تعرّف على استراتيجيات التدخل لمواجهة التحديات الأكاديمية في أفضل جامعة رقمية في العالم وفقًا لمجلة فوربس″ 

يتزايد عدد المؤسسات التعليمية التي أصبحت تدرك الفوائد التي يقدمها التعلم الآلي لعالم التدريس. يتضمن ذلك تخصيص التعلم حسب الاحتياجات الفردية للمتعلمين. بالتالي، يستخدم المعلمون آليات الذكاء الاصطناعي الخاصة لإنشاء مسارات تعليمية متكيفة.  بالإضافة إلى ذلك، توفر هذه التقنية ملاحظات فورية للطلاب من خلال تحديد الأخطاء ومجالات التحسين. يتيح ذلك للطلاب التعلم بشكل أكثر فعالية من خلال مراعاة الصعوبات الشخصية التي يواجهونها.

وفي هذا السياق، تعمل TECH على تطوير محاضرة جامعية ستتناول تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال التعليمي لتخصيص العمليات التعليمية. سيعمق المنهج استخدام تقنيات التعلم الآلي Machine Learning لتفسير الاتجاهات والأنماط. في الوقت نفسه، سيوفر المنهج الدراسي مؤشرات متعددة للأداء الأكاديمي بناءً على البيانات التعليمية. بهذه الطريقة، سيضع المعلمون مقاييس رئيسية لتقييم أداء الطلاب وتحديد مجالات التحسين. بالإضافة إلى ذلك، سيركز التدريب على أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات تعليمية مبنية على معلومات دقيقة. سيتضمن البرنامج أيضًا تحليل دراسات حالة لتنبؤات ناجحة، بحيث يمكن للممارسين إثراء الدروس المستفادة واستخدامها في بيئاتهم التعليمية.  

وبالإضافة إلى ذلك، ستعكس منهجية البرنامج الحاجة إلى المرونة والتكيف مع المطالب المهنية المعاصرة. من خلال تنسيق 100% عبر الإنترنت، سيسمح للخريجين بالتقدم في تدريبهم دون المساس بمسؤوليات عملهم. وعلاوة على ذلك، فإن تنفيذ نظام إعادة التعلم Relearning، القائم على إعادة تأكيد المفاهيم الرئيسية، يكفل فهماً عميقاً ودائماً. ويعزز هذا النهج التربوي قدرة المهنيين على التطبيق الفعال للمعارف المكتسبة في ممارساتهم اليومية. في المقابل، فإن الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الطلاب لإكمال هذه الرحلة الأكاديمية هو جهاز متصل بالإنترنت.

ستحصل على أقصى استفادة من دمج الملاحظات لتحسين عملية التدريس الخاصة بك″

تحتوي المحاضرة الجامعية في إضفاء الطابع الشخصي على التعليم من خلال الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة 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 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

ستقوم بتطبيق تقنيات مبتكرة لحماية البيانات لضمان خصوصية أنظمة التعليم″

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في 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.

ستستخدم خوارزميات التصنيف والانحدار للتنبؤ بالاتجاهات التعليمية"

بفضل نظام إعادة التعلم (Relearning) الذي تستخدمه TECH، سوف تقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة"

ستمنح هذه المحاضرة الجامعية الخريجين فهماً قوياً لإضفاء الطابع الشخصي على التعليم من خلال الذكاء الاصطناعي. تحقيقًا لهذه الغاية، سيتعمق المنهج في تحديد البيانات التعليمية واستخراجها وإعدادها وتقييمها. بهذه الطريقة، سيقوم المهنيون بتنفيذ التحسينات المستمرة في الفصول الدراسية، مما يضمن التدريس على أساس أعلى مستويات الجودة. تماشياً مع ذلك، سيقدم المنهج الدراسي أدوات متعددة للتعلم الآلي للمعلمين لاتخاذ قرارات تعليمية أكثر استنارة. علاوة على ذلك، ستعمل المواد الأكاديمية على تعميق تطبيق تحليل البيانات من أجل منع وحل المشاكل التعليمية بسرعة.

شهادة جامعية تجمع 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

لا تفوت فرصة الدفع بحياتك المهنية من خلال هذا البرنامج المبتكر في 6 أسابيع فقط″