منهج دراسي 100٪ عبر الإنترنت يمنحك تجربة فريدة ومفتاحية وحاسمة لتعزيز تطورك المهني في قطاع التعليم من خلال الإدارة الدقة لأدوات الذكاء الاصطناعي"

تعتبر أدوات التعلم الآلي الناشئة ذات أهمية كبيرة لقطاع التعليم بسبب قدرتها على رفع مستوى تجربة التعلم. ومن بين فائدته الرئيسية تحليل مجموعة واسعة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات. وبهذه الطريقة، تتخذ المؤسسات التعليمية قرارات مستنيرة بشأن تحسين البرامج الأكاديمية، وتحديد مشاكل استبقاء الطلاب وتنفيذ استراتيجيات تعليمية فعالة. تماشياً مع هذا، يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين أنماط جديدة من التدريس من خلال الواقع الافتراضي، وبالتالي الاعتماد على عمليات المحاكاة التفاعلية. هذه التقنيات تثري العملية التعليمية، مما يجعلها أكثر جاذبية وفعالية.

في هذا السياق، تطلق TECH برنامجًا ا ثوريًا من شأنه أن يتعمق في كيفية عمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الاحتفاظ بالمعرفة المتنوعة. لهذا، سيتعمق المنهج في أحدث الاتجاهات التكنولوجية المطبقة على المجال التعليمي، ومن بينها الواقع المعزز أو التعرف على الوجه. سيضمن ذلك مشاركة ورفاهية طلابهم. بالإضافة إلى ذلك، سيتناول المنهج الدراسي استراتيجيات مختلفة لتطوير تجارب مع الذكاء الاصطناعي الناشئ. وبالمثل، سيقوم المتخصصون في التدريس بتحليل قصص النجاح في الابتكارات التي تطبق أنظمة الكمبيوتر واستخلاص دروس مفيدة منها. علاوة على ذلك، ستستكشف الشهادة الجامعية الاتجاهات التالية ومستقبل التعليم حتى يتمكن المهنيون من التغلب على أي عقبات أثناء ممارستهم لعملهم.

كوتجدر الإشارة إلى أنه لتعزيز هذه المحتويات، توفر TECH بيئة تعليمية بنسبة 100٪ عبر الإنترنت، تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يسعون إلى تطوير حياتهم المهنية. وبالمثل يستند منهج إعادة التعلم Relearning إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لإرساء المعرفة وتيسير التعلم. لذلك، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعل الوصول إليها متاحًا للغاية. 

سوف تتقن أحدث التقنيات لإثراء موارد التدريس الخاصة بك، ومن بينها الواقع الافتراضي والمعزز"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في الابتكارات والاتجاهات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي للتعليمعلى البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وحداثة 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.
الممارسات العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين عملية التعلم
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدلوأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصلبالإنترنت

باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التي ستحللها في هذا البرنامج، ستتمكن من تحسين الاحتفاظ بمعرفة طلابك على الفور وبكفاءة"

يتضمن البرنامج في هيئة تدريسه المهنيين من القطاع الذين يصبون في هذا التدريب خبرة في عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

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. 

ابحث في محتويات هذا البرنامج الأكاديمي من خلال موارد متعددة الوسائط مبتكرة من شأنها تحسين عملية التحديث الخاصة بك"

استفد من منهجية إعادة التعلم Relearning، والتي ستسمح لك بتنظيم وقتك ووتيرة دراستك، والتكيف مع جداولك الزمنية"

في ما يزيد قليلاً عن 150 ساعة، سيزود هذا البرنامج الطلاب بالابتكارات والاتجاهات الناشئة للتعلم الآلي المطبق على صناعة التعليم. وبهذه الطريقة، سيتقن الخريجون أحدث التقنيات مثل الواقع المعزز/الافتراضي أو التحليلات التنبؤية لتحسين عمليات التدريس الخاصة بهم. بفضل ذلك، سيقوم الطلاب بدمج أحدث الاستراتيجيات في الفصول الدراسية من أجل إثراء تجربة التعلم للطلاب. وبالتالي، سيكونون مؤهلين تأهيلا عاليا لتحقيق قفزة إلى أرقى المراكز التعليمية على الصعيد الدولي.

استفد من هذه الشهادة الجامعية وتعمق في أحدث التطورات في التعرف على الوجه والعاطفة لتحسين تدريب طلابك"

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

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

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