علی‌رغم نگرانی فزاینده‌ی عمومی در مورد هزینه‌ی تحصیل در دانشگاه، تحصیلات عالی هنوز هم بهترین سرمایه‌گذاری است که یک جوان می‌تواند انجام دهد. افکار عمومی آمریکا درک می‌کند که تحصیلات دانشگاهی هم‌زمان با افزایش ضرورت، به‌طور فزاینده‌ای دست‌نیافتنی می‌شود. این پویایی، توضیح‌دهنده‌ی گفت‌وگوی رو به رشد عمومی در مورد ایده‌ی «دانشگاه رایگان» است.

این خلاصه‌ی سیاستی به بررسی اقتصاد دانشگاه رایگان می‌پردازد. یکی از دلایل مهم نابرابری اقتصادی کنونی، افزایش تقاضا برای مهارت‌های سطح دانشگاهی است که از دهه‌ی 1980 آغاز شد، همراه با رشد کند تعداد جوانانی که مدرک می‌گیرند. یک آموزش عالی‌کیفیت، تفکر انتقادی و حل مسئله‌ی انتزاعی را آموزش می‌دهد و همچنین به دانشجویان کمک می‌کند تا به‌طور جدی در مورد ارزش‌ها و اخلاق فکر کنند. تغییرات تکنولوژیکی این مهارت‌ها را ارزشمندتر از همیشه خواهد کرد. بنابراین، گسترش دسترسی به آموزش عالی یک اولویت ملی فوری است.

هزینه‌ی کوتاه‌مدت گسترش دسترسی به آموزش عالی، به‌طور بالقوه زیاد است. با این حال، هزینه‌ی بلندمدت بسیار کمتر است. این به این دلیل است که آموزش یک سرمایه‌گذاری است که نیازمند هزینه‌ی اولیه است، اما در طول زمان مزایایی را به همراه دارد. سیاست‌هایی که میزان تحصیلات دانشگاهی را افزایش می‌دهند، می‌توانند هزینه‌ی خود را تأمین کنند – یا حتی منافع خالص برای مالیات‌دهندگان ایجاد کنند – زیرا فارغ‌التحصیلان دانشگاهی پس از فارغ‌التحصیلی درآمد بیشتری کسب می‌کنند و مالیات بیشتری می‌پردازند.

همه اینها بدان معناست که سیاست‌های دانشگاه رایگان باید به گونه‌ای طراحی شوند که به هدف تکمیل جهانی تحصیلات دانشگاهی دست یابند. دانشگاه رایگان وسیله‌ای برای رسیدن به یک هدف است. سیاستی که ایالات متحده را به سمت تکمیل جهانی تحصیلات دانشگاهی سوق دهد، بارها و بارها هزینه‌ی خود را جبران خواهد کرد.

همه‌ی طرح‌های دانشگاه رایگان به خوبی برای دستیابی به این هدف طراحی نشده‌اند. در واقع، یک طرح دانشگاه رایگان ضعیف می‌تواند مشکل را بدتر کند. برای مثال، شهریه‌ی رایگان، کمکی به حل یک مشکل مهم دیگر در آموزش عالی – نرخ پایین تکمیل مدرک – نخواهد کرد. کاهش قیمت‌ها هیچ کمکی به موسسات دولتی پرجمعیت و کم‌بودجه نمی‌کند.

نگرانی اصلی این است که ایالت‌هایی که شهریه را به صفر کاهش می‌دهند، با کاهش هزینه‌ها، بودجه‌ی خود را متعادل کنند. تحقیقات نشان می‌دهد که این امر نرخ فارغ‌التحصیلی را کاهش می‌دهد و مشکل تکمیل را بدتر می‌کند. بنابراین، مسیر درست یک «توافق بزرگ» است که به‌طور قابل توجهی بودجه‌ی موسسات آموزش عالی پس از دبیرستان را افزایش می‌دهد، در حالی که آنها را در قبال نرخ فارغ‌التحصیلی و نتایج بازار کار نیز پاسخگو نگه می‌دارد.

همانطور که در ادامه توضیح می‌دهم، یک ایده‌ی امیدوارکننده، کمک فدرال متناسب است. این امر، بودجه‌ی فدرال را به موسسات دولتی در ایالت‌هایی که متعهد به رایگان کردن شهریه دانشگاه می‌شوند، ارائه می‌دهد.

**مقدمه**

آموزش عالی آمریکا با یک بحران مشروعیت عمومی مواجه است و افزایش هزینه‌های دانشگاهی یکی از دلایل اصلی آن است. قیمت یک آموزش چهارساله دانشگاهی برای سی سال متوالی سریع‌تر از تورم افزایش یافته است. یک نظرسنجی Pew در سال 2018 نشان داد که 61 درصد از بزرگسالان آمریکایی اکنون فکر می‌کنند که «آموزش عالی در مسیر اشتباهی قرار دارد». از این تعداد، 84 درصد افزایش قیمت شهریه را به عنوان یک دلیل ذکر کردند، که بسیار بیشتر از هر توضیح دیگری بود.

با این حال، علیرغم افزایش بار اقتصادی پرداخت هزینه‌های دانشگاه، نرخ حضور همچنان در حال افزایش است. این به این دلیل است که – با وجود تمام نقص‌هایش – یک آموزش دانشگاهی یکی از بهترین سرمایه‌گذاری‌هایی است که یک جوان می‌تواند انجام دهد. بازده اقتصادی یک مدرک دانشگاهی هنوز هم نزدیک به بالاترین حد تاریخ خود، حدود 14 درصد در سال است – دو برابر بازده بلندمدت سهام. در حالی که بدهی‌های وام دانشجویی به سرعت در حال افزایش است، بدهی هنوز در مقایسه با بازده اقتصادی بلندمدت یک مدرک دانشگاهی پایین است (که برخی از اقتصاددانان را بر آن داشته است تا خواستار یک سیستم بازپرداخت مبتنی بر درآمد قوی‌تر شوند).

یکی از دلایل بازدهی تحصیل، کاهش درآمد افراد کم‌تحصیل است. در واقع، افزایش نابرابری اقتصادی در چند دهه‌ی گذشته به طور تنگاتنگی با افزایش بازده آموزش مرتبط است. از سال 1980، درآمد هفتگی تعدیل‌شده با تورم برای فارغ‌التحصیلان دانشگاهی ایالات متحده حدود 35 درصد رشد کرده است. در مقابل، دستمزد واقعی برای کارگرانی که فقط دیپلم دبیرستان دارند، کاهش یافته است. این الگوی اساسی شکاف‌های درآمدی رو به رشد بر اساس تحصیلات، هم برای مردان و هم برای زنان، برای همه‌ی گروه‌های نژادی، برای مهاجران و بومیان و در تقریباً همه‌ی کشورهای جهان توسعه‌یافته صادق است.

توجه عمومی بر تمرکز ثروت در میان «1 درصد برتر» به عنوان منبع نابرابری رو به رشد متمرکز شده است. دیگران بر جهانی‌سازی و ظهور شرکت‌های چندملیتی تمرکز کرده‌اند. با این حال، تعداد کمی درک می‌کنند که آموزش چقدر در ایجاد نابرابری در میان «99 درصد دیگر» نقش داشته است. شکاف درآمد تعدیل‌شده با تورم بین خانوار‌های دو درآمدی با تحصیلات دبیرستان و تحصیلات دانشگاهی بین سال‌های 1979 و 2012 حدود 28000 دلار افزایش یافته است. این افزایش چهار برابر بیشتر از توزیع مجدد درآمدی است که در همان دوره بین 99 درصد پایین و 1 درصد برتر رخ داده است.

با نگاهی فراتر از درآمد، همه‌ی مهم‌ترین مشکلات اجتماعی امروزی – از کاهش مشارکت نیروی کار مردان تا کاهش نرخ ازدواج و افزایش سرپرستی تنها، تا افزایش مرگ‌ومیر و اعتیاد به مواد مخدر – به‌طور نامتناسبی بر افرادی که مدرک دانشگاهی ندارند تأثیر می‌گذارد.

افکار عمومی آمریکا درک می‌کند که تحصیلات دانشگاهی هم‌زمان با افزایش ضرورت، به‌طور فزاینده‌ای دست‌نیافتنی می‌شود. این پویایی، حمایت سیاسی از طرح‌های «دانشگاه رایگان» را به سرعت افزایش داده است. تا اوایل سال 2019، یازده ایالت قوانین «دانشگاه رایگان» را تصویب کرده‌اند یا در حال بررسی آن هستند. ده‌ها شهر – از کالامازو تا پیتسبورگ تا نیوهیون – برنامه‌های «وعده دانشگاهی» را به اجرا گذاشته‌اند که شهریه دانشگاه رایگان را به دانشجویانی که در دبیرستان‌های دولتی شهر شرکت می‌کنند، ارائه می‌دهند. در حالی که بیشتر طرح‌های دانشگاه رایگان به کالج‌های دو ساله و دانشجویان تمام‌وقت سنتی محدود می‌شوند، برخی از ایالت‌ها مانند نیویورک و تنسی برنامه‌های «وعده دانشگاهی» را به بخش چهارساله و دانشجویان بزرگسال گسترش داده‌اند. باراک اوباما رئیس‌جمهور سابق در سال 2015 یک برنامه ملی دانشگاه رایگان را پیشنهاد کرد و امسال نامزدهای دموکرات ریاست‌جمهوری مانند برنی ساندرز، الیزابت وارن و جو بایدن نیز با طرح‌های خود به این موضوع پرداخته‌اند.

**مورد اقتصادی سرمایه‌گذاری در آموزش عالی**

اقتصاددانان عمدتاً آموزش را به عنوان «سرمایه انسانی» در نظر می‌گیرند. کسب آموزش بیشتر مانند کندن یک گودال با بولدوزر به جای بیل است. آموزش بیشتر به شما امکان می‌دهد تا در همان زمان کارهای بیشتری انجام دهید، بهره‌وری را افزایش دهید و در نتیجه دستمزد بازار را افزایش دهید.

برخی از اقتصاددانان استدلال می‌کنند که آموزش در واقع بهره‌وری را افزایش نمی‌دهد – بلکه یک مکانیسم سیگنال‌دهی است که اطلاعاتی در مورد توانایی‌های شما در اختیار کارفرمایان قرار می‌دهد. با این حال، بهترین شواهد نشان می‌دهد که بیشتر بازده اقتصادی آموزش، سرمایه انسانی است. تعدادی از مقالات نشان می‌دهند که افزایش کمیت و کیفیت آموزش، درآمد را افزایش می‌دهد، حتی زمانی که این افزایش‌ها توسط کارفرمایان مشاهده نمی‌شوند. یک مثال، اصلاحات اجباری تحصیل است. در مطالعاتی مانند Angrist و Krueger (1991)، Meghir و Palme (2005)، Oreopoulos (2006) و Aryal، Bhuller و Lange (2019)، جوانان به طور قانونی ملزم به ماندن در مدرسه برای مدت طولانی‌تری می‌شوند و این امر درآمد آنها را سال‌ها بعد افزایش می‌دهد، حتی اگر منجر به افزایش دستاوردهای تحصیلی نشود. مثال دیگر از Arteaga (2018) است که نشان می‌دهد کاهش الزامات دوره درسی برای رشته‌های اقتصاد و تجارت در یک دانشگاه در کلمبیا، دستمزدها را کاهش می‌دهد. از آنجایی که کارفرمایان از این اصلاحات درسی آگاه نبودند و بر انتخاب دانشگاه یا نرخ فارغ‌التحصیلی تأثیر نگذاشت، ضررهای درآمدی تقریباً به طور قطع ناشی از ضررهای یادگیری است. به طور کلی، شواهد قوی وجود دارد که آموزش به طور مستقیم بهره‌وری را افزایش می‌دهد.

مزیت مهم دیگر آموزش این است که به شما کمک می‌کند «چگونه یاد بگیرید»، مهارتی که در زمان تغییرات سریع بسیار مفید است. شواهد تاریخی فراوانی وجود دارد که نشان می‌دهد آموزش به کارگران کمک می‌کند تا فناوری‌های جدید را یاد بگیرند. انقلاب‌های صنعتی در انگلستان قرن نوزدهم و اوایل قرن بیستم آمریکا با افزایش سریع آموزش رسمی در هر دو جمعیت تقویت شد. فرآیندهای صنعتی جدید با انتشار برق امکان‌پذیر شدند و به کارگرانی با مهارت‌های سواد و محاسباتی اساسی نیاز داشتند که بتوانند دفترچه‌ها و نقشه‌ها را رمزگشایی کنند، فرمول‌ها را حل کنند و با متخصصان بسیار ماهر ارتباط برقرار کنند. کشاورزان تحصیل‌کرده بیشتر احتمال دارد که فناوری‌های جدید را بپذیرند.

عصر اطلاعات – که اغلب به معرفی IBM-PC در سال 1981 اشاره می‌شود – نیز به روش‌هایی که به نفع افراد بسیار ماهر است، بازار کار را تغییر داده است. کامپیوترها در کارهای پردازش و طبقه‌بندی اطلاعات تخصص دارند که قبلاً در حوزه کارمندان حقوق و دستمزد، ماشین‌نویسان و سایر کارگران طبقه متوسط بود. در حالی که کامپیوترها جایگزین انسان‌ها در کارهای پردازش اطلاعات روتین می‌شوند، ارزش کارگرانی که از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری و حل مسئله استفاده می‌کنند، به طور چشمگیری افزایش یافته است.

توسعه‌های اخیر مانند روش‌های یادگیری ماشین (ML) را می‌توان به عنوان ادامه این روند درک کرد. روش‌های ML و هوش مصنوعی از اطلاعات برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند. پیش‌بینی‌های بهتر می‌توانند برای تصمیم‌گیری بهتر و تعیین اولویت‌ها استفاده شوند، اما این امر مستلزم درک فناوری و محدودیت‌های آن است. یک آموزش عالی‌کیفیت، تفکر انتقادی و حل مسئله‌ی انتزاعی را آموزش می‌دهد و همچنین به دانشجویان کمک می‌کند تا به‌طور جدی در مورد ارزش‌ها و اخلاق فکر کنند. تغییرات تکنولوژیکی این مهارت‌ها را ارزشمندتر از همیشه خواهد کرد.

سایر کشورها این موضوع را درک می‌کنند و بیش از ایالات متحده در آموزش عالی سرمایه‌گذاری کرده‌اند. 41 درصد از نسل بومرها (افراد 55 تا 64 ساله در سال 2014) در ایالات متحده تحصیلات عالی را تکمیل کرده‌اند. این رتبه سوم در میان کشورهای عضو OECD است، پس از اسرائیل و کانادا. با این حال، نرخ تحصیلات عالی تنها 5 درصد افزایش یافته است – به 46 درصد – برای افراد 25 تا 34 ساله. در مقابل، میانگین نرخ رشد در میان سایر کشورهای عضو OECD در همان دوره 16 درصد بوده است. ایالات متحده در 30 سال گذشته از رتبه 3 به رتبه 10 در میان کشورهای عضو OECD سقوط کرده است و نرخ رشد تحصیلات عالی آن 5 درصد، رتبه 32 از 35 کشور است.

**اعتراضات رایج**

چرا دولت باید از تحصیل دانشجویان در دانشگاه حمایت مالی کند؟

اگر تحصیلات دانشگاهی سرمایه‌گذاری خوبی است، چرا دانشجویان آن را از جیب خود تأمین نمی‌کنند؟ سه دلیل کلی برای یارانه‌دادن آموزش عالی توسط دولت وجود دارد. اول، دانشجویان و خانواده‌هایشان ممکن است نتوانند هزینه‌ی دانشگاه را پرداخت کنند. در بازارهای خصوصی دیگر، راه حل ارائه وام است که در آن خود کالا (به عنوان مثال، خانه یا ماشین) در صورت عدم پرداخت وثیقه می‌شود. بر خلاف یک خانه، سرمایه‌گذاری در آموزش منبع وثیقه‌ی واضحی ندارد زیرا دانشجویان نمی‌توانند به طور قراردادی متعهد به پرداخت دستمزدهای آینده خود شوند. به همین دلیل است که وام‌های آموزشی در ایالات متحده و بسیاری از کشورهای دیگر عمدتاً توسط دولت ارائه می‌شوند (یا حداقل تضمین می‌شوند). محدودیت‌های وام‌دهی در سال‌های اخیر در ایالات متحده اهمیت بیشتری پیدا کرده است و می‌تواند بر کیفیت مدرسه مورد حضور و همچنین کمیت آن تأثیر بگذارد (Lochner و Monge-Naranjo 2012، Sun و Yannelis 2016).

دلیل دوم دخالت دولت، فقدان اطلاعات در مورد هزینه‌ها و مزایای سرمایه‌گذاری در آموزش عالی است. داده‌های نظرسنجی به طور مداوم نشان می‌دهند که جوانان در سن دانشگاه و والدینشان در مورد بازده متوسط یک مدرک دانشگاهی و رشته‌های تحصیلی خاص اطلاعات نادرستی دارند (Betts 1996، Avery و Kane 2004، Grodsky و Jones 2007، Hoxby و Turner 2015، Wiswall و Zafar 2015). دانشجویان بعید است که تا پس از تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری، با اطمینان بدانند که آیا دانشگاه برای آنها مفید خواهد بود یا خیر. بنابراین، اجتناب از ریسک و تصورات غلط در مورد بازده آموزش ممکن است از حضور برخی جوانان در دانشگاه جلوگیری کند.

دلیل نهایی دخالت دولت در آموزش عالی این است که مزایای یک جمعیت تحصیل‌کرده به طور گسترده به اشتراک گذاشته می‌شود. آموزش مشارکت مدنی را افزایش می‌دهد و جرم و جنایت را کاهش می‌دهد که هر دو تأثیرات گسترده‌ای بر همشهریان دارند. کارگران زمانی که در شهرهایی با کارگران تحصیل‌کرده‌تر زندگی می‌کنند، درآمد بیشتری کسب می‌کنند و کارفرمایانی که در این شهرها واقع شده‌اند، بهره‌ورتر هستند (Moretti 2004). یک مطالعه‌ی تاریخی اخیر نشان داده است که افزایش تعداد دانشگاه‌ها در یک کشور منجر به رشد تولید ناخالص داخلی بالاتر شده است (Valero و Van Reenen 2016).

**چه اتفاقی می‌افتد اگر دسترسی به آموزش عالی را گسترش دهیم؟ آیا دانشجویان کم‌آماده‌تر برای موفقیت تلاش نخواهند کرد؟**

بازار آموزش عالی ممکن است به خودی خود به خوبی کار نکند. با این حال، حتی اگر شکست‌های بازار ذکر شده در بالا را حل کنیم، تأثیر گسترش دسترسی به دانشگاه ممکن است کوچک باشد. در حالی که بسیاری از مطالعات نشان می‌دهند که بازده متوسط تحصیلات دانشگاهی بالا است، بازده تحصیلات دانشگاهی برای دانشجویان حاشیه‌ای ممکن است کمتر باشد. Cameron و Heckman (2001) یک مدل ساختاری از انتخاب آموزشی را تخمین می‌زنند و نشان می‌دهند که عوامل بلندمدت مانند محیط خانواده در تعیین دستاوردهای تحصیلی مهم‌تر از محدودیت‌های مالی هستند. نتایج آنها – و یافته‌های مشابه در Lochner و Monge-Naranjo (2012) – نشان می‌دهد که بازده تحصیلات دانشگاهی برای دانشجویان حاشیه‌ای پایین است.

با این حال، تعدادی از مطالعات شبه آزمایشی اخیر به نتیجه‌ی متفاوتی رسیده‌اند. Zimmerman (2014) متقاضیان را در دو طرف آستانه‌ی نمره‌ی آزمون برای پذیرش در یک دانشگاه دولتی فلوریدا مقایسه می‌کند. حدود یک دهه پس از اتمام دبیرستان، دانشجویانی که به سختی پذیرفته می‌شوند، 22 درصد بیشتر از کسانی که به سختی رد می‌شوند، درآمد کسب می‌کنند. مهم است که بیشتر دانشجویانی که رد می‌شوند در کالج‌های محلی شرکت می‌کنند. چندین مطالعه‌ی دیگر بازده اقتصادی بالایی را برای دانشجویانی که نمرات آزمون آنها به سختی از آستانه‌ی پذیرش فراتر می‌رود، نشان می‌دهند (Hoekstra 2009، Anelli 2018، Canaan و Mouganie 2018، Ost، Pan و Webber 2018).

این شواهد مهم است زیرا به یک سوال سیاستی مهم پاسخ می‌دهد – «اگر تعداد صندلی‌ها در یک دانشگاه دولتی با گزینش متوسط را افزایش دهیم چه اتفاقی می‌افتد؟» آستانه‌های پذیرش با محدودیت‌های ظرفیت طراحی شده‌اند. یک پیامد آشکار این است که پذیرش دانشجویان بیشتر با کاهش آستانه‌ی آمادگی تحصیلی، بازده بالاتری برای دانشجویان حاشیه‌ای ایجاد می‌کند – برعکس آنچه تحقیقات قبلی پیش‌بینی می‌کرد.

**آیا می‌توانیم آن را تحمل کنیم؟**

کشور اولویت‌های متفاوتی دارد و افزایش یارانه‌های آموزش عالی برای دولت‌های کم‌بودجه می‌تواند بسیار پرهزینه باشد. با این حال، شواهد فزاینده‌ای وجود دارد که نشان می‌دهد هزینه‌های آموزشی هدفمند می‌تواند در بلندمدت هزینه‌ی خود را جبران کند و حتی منافع خالص برای شهروندان ایجاد کند. دلیل این است که آموزش – بر خلاف بسیاری از برنامه‌های انتقال و کمک‌های اجتماعی – یک سرمایه‌گذاری است که بازدهی را در طول زندگی به همراه دارد. آموزش گران به نظر می‌رسد، زیرا هزینه‌ها را می‌توان به راحتی اندازه‌گیری کرد و در ابتدا پرداخت می‌شوند. مزایای آموزش، اگرچه بزرگ هستند، بلندمدت و پراکنده هستند.

با استفاده از یک تغییر ناپیوسته در فرمول تأمین بودجه Pell Grant، Denning، Marx و Turner (2019) نشان می‌دهند که کمک مالی به طور قابل توجهی تکمیل مدرک و درآمد پس از فارغ‌التحصیلی را برای دانشجویانی که در یک دانشگاه دولتی چهار ساله در تگزاس شروع به تحصیل می‌کنند، افزایش می‌دهد. آنها تخمین می‌زنند که افزایش تجمعی کمک مالی حدود 1100 دلار، درآمد را حدود 3800 دلار هفت سال پس از دریافت کمک افزایش می‌دهد. این افزایش درآمد منجر به افزایش پرداخت مالیات می‌شود – که اقتصاددانان آن را یک اثر خارجی مالی می‌نامند. طبق محاسبات نویسندگان، اثر خارجی مالی افزایش دستاوردهای تحصیلی از طریق کمک مالی به دولت اجازه می‌دهد تا هزینه‌های خود را در عرض 10 سال به طور کامل جبران کند و احتمالاً بارها و بارها هزینه‌ی خود را جبران کند.

اکثر تصمیمات سیاستی شامل مصالحه‌ای از نوعی است. Hendren و Sprung-Keyser (2019) یک تجزیه و تحلیل جامع از تأثیرات رفاهی تقریباً 150 برنامه دولتی ایالات متحده را انجام می‌دهند. آنها از تخمین‌های علی تغییرات سیاستی از مطالعات موجود برای ساختن آماری به نام ارزش حاشیه‌ای وجوه عمومی (MVPF) برای هر دسته از سیاست‌ها استفاده می‌کنند. MVPF با ارزش قرار داده شده توسط ذینفعان بر مزایای سیاست شروع می‌شود و سپس آن ارزش را بر هزینه‌ی دولت برای ارائه آن مزیت تقسیم می‌کند. MVPF برابر با یک نشان‌دهنده‌ی انتقال خالص پول از مالیات‌دهندگان به یک فرد است. MVPF می‌تواند کمتر از یک باشد اگر سیاست رفتار را به گونه‌ای تغییر دهد که درآمد را کاهش دهد (به عنوان مثال، با ایجاد انگیزه برای افراد برای کار کمتر). برعکس، MVPF می‌تواند بیشتر از یک باشد اگر هزینه کردن یک دلار در یک برنامه مانند کمک مالی، پتانسیل درآمد را افزایش دهد و در نتیجه درآمد مالیات را افزایش دهد، همانطور که در مورد کمک Pell Grant است.

Hendren و Sprung-Keyser (2019) یک یافته‌ی قابل توجه ارائه می‌دهند – MVPFها برای سیاست‌هایی که در سلامت یا آموزش کودکان کم‌درآمد سرمایه‌گذاری می‌کنند، بالاترین است. این شامل آموزش‌های دوران کودکی است، اما همچنین تعدادی از سیاست‌هایی که دسترسی به آموزش عالی را افزایش می‌دهند. در بسیاری از موارد، MVPF بی‌نهایت است، که با مورد بالا مطابقت دارد، جایی که کمک مالی به طور کامل هزینه‌ی خود را جبران می‌کند. این مورد نادر در اقتصاد، یک «ناهار رایگان» است.

در مقابل، سیاست‌هایی که هدف آنها بزرگسالان است، MVPFهایی در حدود 1 دارند، به این معنی که آنها انتقال‌هایی از مالیات‌دهندگان به گروه‌های مختلف ذینفعان هستند. این انتقال‌ها ممکن است هنوز هم مطلوب باشند (به عنوان مثال، ارائه بیمه درمانی به بزرگسالان کم‌درآمد)، اما دارای مصالحه‌ای هستند.

نکته‌ی کلیدی این است که بر خلاف بسیاری از سیاست‌های اجتماعی دیگر، آموزش یک سرمایه‌گذاری در آینده است. به جای اینکه بپرسیم آیا می‌توانیم دسترسی به آموزش عالی را گسترش دهیم، باید بپرسیم آیا نمی‌توانیم این کار را انجام دهیم.

**آیا یک برنامه دانشگاه رایگان بدتر از آن است که به نظر می‌رسد؟**

در یک معنای محدود، بله. دانشجویان از خانواده‌های فقیر کمتر احتمال دارد که اصلاً در دانشگاه شرکت کنند و همچنین در کالج‌های ارزان‌تری نسبت به همتایان ثروتمند خود شرکت می‌کنند. بنابراین، مزایای دانشگاه رایگان از نظر کاهش شهریه، نسبت به سیاستی که دلارها را به طور مساوی در بین خانواده‌ها توزیع می‌کند، بدتر خواهد بود.

نگرانی دیگر در مورد طراحی بیشتر طرح‌های دانشگاه رایگان این است که آنها بورسیه‌های «آخرین دلار» هستند، به این معنی که فقط پس از در نظر گرفتن سایر منابع کمک مالی مانند Pell Grant، نیازهای برآورده نشده را پوشش می‌دهند. بنابراین، دانشجویانی که واجد شرایط کمک مالی مبتنی بر نیاز هستند، اغلب در حال حاضر در موسسات دولتی بدون پرداخت شهریه تحصیل می‌کنند. Chingos (2017) و Baum و Tilsley (2019) محاسبه می‌کنند که مزایای طرح‌های دانشگاه رایگان – از نظر صرفه‌جویی در دلار – برای خانواده‌های با درآمد بالاتر بیشتر است، زیرا آنها در موسسات گران‌تری شرکت می‌کنند و کمک فدرال دریافت نمی‌کنند.

با این حال، سه دلیل وجود دارد که دانشگاه رایگان کمتر از آنچه به نظر می‌رسد بدتر است. اول، مکانیسم تأمین مالی مهم است. هر طرح دانشگاه رایگان که توسط مالیات بر ثروتمندان تأمین شود – همانطور که در چندین طرح منتشر شده توسط نامزدهای دموکرات ریاست جمهوری – احتمالاً مترقی خواهد بود. از سوی دیگر، چندین ایالت مانند جورجیا، آرکانزاس و ویرجینیا غربی برنامه‌های بورسیه کمک شایستگی دارند که به دانشجویانی که حداقل معیارهای تحصیلی را برآورده می‌کنند، اجازه می‌دهند بدون پرداخت شهریه در دانشگاه‌های دولتی شرکت کنند. این بورسیه‌ها از طریق لاتاری ایالتی تأمین مالی می‌شوند، بنابراین احتمالاً بدتر است. نکته‌ی اصلی این است که می‌توانید هر طرح دانشگاه رایگان را بسته به نحوه‌ی تأمین مالی آن، مترقی یا بدتر کنید.

دوم، محاسبه‌ی اینکه چه کسی از کاهش شهریه سود می‌برد، فرض می‌کند که جمعیت دانشجویان ثابت است. اما هدف طرح‌های دانشگاه رایگان افزایش حضور و تکمیل دانشگاه است، به‌ویژه برای دانشجویان کم‌درآمد. اگر این اتفاق بیفتد، تأثیر دانشگاه رایگان بسیار مترقی‌تر خواهد شد. دانشجویان ثروتمند در حال حاضر عمدتاً به دانشگاه می‌روند و بنابراین دانشگاه رایگان ممکن است آنها را از بخش خصوصی به بخش عمومی منتقل کند. آنها در هزینه‌های شهریه صرفه‌جویی زیادی خواهند کرد، اما در هر دو حالت تحصیلات دانشگاهی را دریافت می‌کنند.

با این حال، رایگان کردن دانشگاه می‌تواند بسیاری از دانشجویان کم‌درآمد را برای اولین بار به دانشگاه بفرستد. در این صورت، آنها در هزینه‌های شهریه صرفه‌جویی نمی‌کنند (در هر دو حالت صفر خواهد بود)، اما درآمد طول عمر بسیار بالاتری خواهند داشت. از آنجایی که حتی یک افزایش کوچک در درآمد طول عمر بسیار بیشتر از صرفه‌جویی در چند سال شهریه است، تأثیرات رفتاری سیاست‌های دانشگاه رایگان احتمالاً آنها را بسیار مترقی‌تر می‌کند.

سوم، بخشی از استدلال برای دانشگاه رایگان در مورد اقتصاد سیاسی برنامه‌های جهانی است. حامیان به درستی استدلال می‌کنند که برنامه‌هایی مانند تامین اجتماعی و Medicare به دلیل در دسترس بودن برای همه، ماندگاری بیشتری داشته‌اند. به طور کلی، قضاوت در مورد پیشرفت یک برنامه همیشه نسبت به وضعیت موجود است. می‌توان تصور کرد که همین استدلال در مورد دبیرستان در ایالات متحده 100 سال پیش مطرح شده است، قبل از اینکه تصمیم بگیریم آموزش K-12 را به صورت عمومی تأمین مالی و به طور جهانی ارائه دهیم.

**اصول طراحی برای طرح‌های دانشگاه رایگان**

گسترش دسترسی به دانشگاه می‌تواند منافع اقتصادی زیادی را هم برای دانشجویان و هم برای جامعه ایجاد کند. علاوه بر این، چنین گسترشی احتمالاً از طریق اقدام فردی رخ نخواهد داد – دخالت دولت ضروری است. شاید مهم‌تر از همه، سیاست‌هایی که دستاوردهای تحصیلی را افزایش می‌دهند، در کوتاه‌مدت مقرون به صرفه هستند و در بلندمدت هزینه‌ی خود را جبران می‌کنند.

**اصل طراحی شماره 1 – افزایش دسترسی به دانشگاه**

هدف نهایی هر سیاست دانشگاه رایگان باید افزایش تعداد دانشجویانی باشد که مدرک چهار ساله دانشگاهی را تکمیل می‌کنند. رایگان کردن دانشگاه وسیله‌ای برای رسیدن به یک هدف است. مهم است که بار مالی دانشجویانی را که در حال حاضر قصد تحصیل در دانشگاه را دارند، کاهش دهیم. اما کاهش قیمت‌ها برای دانشجویانی که در حال حاضر قصد تحصیل دارند، باید در درجه‌ی دوم نسبت به هدف رساندن دانشجویان بیشتر به مدرسه باشد.

به طور کلی، سیاست ایده‌آل باید به دنبال ایجاد بیشترین میزان دستاوردهای تحصیلی – از جمله تکمیل مدرک – به ازای هر دلار هزینه شده باشد. برخی از سیاست‌های دانشگاه رایگان دسترسی را با ترغیب دانشجویانی که در غیر این صورت ثبت‌نام نمی‌کردند، افزایش می‌دهند. دیگران عمدتاً دانشجویان را بین مدارس مختلف (دولتی در مقابل خصوصی، دو ساله در مقابل چهار ساله) جابجا می‌کنند.

کمک شایستگی یک نمونه از یک سیاست دانشگاه رایگان است که عمدتاً دانشجویان حاشیه‌ای را یارانه می‌دهد. برنامه‌های کمک شایستگی شهریه رایگان یا کاهش‌یافته را به دانشجویانی ارائه می‌دهند که معیارهای واجد شرایط بودن از جمله صلاحیت‌های تحصیلی را برآورده می‌کنند. چندین مطالعه نشان داده است که برنامه‌های کمک شایستگی تأثیرات مثبتی بر ثبت‌نام اولیه دارند، اما تأثیرات ضعیف‌تر و ناسازگاری بر تکمیل دانشگاه (Dynarski 2000، Fitzpatrick و Jones 2012، Sjoquist و Winters 2012، Cohodes و Goodman 2014، Scott-Clayton و Zafar 2016). یکی از دلایل این است که بیشتر دانشجویانی که کمک شایستگی دریافت می‌کنند، در حال حاضر قصد تحصیل در دانشگاه را دارند و بنابراین تأثیرات خالص بر دستاوردهای تحصیلی نسبتاً کم است. Fitzpatrick و Jones (2012) استدلال می‌کنند که «تقریباً تمام هزینه‌های این برنامه‌ها به افرادی منتقل می‌شود که رفتار آموزشی یا مهاجرتی خود را تغییر نمی‌دهند».

برنامه‌های دانشگاه رایگان در بیشتر ایالت‌ها فقط به بخش دو ساله اعمال می‌شوند. یکی از نگرانی‌ها در مورد برنامه‌های «وعده کالج» در ایالت‌هایی مانند اورگان و تنسی این است که دانشجویان از کالج‌های چهار ساله با کیفیت بالاتر منحرف می‌شوند. Carruthers، Fox و Jepsen (2018) دریافتند که یک نسخه آزمایشی از برنامه وعده تنسی در شهرستان ناکس، تنسی، دستیابی به مدرک همکار را حدود 10 درصد افزایش داده و دستیابی به مدرک کارشناسی را 6 درصد کاهش داده است. با توجه به تفاوت بزرگ در درآمد متوسط بین دارندگان مدرک AA و BA، تأثیر خالص سیاست بر درآمد مبهم است.

نکته‌ی مهم این است که تمرکز بر بخش‌ها یا کالج‌های خاص، یارانه‌دادن جابجایی بر اساس قیمت‌های نسبی است. یک طرح سراسری – یا سراسری – اعوجاجات کمتری از این نوع ایجاد می‌کند.

چگونه می‌توانیم طرح‌های دانشگاه رایگان را طراحی کنیم تا حضور را افزایش دهند؟ یک راه تمرکز بر جمعیت‌های کم‌خدمت‌رسانی و دانشجویانی با گزینه‌های محدود است. این شامل دانشجویان مناطق روستایی و دانشجویان نسل اول دانشگاهی است.

**اصل طراحی شماره 2 – تمرکز بر سمت عرضه**

تأثیر هر سیاست دانشگاه رایگان باید نه تنها از نظر افزایش حضور، بلکه از نظر پایداری و تکمیل مدرک نیز اندازه‌گیری شود. نرخ‌های تکمیل دانشگاه در ایالات متحده نسبتاً پایین است، به‌ویژه برای دانشجویان کم‌درآمد. در یک گروه متولد شده بین سال‌های 1979 و 1982، تنها 9 درصد از جوانان از پایین‌ترین چارک درآمد خانواده یک مدرک چهار ساله دانشگاهی را تکمیل کردند، در مقابل 54 درصد از جوانان در بالاترین چارک درآمد خانواده (Bailey و Dynarski 2012).

افزایش نرخ تکمیل دانشگاه نیازمند چیزی بیش از شهریه رایگان است. بورسیه‌ها و کاهش شهریه بار مالی تحصیل را کاهش می‌دهند، اما به طور مستقیم کیفیت تجربه آموزشی را افزایش نمی‌دهند. در واقع، کاهش قیمت‌ها به طور چشمگیری بدون تخصیص منابع اضافی به کالج‌هایی که شاهد افزایش دانشجویان هستند، می‌تواند کیفیت دانشگاه را کاهش دهد، شاید به طور قابل توجهی.

نگرانی بزرگتر در مورد طرح‌های دانشگاه رایگان این است که ایالت‌ها با ارزان کردن آن – کاهش قیمت به صفر، اما صرف هزینه‌ی بسیار کمی برای تجربه‌ی آموزشی – دانشگاه را رایگان می‌کنند. به همین دلیل، سیاست‌های دانشگاه رایگان باید حمایت از شهریه را به عنوان بخشی از بسته‌ی گسترده‌تری از اصلاحات که به طور مستقیم به تأمین مالی و حکمرانی موسسات دولتی می‌پردازد، ارائه دهند.

نرخ‌های تکمیل مدرک به طور قوی با هزینه‌ی سرانه مرتبط هستند. شکل 1 یک همبستگی قوی بین لگاریتم طبیعی هزینه‌ی سرانه و سهم یک گروه ورودی اولیه در سال 2008 که ظرف 6 سال مدرک کارشناسی را تکمیل می‌کنند، در میان موسسات دولتی چهار ساله با گزینش کمتر نشان می‌دهد. تحقیقات اخیر نشان می‌دهد که دانشجویانی که در کالج‌هایی با نرخ بالای هزینه‌ی سرانه تحصیل می‌کنند، احتمال بیشتری دارد که فارغ‌التحصیل شوند (به عنوان مثال، Cohodes و Goodman 2014، Goodman، Hurwitz و Smith 2017).

شکل 1: تکمیل مدرک کارشناسی و هزینه‌ی سرانه.

شواهد قوی وجود دارد که کاهش کیفیت دانشگاه در طول زمان منجر به کاهش نرخ تکمیل دانشگاه شده است. نرخ تکمیل مدرک کمتر است – و زمان بیشتری طول می‌کشد – زمانی که ایالت‌ها دارای گروه‌های بزرگتری از دانشجویان دانشگاهی هستند، که نشان می‌دهد کاهش یارانه‌های دولتی سرانه تأثیر منفی بر نرخ تکمیل و زمان دریافت مدرک دارد (Bound و Turner 2006، Bound، Lovenheim و Turner 2012).

تعدادی از مقالات به طور خاص بر نقش منابع در دستاوردهای تحصیلی تمرکز می‌کنند. Bound، Lovenheim و Turner (2010) نشان می‌دهند که کاهش منابع سرانه – نه تغییر در آمادگی تحصیلی دانشجویان – منجر به کاهش نرخ تکمیل در طول زمان شده است. Deming و Walters (2018) تأثیر تغییرات در تخصیص بودجه ایالتی بر ثبت‌نام و تکمیل دانشجویان را مطالعه می‌کنند. آنها دریافتند که کاهش بودجه آموزش عالی تأثیر قابل توجهی بر دستاوردهای پس از دبیرستان دارد.

افزایش هزینه‌ها می‌تواند در صورت صرف عاقلانه، تکمیل مدرک را افزایش دهد. بر خلاف تصور رایج، بیشتر دانشجویان در کالج‌ها و دانشگاه‌های دولتی با گزینش کم و نزدیک به خانه شرکت می‌کنند. این مدارس به شدت به تأمین مالی ایالتی متکی هستند که در سال‌های اخیر به طور قابل توجهی کاهش یافته است. کیفیت تجربیات آموزشی دانشجویان منعکس‌کننده‌ی این صرفه‌جویی است. به دلیل محدودیت‌های بودجه، موسسات دولتی با گزینش کمتر اغلب دارای کلاس‌های بزرگ و ارائه خدمات مشاوره‌ای، مربیگری و سایر پشتیبانی‌های دانشجویی کمی هستند.

برنامه‌هایی که مشاوره، آموزش و سایر پشتیبانی‌ها را به دانشجویانی که وارد دانشگاه می‌شوند، ارائه می‌دهند، تأثیرات زیادی بر پایداری و تکمیل مدرک دارند (Angrist، Lang و Oreopoulos 2009، Carrell و Sacerdote 2017، Barrow et al 2014، Bettinger و Baker 2014، Scrivener et al 2015، Page، Castleman و Sahadewo 2016، Clotlfelter، Hemelt و Ladd 2018). یک برنامه – برنامه ASAP Accelerated Study در CUNY تقریباً نرخ فارغ‌التحصیلی را با ارائه خدمات جامع آکادمیک و پشتیبانی به دانشجویانی که وارد کالج‌های جامعه می‌شوند، دو برابر کرد (Scrivener et al 2015).

موفقیت مداخلات پشتیبانی از دانشجو تعجب‌آور نیست، زیرا اساساً خدماتی را که کالج‌های با منابع بهتر ارائه می‌دهند، تکرار می‌کنند.

**اصل طراحی شماره 3 – تأمین مالی فدرال باید مستقیماً به موسسات جریان یابد، اما با شرایط**

در گذشته، دانشگاه‌های دولتی عمدتاً از طریق تخصیص‌های قانون‌گذاری ایالتی تأمین مالی می‌شدند که مستقیماً به موسسات توزیع می‌شد. تأمین مالی دولتی و محلی به کالج‌ها و دانشگاه‌های دولتی اجازه می‌دهد تا آموزش را با قیمتی بسیار پایین‌تر از هزینه‌ی واقعی آن ارائه دهند. در سال 1990، شهریه خالص تعدیل‌شده با تورم سرانه در موسسات دولتی 2896 دلار بود، در حالی که درآمد آموزشی سرانه 11583 دلار بود (SHEEO، 2016). تقریباً تمام موسسات آموزش عالی دولتی ایالات متحده بیشتر – گاهی اوقات بسیار بیشتر – از دانشجویان در هر سرانه هزینه می‌کنند. این «یارانه» به کالج‌ها اجازه می‌دهد تا آموزش با کیفیت بالاتری را با قیمت پایین‌تر ارائه دهند. این می‌تواند به شکل کلاس‌های کوچکتر، اساتید واجد شرایط‌تر یا خدمات آموزشی و مشاوره‌ای اضافی باشد. وقتی دانشجویان یارانه بیشتری دریافت می‌کنند، معامله بهتری می‌کنند.

حتی با وجود افزایش قیمت شهریه، تأمین مالی ایالتی سرانه کاهش یافته است. این بدان معناست که دانشجویان قیمت بالاتری می‌پردازند، اما معامله بدتری دریافت می‌کنند. در سال 1990، یارانه در موسسات دولتی 7.26 دلار به ازای هر 1 دلار شهریه پرداخت شده بود. تا سال 2014، این رقم به 3.87 دلار کاهش یافته بود (Deming 2017).

حمایت ایالتی از آموزش عالی در یک افول ساختاری بلندمدت است. با این حال، نقش فدرال در آموزش عالی در حال رشد است. بر خلاف پول ایالتی، تأمین مالی فدرال عمدتاً مستقیماً به دانشجویان جریان دارد. Pell Grant، به عنوان مثال، واچری است که به دانشجویان کم‌درآمد تخفیفی برای شرکت در کالجی از انتخاب خود می‌دهد. وام‌های یارانه‌ای و اعتبارات مالیاتی نیز به همین ترتیب عمل می‌کنند.

یارانه‌های قیمت، هزینه‌های دانشجویان را کاهش می‌دهند، اما حداقل دو مشکل دارند. اول، آنها به طور مستقیم کیفیت را مورد هدف قرار نمی‌دهند. در واقع، یارانه‌های قیمت می‌توانند انگیزه‌های قوی برای موسسات دولتی ایجاد کنند تا با کاهش هزینه‌ها، هزینه‌های خود را کاهش دهند. به عنوان مثال، یک موسسه دولتی را در نظر بگیرید که در حال حاضر 5000 دلار در سال شهریه دریافت می‌کند و یارانه اضافی 10000 دلاری ارائه می‌دهد و در مجموع 15000 دلار در هر دانشجو هزینه می‌کند. فرض کنید دانشجویان کمک مالی 2000 دلاری دریافت می‌کنند و قیمت خالص آنها را به 3000 دلار کاهش می‌دهند.

کالج‌ها چگونه به افزایش کمک مالی پاسخ می‌دهند؟ یک راه کاهش هزینه‌های سرانه است و حفظ شهریه. در مثال بالا، یک کالج می‌تواند همچنان 5000 دلار شهریه دریافت کند که 3000 دلار آن توسط دانشجو پرداخت می‌شود، اما سپس می‌تواند با کاهش هزینه‌های سرانه (به عنوان مثال، اخراج اساتید یا عدم استخدام جایگزین‌ها، جایگزینی اساتید تمام‌وقت با اساتید پاره‌وقت، افزایش اندازه کلاس‌ها یا افزایش نسبت مشاور به دانشجو) صرفه‌جویی کند.

طرح‌های دانشگاه رایگان – اگر به درستی طراحی نشوند – می‌توانند این «مسابقه به سمت پایین» در هزینه‌ها را بدتر کنند. الزام کالج‌ها به رایگان شدن، یکی از حاشیه‌های تعدیل را از بین می‌برد. وقتی بودجه‌های ایالتی کاهش می‌یابد، تمام کاهش باید در سمت هزینه‌ها باشد. در مثال بالا، درخواست از کالج‌ها برای کاهش شهریه از 5000 دلار به 0 دلار بدون ارائه منابع اضافی، آنها را مجبور می‌کند تا بودجه خود را با کاهش هزینه‌های سرانه از 15000 دلار به 10000 دلار متعادل کنند. بسیاری از طرح‌های دانشگاه رایگان به همین دلیل منابع اضافی ارائه می‌دهند.

نگرانی دیگر این است که ایالت‌ها با کاهش هزینه‌ها، بودجه خود را متعادل کنند. تحقیقات نشان می‌دهد که این امر نرخ فارغ‌التحصیلی را کاهش می‌دهد و مشکل تکمیل را بدتر می‌کند. بنابراین، مسیر درست یک «توافق بزرگ» است که بودجه‌ی موسسات آموزش عالی پس از دبیرستان را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد، در حالی که آنها را در قبال نرخ فارغ‌التحصیلی و نتایج بازار کار نیز پاسخگو نگه می‌دارد.

**کمک فدرال متناسب برای ایالت‌هایی که دانشگاه رایگان را اجرا می‌کنند**

در یک مقاله در سال 2017، من یک کمک فدرال متناسب برای موسسات دولتی در ایالت‌هایی که طرح‌های «دانشگاه رایگان» را اجرا می‌کنند، پیشنهاد کردم. این طرح خواستار تطبیق فدرال با اولین 5000 دلار از هزینه‌های سرانه خالص در تمام موسسات آموزش عالی دولتی است که متعهد به رایگان کردن شهریه دانشگاه هستند. این بدان معناست که دولت فدرال 1 دلار (یا بیشتر، برخی از طرح‌ها 2 دلار را پیشنهاد می‌کنند) برای هر 1 دلار هزینه‌ی ایالتی در هر دانشجو تمام‌وقت پس از کسر هر گونه درآمد حاصل از شهریه از دانشجویان غیر واجد شرایط، پرداخت می‌کند. برآوردهای هزینه‌ی این برنامه بسته به تعداد ایالت‌هایی که متعهد به رایگان کردن دانشگاه می‌شوند، بسیار متفاوت است. با این حال، حتی اگر این برنامه در هر 50 ایالت به اجرا درآید، هزینه‌ی آن بیشتر از یک‌سوم هزینه‌های فعلی برنامه‌های کمک مالی فدرال نخواهد بود.

هدف از کمک فدرال متناسب، افزایش بازده سرمایه‌گذاری ایالتی در آموزش عالی و در عین حال مهار هزینه‌ها است. این کمک متناسب به ایالت‌ها کمک می‌کند تا کیفیت را افزایش دهند و در عین حال از هزینه‌های بی‌رویه جلوگیری کنند.

بر خلاف طرح‌های «آخرین دلار» دانشگاه رایگان، طراحی این کمک متناسب به طور نامتناسبی به دانشجویان کم‌درآمد کمک می‌کند. این به این دلیل است که همبستگی قوی بین درآمد والدین و گزینش دانشگاه وجود دارد (به عنوان مثال، Carnevale و Strohl 2010، Greenstone، Looney، Patashnik و Yu 2013). موسسات بسیار گزینشی در حال حاضر دارای نرخ بالای هزینه‌ی سرانه هستند و به طور نامتناسبی دانشجویان ثروتمند را جذب می‌کنند. تطبیق اولین 5000 دلار به طور خاص به موسسات دولتی با گزینش کمتر با سطوح پایین هزینه‌ی فعلی کمک می‌کند. مزیت بزرگ دیگر کمک فدرال متناسب، تثبیت مالی است. به عنوان بزرگترین منبع هزینه‌های اختیاری، آموزش عالی اغلب به عنوان «چرخ تعادل» بودجه‌های ایالتی شناخته می‌شود (Delaney و Doyle 2011). وجود کمک فدرال متناسب، انگیزه‌ی قانون‌گذاران ایالتی را برای ایجاد کاهش بودجه‌ی عمیق در آموزش عالی در طول رکود اقتصادی کاهش می‌دهد.

این پیشنهاد کمک متناسب فدرال ویژگی‌های مشترکی با سایر طرح‌هایی دارد که توسط اعضای دموکرات کنگره و نامزدهای ریاست جمهوری منتشر شده است. برنی ساندرز طرح «کالج برای همه» را پیشنهاد کرده است که با ارائه دو سوم بودجه لازم برای کاهش شهریه هر مدرسه به صفر، شهریه را در موسسات دولتی چهار ساله حذف می‌کند. الیزابت وارن اخیراً طرحی را منتشر کرده است که با گسترش Pell Grant برای پوشش هزینه‌های تحصیل از جمله مسکن، حمل و نقل و سایر هزینه‌ها، تمام موسسات دولتی را رایگان می‌کند.

نزدیک‌ترین طرح به پیشنهاد من، لایحه‌ای است که توسط سناتور برایان شاتز (D-HI) و نماینده مارک پوکان (D-WI) با 40 حامی معرفی شده است. این لایحه یک کمک فدرال متناسب با تخصیص‌های آموزش عالی ایالتی در ایالت‌هایی که متعهد به کمک به دانشجویان برای پرداخت هزینه‌ی کامل تحصیل بدون بدهی هستند، ایجاد می‌کند. در نهایت، سناتور کریس مورفی (D-CT) اخیراً طرحی برای بازنگری قانون آموزش عالی (HEA) منتشر کرده است که بر پاسخگو نگه داشتن مدارس برای نرخ فارغ‌التحصیلی و سایر نتایج تمرکز دارد.

در حالی که جزئیات طراحی می‌تواند متفاوت باشد، یک طرح دانشگاه رایگان موفق باید بسیاری از ویژگی‌های ذکر شده در بالا را داشته باشد. این شامل افزایش دسترسی، تمرکز بر تکمیل به جای دسترسی، توجه دقیق به افزایش بودجه و کیفیت در موسسات دولتی و مقررات محتاطانه برای کالج‌هایی است که بودجه فدرال و ایالتی دریافت می‌کنند.

**یادداشت‌های پایانی**

[1] شکل 1 یک نمودار پراکندگی از رابطه بین لگاریتم طبیعی هزینه‌ی سرانه و سهم یک گروه ورودی اولیه در سال 2008 که ظرف 6 سال مدرک کارشناسی را تکمیل می‌کنند، در میان موسسات دولتی چهار ساله با گزینش کمتر نشان می‌دهد. نمونه به موسسات چهار ساله دولتی محدود شده است، به استثنای دانشگاه‌های بسیار گزینشی (تعریف شده به عنوان «بیشترین رقابت» یا «رقابت بالا» توسط پروفایل بارونز از کالج‌های آمریکایی در سال 2009).

**منابع**

Anelli, Massimo. 2018. “Returns to elite university education: a quasi-experimental analysis”, working paper.
Angrist, Joshua D., and Alan B. Krueger. “Does compulsory school attendance affect schooling and earnings?.” The Quarterly Journal of Economics 106.4 (1991): 979-1014.
Angrist, Joshua, Daniel Lang, and Philip Oreopoulos. “Incentives and services for college achievement: Evidence from a randomized trial.” American Economic Journal: Applied Economics 1.1 (2009): 136-163.
Avery, Christopher, and Thomas J. Kane. “Student perceptions of college opportunities. The Boston COACH program.” College choices: The economics of where to go, when to go, and how to pay for it. University of Chicago Press, 2004. 355-394.
Bailey, Martha J., and Susan M. Dynarski. “Inequality in postsecondary education.” Whither opportunity (2011): 117-132.
Barrow, Lisa, et al. “Paying for performance: The education impacts of a community college scholarship program for low-income adults.” Journal of Labor Economics 32.3 (2014): 563-599.
Bettinger, Eric P., and Rachel B. Baker. “The effects of student coaching: An evaluation of a randomized experiment in student advising.” Educational Evaluation and Policy Analysis 36.1 (2014): 3-19.
Betts, Julian R. “What do students know about wages? Evidence from a survey of undergraduates.” Journal of human resources (1996): 27-56.
Bound, John, and Sarah Turner. “Cohort crowding: How resources affect collegiate attainment.” Journal of public Economics 91.5 (2007): 877-899.
Bound, John, Michael F. Lovenheim, and Sarah Turner. “Increasing time to baccalaureate degree in the United States.” Education Finance and Policy 7.4 (2012): 375-424.
Cameron, Stephen V., and James J. Heckman. “The dynamics of educational attainment for black, hispanic, and white males.” Journal of political Economy 109.3 (2001): 455-499.
Carruthers, Celeste K., William F. Fox, and Christopher Jepsen. “Promise kept? Free community college and attainment in Tennessee November 2018.” (2018).
Cellini, Stephanie Riegg, and Nicholas Turner. “Gainfully employed? Assessing the employment and earnings of for-profit college students using administrative data.” Journal of Human Resources 54.2 (2019): 342-370.
Chingos, Matthew. 2017. “Who would benefit most from free college?” – https://www.brookings.edu/research/who-would-benefit-most-from-free-college/
Cohodes, Sarah R., and Joshua S. Goodman. “Merit aid, college quality, and college completion: Massachusetts’ Adams scholarship as an in-kind subsidy.” American Economic Journal: Applied Economics 6.4 (2014): 251-285.
Clotfelter, Charles T., Steven W. Hemelt, and Helen F. Ladd. “Multifaceted Aid for Low‐Income Students and College Outcomes: Evidence from North Carolina.” Economic Inquiry, 56.1 (2018): 278-303.
Dale, Stacy Berg, and Alan B. Krueger. “Estimating the payoff to attending a more selective college: An application of selection on observables and unobservables.” The Quarterly Journal of Economics 117.4 (2002): 1491-1527.
Delaney, Jennifer A., and William R. Doyle. “State spending on higher education: Testing the balance wheel over time.” Journal of Education Finance 36.4 (2011): 343-368.
Deming, David. “Increasing College Completion with a Federal Higher Education Matching Grant,” The Hamilton Project Policy Proposal, April 2017.
Deming, David, and Chris Walters. “The Impacts of Price and Spending Subsidies on US Postsecondary Attainment.” Unpublished working paper (2017).
Deming, David J., et al. “The value of postsecondary credentials in the labor market: An experimental study.” American Economic Review 106.3 (2016): 778-806.
Denning, Jeffrey T., Benjamin M. Marx, and Lesley J. Turner. ProPelled: The effects of grants on graduation, earnings, and welfare. No. w23860. National Bureau of Economic Research, 2017.
Dynarski, Susan. “Hope for whom? Financial aid for the middle class and its impact on college attendance.” National Tax Journal 53.3 (2000): 629.
Fitzpatrick, Maria D., and Damon Jones. Higher education, merit-based scholarships and post-schooling retention. No. w18530. National Bureau of Economic Research, 2012.
Goodman, Joshua, Michael Hurwitz, and Jonathan Smith. “Access to 4-year public colleges and degree completion.” Journal of Labor Economics 35.3 (2017): 829-867.
Greenstone, Michael, et al. “Thirteen economic facts about social mobility and the role of education.” The Hamilton Project, Brookings Institution, Washington DC. Available at http://www.hamiltonproject.org/papers/thirteen_economic_ facts_social_mobility_education (2013).
Grodsky, Eric, and Melanie T. Jones. “Real and imagined barriers to college entry: Perceptions of cost.” Social Science Research 36.2 (2007): 745-766.
Hendren, Nathaniel and Benjamin Sprung-Keyser (2019). A Unified Welfare Analysis of Government Policies. Working paper.
Hoekstra, Mark. “The effect of attending the flagship state university on earnings: A discontinuity-based approach.” The Review of Economics and Statistics 91.4 (2009): 717-724.
Hoxby (2016) – http://www.nber.org/feldstein_lecture_2016/feldsteinlecture_2016.html
Hoxby, Caroline M., and Sarah Turner. “What high-achieving low-income students know about college.” The American Economic Review 105.5 (2015): 514-517.
Kane, Thomas J., et al. “Higher education appropriations and public universities: Role of Medicaid and the business cycle [with comments].” Brookings-Wharton papers on urban affairs (2005): 99-146.
Levin, Henry M., Emma Garcia, and James Morgan. “Cost-Effectiveness of Accelerated Study in Associate Programs (ASAP) of the City University of New York (CUNY).” Center for Benefit-Cost Studies of Education, Columbia University Teachers College. Retrieved from https://static1.squarespace.com/static/583b86882e69cfc61c6c26dc/t/590b30a959cc68c870520718/1493905580311/Levin-ASAP-Cost-Effectiveness-Report_092412_FINAL-5.pdf (2012).
Lochner, Lance, and Alexander Monge-Naranjo. “Credit constraints in education.” Annu. Rev. Econ. 4.1 (2012): 225-256.
Meghir, Costas, and Mårten Palme. “Educational reform, ability, and family background.” American Economic Review95.1 (2005): 414-424.
Moretti, Enrico. “Human capital externalities in cities.” Handbook of regional and urban economics 4 (2004): 2243-2291.
Mountjoy, Jack. “Community colleges and upward mobility.” Available at SSRN 3373801 (2019).
Oreopoulos, Philip. “Estimating average and local average treatment effects of education when compulsory schooling laws really matter.” American Economic Review 96.1 (2006): 152-175.
Ost, Ben, Weixiang Pan, and Douglas Webber. “The returns to college persistence for marginal students: Regression discontinuity evidence from university dismissal policies.” Journal of Labor Economics 36.3 (2018): 779-805.
Page, Lindsay C., Benjamin Castleman, and Gumilang Aryo Sahadewo. “More than Dollars for Scholars: The Impact of the Dell Scholars Program on College Access, Persistence and Degree Attainment.” (2016).
Scrivener, Susan, et al. “Doubling graduation rates: Three-year effects of CUNY’s Accelerated Study in Associate Programs (ASAP) for developmental education students.” (2015).
SHEEO, 2016 – https://sheeoorg.wpengine.com/wp-content/uploads/2019/03/SHEF_FY16.pdf
Sjoquist, David L., and John V. Winters. The Effects of HOPE on Post-Schooling Retention in the Georgia Workforce. Mimeo, 2012.
Sun, Stephen Teng, and Constantine Yannelis. “Credit Constraints and Demand for Higher Education: Evidence from Financial Deregulation.” Review of Economics and Statistics 98.1 (2016): 12-24.
Valero, Anna, and John Van Reenen. The economic impact of universities: Evidence from across the globe. No. w22501. National Bureau of Economic Research, 2016.
Wiswall, Matthew, and Basit Zafar. “Determinants of college major choice: Identification using an information experiment.” The Review of Economic Studies 82.2 (2015): 791-824.
Zimmerman, Seth D. “The returns to college admission for academically marginal students.” Journal of Labor Economics 32.4 (2014): 711-754.


اعتبار: آلیسون شلی/آژانس Verbatim برای آموزش آمریکا
برای بازسازی اقتصاد آمریکا به گونه‌ای که به همه فرصت برابر برای پیشرفت بدهد، حمایت فدرال از شهریه رایگان دانشگاه باید در اولویت هر طرح بازیابی اقتصادی در سال 2021 باشد.
تحقیقات نشان می‌دهد که سود اقتصادی خصوصی و عمومی شهریه رایگان کالج‌های اجتماعی از هزینه‌ها بیشتر خواهد بود. به همین دلیل است که نیمی از ایالت‌های کشور در حال حاضر به نوعی شهریه رایگان دانشگاه دارند.
برنامه دموکراتیک حزب سال 2020 خواستار رایگان شدن دو سال شهریه کالج‌های اجتماعی برای همه دانشجویان با مشارکت فدرال/ایالتی مشابه طرح سال 2015 دولت اوباما است.
این برنامه را به عنوان یک برنامه جهانی و رایگان مانند آموزش K-12 امروزی تصور می‌کند، با تمام مزایای پایدار این برنامه‌ها (از جمله تامین اجتماعی و Medicare). همچنین خواستار رایگان شدن چهار سال شهریه دانشگاه‌های دولتی، دوباره با مشارکت ایالت‌ها، برای دانشجویانی از خانواده‌هایی با درآمد کمتر از 125000 دلار در سال است.
حزب جمهوری‌خواه برای انتخابات سال 2020 برنامه‌ای را تصویب نکرد و به سیاست‌های رئیس‌جمهور ترامپ واگذار کرد که از جمله، در مخالفت با تحصیل رایگان است. جمهوری‌خواهان کنگره، بر خلاف بسیاری از همتایان ایالتی خود، در گذشته از شهریه رایگان دانشگاه حمایت نکرده‌اند.
با این حال، باید توجه داشت که اولین برنامه شهریه رایگان دانشگاه در سطح ایالت در سال 2015 توسط بیل هاسلم، فرماندار سابق تنسی، یک جمهوری‌خواه آغاز شد. پس از آن، ایالت‌های به شدت محافظه‌کار با اکثریت جمهوری‌خواه در قوه مقننه ایالتی خود مانند وست ویرجینیا، کنتاکی و آرکانزاس برنامه‌های مشابهی را تصویب کرده‌اند.
ایجاد مزایای شهریه رایگان دانشگاه برای آمریکاییان بیشتر، معادل قرن بیست و یکمی ابتکار عمل اداره پیشرفت کارها در دوران رکود بزرگ خواهد بود.
آن برنامه نه تنها کار فوری برای بیکاران ایجاد کرد، بلکه آموزش مهارت را برای تقریباً 8 میلیون کارگر غیرماهر در دهه 1930 ارائه داد. همانطور که در قرن بیستم انجام دادیم، با ایجاد پایه و اساس سیستم آموزش متوسطه رایگان جهانی فعلی خود و پاداش دادن به جانبازان جنگ جهانی دوم با شهریه رایگان دانشگاه برای کمک به تسهیل بازگشت آنها به نیروی کار، سیستم آموزش عالی قرن بیست و یکم که ایجاد می‌کنیم باید شامل فرصت تحصیل رایگان باشد.
کالیفرنیا در حال حاضر گام‌های بزرگی برای رایگان کردن سیستم کالج‌های اجتماعی خود، بزرگترین در کشور، با تامین کامل برنامه California Promise grant برداشته است. اما کالج‌های اجتماعی هنوز برای همه دانشجویان رایگان نیستند. هزینه‌های شهریه - کمی بیش از 1500 دلار برای یک بار کامل - برای دانشجویان کم‌درآمد صرف‌نظر می‌شود. کالج‌ها مجبور نیستند از وجوه Promise برای پوشش هزینه‌های شهریه برای سایر دانشجویان استفاده کنند، بنابراین در بسیاری از کالج‌ها، دانشجویان هنوز باید شهریه بپردازند.
در دانشگاه‌های چهار ساله ایالت، حدود 60 درصد از دانشجویان در دانشگاه ایالتی کالیفرنیا و همین نسبت از دانشجویان مقطع کارشناسی بومی در 10 پردیس دانشگاه کالیفرنیا، به عنوان نتیجه Cal grants، Pell grants فدرال و سایر اشکال کمک‌های مالی، به صورت رایگان تحصیل می‌کنند.
اما رایگان کردن سیستم‌های CSU و UC برای حتی تعداد بیشتری از دانشجویان، نیازمند بودجه‌ای در مقیاسی است که فقط دولت فدرال قادر به حمایت از آن است، حتی اگر این مزیت فقط برای دانشجویانی از خانواده‌هایی با درآمد کمتر از 125000 دلار در سال در دسترس باشد.
تخمین زده می‌شود که حتی بدون این محدودیت درآمد خانوادگی، حذف شهریه برای چهار سال در همه کالج‌ها و دانشگاه‌های دولتی برای همه دانشجویان، سالانه 79 میلیارد دلار برای مالیات‌دهندگان هزینه خواهد داشت، طبق داده‌های وزارت آموزش ایالات متحده. با این حال، توجه داشته باشید که دولت فدرال در سال 2016 مبلغ 91 میلیارد دلار برای سیاست‌هایی که حضور در دانشگاه را یارانه‌دهی می‌کردند، هزینه کرد. حداقل بخشی از آن می‌تواند برای کمک به رایگان کردن موسسات آموزش عالی دولتی با مشارکت ایالت‌ها استفاده شود.
برنامه‌های شهریه رایگان دانشگاه در کمک به کاهش نابرابری‌های فعلی سیستم با افزایش ثبت‌نام دانشگاه، کاهش وابستگی به بدهی وام دانشجویی و بهبود نرخ تکمیل، به ویژه در بین دانشجویان رنگین‌پوست و دانشجویان کم‌درآمد که اغلب اولین نفر در خانواده خود برای رفتن به دانشگاه هستند، موثر ثابت شده‌اند.
در سال اول TN Promise، ثبت‌نام در کالج‌های اجتماعی در تنسی 24.7 درصد افزایش یافت که منجر به ثبت‌نام 4000 دانشجوی بیشتر شد. درصد دانشجویان سیاه پوست در جمعیت کالج‌های اجتماعی این ایالت از 14 درصد به 19 درصد و نسبت دانشجویان اسپانیایی‌تبار از 4 درصد به 5 درصد افزایش یافت.
دانشجویانی که به صورت رایگان در کالج‌های اجتماعی تحصیل می‌کنند، با نرخ بالاتری نیز فارغ‌التحصیل می‌شوند. اولین گروه دانشجویان Promise تنسی نرخ موفقیت 52.6 درصد در مقایسه با نرخ موفقیت 38.9 درصد برای همتایان غیر-Promise خود داشتند. پس از دو سال شهریه رایگان دانشگاه، برنامه college-promise رود آیلند شاهد سه برابر شدن نرخ فارغ‌التحصیلی کالج‌های اجتماعی و افزایش نه برابری نرخ فارغ‌التحصیلی در بین دانشجویان رنگین‌پوست بود.
تاثیر بر بدهی دانشجویی واضح‌تر است. تنسی، برای مثال، شاهد کاهش 17 درصدی درخواست‌های وام دانشجویی در سال اول برنامه خود و کاهش 12 درصدی مبلغ وام‌ها بود. در همان زمان، درخواست‌های Free Application for Federal Student Aid (FAFSA) به شدت افزایش یافت، با 40 درصد از کل افزایش درخواست‌ها در سراسر کشور در سال اول برنامه Promise خود در این ایالت آغاز شد.
نابرابری دستمزد بر اساس تحصیلات، که حتی قبل از همه‌گیری وحشتناک بود، بدتر می‌شود. در ماه مه، نرخ بیکاری در بین کارگرانی که مدرک دیپلم ندارند، تقریباً سه برابر نرخ کارگرانی با مدرک لیسانس بود. مهم نیست که کنگره چه کاری برای ارائه حمایت به کسانی که از همه‌گیری و رکود ناشی از آن آسیب دیده‌اند انجام دهد، چشم‌انداز شغلی برای بسیاری از افراد در نیروی کار ما پس از فروکش کردن همه‌گیری همچنان تاریک خواهد بود. امروزه، سریع‌ترین بخش‌های در حال رشد اقتصاد در حوزه‌های بهداشت، رایانه و فناوری اطلاعات هستند. برای داشتن فرصت واقعی برای شغل در این بخش‌ها، کارگران به مدرک دانشگاهی به نوعی مانند گواهینامه مهارت‌های شناخته شده توسط صنعت یا مدرک کارشناسی یا کارشناسی ارشد نیاز دارند.
مطمئن‌ترین راه برای در دسترس قرار دادن مزایای اثبات شده آموزش عالی برای همه، رایگان کردن شهریه دانشگاه برای دانشجویان کم‌درآمد و متوسط در کالج‌های دولتی است و دولت فدرال باید به تحقق این امر کمک کند.

•••
مورلی ویناگراد رئیس کمپین برای شهریه رایگان دانشگاه است. مکس لوبین مدیرعامل Rise، یک سازمان غیرانتفاعی به رهبری دانشجو است که از شهریه رایگان حمایت می‌کند.
نظرات بیان شده در این تفسیر متعلق به نویسنده است. تفسیرهای منتشر شده در EdSource دیدگاه‌های متنوعی در مورد سیستم‌های آموزش عمومی کالیفرنیا را نشان می‌دهند. اگر مایل به ارسال تفسیر هستید، لطفاً دستورالعمل‌های ما را بررسی کرده و با ما تماس بگیرید.


پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) می‌تواند سیستم‌های آموزشی را متحول کرده و آن‌ها را عادلانه‌تر سازد.
این فناوری می‌تواند تحول دیرینه سیستم‌های آموزشی را به سوی یادگیری فراگیر تسریع کند و جوانان را برای شکوفایی و ساختن آینده‌ای بهتر آماده سازد.
در عین حال، معلمان می‌توانند از این فناوری‌ها برای ارتقای روش‌های تدریس و تجربیات حرفه‌ای خود استفاده کنند.

با ادغام روزافزون هوش مصنوعی (AI) در کار، زندگی و کلاس‌های درس ما، مربیان در سراسر جهان در حال بازنگری در هدف آموزش در پرتو این پیامدهای گسترده هستند. ما در Teach For All و بنیاد LEGO، پتانسیل هوش مصنوعی را برای تسریع تحول دیرینه سیستم‌های آموزشی به سوی یادگیری فراگیر که جوانان را برای شکوفایی و ساختن آینده‌ای بهتر آماده می‌کند، می‌بینیم.
همزمان، فرصت‌های عظیمی برای معلمان برای ارتقای روش‌های تدریس و تجربیات حرفه‌ای خود با استفاده از این فناوری‌ها وجود دارد.
آیا خوانده‌اید؟

کودکان ما با هوش مصنوعی بزرگ می‌شوند. در اینجا آنچه که باید بدانید آمده است
ChatGPT و تقلب: 5 راه برای تغییر نحوه نمره‌دهی به دانش‌آموزان
نظرات آمریکایی‌ها در مورد هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT و DALL-E
گزارش آینده مشاغل 2023

گفتگو در مورد آینده کار و آموزش، همواره بر اهمیت توسعه مهارت‌ها و ارزش‌هایی که به طور منحصربه‌فرد انسانی هستند و کمتر در معرض جایگزینی توسط فناوری قرار می‌گیرند، تأکید کرده است. ظهور ChatGPT، بار دیگر این موضوع را ثابت می‌کند. بیشتر دانش‌آموزان و معلمان موافقند که ChatGPT "فقط نمونه دیگری از این است که چرا نمی‌توانیم روش‌های قدیمی را در مدارس دنیای مدرن ادامه دهیم". (اگرچه لطفاً توجه داشته باشید که این وبلاگ به روش "قدیمی" به عنوان یک همکاری تعاملی بین انسان‌ها نوشته شده است و توسط هوش مصنوعی تولید نشده است.)
چگونه ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به مربیان و دانش‌آموزان کمک کنند
امید ما این است که ظهور هوش مصنوعی، مربیان، دانش‌آموزان، والدین و سیاست‌گذاران را به همکاری و بررسی مهارت‌هایی که دانش‌آموزان ما واقعاً برای پیمایش عدم قطعیت، حل چالش‌های پیچیده و شکل دادن به آینده‌های معنادار در یک اقتصاد در حال تغییر نیاز دارند، ترغیب کند. این بدان معناست که پذیرش چالش ارائه یادگیری که عاملیت، آگاهی، تفکر انتقادی و مهارت‌های حل مسئله، ارتباط و رفاه را تقویت کند. ما در حال حاضر می‌بینیم که ابزارهای هوش مصنوعی مستقر شده توسط معلمان آموزش‌دیده و پشتیبانی‌شده می‌توانند برای تسریع پیشرفت به سوی این چشم‌انداز بسیار ارزشمند باشند.
هوش مصنوعی می‌تواند به تقویت مهارت‌هایی که دانش‌آموزان برای پیمایش و شکل دادن به آینده نیاز دارند، کمک کند. دکتر کتی هیرش-پاسک و الیاس بلینکوف استدلال می‌کنند که ابزارهایی مانند ChatGPT می‌توانند در صورت استفاده به روش‌های پیچیده برای یادگیری عمیق‌تر و جذاب‌تر، تفکر انتقادی دانش‌آموزان را تقویت کنند.
وریتي ساراف، مدیرعامل و بنیانگذار K20 Educators، در نیویورک موافق است: "هرچه دانش‌آموزان کمتر به معلمان به عنوان منبع اصلی دانش نیاز داشته باشند، معلمان می‌توانند بیشتر بر توسعه توانایی‌های تنظیم، هدایت، ارزیابی انتقادی یادگیری و کمک به دانش‌آموزان برای کسب مهارت‌هایی که بسیار مهم‌تر از حفظ اطلاعات هستند، تمرکز کنند."

معلمان حدود 50 ساعت در هفته کار می‌کنند و کمتر از نیمی از این زمان را به تعامل مستقیم با دانش‌آموزان اختصاص می‌دهند. تصویر: McKinsey 2020
هنری می، مدیرعامل Co-School در بوگوتا، کلمبیا، با اشاره به اهمیت روزافزون یادگیری اجتماعی-عاطفی، خاطرنشان می‌کند که معلمان نقش اساسی در شکل‌دهی تجربیات کودکی دور از صفحه نمایش دارند. بنابراین، "معلمان باید در مورد نحوه آموزش اصول اخلاقی به دانش‌آموزان، نحوه استفاده مناسب از ابزارهای هوش مصنوعی و نحوه کاهش خطرات احتمالی هوش مصنوعی برای کاهش ارتباط و تعلق انسانی و افزایش تنهایی آموزش ببینند."
یکی دیگر از مزایای بالقوه این است که هوش مصنوعی می‌تواند زمان را در کلاس درس آزاد کند. معلمان اغلب وظایف اداری غیرقابل مدیریت را به عنوان بزرگترین منبع خستگی و فرسودگی خود ذکر می‌کنند. با خودکارسازی وظایف اداری روتین، هوش مصنوعی می‌تواند به ساده‌سازی گردش کار معلمان کمک کند و به آن‌ها زمان بیشتری برای ایجاد روابط با دانش‌آموزان و تقویت یادگیری و رشد آن‌ها بدهد.

فناوری می‌تواند به معلمان کمک کند تا 20 تا 30 درصد از زمان خود را به فعالیت‌هایی که از یادگیری دانش‌آموزان حمایت می‌کنند، اختصاص دهند. منبع: McKinsey 2020.
نگاهی به ابزارهای هوش مصنوعی در کلاس درس
کیم سابری، معلم سابق در بارسلونا، اسپانیا و هم‌بنیان‌گذار Edpuzzle، می‌گوید که هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری معلمان را در زمینه‌هایی مانند برنامه‌ریزی درس و تمایز، نمره‌دهی و ارائه بازخورد با کیفیت، ارتباط معلم-والدین و توسعه حرفه‌ای بهبود بخشد.
در لاگوس، نیجریه، معلمان در حال مشاهده کارایی و سهولتی هستند که هوش مصنوعی به کار آن‌ها می‌آورد. اولواسون کایود، که در لاگوس تدریس می‌کرد و Schoolinka را تأسیس کرد، در حال حاضر شاهد افزایش تعداد معلمان از سراسر آفریقای غربی است که از هوش مصنوعی برای شناسایی سطح سواد کودکان، کشف محل‌های مشکل دانش‌آموزان و تعمیق تجربیات یادگیری شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند.
در ایالت ایلینوی آمریکا، الگوی مشابهی دیده می‌شود که دیگو مارین، معلم ریاضی پایه هشتم، ChatGPT را با "یک معلم خصوصی 1:1 شخصی‌سازی‌شده که برای دانش‌آموزان بسیار ارزشمند است" مقایسه می‌کند.
کشف کنید

انجمن جهانی اقتصاد چگونه در حال اطمینان از استفاده مسئولانه از فناوری است؟
استفاده عادلانه از هوش مصنوعی در آموزش
ما پتانسیل عظیمی برای هوش مصنوعی می‌بینیم تا مربیان در سراسر جهان را به سمت تغییر انرژی خود از وظایف اداری روتین به سمت تسریع رشد و یادگیری دانش‌آموزان سوق دهد و در نتیجه تدریس را پربارتر کند.
اما ما باید هوشیار بمانیم تا اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی نیرویی برای برابری و کیفیت است. همه ما داستان‌هایی را در مورد استفاده از فناوری برای ایجاد میانبرهایی برای برنامه‌ریزی درس شنیده‌ایم و باید به طور مداوم هوش مصنوعی را تنظیم کنیم تا از تکرار سوگیری‌های موجود جلوگیری شود.
ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کاتالیزوری برای تحول سیستم‌های آموزشی ما باشند، اما تنها با تعهد به یک چشم‌انداز مشترک برای آموزش جامع و عادلانه که به همه کودکان فرصت شکوفایی می‌دهد. برای اطمینان از اینکه هوش مصنوعی به نفع همه دانش‌آموزان، از جمله حاشیه‌نشین‌ترین‌ها، است، توصیه می‌کنیم به اصول زیر توجه کنید:

هم‌آفرینی: مدیران فناوری آموزشی و مربیان آگاه به برابری از جوامع متنوع را گرد هم آورید تا در مورد کاربردهای هوش مصنوعی که نشان‌دهنده آموزش قوی، رفع نیازهای محلی و زمینه‌های فرهنگی و غلبه بر سوگیری‌ها و نابرابری‌های موجود است، همکاری کنند.
نقاط ورود آسان: از معلمان حمایت کنید تا به فناوری‌ها دسترسی داشته باشند و آن‌ها را برای کاهش بار اداری و ارائه یادگیری شخصی‌سازی‌شده با ارائه منابع دسترسی باز و فضاهای مشترک برای کمک به آن‌ها در ادغام هوش مصنوعی در کار خود، به کار گیرند.
سواد دیجیتال: در مبانی فناوری اطلاعات و سواد هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنید تا شکاف دیجیتالی رو به رشد کاهش یابد و دسترسی به دستگاه‌ها، پهنای باند و توسعه سواد دیجیتال برای معلمان و دانش‌آموزان برای غلبه بر موانع تضمین شود.
بهترین روش‌ها: نمونه‌های الهام‌بخشی از معلمان که از فناوری‌ها برای حمایت از صدای دانش‌آموزان، کنجکاوی و عاملیت برای اشکال فعال‌تر یادگیری استفاده می‌کنند را جمع‌آوری و به اشتراک بگذارید تا به الهام بخشیدن به سایر معلمان برای استفاده از هوش مصنوعی به این روش‌ها کمک کند.
نوآوری و سازگاری: با رهبران مدارس همکاری کنید تا توسعه حرفه‌ای معلمان را حمایت کنند و فرهنگ نوآوری و سازگاری را تقویت کنند. برنامه‌های جدید هوش مصنوعی را بشناسید و به آن‌ها پاداش دهید و یادگیری همتا به همتا و آموزش تخصصی را تشویق کنید.


هوش مصنوعی (AI) در حال تحول در هر صنعتی، از جمله آموزش و پرورش است. با حرکت سریع جهان به سوی آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی، برای رهبران مدارس ضروری است که از مزایا و خطرات بالقوه گنجاندن فناوری هوش مصنوعی در مدارس خود آگاه باشند.

هوش مصنوعی (AI) در آموزش و پرورش
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری شخصی‌سازی‌شده
یکی از مزایای مهم استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و پرورش، توانایی شخصی‌سازی یادگیری است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند ChatGPT، می‌توانند داده‌های دانش‌آموزان را تجزیه و تحلیل کرده و بر اساس سبک‌ها و توانایی‌های یادگیری آن‌ها، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند. این امر به معلمان کمک می‌کند تا حمایت هدفمندی را به دانش‌آموزان ارائه دهند و در نهایت منجر به نتایج یادگیری بهتر شود. علاوه بر این، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با خودکارسازی کارهای روتین مانند نمره‌دهی، بار کاری معلمان را کاهش دهند و زمان آن‌ها را برای تمرکز بر آموزش و ارائه بازخورد به دانش‌آموزان آزاد کنند.
صرفه‌جویی در هزینه‌ها با استفاده از هوش مصنوعی (AI) در آموزش و پرورش
مزیت قابل توجه دیگر هوش مصنوعی در آموزش و پرورش، صرفه‌جویی در هزینه‌ها است. طبق پیش‌بینی منتشر شده توسط شرکت تحقیقاتی فناوری IDC، هزینه‌های تجاری جهانی برای هوش مصنوعی امسال به 50 میلیارد دلار و تا سال 2024 به 110 میلیارد دلار در سال خواهد رسید. در حالی که سرمایه‌گذاری اولیه در هوش مصنوعی ممکن است بالا باشد، اما می‌تواند با کاهش هزینه‌های اداری و بهبود کارایی، در درازمدت در هزینه‌های مدارس صرفه‌جویی کند.
خطرات هوش مصنوعی (AI)
با این حال، گنجاندن فناوری هوش مصنوعی در آموزش و پرورش خطرات قابل توجهی را نیز به همراه دارد که رهبران مدارس باید به آن‌ها رسیدگی کنند. یکی از خطرات اصلی، پتانسیل ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تداوم بخشیدن به سوگیری‌ها و نابرابری‌های موجود است. به عنوان مثال، اگر یک الگوریتم هوش مصنوعی بر روی یک مجموعه داده‌ی مغرضانه آموزش داده شود، ممکن است آن سوگیری را هنگام تصمیم‌گیری تداوم بخشد. برای رهبران مدارس ضروری است که اطمینان حاصل کنند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور اخلاقی توسعه یافته و از برابری در آموزش و پرورش حمایت می‌کنند.
خطر دیگر، پتانسیل هوش مصنوعی برای جایگزینی کامل معلمان است که می‌تواند منجر به از دست دادن مهارت‌های اساسی انسانی مانند تفکر انتقادی، خلاقیت و همدلی شود. ضروری است اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی برای تکمیل معلمان استفاده می‌شود، نه جایگزینی آن‌ها. علاوه بر این، ابزارهای هوش مصنوعی بی‌نقص نیستند و دانش‌آموزان باید بتوانند بین آنچه ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند تولید کنند و مهارت‌های تفکر انتقادی لازم برای کار با کیفیت خوب تمایز قائل شوند.

1988: ما باید ماشین‌حساب‌ها را ممنوع کنیم
2023: ما باید ChatGPT را ممنوع کنیم
اخلاق و هوش مصنوعی (AI) در آموزش و پرورش
برای اطمینان از اینکه فناوری هوش مصنوعی به طور اخلاقی و موثر در آموزش و پرورش استفاده می‌شود، رهبران مدارس باید چندین اقدام انجام دهند. آن‌ها باید اطمینان حاصل کنند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور اخلاقی و با شفافیت توسعه یافته‌اند. آن‌ها همچنین باید آموزش‌هایی را برای معلمان و دانش‌آموزان فراهم کنند تا نحوه عملکرد ابزارهای هوش مصنوعی و نحوه استفاده موثر از آن‌ها را درک کنند. در نهایت، آن‌ها باید بر استفاده از هوش مصنوعی برای تکمیل معلمان، نه جایگزینی آن‌ها، و ترویج برابری در آموزش و پرورش تمرکز کنند.
گنجاندن فناوری هوش مصنوعی در آموزش و پرورش مزایای بالقوه‌ی بسیاری از جمله یادگیری شخصی‌سازی‌شده و صرفه‌جویی در هزینه‌ها را ارائه می‌دهد. با این حال، رهبران مدارس باید از خطرات قابل توجهی که در آن دخیل است، مانند تداوم بخشیدن به سوگیری‌ها و جایگزینی معلمان نیز آگاه باشند. با انجام اقداماتی برای اطمینان از اینکه هوش مصنوعی به طور اخلاقی و موثر استفاده می‌شود، رهبران مدارس می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای بهبود نتایج یادگیری برای همه دانش‌آموزان استفاده کنند.

هوش مصنوعی در آموزش و پرورش
هوش مصنوعی (AI) در آموزش و پرورش – رهبری بی‌باک باشید و مسئولیت را به دست بگیرید!
ادغام فناوری هوش مصنوعی در آموزش و پرورش پتانسیل تحول در نحوه یادگیری دانش‌آموزان و آموزش معلمان را دارد. با توانایی شخصی‌سازی یادگیری، تسریع یادگیری و دسترسی آسان‌تر به دانش و اطلاعات، هوش مصنوعی می‌تواند به حل بسیاری از چالش‌هایی که سیستم‌های آموزشی سنتی با آن مواجه هستند کمک کند. با این حال، مهم است که با احتیاط و با در نظر گرفتن دقیق خطرات و نگرانی‌های اخلاقی بالقوه به استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و پرورش نزدیک شویم.
همانطور که رهبران مدارس در حال پذیرش فناوری هوش مصنوعی در مدارس خود هستند، اولویت‌بندی شفافیت، حریم خصوصی و برابری بسیار مهم است. آن‌ها همچنین باید اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای تکمیل آموزش‌دهندگان انسانی استفاده می‌شود، نه جایگزینی آن‌ها. همکاری و تأمل مستمر بین آموزش‌دهندگان، دانش‌آموزان و متخصصان فناوری کلیدی برای ایجاد استراتژی‌های موثر برای ادغام هوش مصنوعی در آموزش و پرورش است.
با نگاه به آینده، واضح است که فناوری هوش مصنوعی نقش فزاینده‌ای در آموزش و پرورش ایفا خواهد کرد. با پذیرش این فناوری و در عین حال اولویت‌بندی ملاحظات اخلاقی و همکاری انسانی، می‌توانیم یک سیستم آموزشی عادلانه‌تر، کارآمدتر و موثرتر ایجاد کنیم که به نفع همه یادگیرندگان باشد. بیایید به نوآوری ادامه دهیم و امکانات بی‌پایان هوش مصنوعی در آموزش و پرورش را بررسی کنیم تا اطمینان حاصل شود که هر دانش‌آموزی به بهترین آموزش ممکن دسترسی دارد.
بیشتر بدانید:
"طبق پیش‌بینی منتشر شده در ماه آگوست توسط شرکت تحقیقاتی فناوری IDC، هزینه‌های تجاری جهانی برای هوش مصنوعی امسال به 50 میلیارد دلار و 110 میلیارد دلار در سال تا سال 2024 خواهد رسید، حتی پس از رکود اقتصادی جهانی ناشی از همه‌گیری COVID-19. صنایع خرده‌فروشی و بانکداری امسال بیش از 5 میلیارد دلار هزینه کرده‌اند."
(منبع: وعده بزرگ اما پتانسیل خطر)
"خلاصه. هوش مصنوعی (AI) ابزاری گسترده است که به افراد امکان می‌دهد نحوه ادغام اطلاعات، تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از بینش‌های حاصل را برای بهبود تصمیم‌گیری دوباره فکر کنند..."
(منبع: چگونه هوش مصنوعی در حال تحول جهان است)
"وظایف کلیدی – تعیین جهت پروژه‌های هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل مشکلاتی که آن‌ها حل خواهند کرد، ساختن الگوریتم‌ها، طراحی ابزارها، آزمایش آن‌ها با کاربران نهایی، مدیریت تغییر و..."
(منبع: ساختن سازمان مبتنی بر هوش مصنوعی)
GSE مدارس را در تمام مناطق جهان راه‌اندازی کرد
GSE مدارس را در تمام مناطق جهان مدیریت و اداره می‌کند
مدیرعامل و متخصص آموزش و پرورش، گرگ پاری

گرگ پاری به دلیل تخصص بین‌المللی خود در رهبری آموزش و پرورش شناخته شده است و تجربه گسترده او شامل رهبری پروژه‌ها برای موسسات آموزشی در سراسر استرالیا، خاورمیانه، ایالات متحده، هند، اندونزی، مالزی و چین است. گرگ به دلیل مشارکت‌های متعدد خود در عرصه آموزش و پرورش، جایزه وزیر برای تعالی در رهبری مدرسه بر اساس بهبود عملکرد مدرسه و طیف وسیعی از برنامه‌های موفق آموزش و توسعه رهبری مدرسه، و همچنین جایزه تعالی مدرسه برای مشارکت‌های صنعت/مدرسه و جایزه تعالی مدرسه برای نوآوری فناوری را دریافت کرده است. شرکت او GSE (خدمات جهانی در آموزش و پرورش) به عنوان بهترین برند جهانی در آموزش و پرورش بین‌المللی در سال‌های 2015 و 2016 شناخته شده است.
گرگ به عنوان یکی از برجسته‌ترین متخصصان در حرفه خود شناخته می‌شود و معلمان و مدیران مدارس را در سراسر جهان در زمینه‌هایی مانند تفکر انتقادی، توسعه زبان و رهبری آموزش داده است. تخصص او در پروژه‌های راه‌اندازی مدرسه، رهبری و توسعه برنامه درسی، او را به یک مقام مورد تقاضا در این رشته تبدیل کرده است.

www.gsineducation.com
خدمات جهانی در آموزش و پرورش مدارس را در تمام نقاط جهان راه‌اندازی و اداره می‌کند. با فلسفه‌ای مبتنی بر شهروندی جهانی، هر عضو تیم GSE اشتیاقی برای کمک به شکل‌دهی آموزش و پرورش بین‌المللی و دستاوردهای دانش‌آموزان از طریق الهام و همکاری دارد.
هدف ما این است که به بالاترین اهداف هر مدرسه، معلم، دانش‌آموز و والدین دست یابیم، با تعهد تزلزل‌ناپذیر به آموزش با کیفیت، آرمان‌های مشترک و دیدگاه‌های بین‌فرهنگی.
– مدیریت مدرسه
– برنامه‌ریزی استراتژیک
– مطالعات امکان‌سنجی
– طراحی مفهومی معماری
– طراحی داخلی
– منابع
– برنامه‌ریزی فناوری اطلاعات و ارتباطات
– بازاریابی
– برندسازی
– پذیرش
– استخدام و جذب نیرو
*– طراحی برنامه درسی
– سیاست‌های مدرسه
– ممیزی و برنامه‌های عملی مدرسه
– آموزش و توسعه
– اعتباربخشی و صدور مجوز*


در عصر دیجیتال، هوش مصنوعی (AI) در حال دگرگونی جنبه‌های مختلف زندگی ماست و آموزش نیز از این قاعده مستثنی نیست. هوش مصنوعی نویدبخش انقلابی در نحوه یادگیری، آموزش و مدیریت برنامه‌های آموزشی است. انکارناپذیر است که فواید بالقوه بسیاری وجود دارد، اما همراه با آن ملاحظات دقیقی نیز وجود دارد.

هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی – تصمیم‌گیری کامپیوتری، حل مسئله و تولید محتوا – اشکال مختلفی به خود می‌گیرد. هوش مصنوعی پشت ابزارهایی مانند سیری، خودروهای خودران، نرم‌افزارهای امنیتی، ChatGPT، ربات‌های چت خدمات مشتری و تولیدکنندگان و ویرایشگرهای تصویر قرار دارد. تست تورینگ، که به آلن تورینگ نسبت داده می‌شود، توانایی کامپیوترها را در تقلید از انسان فراتر از تشخیص انسان آزمایش می‌کرد – می‌توان استدلال کرد که با فناوری‌هایی مانند ChatGPT به این نقطه رسیده‌ایم.

نکته مشترک بین این کاربردهای هوش مصنوعی این است: هوش مصنوعی ابزاری برای انجام وظایفی است که انسان‌ها نمی‌خواهند یا به سادگی نمی‌توانند به طور معقول انجام دهند. انسان‌ها می‌توانند به جای پرسیدن از سیری، به دنبال پاسخ سوال خود بگردند یا به سوالات مشتری پاسخ دهند. اما هوش مصنوعی برای پردازش حجم زیادی از داده‌ها یا حل مسائل منطقی پیچیده مجهزتر است.

از آنجایی که هوش مصنوعی ابزاری است – و ابزاری موثر – قرار نیست از بین برود. بسیاری از ما از آن در زندگی روزمره خود استفاده می‌کنیم و دانش‌آموزان نیز از این قاعده مستثنی نیستند. مدارس باید به سرعت بپذیرند که دانش‌آموزانشان به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی در زندگی خود استفاده خواهند کرد، زیرا این فناوری پیچیده‌تر می‌شود؛ در غیر این صورت، معلمان و مدیران خود را عقب‌مانده و به ضرر دانش‌آموزان خواهند یافت.

در این وبلاگ، در مورد هوش مصنوعی در آموزش، از جمله مزایا، معایب و آینده آن صحبت خواهیم کرد.

مزایای هوش مصنوعی در آموزش
هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان همراهی برای معلمان عمل کند و بخشی از کار آنها را انجام دهد – به ویژه با توجه به حجم کاری سنگینی که معلمان با آن دست و پنجه نرم می‌کنند و کمبود جهانی معلمان. در اینجا چند روش که هوش مصنوعی می‌تواند کلاس درس را بهبود بخشد آورده شده است:

یادگیری شخصی‌سازی شده
هوش مصنوعی این قابلیت را دارد که محتوای آموزشی را با نیازهای فردی هر دانش‌آموز تطبیق دهد. با تجزیه و تحلیل عملکرد دانش‌آموز، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مواد آموزشی، سرعت و سطح دشواری را تنظیم کنند و اطمینان حاصل کنند که دانش‌آموزان یک تجربه یادگیری سفارشی دریافت می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به افزایش دسترسی به درس‌ها کمک کند، مانند زیرنویس‌های زنده در فیلم‌ها یا پخش‌ها.

بهره‌وری افزایش یافته
وظایف اداری، نمره‌دهی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان با هوش مصنوعی خودکار کرد و معلمان را از وظایف وقت‌گیر رها کرد. این کارایی به معلمان اجازه می‌دهد تا زمان بیشتری را به آموزش تعاملی، بازخورد و راهنمایی اختصاص دهند. برای برخی از معلمان، این می‌تواند به معنای زمان بیشتر برای تمرکز بر زندگی شخصی یا سایر وظایف پس از مدرسه باشد.

دسترسی به منابع گسترده
پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند دسترسی دانش‌آموزان به ثروت محتوا و منابع آموزشی، از شبیه‌سازی‌های تعاملی گرفته تا کتابخانه‌های آنلاین را فراهم کنند. این گسترش منابع، تجربه یادگیری را غنی می‌کند و یادگیری خودگردان را ترویج می‌دهد.

بازخورد فوری
هوش مصنوعی می‌تواند بازخورد فوری و مفصل در مورد عملکرد دانش‌آموزان ارائه دهد و به آنها امکان می‌دهد نقاط قوت و ضعف خود را درک کنند. این بازخورد به موقع درک و نتایج یادگیری را افزایش می‌دهد. معلمان نیز می‌توانند از این بازخورد برای دانستن اینکه در درس‌های آینده روی چه چیزی تمرکز کنند، استفاده کنند.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده
موسسات آموزشی می‌توانند از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی اینکه کدام دانش‌آموزان ممکن است در معرض خطر عملکرد ضعیف یا ترک تحصیل باشند، استفاده کنند. مداخله زودهنگام بر اساس بینش‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند به حمایت از دانش‌آموزان در حال تلاش کمک کند یا حتی منابع را برای برآوردن نیازهای یادگیرندگان تطبیق دهد.

ملاحظات مهم
در حالی که مزایای هوش مصنوعی در آموزش قابل توجه است، اما رویکردی متفکرانه به اجرای هوش مصنوعی بسیار مهم است. چه مواردی باید قبل از اجرای هوش مصنوعی در آموزش در نظر گرفته شود؟

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
موسسات آموزشی باید حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را در اولویت قرار دهند. جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های دانش‌آموز نگرانی‌هایی را در مورد محافظت از اطلاعات حساس ایجاد می‌کند. اقدامات قوی حفاظت از داده‌ها و رعایت مقررات مربوطه، مانند GDPR یا FERPA، ضروری است.

کنترل کیفیت
کیفیت محتوا و ارزیابی‌های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی متفاوت است. ارزیابی دقت و صحت برنامه‌های هوش مصنوعی و اطمینان از همسویی آنها با اهداف آموزشی بسیار مهم است. هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد و همه ابزارها برای کلاس درس مناسب نیستند. از آنجایی که هوش مصنوعی بر اساس ورودی انسان آموزش داده می‌شود، این می‌تواند محتوایی را معرفی کند که نباید به دانش‌آموزان ارائه شود.

تعادل بین اتوماسیون و تعامل انسانی
در حالی که هوش مصنوعی کارایی را ارائه می‌دهد، اما نمی‌تواند تعامل و راهنمایی ارزشمند انسانی را که توسط معلمان ارائه می‌شود، جایگزین کند. ایجاد تعادل بین فناوری و تعامل شخصی برای یک آموزش جامع بسیار مهم است.

سوگیری و انصاف
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوگیری‌هایی را از داده‌هایی که بر اساس آن آموزش داده شده‌اند، به ارث ببرند. موسسات آموزشی باید برای شناسایی و اصلاح سوگیری‌های الگوریتمی تلاش کنند تا فرصت‌های یادگیری منصفانه و برابر را برای همه دانش‌آموزان تضمین کنند.

توسعه حرفه‌ای
معلمان و کارکنان ممکن است برای ادغام موثر هوش مصنوعی در برنامه درسی و شیوه‌های آموزشی به آموزش نیاز داشته باشند. توسعه حرفه‌ای باید در اولویت قرار گیرد تا اطمینان حاصل شود که معلمان می‌توانند از پتانسیل کامل هوش مصنوعی استفاده کنند و شکاف بین کسانی که درک می‌کنند تأثیر فناوری چیست و کسانی که تازه شروع به پذیرش آن می‌کنند را افزایش ندهند.

برنامه‌های درسی و یکپارچگی آکادمیک
هوش مصنوعی می‌تواند مقالات بنویسد، مسائل ریاضی پیچیده را حل کند و حتی کد کامپیوتر تولید کند – همه ویژگی‌هایی که تقلب را برای دانش‌آموزان آسان‌تر و تأیید صلاحیت دانش‌آموز را دشوارتر می‌کند. این بدان معناست که برنامه‌های درسی و ارزیابی‌ها باید تغییر کنند تا به این موضوع رسیدگی شود. این فقط یکی از دلایل بسیاری است که معلمان و مدیران باید هوش مصنوعی را در آغوش بگیرند. آموزش آن و استفاده موثر از آن می‌تواند آموزش را همانطور که می‌شناسیم تغییر دهد – شاید حتی به نفع ما.

آینده هوش مصنوعی در آموزش
هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است، بنابراین پیش‌بینی دقیق نحوه استفاده از آن در آموزش در سال‌های آینده دشوار است. برای تکرار، ما از قبل می‌دانیم که می‌توان از آن برای:

تطبیق دروس با دانش‌آموزان با سطوح مهارت متفاوت
نوشتن طرح کلی، مقالات یا برنامه‌های درسی
تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی عملکرد دانش‌آموز
ارائه دانش متناسب با یک دانش‌آموز یا مورد خاص به طور موثرتر از آنچه دانش‌آموز ممکن است بتواند خودش پیدا کند
مصرف و پردازش حجم زیادی از داده‌ها و اقدام بر اساس آن داده‌ها
ارائه بازخورد فوری به معلم و/یا دانش‌آموز
کمک به انطباق دانش‌آموزان دارای معلولیت برای بهبود تجربه یادگیری آنها

عملکرد هوش مصنوعی در این وظایف احتمالاً از بین نخواهد رفت. وزارت آموزش ایالات متحده اخیراً «هوش مصنوعی و آینده آموزش و یادگیری» را منتشر کرده است و این توصیه‌ها را برای آینده هوش مصنوعی در مدارس ارائه کرده است:

بهره‌وری از اتوماسیون برای پیشبرد نتایج یادگیری در حالی که تصمیم‌گیری و قضاوت انسانی را محافظت می‌کنید
بررسی کیفیت داده‌های زیربنایی در مدل‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از تشخیص الگو و تصمیم‌گیری منصفانه و بدون سوگیری در کاربردهای آموزشی
فعال کردن بررسی اینکه چگونه فناوری‌های هوش مصنوعی خاص...ممکن است برابری را برای دانش‌آموزان افزایش یا تضعیف کند
اتخاذ اقداماتی برای حفظ و پیشبرد برابری، از جمله ارائه بررسی‌ها و تعادل‌های انسانی و محدود کردن هرگونه سیستم و ابزار هوش مصنوعی که برابری را تضعیف می‌کند

Jamf چگونه می‌تواند کمک کند؟
Jamf Safe Internet، یک راه حل فیلتر وب و فیلتر محتوا، از موسسات آموزشی با جلوگیری از دسترسی به فناوری‌های هوش مصنوعی در صورت عدم تمایل دانش‌آموزان به دسترسی به آنها پشتیبانی می‌کند.

Jamf Safe Internet به موارد زیر کمک می‌کند:

فیلتر کردن محتوای نامناسب با مسدود کردن دسترسی به وب‌سایت‌ها و محتوای نامناسب یا مضر، از جمله هوش مصنوعی مولد مانند Hugging Face و OpenAI.
محافظت در برابر تهدیداتی مانند بدافزار و حملات فیشینگ که موسسات آموزشی را هدف قرار می‌دهند با مسدود کردن دامنه‌ها و سایت‌های مخرب شناخته شده.
اجرای سیاست‌های ایمن اینترنت با اجازه دادن به مدارس برای تعریف و اجرای سیاست‌های فناوری خود، به دانش‌آموزان و کارکنان کمک می‌کند تا از اینترنت به طور مسئولانه و مطابق با سیاست‌های خود استفاده کنند.
نظارت و گزارش‌دهی با ردیابی استفاده از وب، تشخیص نقض سیاست و تولید گزارش‌هایی برای ارزیابی اثربخشی سیاست‌های فیلتر وب خود.

مزایای هوش مصنوعی در آموزش متحول‌کننده است، اما برنامه‌ریزی دقیق و در نظر گرفتن این عوامل مهم برای ادغام موفقیت‌آمیز آن ضروری است. با ادامه تکامل هوش مصنوعی، موسسات آموزشی باید از پیشرفت‌ها مطلع باشند و تصمیمات آگاهانه‌ای برای بهبود تجربه یادگیری برای دانش‌آموزان بگیرند. هوش مصنوعی، هنگامی که به طور متفکرانه مورد استفاده قرار گیرد، پتانسیل انقلابی در آموزش برای نسل‌ها را دارد.


شاید این تصور را داشته باشید که زبان‌شناسان به تمام زبان‌های روی زمین آشنا هستند، اما در واقعیت، جوامعی وجود دارند که به قدری منزوی هستند که زبان‌هایشان کاملاً نامستند است. در موارد نادری، محققان زبان جدیدی را کشف می‌کنند که هیچ‌کس به جز گروه کوچکی از گویشوران آن را ندیده است. در بیشتر موارد، زبان‌شناسان از وجود زبانی آگاه هستند اما تقریباً هیچ چیز درباره آن نمی‌دانند. در این موارد، زبان‌شناسان میدانی باید کاملاً از صفر شروع کنند و سعی کنند زبان را درک کنند. اما این چگونه اتفاق می‌افتد؟

وظیفه زبان‌شناسان میدانی این است که در میان گویشوران بومی زبان نامستند زندگی کنند و فهرستی از اطلاعات مربوط به زبان، از جمله واژگان، نحو، صرف، جامعه‌زبانی‌شناسی و هر ویژگی زبانی دیگر را تهیه کنند. از آنجایی که یک زبان‌شناس نمی‌تواند قبل از ورود به صحنه، زبان نامستند را یاد بگیرد، باید آن را از صفر بیاموزد.

زبان‌شناسان هنگام مواجهه با چنین وضعیتی دو گزینه دارند. آن‌ها می‌توانند زبان رایج منطقه یا زبان اصلی یا رسمی که بیشتر مردم به آن صحبت می‌کنند را یاد بگیرند. احتمالاً حداقل یک گویشور از زبان نامستند، زبان اصلی منطقه را نیز صحبت می‌کند. این شخص می‌تواند با ترجمه بین زبانی که زبان‌شناس می‌فهمد و زبان ناآشنا، به زبان‌شناس کمک کند. به این ترتیب، زبان‌شناس می‌تواند ترجمه‌های خاصی را به دست آورد و سؤالاتی را از متخصص زبان بپرسد. یک عیب این روش، نقص در ترجمه است، به ویژه توسط یک مترجم بی‌تجربه.

روش دوم که به طور کلی معتبرتر و دقیق‌تر تلقی می‌شود، خودداری از صحبت کردن به هر زبان خارجی است. در این حالت، زبان‌شناس اساساً تا زمانی که اصول اولیه زبان را یاد بگیرد، لال می‌ماند، درست مانند یک کودک. با استفاده از این روش، زبان‌شناسان می‌توانند از خطاهای ترجمه و تأثیرات نادرست زبان محبوب‌تر منطقه جلوگیری کنند. نقطه ضعف این استراتژی این است که بسیار دشوار، خسته‌کننده و زمان‌بر است. هنگام فهرست‌بندی واژگان اولیه، زبان‌شناسان اغلب مجبور می‌شوند برای پرسیدن در مورد کلمات، از اشیاء فیزیکی استفاده کنند. زبان‌شناسان می‌توانند از این مثال‌ها برای یادگیری گرامر زبان نیز استفاده کنند.

به عنوان مثال، یک زبان‌شناس ممکن است یک سیب بردارد و حالت پرسشی به خود بگیرد. سپس گویشور بومی ممکن است بگوید "هاوالا". زبان‌شناس سپس می‌تواند یک برگ قرمز را بالا بگیرد و منتظر ترجمه بماند. اگر گویشور دوباره بگوید "هاوالا"، زبان‌شناس می‌تواند فرض کند که "هاوالا" به معنای چیزی شبیه گیاه یا قرمز است. اگر برگ نام دیگری داشته باشد، زبان‌شناس می‌تواند معنای "هاوالا" را به "میوه" یا "سیب" محدود کند. استفاده از اشیاء فیزیکی، اشاره به چیزها یا اجرای اعمال می‌تواند به یک زبان‌شناس میدانی کمک کند تا واژگان را جمع‌آوری کند. برای مطالعه صرف، زبان‌شناس می‌تواند کارهایی مانند گرفتن دو سیب و منتظر ماندن برای یک کلمه و سپس گرفتن سه سیب و دریافت آن کلمه را انجام دهد. زبان‌شناس می‌تواند از تکنیک‌هایی مانند این برای تعیین نحوه برخورد زبان با جمع، دوگانگی، جنسیت و حالت استفاده کند.

اگر مجبور بودید با افرادی زندگی کنید که به زبانی صحبت می‌کردند که هیچ چیز درباره آن نمی‌دانستید، چه می‌کردید؟ به نظر شما جالب‌ترین چیزی که می‌توان در مورد زبان کشف کرد چه خواهد بود؟ نظرات خود را در نظرات زیر با ما در میان بگذارید!

____________________________________________________________________
شما همچنین ممکن است به موارد زیر علاقه‌مند باشید:
کتاب الکترونیکی: ده نکته برتر برای مترجمان و مفسران
مقاله: ۸ تصور غلط در مورد ترجمه - قسمت اول از ۲
مقاله: ده نویسنده پرترجم دنیا
مقاله: مغز انسان و زبان
_____________________________________________________________________


کیفیت ترجمه و بومی‌سازی تا حد زیادی به متخصصانی بستگی دارد که با آن‌ها همکاری می‌کنید. هنگام تلاش برای ایجاد محتوا به زبان جدید، احتمالاً به خدمات یک زبان‌شناس نیاز خواهید داشت - فردی که نه تنها در صحبت کردن به زبان‌های خارجی مهارت دارد، بلکه در درک بافت آن زبان‌ها نیز تبحر دارد.
با این حال، به‌طور طبیعی، همانند همه مشاغل، همه زبان‌شناسان یکسان نیستند. سپردن ارتباطات برند شما در کشورهای دیگر به افرادی که برای خدمات ترجمه استخدام می‌کنید، تنها در صورتی امکان‌پذیر است که بدانید صلاحیت‌ها و مهارت‌های آن‌ها با نیازهای شما چقدر همخوانی دارد.
این راهنما به شما کمک می‌کند تا بفهمید چه چیزی یک متخصص زبان‌شناسی خوب را می‌سازد، چرا استفاده از یک متخصص با این ویژگی‌ها بسیار مهم است و چگونه انتخاب شریک چندزبانه مناسب می‌تواند نه تنها تلاش‌های ترجمه فردی، بلکه کل استراتژی بومی‌سازی شما را بهبود بخشد.
شش ویژگی یک زبان‌شناس خوب
انتخاب زبان‌شناس مناسب برای تلاش‌های ترجمه و بومی‌سازی برند شما باید استراتژیک و سنجیده باشد. هنگام جستجوی شریک حرفه‌ای مناسب، این شش ویژگی معمول را در نظر داشته باشید.
1. مهارت‌های زبانی در سطح بومی
این ویژگی ممکن است بدیهی به نظر برسد، اما هنوز هم ذکر آن ضروری است. هر کسی که محتوای حرفه‌ای را به زبان دیگری ترجمه می‌کند، باید در هر دو زبانی که از آن و به آن ترجمه می‌کند، در سطح تخصصی تسلط داشته باشد.
افرادی که به دو زبان صحبت می‌کنند، اغلب به لحظه‌ای اشاره می‌کنند که واقعاً به زبان دوم خود فکر کردن را آغاز کردند: زمانی که شروع به فکر کردن و رویا دیدن به آن زبان کردند. این همان سطحی از راحتی است که یک زبان‌شناس به آن نیاز دارد. آن‌ها آنقدر به‌طور طبیعی به زبان‌ها متصل هستند که کار کردن با آن‌ها طبیعی‌تر و کمتر یک کار عقلانی و فعال می‌شود.
2. درک به‌روز از بافت فرهنگی
مترجمان درک عالی از زبان‌های خود دارند. زبان‌شناسان یک گام فراتر می‌روند. علاوه بر تئوری، آن‌ها همچنین بافت فرهنگی زبانی را که برای مخاطبی که با آن کار می‌کنند، وجود دارد، می‌دانند.
در بومی‌سازی واقعی، بافت همه چیز است. در شمال آلمان، پینکل یا یک تکه گوشت خوک دودی است که در کلم پخته می‌شود یا عمل ادرار کردن. بیسکویت‌ها به‌طور مشهوری بین ایالات متحده (نوعی نان صبحانه) و بریتانیا (یک شیرینی) متفاوت هستند. زبان‌شناسانی که این بافت را از حفظ می‌دانند، می‌توانند با مخاطب خود به‌عنوان همتایان صحبت کنند، نه غریبه‌هایی که سعی در دوستانه نشان دادن دارند.
3. توجه دقیق به جزئیات
بافت فرهنگی همچنین به مراقبت و جزئیاتی که زبان‌شناسان هنگام کار با زبان‌های متعدد باید به آن توجه کنند، راه می‌یابد. هر کلمه مهم است و درک نحوه دادن معنا به آن کلمه در زبان دیگر می‌تواند نیازمند مراقبت و تلاش باشد.
در ترجمه شفاهی و بومی‌سازی، بسیاری از کلمات صداهای مشابهی دارند. قواعد گرامری بر اساس لهجه‌های محلی و کشورهایی که به آن زبان صحبت می‌کنند، تغییر می‌کنند. توجه دقیق برای کمک به زبان‌شناسان برای درک و انتقال فوری و دقیق این ظرافت‌ها ضروری است.
4. حس کنجکاوی زبانی
البته، دانش فنی یک زبان و جزئیات آن تنها تا حدی پیش می‌رود. زبان‌شناسان واقعی همچنین به‌طور طبیعی در مورد زبان‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنند کنجکاو هستند، از جمله معانی عمیق‌تر و ریشه‌های تمام کلمات و واژگان مربوطه.
زبان‌شناسان صرفاً مترجم نیستند زیرا به‌طور عمیق و داوطلبانه در مطالعه زبان یا زبان‌شناسی غرق شده‌اند. این درک، به نوبه خود، به آن‌ها کمک می‌کند تا ترجمه‌های صحیح را در زمینه‌های مناسب به‌طور عمدی‌تر و خلاقانه‌تر اعمال کنند.
5. زمینه‌های تخصصی مرتبط
در یک زمینه آکادمیک، زبان‌شناسان ذاتاً عموم‌گرا هستند که به طور عمیق در زبانی که مطالعه می‌کنند، در تمام اشکال آن می‌روند. در یک زمینه حرفه‌ای، جایی که کاربردها تمایل به عملی‌تر بودن دارند، بیشتر متخصصان سعی می‌کنند یک زمینه تخصصی خاص‌تر و اختصاصی‌تر ایجاد کنند.
به عنوان مثال، برخی از زبان‌شناسان ممکن است بر اساس تجربه نه تنها در زبان، بلکه در واژگان و آداب و رسوم حقوقی در آن زبان، بر ترجمه حقوقی تمرکز کنند. برخی دیگر ممکن است بر مدیریت زنجیره تامین، بازاریابی و سایر حوزه‌های تجاری تمرکز کنند. این تخصص به آن‌ها امکان می‌دهد تا تخصص و دانش عمیق در مورد اصطلاحات مربوطه، انتظارات مخاطبان و موارد دیگر ایجاد کنند.
6. اشتیاق به همکاری
در نهایت، زبان‌شناسان حرفه‌ای به ندرت (اگر اصلاً) به تنهایی کار می‌کنند. آن‌ها کار خود را در کنار دیگران در یک زبان در زمینه‌های آکادمیک و حرفه‌ای قرار می‌دهند. آن‌ها به کار خود افتخار می‌کنند، اما همچنین می‌دانند که تنها به اشتراک گذاشتن آن کار می‌تواند به زبانی که با آن کار می‌کنند و دیگران مانند آن‌ها کمک کند.
در یک زمینه حرفه‌ای، این به اشتیاق به همکاری ترجمه می‌شود. زبان‌شناس مناسب همیشه مایل و آماده یادگیری بیشتر و درک بهتر مفاهیم است و این انگیزه رو به جلو پروژه‌ها را به حرکت در می‌آورد. بازخورد به جای انتقاد، به فرصتی برای بهبود و پیشبرد پروژه و چشم‌انداز تبدیل می‌شود.
مزایای انتخاب کیفیت هنگام استخدام یک متخصص زبان
ترجمه به یک طیف هزینه-ارزش واحد، مانند هر حرفه دیگری کاهش می‌یابد. در ارزان‌ترین انتهای طیف، خدمات ترجمه رایگان مانند Google Translate وجود دارد که ممکن است برای گردشگرانی که به دنبال یافتن راه خود هستند کافی باشد، اما نمی‌تواند به برندی که به دنبال ایجاد پیام‌های رقابتی است کمک کند. با حرکت در طول طیف، می‌توانید با کارگران فریلنسر تا متخصصان زبان تمام وقت که زبان مورد نظر را در کنار فرهنگ پیرامون آن مطالعه کرده‌اند، کار کنید. ملاحظات دیگر کار با متخصصان زبان است که بومی زبان هستند و اغلب در محل زندگی می‌کنند و مستقیماً با ظرافت‌های فرهنگی محلی آشنا هستند.
مزایا و بازگشت سرمایه بلندمدت انتخاب گزینه دوم تقریباً قطعی است. همه چیزهایی که در یک زبان خارجی نیاز دارید، از ارتباطات زنجیره تامین داخلی تا زبان رو در رو با مشتری، می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند. استخدام یک متخصص زبان مناسب می‌تواند به معنای واقعی کلمه تفاوت بین ورود موفق به بازار و شکست باشد.
به همین دلیل است که کیفیت در این فرآیند بسیار مهم است. زبان‌شناسانی که با تمام معیارهای فوق مطابقت دارند، شانس بیشتری برای کمک به کسب و کار شما برای برقراری ارتباط موفقیت‌آمیز به زبان‌های دیگر دارند و راه را برای هر چیزی از ورود به بازار تا تثبیت سهم بازار هموار می‌کنند.
چگونه استخدام یک متخصص چندزبانه مناسب می‌تواند به استراتژی بومی‌سازی شما کمک کند
جهانی کردن برند خود یا حتی گسترش به بازاری که به زبان متفاوتی صحبت می‌کند، کار ساده‌ای نیست. در حالی که تحویل محصول و استراتژی‌های زنجیره تامین بدون شک مهم هستند، نحوه ارتباط شما با مخاطبان نیز مهم است.
در موارد بسیار معدود، مخاطبان انتظار آشنایی را دارند. حتی هنگام مواجهه با محصولات و برندهای بین‌المللی، انتظار دارند که مانند یک محصول یا برند محلی با آن‌ها رفتار شود. این جوهره بومی‌سازی است: ایجاد احساس تعلق یک محصول در بازار جدید به عنوان یک محصول محلی.
کار با متخصصان چندزبانه که دقیقاً می‌دانند این به چه معناست، منجر به ارتباطاتی می‌شود که این حس آشنایی را ایجاد می‌کنند. همچنین می‌تواند از اشتباهات پرهزینه بومی‌سازی مانند موارد زیر جلوگیری کند:

گرامر ضعیف که منجر به از دست دادن اعتبار در میان مخاطبان اصلی می‌شود، مانند ساختار جمله که برای مخاطب مورد نظر غیرعادی است
عدم درک آداب و رسوم و ظرافت‌های فرهنگی محلی، مانند استفاده از سفید در چین بدون درک اینکه به مرگ اشاره دارد، نه خلوص مانند فرهنگ غربی
واژگان محدود یا نادرست که باعث ایجاد سوء تفاهم می‌شود
عدم دانش صنعت که منجر به عدم استفاده از اصطلاحات مناسب و باعث می‌شود برندها به طور منفی در میان رقبا برجسته شوند

ویژگی‌های فوق تمام این موارد و اشتباهات گذشته بسیاری را که بسیاری از برندها مرتکب شده‌اند، ارائه می‌دهد. استخدام یک زبان‌شناس برای هر برندی که به دنبال بومی‌سازی محصول خود و برقراری ارتباط به زبان‌هایی غیر از زبان مادری خود است، ضروری است.
آیا آماده هستید تا استراتژی بومی‌سازی خود را با متخصصان زبان با کیفیت ارتقا دهید؟ Vistatec با بسیاری از برندهای پیشرو جهان برای انجام این کار همکاری می‌کند. برای شروع گفتگو با ما تماس بگیرید.