يشجع الذكاء الاصطناعي في التعليم التعلم التكيفي الذي يركز على الطلاب، مما يعزز بيئة تعليمية أكثر فعالية وإثراءً. سجل الآن!"

برز تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم كأداة لا تقدر بثمن، مما أحدث ثورة في طريقة وصول الطلاب إلى المعرفة وكيف يدير المعلمون عملية التدريس. أصبح تعلم التخصيص أكثر سهولة بفضل الخوارزميات الذكية، وتكييف المحتوى التعليمي مع الاحتياجات الفردية. هذا لا يزيد من الكفاءة فحسب، بل يعالج أيضًا الاختلافات في وتيرة التعلم وأسلوبه. 

لذلك، طورت TECH درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي في التعليم، والتي من خلالها ستتناول ليس فقط الجوانب الأكثر تقنية للذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا الاعتبارات الأخلاقية والقانونية والاجتماعية المرتبطة بها. بالإضافة إلى ذلك، فإن النهج العملي لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي سيزود المعلمين بمهارات ملموسة للتنفيذ الفعال في البيئات التعليمية. 

أيضًا، سيحقق الخريج في ممارسة التدريس باستخدام الذكاء الاصطناعي المولد، مما يسلط الضوء على الاهتمام بتخصيص التعلم والتحسين المستمر، وهي جوانب رئيسية للقدرة على التكيف في العملية التعليمية. أخيرًا، سيتم تحليل الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي للتعليم، مما يضمن وعي المشاركين بأحدث الابتكارات في تكنولوجيا التعليم. 

وبهذه الطريقة، سيوفر البرنامج مزيجًا متوازنًا من المعرفة التقنية والمهارات العملية والمنظور الأخلاقي والتفكيري، مما يجعل نفسه رائدًا في تدريب المهنيين القادرين على مواجهة تحديات وفرص الذكاء الاصطناعي في التعليم. 

وبالتالي، ابتكرت TECH درجة شاملة تستند إلى منهجية إعادة التعلم Relearning. وتركز هذه الطريقة التعليمية على تكرار المفاهيم الأساسية لضمان الفهم الأمثل. وبالمثل، فإن إمكانية الوصول أمر أساسي، حيث ستكون هناك حاجة فقط إلى جهاز إلكتروني به اتصال بالإنترنت للوصول إلى المحتويات في أي وقت، مما يلغي الحاجة إلى الحضور وجهًا لوجه أو التكيف مع الجداول الزمنية المحددة مسبقًا.

ييسر الذكاء الاصطناعي التغذية المرتدة الفورية، مما يسمح للمعلمين بتحديد مجالات التحسين وتقديم الدعم الشخصي"   

تحتوي درجة الماجستير الخاص ذكاء الاصطناعي في مجال التعليم هذه على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم 
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
تمارين تطبيقية تتيح للطالب القيام بعملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة  
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

ستدير مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية، من برامج التعلم الآلي إلى ألعاب الفيديو والروبوتات"   

يشمل البرنامج في هيئة التدريس المهنيين في القطاع الذين يسكبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى المتخصصين المعترف بهم في الجمعيات المرجعية والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتواها المتعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على المشكلات، والذي من خلاله يجب على المهني محاولة حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ خلال العام الدراسي. للقيام بذلك، سيتم مساعدته بنظام فيديو تفاعلي مبتكر من صنع خبراء مشهورين.  

من خلال هذا البرنامج عبر الإنترنت بنسبة 100٪، ستدمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية في تخطيط وتنفيذ وتقييم الأنشطة التعليمية"

سوف تتقن تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة، مثل الواقع المعزز/الافتراضي، بفضل المكتبة الواسعة لموارد الوسائط المتعددة"

الهدف الرئيسي لهذا البرنامج هو تزويد المعلمين بالمهارات والمعارف اللازمة لقيادة التحول التعليمي في المستقبل. من خلال ربط الأداة القوية للذكاء الاصطناعي بعلم التربية الحديث، ستمكن درجة الماجستير الخريجين من إنشاء بيئات تعليمية مخصصة، وتعزيز الابتكار في الفصول الدراسية وتطوير استراتيجيات تعليمية تكيفية. من خلال نهج شامل، سوف يتقنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التدريس والتعلم، والاستعداد لمواجهة التحديات المعاصرة وتنمية تعليم أكثر شمولاً وكفاءة وأهمية للأجيال القادمة. 

راهن على TECH! ستعطي حياتك المهنية الدفعة التي تحتاجها وستصبح محترفًا متخصصًا في الابتكار التكنولوجي"  

الأهداف العامة

فهم الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي 
دراسة أنواع مختلفة من البيانات وفهم دورة حياة البيانات 
تقييم الدور الحاسم للبيانات في تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي 
التعمق في الخوارزمية والتعقيد لحل مشاكل معينة 
استكشاف الأساس النظري للشبكات العصبية لتطوير التعلم العميق Deep Learning 
تحليل الحوسبة الملهمة بيولوجياً وأهميتها في تطوير الأنظمة الذكية 
تحليل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الحالية في مختلف المجالات، وتحديد الفرص والتحديات 
فهم المبادئ الأخلاقية الأساسية المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية 
تحليل الإطار التشريعي الحالي والتحديات المرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي في السياق التعليمي 
تعزيز تصميم حلول الذكاء الاصطناعي واستخدامها بشكل مسؤول في السياقات التعليمية، مع مراعاة التنوع الثقافي والمساواة بين الجنسين 
توفير فهم عميق للأسس النظرية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية 
فهم تطبيقات وتأثير الذكاء الاصطناعي على التدريس والتعلم، وتقييم استخداماته الحالية والمحتملة بشكل نقدي 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي  

تحليل التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي، من بداياته إلى حالته الحالية، وتحديد المعالم  والتطورات الرئيسية 
فهم عمل شبكات الخلايا العصبية وتطبيقها في نماذج التعلم في الذكاء الاصطناعي 
دراسة مبادئ وتطبيقات الخوارزميات الجينية، وتحليل فائدتها في حل المشكلات المعقدة 
تحليل أهمية المكانس والمفردات والتصنيفات في هيكلة ومعالجة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي 
استكشاف مفهوم الشبكة الدلالية وتأثيرها على تنظيم المعلومات وفهمها في البيئات الرقمية 

الوحدة 2. أنواع البيانات ودورة حياتها  

فهم المفاهيم الأساسية للإحصاءات وتطبيقها في تحليل البيانات 
تحديد وتصنيف مختلف أنواع البيانات الإحصائية، من الكمية إلى النوعية 
تحليل دورة حياة البيانات، من توليدها إلى إزالتها، وتحديد المراحل الرئيسية 
استكشاف المراحل الأولية لدورة حياة البيانات، مع تسليط الضوء على أهمية تخطيط البيانات وهيكلها 
دراسة عمليات جمع البيانات، بما في ذلك المنهجية والأدوات وقنوات الجمع 
استكشاف مفهوم Datawarehouse (مستودع البيانات)، مع التأكيد على العناصر التي تدمجه وتصميمه 
تحليل الجوانب التنظيمية المتعلقة بإدارة البيانات، والامتثال للوائح الخصوصية والأمن، وكذلك الممارسات الجيدة 

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي  

إتقان أساسيات علم البيانات، بما في ذلك أدوات وأنواع ومصادر تحليل المعلومات 
استكشاف عملية تحويل البيانات إلى معلومات باستخدام تقنيات استخراج البيانات وتصورها 
دراسة بنية وخصائص مجموعات البيانات datasets، وفهم أهميتها في إعداد واستخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي 
تحليل النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، بما في ذلك الأساليب والتصنيف 
استخدام أدوات محددة وممارسات جيدة في إدارة البيانات ومعالجتها، وضمان الكفاءة والجودة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 4. استخراج البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول 

تقنيات الاستدلال الإحصائي الرئيسية لفهم وتطبيق الأساليب الإحصائية في استخراج البيانات 
إجراء تحليل استكشافي مفصل لمجموعات البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والاتجاهات ذات الصلة 
تطوير مهارات إعداد البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات وإدماجها وتنسيقها لاستخدامها في استخراج البيانات 
تنفيذ استراتيجيات فعالة لإدارة القيم المفقودة في مجموعات البيانات، بتطبيق أساليب الإسناد أو الحذف وفقاً للسياق 
تحديد وتخفيف الضوضاء الموجودة في البيانات، باستخدام تقنيات الترشيح والتنعيم لتحسين جودة مجموعة البيانات 
معالجة المعالجة المسبقة للبيانات في بيئات البيانات الضخمة Big Data 

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي  

تقديم استراتيجيات تصميم الخوارزميات، مما يوفر فهمًا راسخًا للمناهج الأساسية لحل المشكلات 
تحليل كفاءة وتعقيد الخوارزميات، وتطبيق تقنيات التحليل لتقييم الأداء من حيث الزمان والمكان 
دراسة وتطبيق خوارزميات الفرز وفهم تشغيلها ومقارنة كفاءتها في سياقات مختلفة 
استكشاف الخوارزميات القائمة على الأشجار وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
التحقيق في الخوارزميات باستخدام Heaps، وتحليل تنفيذها وفائدتها في التلاعب الفعال بالبيانات 
تحليل الخوارزميات القائمة على الرسم البياني، واستكشاف تطبيقها في تمثيل وحل المشكلات التي تنطوي على علاقات معقدة 
دراسة خوارزميات Greedy، وفهم منطقها وتطبيقاتها في حل مشاكل التحسين 
التحقيق في أسلوب التراجع وتطبيقه من أجل الحل المنهجي للمشاكل، وتحليل فعاليته في مختلف السيناريوهات 

الوحدة 6. أنظمة ذكية  

استكشاف نظرية الوكيل، وفهم المفاهيم الأساسية لتشغيله وتطبيقه في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات 
دراسة تمثيل المعارف، بما في ذلك تحليل الأنطولوجيات وتطبيقها في تنظيم المعلومات المنظمة 
تحليل مفهوم الشبكة الدلالية وأثرها على تنظيم واسترجاع المعلومات في البيئات الرقمية 
تقييم ومقارنة مختلف تمثيلات المعرفة، ودمجها لتحسين كفاءة ودقة الأنظمة الذكية 
دراسة المعقولات الدلالية والأنظمة القائمة على المعرفة وأنظمة الخبراء، وفهم وظائفها وتطبيقاتها في صنع القرار الذكي 

الوحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات 

إدخال عمليات اكتشاف المعرفة ومفاهيم التعلم الآلي الأساسية 
دراسة أشجار القرارات كنماذج للتعلم الخاضع للإشراف وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
تقييم المصنفات باستخدام تقنيات محددة لقياس أدائها ودقتها في تصنيف البيانات 
دراسة الشبكات العصبية وفهم أدائها وهندستها المعمارية لحل مشاكل التعلم الآلي المعقدة 
استكشاف الأساليب البايزية وتطبيقها في التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات البايزية والمصنفات البايزية 
تحليل نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة للتنبؤ بالقيم العددية من البيانات 
دراسة تقنيات التجميع  clustering لتحديد الأنماط والهياكل في مجموعات البيانات غير الموسومة 
استكشاف تعدين النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل النص وفهمه 

الوحدة 8. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق Deep Learning  

إتقان أساسيات التعلم العميق، وفهم دوره الأساسي في التعلم العميق Deep Learning 
استكشاف العمليات الأساسية في الشبكات العصبية وفهم تطبيقها في بناء النماذج 
تحليل الطبقات المختلفة المستخدمة في الشبكات العصبية وتعلم كيفية اختيارها بشكل صحيح 
فهم الطبقات والعمليات الفعالة لتصميم هياكل الشبكة العصبية المعقدة والفعالة 
استخدام المدربين والمحسنات لضبط وتحسين أداء الشبكات العصبية 
استكشاف العلاقة بين الخلايا العصبية البيولوجية والاصطناعية لفهم أعمق لتصميم النموذج 
ضبط المعلمات الفائقة لضبط الشبكات العصبية Fine Tuning ، وتحسين أدائها في مهام محددة 

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة  

حل المشكلات المتعلقة بالتدرج في تدريب الشبكات العصبية العميقة 
استكشاف وتطبيق محسنات مختلفة لتحسين كفاءة النموذج والتقارب 
برمجة معدل التعلم لضبط سرعة تقارب النموذج ديناميكيًا 
فهم ومعالجة الإفراط في التكيف من خلال استراتيجيات محددة أثناء التدريب 
تطبيق مبادئ توجيهية عملية لضمان تدريب الشبكات العصبية العميقة بكفاءة وفعالية 
تنفيذ التعلم التحويلي   Transfer Learning  كأسلوب متقدم لتحسين أداء النموذج في مهام محددة 
استكشاف وتطبيق تقنيات زيادة البيانات  Data Augmentation  لإثراء مجموعات البيانات وتحسين تعميم النماذج 
تطوير تطبيقات عملية باستخدام  Transfer Learning  لحل مشاكل العالم الحقيقي 
فهم وتطبيق تقنيات التسوية لتحسين التعميم وتجنب الإفراط في التكيف في الشبكات العصبية العميقة 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow  

إتقان أساسيات TensorFlow  والتكامل مع NumPy لإدارة البيانات والحسابات بكفاءة 
تخصيص نماذج وخوارزميات التدريب باستخدام القدرات المتقدمة لـ TensorFlow 
استكشاف واجهة برمجة التطبيقات tfdata لإدارة مجموعات البيانات ومعالجتها بشكل فعال 
تنفيذ تنسيق TFRecord لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة والوصول إليها في TensorFlow 
استخدام طبقات كيراس للمعالجة المسبقة لتسهيل بناء النموذج المخصص 
استكشاف مشروع مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للوصول إلى مجموعات البيانات المحددة مسبقًا وتحسين كفاءة التطوير 
تطوير تطبيق التعلم العميقDeep Learning مع TensorFlow، ودمج المعرفة المكتسبة في الوحدة 
تطبيق جميع المفاهيم المستفادة في بناء وتدريب النماذج المخصصة مع TensorFlow في حالات العالم الحقيقي 

الوحدة 11. Deep Computer Vision بشبكات عصبية ملتفة  

فهم بنية القشرة البصرية وأهميتها في Deep Computer Vision 
استكشاف طبقات التلافيف ووضعها لاستخراج ميزات الصورة الرئيسية 
تنفيذ طبقات التجميع واستخدامها في نماذج Deep Computer Vision  باستخدام Keras 
تحليل مختلف بنى الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وقابليتها للتطبيق في سياقات مختلفة 
تطوير وتنفيذ شبكة CNN ResNet باستخدام مكتبة Keras لتحسين كفاءة النموذج وأدائه 
استخدام نماذج Keras المدربة مسبقًا للاستفادة من تعلم النقل في مهام محددة 
تطبيق تقنيات التصنيف والتوطين في بيئات Deep Computer Vision 
استكشاف استراتيجيات اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية 
تطبيق تقنيات التجزئة الدلالية لفهم وتصنيف الأشياء في الصور بالتفصيل 

الوحدة 12. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الشبكات الطبيعية المتكررة (RNN) والرعاية  

تطوير مهارات توليد النصوص باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (NRN) 
تطبيق RNN في آراء التصنيف لتحليل المشاعر في النصوص 
فهم وتطبيق آليات الرعاية في نماذج معالجة اللغات الطبيعية 
تحليل واستخدام نماذج المحولاتTransformers في مهام NLP محددة 
استكشاف تطبيق نماذج المحولات Transformers في سياق معالجة الصور والرؤية الحاسوبية 
التعرف على مكتبة  Hugging Face  Transformers للتنفيذ الفعال للنماذج المتقدمة 
مقارنة مكتبات المحولات Transformers المختلفة لتقييم مدى ملاءمتها لمهام محددة 
تطوير تطبيق عملي للمعلومات غير المحدودة التي تدمج الموارد الطبيعية وآليات الاستجابة لحل مشاكل العالم الحقيقي 

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار Autoencoders, GANs

تطوير تمثيلات بيانات فعالة من خلال أجهزة التشفير التلقائيو  GANs ونماذج الانتشار 
تشغيل PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير مكتمل لتحسين تمثيل البيانات 
تنفيذ وفهم تشغيل المشفرات الأوتوماتيكية المكدسة 
استكشاف وتطبيق أجهزة التشفير الذاتي التلافيفية لتمثيل البيانات المرئية بكفاءة 
تحليل وتطبيق فعالية المشفرات الأوتوماتيكية المشتتة في تمثيل البيانات 
إنشاء صور أزياء من مجموعة بيانات MNIST باستخدام  أجهزة التشفير التلقائي 
فهم مفهوم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ونماذج الانتشار 
تنفيذ ومقارنة أداء نماذج البث وGANs لتوليد البيانات 

الوحدة 14. الحوسبة المستوحاة من الحيوية   

تقديم المفاهيم الأساسية للحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف خوارزميات التكيف الاجتماعي كتركيز رئيسي في الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
تحليل استراتيجيات استكشاف الفضاء واستغلاله في الخوارزميات الوراثية 
فحص نماذج الحوسبة التطورية في سياق التحسين  
مواصلة التحليل التفصيلي لنماذج الحوسبة التطورية  
تطبيق البرمجة التطورية على مشاكل التعلم المحددة 
معالجة تعقيد المشاكل المتعددة الأهداف في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف تطبيق الشبكات العصبية في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية  
تعميق تنفيذ وفائدة الشبكات العصبية في الحوسبة المستوحاة من الحيوية 

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات والتطبيقات 

وضع استراتيجيات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المالية 
تحليل الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات الصحية 
تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصحة 
تقييم المخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة لتحسين الإنتاجية 
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات في الإدارة العامة 
تقييم تنفيذ تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الغابات والزراعة لتحسين الإنتاجية 
تحسين عمليات الموارد البشرية من خلال الاستخدام الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي 

الوحدة 16. تحليل البيانات وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل إضفاء الطابع الشخصي على التعليم 

تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل وتقييم البيانات التعليمية لدفع التحسين المستمر في البيئات التعليمية 
تحديد مؤشرات الأداء التعليمي استناداً إلى البيانات التعليمية لقياس أداء الطلاب وتحسينه 
تطبيق تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي للتحليل التنبؤي لبيانات الأداء الأكاديمي 
إجراء تشخيصات شخصية لصعوبات التعلم من خلال تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحديد الاحتياجات التعليمية الخاصة وتصميم تدخلات محددة 
معالجة الأمن والخصوصية في معالجة البيانات التعليمية من خلال تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي، وضمان الامتثال التنظيمي والأخلاقي 

الوحدة 17. تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي 

تخطيط وتصميم مشاريع تعليمية تدمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في البيئات التعليمية، وتتقن أدوات محددة لتطويرها 
تصميم استراتيجيات فعالة لتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في بيئات التعلم، وإدماجها في مواضيع محددة لإثراء وتحسين العملية التعليمية 
تطوير مشاريع تعليمية لتطبيق التعلم الآلي لتحسين تجربة التعلم، ودمج الذكاء الاصطناعي في تصميم الألعاب التعليمية في التعلم المرح 
إنشاء روبوتات دردشة تعليمية  chatbots  تساعد الطلاب في عمليات التعلم الخاصة بهم وحل الشكوك، بما في ذلك الوكلاء الأذكياء في المنصات التعليمية لتحسين التفاعل والتعليم 
إجراء تحليل مستمر لمشاريع الذكاء الاصطناعي في التعليم لتحديد مجالات التحسين والاستخدام الأمثل 

الوحدة 18. ممارسة التدريس مع الذكاء الاصطناعي التوليدي 

إتقان تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي المولدة لتطبيقها واستخدامها بفعالية في البيئات التعليمية، والتخطيط لأنشطة تعليمية فعالة 
إنشاء مواد تعليمية باستخدام الذكاء الاصطناعي المولد لتحسين جودة وتنوع موارد التعلم، وكذلك لقياس تقدم الطلاب بطرق مبتكرة 
استخدام الذكاء الاصطناعي المولد لتصحيح أنشطة التقييم واختباراته، وتبسيط هذه العملية وتحسينها 
دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المولدة في الاستراتيجيات التربوية لتحسين فعالية العملية التعليمية وتصميم بيئات تعليمية شاملة، في إطار نهج التصميم الشامل 
تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي المولد في التعليم، وتحليل تأثيره على عمليات التدريس والتعلم 

الوحدة 19. الابتكارات والاتجاهات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي للتعليم 

إتقان أدوات وتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي الناشئة المطبقة على التعليم للاستخدام الفعال في بيئات التعلم 
دمج الواقع المعزز والافتراضي في التعليم لإثراء وتعزيز تجربة التعلم 
تطبيق الذكاء الاصطناعي للمحادثة لتسهيل الدعم التعليمي وتشجيع التعلم التفاعلي بين الطلاب 
تطبيق تقنيات التعرف على الوجه والعاطفة لمراقبة مشاركة الطلاب ورفاههم في الفصل الدراسي 
استكشاف دمج Blockchain  و AI في التعليم لتحويل إدارة التعليم والتحقق من صحة الشهادات 

الوحدة 20. أخلاقيات وتشريعات الذكاء الاصطناعي في التعليم 

تحديد وتطبيق الممارسات الأخلاقية في التعامل مع البيانات الحساسة في السياق التعليمي، مع إعطاء الأولوية للمسؤولية والاحترام 
تحليل الأثر الاجتماعي والثقافي للذكاء الاصطناعي على التعليم، وتقييم تأثيره على المجتمعات التعليمية 
فهم التشريعات والسياسات المتعلقة باستخدام البيانات في البيئات التعليمية التي تنطوي على الذكاء الاصطناعي 
تحديد التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والتنوع الثقافي والمساواة بين الجنسين في السياق التعليمي 
تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على إمكانية الوصول إلى التعليم، وضمان المساواة في الوصول إلى المعرفة 

سوف تدخل مجالاً في تطور مستمر، حيث يندمج ابتكار الذكاء الاصطناعي مع التعلم في المجال التعليمي"