سوف تتعمق في تخصيص التعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي في أفضل جامعة رقمية في العالم، وفقًا لمجلة Forbes"

قد يعاني الطلاب المختلفون من صعوبات تعلم مختلفة، والمعلمون مسؤولون عن اكتشاف علامات صعوبات التعلم. في هذا السياق، تسهّل أتمتة التعلم على فريق التدريس وضع خطط تدريس مخصصة، والتي تتكيف مع نقاط القوة والضعف لدى كل طالب. 

في المقابل، يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين على تحسين نتائجهم الأكاديمية بشكل كبير والاحتفاظ بالمعرفة على مدى فترة طويلة من الزمن. أحد الأمثلة على ذلك هو دمج الوكلاء الأذكياء في المنصات التعليمية. من خلال مواد مثل chatbots، يمكن للطلاب طرح أسئلة حول المحتويات التعليمية والحصول على إجابات فعالة وفورية. يساعد هذا أيضًا المعلمين على تحرير أنفسهم من مهام معينة والتركيز على مهام أكثر أهمية.

في مواجهة هذا الواقع، أطلقت TECH برنامجًا رائدًا سيخوض في تحسين ممارسة التدريس من خلال الذكاء الاصطناعي. سيشجع المنهج الدراسي، الذي صممه متخصصون في هذا المجال، التعلم المخصص بناءً على بيانات الأداء الأكاديمي، مدعومًة بالخوارزميات. تماشياً مع ذلك، سيوفر المنهج الدراسي للخبراء استراتيجيات مبتكرة لتطوير مشاريع تعليمية مختلفة، مثل الألعاب من أجل التعلم.

في المقابل، ستحلل المواد التعليمية تطبيق أدوات التعلم الآلي للتخطيط التعليمي. بالتالي فإن الخريجين سيستخدمونها في تطوير المواد التعليمية وتصحيح الامتحانات وإجراء الاستطلاعات من أجل تحسين مقترحاتهم الأكاديمية.

من ناحية أخرى، فإن منهجية هذا البرنامج تعزز طبيعته الابتكارية. تقدم TECH بيئة تعليمية 100% عبر الإنترنت، تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يتطلعون إلى تطوير حياتهم المهنية. بالمثل تستند منهجية إعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning) إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لإرساء المعرفة وتيسير التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي المتين يجعله في متناول الجميع.

ستقوم بتطوير استطلاعات رأي لتقييم جودة المعلم للاستفادة من الأثر الذي سيتولد لدى طلابك نتيجة لهذا بالإضافة إلى تحسين خططك التعليمية"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لممارسة التدريس هذه، على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لممارسة التدريس
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

بفضل منهجية إعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning) الثورية، سوف تقوم بدمج كل المعرفة بطريقة مثالية لتحقيق النتائج التي تبحث عنها بنجاح"

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.

هل تريد إثراء عملية اتخاذ القرارات التعليمية الخاصة بك؟ يمكنك تحقيق ذلك باستخدام أدوات الأتمتة الذكية التي يوفرها هذا البرنامج"  

سوف تستخدم تحليل البيانات لمنع المشاكل التعليمية وحلها بفعالية. سجل الآن!"

ستركز هذه الشهادة الجامعية على تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم. لتحقيق هذه الغاية، سيوفر المنهج الدراسي للمعلمين أدوات التعلم الآلي الأكثر تقدماً لاتخاذ القرارات التعليمية. سيتعمق المنهج الدراسي في مجموعة متنوعة من الخوارزميات لإجراء تحليلات تنبؤية على بيانات الأداء الأكاديمي. كما سيتناول بالتفصيل كيفية إسهام الذكاء الاصطناعي في جوانب مثل التقييم أو إضفاء الطابع الشخصي على التعلم. كما سيوفر أيضًا مفاتيح تطبيق استراتيجيات تربوية مفيدة لتصحيح الأنشطة وتطوير المواد التعليمية.

تدمج شهادة الخبرة الجامعية هذه، بين التميز في التدريس والثورة التكنولوجية للذكاء الاصطناعي، بحيث يمكنك البقاء 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 H20ai 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    التحديد المبكر للمخاطر الأكاديمية من خلال التحليل التنبؤي
2.6.1    استراتيجيات التدخل القائمة على البيانات لمواجهة التحديات التعليمية
3.6.1    تقييم تأثير الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في 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
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    قياس التقدم الفردي والتعديلات الآنية عن طريق الذكاء الاصطناعي Squirrel AI Learning
3.9.1    تقنيات حماية البيانات وخصوصيتها في النظم التعليمية باستخدام Google Cloud Security

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 القائمة على الذكاء الاصطناعي
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 مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم باستخدام Algor Education

1.1.2    الخطوات الأولى لتخطيط المشروع 
2.1.2    قواعد المعرفة 
3.1.2    تصميم مشروع الذكاء الاصطناعي في التعليم  

2.2    أدوات تطوير المشاريع التعليمية باستخدام 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 الفصل الدراسي 

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 مواد 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 باستخدام Khan Academy

1.5.2    الخطوات الأولى 
2.5.2    اتخاذ 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    اتخاذ 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    اتخاذ المتطلبات 
3.7.2    أدوات للاستخدام 
4.7.2    تعريف المشروع  

8.2    مشروع 4: دمج الوكلاء الأذكياء في المنابر التعليمية باستخدام Knewton

1.8.2    الخطوات الأولى 
2.8.2    اتخاذ 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 باستخدام الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي 
2.9.2    البيانات الفعلية 
3.9.2    الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي  
4.9.2    إحصاءات الذكاء الاصطناعي في التعليم  

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

1.10.2     المشاريع الحالية  
2.10.2    البدء بالعمل 
3.10.2     ما يخبئه لنا المستقبل 
4.10.2     تحويل الفصول الدراسية 063 

الوحدة  3. ممارسة التدريس مع الذكاء الاصطناعي التوليدي   

1.3    تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي المولدة للاستخدام في التعليم 

1.1.3    السوق الحالية Artbreeder, Runway ML وDeepDream 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 عبر Story Ai وPix2PIx و NeouralTalk2

1.3.3    الذكاء الاصطناعي واستخداماته في الفصل الدراسي 
1.3.3    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 تطوير اختبارات التقييم  
2.4.3    أدوات لتطوير اختبارات التقييم  
3.4.3    كيفية العمل بالأدوات 
4.4.3    الأوامر  

5.3    تحسين التغذية الراجعة والاتصال بالذكاء الاصطناعي المولد 

1.5.3    الذكاء الاصطناعي في الاتصال 
2.5.3    تطبيق الأدوات في تطوير الاتصالات في الفصل الدراسي 
3.5.3   المميزات والعيوب  

6.3     تصحيح الأنشطة واختبارات التقييم باستخدام الذكاء الاصطناعي المولد باستخدام الذكاء الإصطناعي 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 استطلاعات رأي لتقييم جودة المعلمين من خلال الذكاء الاصطناعي  
2.7.3    أدوات لإعداد استطلاعات رأي 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 الذكاء الاصطناعي التوليدي في الاستراتيجيات التربوية: Gans

9.3    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

"إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"