دراسة استكشافية جديدة مشتركة بين شركة Eedi وGoogle DeepMind كشفت أن نموذج التدريس المدمج بين الإنسان والذكاء الاصطناعي (Human-in-the-Loop) يتفوق في كفاءة التعلم مقارنة بالتدريس البشري وحده، في تجربة أُجريت في فصول دراسية بريطانية خلال صيف 2025. أظهرت النتائج أن الفريق المكون من معلم بشري وذكاء اصطناعي مُصمم خصيصًا للتعليم – ويدعى LearnLM – تمكن من مطابقة فعالية المعلم البشري "الذو ذهبية" في تدريس الرياضيات، مع تفوق ملحوظ في تحسين فهم الطلاب للمفاهيم الخاطئة وتمكينهم من تطبيق المعرفة في مسائل جديدة. في التجربة، شملت 165 طالبًا و17 معلمًا، وتم تقييم أداء الفريق البشري-الذكاء الاصطناعي مقارنة بـ"النموذج الذهبي" المتمثل في المعلم البشري وحده. وسجل الفريق المختلط نجاحًا بنسبة 93% في تصحيح الأخطاء الفورية، مقابل 91.2% للمعلم البشري، وبنسبة 95.4% في تصحيح الفهم الخاطئ، مقابل 94.9%. الأهم من ذلك، أن التفاعل البشري-الذكاء الاصطناعي زاد من قدرة الطلاب على نقل المعرفة بنسبة 10 نقاط مئوية، مقارنة بـ4.5 نقاط فقط للمعلم وحده، ما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يعمل كمضخم فعّال للتأثير التعليمي. تم بناء هذه التجربة على أساس نموذج تفاعلي ثابت تم اختباره سابقًا في تجربة عشوائية مُحكمة (RCT) عام 2023-2024، شملت 2901 طالبًا في 20 فصلًا بريطانيًا، أظهرت أن الطلاب تحسنوا بمعدل ما بين شهرين إلى أربعة أشهر في الرياضيات خلال العام الدراسي. وقد تم استخدام هذا النموذج كأساس ثابت في التجربة الجديدة. من حيث السلامة، خضعت جميع الرسائل التي أنتجها الذكاء الاصطناعي لمراجعة شاملة، ولم يتم العثور على أي محتوى ضار أو خطر، بينما كانت نسبة الأخطاء المعرفية أقل من 0.1%. ووافق المعلمون على 82.3% من مقترحات الذكاء الاصطناعي دون تعديل أو بتعديلات طفيفة جدًا، مما يدل على ثقة عالية في الدقة والجدوى. لكن التجربة كشفت أيضًا عن دور إنساني لا يمكن استبداله: حيث كان الذكاء الاصطناعي دقيقًا لكنه جاف وقاسي في الأسلوب، مما استدعى تدخل المعلم لتنقيح الرسائل، خاصة في تخفيف نبرة الاستفسار السقراطي التي تُربك بعض الطلاب (44.3% من التدخلات)، أو تليين نبرة "المعاملة التجارية" التي تُشعر الطالب بالانفصال (19.5% من التدخلات). واعتبر المعلمون الذكاء الاصطناعي أداة "تخفيف عبء ذهني"، تُمكّنهم من دعم عدد أكبر من الطلاب بجودة تشبه التدريس الفردي. تُعد هذه النتائج خطوة حاسمة نحو تطوير نموذج تعليمي مُ-scalable وآمن وفعّال. وستُنفَّذ تجربة عشوائية مُحكمة واسعة النطاق في الولايات المتحدة خلال عام 2026 بالشراكة مع Imagine Learning، تليها تجربة بريطانية أخرى لقياس التأثيرات طويلة المدى باستخدام تقييم STAR، بدعم من منحة من معهد الهندسة التعليمية الافتراضية. يُعد هذا التقدم مُستندًا إلى رؤية مُلهمة: جعل التدريس الفردي عالي الجودة متاحًا للجميع، بغض النظر عن الخلفية الاقتصادية. كما أكد بني كالفيلد، الرئيس التنفيذي لشركة Eedi، أن هذه الدراسة تمثل أول دليل قاطع على إمكانية توظيف الذكاء الاصطناعي لتقديم تعليم متميز على نطاق واسع وبتكلفة مقبولة، مما يفتح آفاقًا لتحقيق العدالة التعليمية.