ستسمح لك منهجية 100% عبرالإنترنت من TECH بتحديث نفسك دون مقاطعة عملك المهني"

يدرك المزيد والمزيد من المؤسسات التعليمية فوائد التعلم الآلي في معالجة البيانات الأكاديمية. ويشمل ذلك الكشف عن الأنشطة المشبوهة، والتي قد تشير إلى احتمال انتهاك الخصوصية. وبدورها، تدفع هذه الآلية إلى المصادقة البيومترية، مثل التعرف على الوجه أو بصمات الأصابع، لضمان وصول الأشخاص المصرح لهم فقط إلى المعلومات. وبالمثل، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة تشفير الوقائع المسجلة بكفاءة.

من هذا المنطلق، صممت TECH برنامجًا مبتكرًا يقدم مفاتيح لتنفيذ بروتوكولات آمنة في معالجة البيانات التعليمية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي.  وفي الوقت نفسه، سيتعمق المنهج الدراسي في الآليات الأكثر فعالية للدراسة التنبؤية لبيانات الأداء الأكاديمي.

بالإضافة إلى ذلك، سيقوم الطلاب بتحليل البيانات التي ستسهم في الوقاية من المشاكل التعليمية وحلها. بالإضافة إلى ذلك، سيوفر التدريب مفاتيح للخريجين لتطوير التشخيص الشخصي لصعوبات التعلم. 

ومن جانب اخر تعتمد الشهادة الجامعية على منهجية إعادة التعلم (Relearning) الثورية، وهو نظام تعليمي تعتبر TECH رائدة فيه، والذي يتمثل في تكرار الجوانب الرئيسية للمنهج الدراسي، بحيث تترسخ في العقل. لذلك، يمكن التخطيط للتدريب بشكل فردي، حيث لا توجد جداول زمنية أو جداول تقييم محددة مسبقًا. الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الطلاب هو جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، مثل الهاتف المحمول أو الجهاز اللوحي أو جهاز الكمبيوتر. 

سيكون الحرم الجامعي الافتراضي متاحًا أيضًا على مدار 24 ساعة يوميًا، مما يتيح للمستخدمين إمكانية تنزيل المواد التعليمية للاطلاع عليها لاحقًا. سيتمكنون أيضًا من الوصول إلى مكتبة مليئة بموارد الوسائط المتعددة، بما في ذلك الملخصات التفاعلية والرسوم البيانية، وكل ذلك لتعزيز معرفتهم بطريقة ديناميكية. 

سوف تتقن أحدث خوارزميات التعلم الآلي للحصول على بيانات الأداء الأكاديمي"

إن هذه محاضرة جامعية في إضفاء الطابع الشخصي على التعليم من خلال الذكاء الاصطناعي تحتوي على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في إضفاء الطابع الشخصي على التعليم من خلال الذكاء الاصطناعي 
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات النظرية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة  
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

ستستخدم أكثر التطبيقات تطوراً للكشف عن الاحتياجات التعليمية الخاصة بطلابك"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين

يتضمن التدريب حالات عملية حقيقية وتمارين لجعل تطوير البرنامج أقرب إلى ممارسة التدريس المنتظمة"

ستسمح لك منهجية إعادة التعلم Relearning بالتعلم بجهد أقل وأداء أكبر، والمشاركة بشكل أكبر في تخصصك المهني"

ستوفر هذه الشهادة الجامعية للمهنيين معرفة شاملة بإضفاء الطابع الشخصي على التعليم من خلال الذكاء الاصطناعي. سيتناول المنهج الدراسي الذي صممه أعضاء هيئة تدريس من ذوي الخبرة في تحديد البيانات التعليمية واستخراجها وإعدادها وتقييمها. وبالتالي، سيقوم الخريجون بتنفيذ التحسينات المستمرة في الفصل الدراسي، مما يضمن التدريس القائم على التميز. وعلى هذا المنوال، سيوفر المنهج الدراسي العديد من أدوات التعلم الآلي التي ستتيح اتخاذ قرارات تعليمية أكثر استنارة. وأخيراً، سيتعمق البرنامج في تطبيق تحليل البيانات لمنع وحل المشاكل التعليمية بسرعة.

تدمج هذه المحاضرة الجامعية بين التميز في التدريس والثورة التكنولوجية للذكاء الاصطناعي، لتبقى في طليعة التعليم"

الوحدة 1. تحليل البيانات وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل إضفاء الطابع الشخصي على التعليم

1.1    تحديد البيانات التعليمية واستخراجها وإعدادها 

1.1.1    تطبيق H2O.ai في طرق جمع وانتقاء البيانات ذات الصلة في البيئات التعليمية 
2.1.1    تقنيات التنظيف وتنظيم البيانات للتحليل التعليمي 
3.1.1    أهمية سلامة البيانات وجودتها في البحوث التعليمية 

2.1    تحليل وتقييم البيانات التعليمية مع الذكاء الاصطناعي من أجل التحسين المستمر في الفصل الدراسي 

1.2.1    تطبيق TensorFlow في تفسير الاتجاهات والأنماط التعليمية باستخدام تقنيات التعلم الآلي machine learning
2.2.1    تقييم أثر الاستراتيجيات التربوية من خلال تحليل البيانات 
3.2.1    تطبيق Trinka في دمج التغذية الراجعة القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التدريس

3.1    تعريف مؤشرات الأداء الأكاديمي من البيانات التعليمية 

1.3.1    وضع مقاييس رئيسية لتقييم أداء الطلاب 
2.3.1    تحليل مقارن للمؤشرات لتحديد مجالات التحسين 
3.3.1    العلاقة بين المؤشرات الأكاديمية والعوامل الخارجية من خلال الذكاء الاصطناعي 

4.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لمراقبة التعليم واتخاذ القرارات التعليمية 

1.4.1    نظم دعم القرارات القائمة على الذكاء الاصطناعي لمديري التعليم 
2.4.1    استخدام Trello في تخطيط وتخصيص الموارد التعليمية
3.4.1    تحسين العمليات التعليمية من خلال التحليلات التنبؤية باستخدام التنقيب عن البيانات البرتقالية 

5.1    تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي للتحليل التنبؤي لبيانات الأداء الأكاديمي 

1.5.1    أسس النماذج التنبؤية في التعليم 
2.5.1    استخدام خوارزميات التصنيف والانحدار للتنبؤ بالاتجاهات التعليمية 
3.5.1    دراسات حالة للتنبؤات الناجحة في البيئات التعليمية 

6.1    تطبيق تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي للوقاية من المشاكل التعليمية وحلها 

1.6.1    تقييم تأثير الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في التعليم 
2.6.1    استراتيجيات التدخل القائمة على البيانات لمواجهة التحديات التعليمية 
3.6.1    تقييم تأثير الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي على التعليم 

7.1    التشخيص المخصص لصعوبات التعلم انطلاقا من تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.7.1    تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد أساليب التعلم وصعوباته باستخدام IBM Watson Education
2.7.1    دمج تحليل البيانات في خطط الدعم التعليمي الفردية 
3.7.1    دراسة حالة التشخيصات باستخدام الذكاء الاصطناعي 

8.1    تحليل البيانات وتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحديد الاحتياجات التعليمية الخاصة 

1.8.1    مناهج الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتياجات التعليمية الخاصة باستخدام Gooroo 
2.8.1    تخصيص استراتيجيات التدريس على أساس تحليل البيانات 
3.8.1    تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على الإندماج التعليمي 

9.1    تخصيص التعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي انطلاقا من تحليل بيانات الأداء الأكاديمي 

1.9.1    إنشاء مسارات تعليمية تكيفية باستخدام Smart Sparrow
2.9.1    تنفيذ نظم التوصيات المتعلقة بالموارد التعليمية 
3.9.1    قياس التقدم الفردي والتعديلات الآنية عن طريق Squirrel AI Learning 

10.1    الأمن والخصوصية في معالجة البيانات التعليمية 

1.10.1    المبادئ الأخلاقية والقانونية في إدارة البيانات التعليمية 
2.10.1    تقنيات حماية البيانات وخصوصيتها في النظم التعليمية باستخدام Google Cloud Security
3.10.1    حالات للدراسة حول الانتهاكات الأمنية وتأثيرها على التعليم 

الأهمية الحالية لإضفاء الطابع الشخصي على التعليم تجعل من هذا البرنامج رهانًا آمنًا، خاصة في سوق دائم النمو ومليء بالإمكانيات"