ستتعمق في إضفاء الطابع الشخصي على التعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي في أفضل جامعة رقمية في العالم، وفقاً لمجلة Forbes“

إن تطوير المواد التعليمية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه القدرة على إحداث ثورة في التعليم من خلال تمكين التوليد التلقائي لمحتوى تعليمي عالي الجودة ومخصص. على سبيل المثال، يمكن للخوارزميات مثل GPT-3 توليد شروحات وتمارين وأمثلة بطريقة آلية. يفيد ذلك في إنشاء مواد قراءة محددة وأدلة دراسة وتمارين لكل متعلم. ينتج الذكاء الاصطناعي أيضًا مواد وسائط متعددة مثل الرسومات والرسوم المتحركة ومقاطع الفيديو لتحسين الاحتفاظ بالمعرفة.

لهذا السبب، تطلق TECH شهادة خبرة جامعية في مزاولة التدريس باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. سيحلل المنهج بالتفصيل استراتيجيات تنفيذ المشاريع في الفصل الدراسي باستخدام الأدوات التكنولوجية الأكثر تطوراً. كما سيغطي بشكل متعمق تحديد البيانات التعليمية واستخراجها وإعدادها. في هذا الخط، سيستخدم التدريب تقنيات التعلم الآلي Machine Learning لتفسير الاتجاهات والأنماط. بالإضافة إلى ذلك، ستوفر الشهادة الجامعية دراسات حالة متعددة للتنبؤات الناجحة في البيئات التعليمية. بهذه الطريقة، سيكون أخصائيو التدريس مؤهلين لمواجهة التحديات في الفصول الدراسية بنجاح.

فيما يتعلق بمنهجية هذا البرنامج، تجدر الإشارة إلى أنها تعزز طبيعته الابتكارية. توفر TECH بيئة تعليمية 100% عبر الإنترنت للطلاب، وبالتالي تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يرغبون في التقدم في حياتهم المهنية. كما يستخدم نظام إعادة تعلم Relearning، على أساس تكرار المفاهيم الرئيسية لإصلاح المعرفة وتسهيل التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعله في متناول الجميع. الشرط الوحيد المتاح للطلاب هو أن يكون لديهم جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت (مثل الهاتف المحمول أو الكمبيوتر أو الكمبيوتر اللوحي) للوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاطلاع على المواد التعليمية الأكثر ابتكاراً.

ستقوم بتصميم استبيانات التقييم والاستفادة من ملاحظات الطلاب لتحسين التغذية الراجعة من الطلاب لتحسين مقترحاتك التعليمية“

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مزاولة التدريس على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مزاولة التدريس
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها 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

هل تتطلع إلى إثراء عملية اتخاذ القرارات التعليمية؟ احصل عليها بفضل أدوات الأتمتة الذكية التي يوفرها لك هذا البرنامج“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

سوف تستخدم تحليل البيانات بفعالية لمنع المشاكل التعليمية وحلها"

انسى حفظ المناهج الدراسية!" مع نظام إعادة التعلم (Relearning) سوف تقوم بدمج المفاهيم بطريقة طبيعية وتقدمية"

ستوفر شهادة الخبرة الجامعية للطلاب نهجاً شاملاً لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في السياق التعليمي. لتحقيق ذلك، سيوفر المنهج الدراسي للطلاب الأدوات الأكثر ابتكاراً لاتخاذ قرارات مدروسة. كما سيتناول أيضًا مجموعة متنوعة من الخوارزميات للتحليل التنبؤي لبيانات الأداء الأكاديمي. من هذا المنطلق، سيركز التدريب على كيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في تقييم التدريس وتخصيصه. كما سيوفر أيضًا مفاتيح لتطبيق الاستراتيجيات التربوية التي تهدف إلى تصحيح الأنشطة وتطوير المواد التعليمية.

تجمع شهادة الخبرة الجامعية هذه بين التميز في التدريس والثورة التكنولوجية للتعلم الآلي 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    تطبيقات H2O.ai جمع واختيار البيانات ذات الصلة في البيئات التعليمية
2.1.1    تقنيات التنظيف وتوحيد البيانات للتحليل التعليمي
3.1.1    أهمية سلامة البيانات ونوعيتها 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
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 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 وصنع القرار

1.4.1    نظم دعم القرارات القائمة على tome.ai لمديري التعليم
2.4.1    استخدام Trello لتخطيط الموارد التعليمية وتخصيصها
3.4.1    تحسين العمليات التعليمية من خلال التحليلات التنبؤية باستخدام Orange Data Mining 

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 مع الذكاء الاصطناعي للوقاية من المشاكل التعليمية وحلها

1.6.1    التحديد المبكر للمخاطر الأكاديمية من خلال التحليل التنبؤي
2.6.1    استراتيجيات التدخل القائمة على الأدلة لمواجهة التحديات التعليمية
3.6.1    تقييم تأثير الحلول القائمة على DataRobot AI على التعليم

7.1    التشخيص الشخصي لصعوبات التعلم من تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

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

8.1    تحليل البيانات وتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحديد الاحتياجات التعليمية الخاصة

1.8.1    نهج الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتياجات التعليمية الخاصة باستخدام Gooroo
2.8.1    تكييف استراتيجيات التدريس على أساس تحليل البيانات
3.8.1    تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على الإدماج التعليمي

9.1    تخصيص التعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي 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 والخصوصية في أنظمة التعليم مع Google Cloud Security
3.10.1    دراسات حالات إفرادية عن الانتهاكات الأمنية وأثرها على التعليم

الوحدة 2. تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي   

1.2    تخطيط وتصميم مشروع الذكاء الاصطناعي في التعليم Algor Education  

1.1.2    الخطوات الأولى لتخطيط المشاريع 
2.1.2    قاعدة المعارف 
3.1.2    تصميم مشروع الذكاء الاصطناعي في التعليم  

2.2    أدوات تطوير المشاريع التعليمية مع الذكاء الاصطناعي 

1.2.2    أدوات تطوير المشاريع التعليمية: TensorFlow Playground
2.2.2    أدوات المشاريع التعليمية في التاريخ 
3.2.2    أدوات للمشاريع التعليمية في الرياضيات: Wolfram Alpha
4.2.2    أدوات للمشاريع التعليمية في اللغة الإنكليزية: Grammarly

3.2    استراتيجيات تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية 

1.3.2    متى يتم تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي 
2.3.2    لماذا تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي 
3.3.2    الاستراتيجيات التي يتعين تنفيذها  

4.2    دمج مشاريع الذكاء الاصطناعي في مواضيع محددة 

1.4.2    الرياضيات والذكاء الاصطناعي: Thinkster math
2.4.2    التاريخ والذكاء الاصطناعي 
3.4.2    اللغات والذكاء الاصطناعي: Deep L 
4.4.2    مواد دراسية أخرى Watson Studio

5.2    مشروع 1: تطوير المشاريع التعليمية باستخدام التعلم الآلي  Academy باستخدام Khan Academy   

1.5.2    الخطوات الأولى 
2.5.2    أتخاذ المتطلبات 
3.5.2    أدوات للاستخدام 
4.5.2    تعريف المشروع   

6.2    مشروع 2: دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير الألعاب التعليمية  

1.6.2    الخطوات الأولى 
2.6.2    أتخاذ المتطلبات 
3.6.2    أدوات للاستخدام 
4.6.2    تعريف المشروع   

7.2    مشروع 3: تطوير روبوتات دردشة chatbots  تعليمية لمساعدة الطلاب

1.7.2 الخطوات الأولى 
2.7.2    أتخاذ المتطلبات 
3.7.2    أدوات للاستخدام 
4.7.2    تعريف المشروع  

8.2    مشروع 4: دمج العوامل الذكية في المنابر التعليمية باستخدام Knewton

1.8.2    الخطوات الأولى 
2.8.2    أتخاذ المتطلبات 
3.8.2    أدوات للاستخدام 
4.8.2    تعريف المشروع  

9.2     تقييم وقياس أثر مشاريع الذكاء الاصطناعي في التعليم باستخدام Qualtrics

1.9.2    فوائد العمل مع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي 
2.9.2    البيانات الفعلية 
3.9.2    الذكاء الاصطناعي في الفصل  
4.9.2    إحصاءات الذكاء الاصطناعي في التعليم  

10.2    تحليل مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم وتحسينها باستمرار باستخدام Edmodo Insights

1.10.2     المشاريع الحالية  
2.10.2    البدء بالعمل 
3.10.2     ما يخبئه لنا المستقبل 
4.10.2     تحويل الفصول الدراسية 360 

الوحدة 3. مزاولة التدريس مع الذكاء الاصطناعي التوليدي   

1.3    تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي المولدة للاستخدام في التعليم 

1.1.3    السوق الحالية Artbreeder, Runway ML و DeepDream Generator
2.1.3    التكنولوجيات المستخدمة 
3.1.3    ماهو قادم 
4.1.3    مستقبل الفصل الدراسي 

2.3    تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي المولدة في التخطيط التعليمي 

1.2.3    أدوات التخطيط Altitude Learning
2.2.3    الأدوات وتطبيقها 
3.2.3    التعليم والذكاء الاصطناعي 
4.2.3    التطور  

3.3    إنشاء مواد تعليمية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Story Ai وPix2PIx و NeouralTalk2 

1.3.3    الذكاء الاصطناعي واستخداماته في الفصل الدراسي 
2.3.3    أدوات لإنشاء مواد تعليمية 
3.3.3    كيفية العمل بالأدوات 
4.3.3    الأوامر 

4.3    تطوير اختبارات التقييم باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Quizgecko

1.4.3    الذكاء الاصطناعي واستخداماته في وضع اختبارات التقييم  
2.4.3    أدوات لوضع اختبارات التقييم  
3.4.3    كيفية العمل بالأدوات 
4.4.3    الأوامر  

5.3    تحسين التغذية المرتدة والاتصال بالذكاء الاصطناعي المولد 

1.5.3    الذكاء الاصطناعي في الاتصال 
2.5.3    استخدام الأدوات في تطوير الاتصالات في الفصول الدراسية 
3.5.3    المميزات والعيوب  

6.3     تصحيح الأنشطة واختبارات التقييم باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليفي باستخدام Grandscope AI 

1.6.3    الذكاء الاصطناعي واستخداماته في تصحيح الأنشطة والاختبارات التقييمية 
2.6.3    أدوات لتصحيح الأنشطة واختبارات التقييم  
3.6.3    كيفية العمل بالأدوات 
4.6.3    الأوامر 

7.3     توليد دراسات استقصائية لتقييم جودة المعلمين من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي 

1.7.3    الذكاء الاصطناعي واستخداماته في إعداد دراسات استقصائية لتقييم جودة المعلمين من خلال الذكاء الاصطناعي  
2.7.3    أدوات لإعداد دراسات استقصائية لتقييم جودة المعلمين من خلال الذكاء الاصطناعي 
3.7.3    كيفية العمل بالأدوات 
4.7.3    الأوامر 

8.3    دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المولدة في الاستراتيجيات التربوية 

1.8.3    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الاستراتيجيات التربوية 
2.8.3    الاستخدامات الصحيحة  
3.8.3    المميزات والعيوب 
4.8.3    أدوات توليد الذكاء الاصطناعي في الاستراتيجيات التربوية: Gans

3.9    استخدام الذكاء الاصطناعي المولد للتصميم الشامل للتعلم 

1.9.3    الذكاء الاصطناعي المولد، لماذا الآن 
2.9.3    الذكاء الاصطناعي في التعلم 
3.9.3    المميزات والعيوب 
4.9.3    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعلم 

10.3    تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي المولد في التعليم 

1.10.3    بيانات الفعالية 
2.10.3    المشاريع 
3.10.3    أغراض التصميم 
4.10.3    تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي في التعليم

أنت تواجه شهادة جامعية مرنة تتوافق مع مسؤولياتك اليومية الأكثر تطلبًا، سارع بالتسجيل"