجاد کرده است. مشارکت با Internet2، یک کنسرسیوم فناوری غیرانتفاعی که به بیش از 400 دانشگاه و موسسه تحقیقاتی در سراسر ایالات متحده خدمات ارائه می‌دهد، یک مجرای بالقوه برای شبکه وسیعی از نهادهای آموزش عالی فراهم می‌کند. به طور مشابه، همکاری با Instructure، شرکت پشتیبان سیستم مدیریت یادگیری (LMS) فراگیر Canvas، مسیری مستقیم به گردش کار دیجیتال روزانه میلیون‌ها دانشجو و مربی در سطح جهان ارائه می‌دهد. ادغام قابلیت‌های Claude، به ویژه ‘حالت یادگیری’، در یک پلتفرم آشنا مانند Canvas می‌تواند به طور قابل توجهی مانع پذیرش را کاهش دهد و ترکیب یکپارچه‌تر در ساختارهای دوره و فعالیت‌های یادگیری موجود را تشویق کند. این مشارکت‌ها گام‌های لجستیکی حیاتی هستند که Claude را از یک محصول مستقل به یک جزء بالقوه یکپارچه از اکوسیستم فناوری آموزشی تثبیت شده تبدیل می‌کنند.
شکاف فلسفی در طراحی هوش مصنوعی: راهنمایی در مقابل پاسخ‌ها
در حالی که رقبایی مانند OpenAI (توسعه‌دهنده ChatGPT) و Google (با مدل‌های Gemini خود) ابزارهای هوش مصنوعی قدرتمند و همه‌کاره‌ای را ارائه می‌دهند، کاربرد آنها در محیط‌های آموزشی اغلب نیازمند سفارشی‌سازی قابل توجه و چارچوب‌بندی آموزشی توسط مربیان یا موسسات فردی است. مربیان مطمئناً می‌توانند تکالیف و فعالیت‌های یادگیری نوآورانه‌ای را پیرامون این مدل‌های هوش مصنوعی عمومی طراحی کنند و تعامل انتقادی و استفاده مسئولانه را تشویق کنند. با این حال، Claude for Education از Anthropic با تعبیه اصل آموزشی اصلی خود – روش سقراطی تحقیق هدایت‌شده – مستقیماً در ‘حالت یادگیری’ پیش‌فرض محصول، استراتژی اساساً متفاوتی را اتخاذ می‌کند.
این صرفاً یک ویژگی نیست؛ بلکه بیانیه‌ای در مورد مدل تعامل مورد نظر است. Anthropic با تبدیل استدلال هدایت‌شده به روش استاندارد تعامل دانشجویان با هوش مصنوعی برای کارهای یادگیری، فعالانه تجربه کاربر را به سمت توسعه تفکر انتقادی شکل می‌دهد. این مسئولیت را از مربی که مجبور است دائماً علیه میانبر زدن نظارت کند یا دستورات پیچیده‌ای برای برانگیختن تفکر عمیق‌تر طراحی کند، به سمت هوش مصنوعی‌ای که ذاتاً دانشجویان را در آن جهت سوق می‌دهد، منتقل می‌کند. این موضع آموزشی داخلی، Claude را در زمینه نوظهور هوش مصنوعی برای آموزش متمایز می‌کند. این نشان‌دهنده یک انتخاب عمدی برای اولویت دادن به فرآیند یادگیری در معماری ابزار است، به جای اینکه آن انطباق را کاملاً به کاربر نهایی واگذار کند. این تمایز می‌تواند برای موسساتی که به دنبال راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند که ذاتاً با مأموریت آموزشی اصلی آنها همسو باشد، قابل توجه باشد و درجه‌ای از اطمینان داخلی را ارائه دهد که این ابزار برای پشتیبانی از تفکر دانشجو طراحی شده است، نه جایگزینی آن.
انگیزه‌های مالی که نوآوری را در این فضا هدایت می‌کنند، قابل توجه هستند. شرکت‌های تحقیقات بازار مانند Grand View Research پیش‌بینی می‌کنند که بازار جهانی فناوری آموزشی به طور قابل توجهی افزایش یابد و به طور بالقوه تا سال 2030 به ارزش بیش از 80.5 میلیارد دلار برسد. این پتانسیل عظیم بازار، سرمایه‌گذاری و توسعه را در سراسر این بخش تقویت می‌کند. با این حال، مخاطرات مسلماً بسیار فراتر از بازده مالی صرف است. پیامدهای آموزشی عمیق و بالقوه دگرگون‌کننده هستند. همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در مشاغل مختلف و جنبه‌های زندگی روزمره ادغام می‌شود، سواد هوش مصنوعی به سرعت از یک مهارت فنی خاص به یک شایستگی اساسی مورد نیاز برای مشارکت مؤثر در نیروی کار مدرن و جامعه تبدیل می‌شود. در نتیجه، دانشگاه‌ها با فشار فزاینده‌ای، هم داخلی و هم خارجی، روبرو هستند تا نه تنها درباره هوش مصنوعی آموزش دهند، بلکه این ابزارها را به طور معنادار و مسئولانه در برنامه‌های درسی خود در رشته‌های مختلف ادغام کنند. رویکرد Anthropic، با تأکید بر تفکر انتقادی، یک مدل قانع‌کننده برای چگونگی وقوع این ادغام به گونه‌ای ارائه می‌دهد که مهارت‌های شناختی ضروری را تقویت کند، نه اینکه از بین ببرد.
رویارویی با چالش پیاده‌سازی: چالش‌های پیش رو
علیرغم وعده‌هایی که هوش مصنوعی با آگاهی آموزشی مانند Claude for Education دارد، موانع قابل توجهی در مسیر پیاده‌سازی گسترده و مؤثر در آموزش عالی باقی مانده است. گذار به سمت محیط‌های یادگیری یکپارچه با هوش مصنوعی به هیچ وجه ساده نیست و با موانعی ریشه‌دار در فناوری، آموزش و فرهنگ سازمانی مواجه است.
یکی از چالش‌های اصلی در آمادگی اساتید و توسعه حرفه‌ای نهفته است. سطح راحتی، درک و مهارت آموزشی مورد نیاز برای استفاده مؤثر از ابزارهای هوش مصنوعی در بین مربیان به طور چشمگیری متفاوت است. بسیاری از اعضای هیئت علمی ممکن است فاقد آموزش یا تخصص فنی برای ادغام مطمئن هوش مصنوعی در طراحی دوره و شیوه‌های تدریس خود باشند. علاوه بر این، برخی ممکن است بدبینی ناشی از تجربیات قبلی با فناوری‌های آموزشی بیش از حد تبلیغ شده را داشته باشند که نتوانستند به وعده‌های خود عمل کنند. غلبه بر این امر مستلزم سرمایه‌گذاری قابل توجه در برنامه‌های توسعه حرفه‌ای قوی و مداوم است که نه تنها مهارت‌های فنی بلکه چارچوب‌های آموزشی مورد نیاز برای استفاده سازنده از هوش مصنوعی را نیز در اختیار اساتید قرار دهد. موسسات باید محیطی حمایتی را پرورش دهند که در آن مربیان احساس قدرت کنند تا آزمایش کنند، بهترین شیوه‌ها را به اشتراک بگذارند و روش‌های تدریس خود را تطبیق دهند.
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها نیز بسیار مهم هستند، به ویژه در زمینه آموزشی که اطلاعات حساس دانشجویان در آن دخیل است. داده‌های تولید شده از طریق تعاملات دانشجویان با پلتفرم‌های هوش مصنوعی مانند Claude چگونه جمع‌آوری، ذخیره، استفاده و محافظت می‌شوند؟ سیاست‌های روشن و شیوه‌های شفاف در مورد حاکمیت داده‌ها برای ایجاد اعتماد در بین دانشجویان، اساتید و مدیران ضروری است. اطمینان از انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی (مانند GDPR یا FERPA) و حفاظت از داده‌های دانشجویان در برابر نقض یا سوء استفاده، پیش‌نیازهای غیرقابل مذاکره برای پذیرش اخلاقی هوش مصنوعی در آموزش هستند. پتانسیل هوش مصنوعی برای نظارت بر فرآیندهای یادگیری دانشجویان، در حالی که به طور بالقوه برای بازخورد شخصی‌سازی شده مفید است، همچنین سوالاتی را در مورد نظارت و استقلال دانشجو مطرح می‌کند که نیاز به بررسی دقیق دارد.
علاوه بر این، شکافی مداوم اغلب بین قابلیت‌های فناورانه ابزارهای هوش مصنوعی و آمادگی آموزشی موسسات و مربیان برای استفاده مؤثر از آنها وجود دارد. صرفاً استقرار یک ابزار قدرتمند هوش مصنوعی به طور خودکار به نتایج یادگیری بهبود یافته منجر نمی‌شود. ادغام معنادار مستلزم طراحی مجدد متفکرانه برنامه درسی، همسویی استفاده از هوش مصنوعی با اهداف یادگیری خاص، و ارزیابی مداوم تأثیر آن است. پر کردن این شکاف مستلزم تلاش مشترک شامل فناوران، طراحان آموزشی، اعضای هیئت علمی و مدیران است تا اطمینان حاصل شود که پذیرش هوش مصنوعی توسط اصول آموزشی صحیح هدایت می‌شود نه صرفاً تازگی فناورانه. پرداختن به مسائل دسترسی عادلانه، اطمینان از اینکه ابزارهای هوش مصنوعی به نفع همه دانشجویان صرف نظر از پیشینه یا مواجهه قبلی آنها با فناوری باشد، بعد حیاتی دیگری از این چالش است. بدون برنامه‌ریزی و پشتیبانی دقیق، معرفی هوش مصنوعی می‌تواند ناخواسته نابرابری‌های آموزشی موجود را تشدید کند.
پرورش متفکران، نه فقط پاسخ‌ها: مسیری جدید برای هوش مصنوعی در یادگیری؟
همانطور که دانشجویان به ناچار با هوش مصنوعی در طول دوران تحصیلی و زندگی حرفه‌ای بعدی خود با فرکانس فزاینده‌ای مواجه می‌شوند و از آن استفاده می‌کنند، رویکردی که توسط Anthropic با Claude for Education حمایت می‌شود، یک روایت جایگزین جذاب و بالقوه حیاتی را ارائه می‌دهد. این رویکرد، امکانی را پیشنهاد می‌کند که از ترس دیستوپیایی هوش مصنوعی که تفکر انسان را منسوخ می‌کند، منحرف می‌شود. در عوض، چشم‌اندازی را ارائه می‌دهد که در آن هوش مصنوعی می‌تواند عمداً طراحی و مستقر شود نه صرفاً برای انجام وظایف شناختی برای ما، بلکه به عنوان یک کاتالیزور عمل کند و به ما در پالایش و تقویت فرآیندهای تفکر خودمان کمک کند.
این تمایز ظریف اما عمیق – بین هوش مصنوعی به عنوان جایگزینی برای تفکر و هوش مصنوعی به عنوان تسهیل‌کننده تفکر بهتر – می‌تواند یک ملاحظه محوری باشد زیرا این فناوری‌های قدرتمند به تغییر شکل دادن چشم‌اندازهای آموزش و اشتغال ادامه می‌دهند. مدل پیشنهادی توسط ‘حالت یادگیری’، با تأکید بر گفتگوی سقراطی و استدلال هدایت‌شده، تلاشی برای مهار قدرت هوش مصنوعی در خدمت توسعه فکری انسان است. اگر در مقیاس بزرگتر موفقیت‌آمیز باشد، این رویکرد می‌تواند به پرورش فارغ‌التحصیلانی کمک کند که نه تنها در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مهارت دارند، بلکه دقیقاً به دلیل تعاملشان با هوش مصنوعی طراحی شده برای به چالش کشیدن و هدایت آنها، متفکران انتقادی، حل‌کنندگان مسئله و یادگیرندگان مادام‌العمر ماهرتری هستند. تأثیر بلندمدت به این بستگی دارد که آیا می‌توانیم به طور جمعی توسعه و ادغام هوش مصنوعی را به گونه‌ای هدایت کنیم که قابلیت‌های انسانی را افزایش داده و درک را عمیق‌تر کند، به جای اینکه صرفاً عملکردهای شناختی را خودکار کنیم. آزمایش در حال انجام در دانشگاه‌های همکار ممکن است بینش‌های اولیه‌ای را در مورد اینکه آیا این چشم‌انداز بلندپروازانه‌تر برای هوش مصنوعی در آموزش قابل تحقق است، ارائه دهد.