توفر لك TECH منهجية 100٪ عبر الإنترنت، بناءً على الوصول المجاني إلى المحتويات وتخصيص التعلم" 

يتمتع الواقع المعزز والواقع الافتراضي بإمكانات كبيرة لتحسين جودة التعليم من خلال جعل التعلم أكثر تفاعلية وغامرة وشخصية. يمكن لهذه التقنيات أن تزيد من تحفيز الطلاب، مع إعدادهم لمواجهة تحديات مشهد العمل.  

على سبيل المثال، يمكن للجراحين المستقبليين ممارسة الإجراءات في بيئة افتراضية آمنة قبل القيام بذلك على المرضى الفعليين. على هذا المنوال، تسمح هذه التقنيات للطلاب بتصور المفاهيم المجردة التي يصعب فهمها بطريقة أوضح. ستكون العينة هي الرسومات ثلاثية الأبعاد للمعادلات الرياضية. 

في هذا السياق، طورت TECH دراسة رائدة ستركز على الابتكارات والاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي للتعليم. سيقوم المنهج الدراسي، الذي صممه هيئة تدريس على دراية، بتحليل طرق مختلفة لتشجيع التعلم التفاعلي، وتعزيز الاحتفاظ بالمعرفة. بالمثل، سيوفر المنهج الدراسي أدوات متقدمة لتطوير مشاريع مثل الألعاب التعليمية.  

من ناحية أخرى، ستوفر المواد التعليمية المفاتيح لتقييم تأثير الخطط الأكاديمية من خلال آليات قياس مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، سيكتسب المعلمون وعيًا أخلاقيًا فيما يتعلق بمعالجة البيانات الحساسة في المدارس. كما سيكونون على دراية بتأثير الذكاء الاصطناعي على التنوع الثقافي والمساواة بين الجنسين. تجدر الإشارة إلى أن المؤهل العلمي يشمل دراسات حالة حقيقية، مما سيقرب المهنيين من واقع الحضور في التعليم. 

من أجل توحيد هذه المحتويات، تعزز منهجية هذا البرنامج طابعه المبتكر. توفر TECH بيئة تعليمية 100٪ عبر الإنترنت، تتكيف مع احتياجات المهنيين الذين يتطلعون إلى التقدم في حياتهم المهنية. بالمثل يستند منهج إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لإرساء المعرفة وتيسير التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي المتين يجعله في متناول الجميع. 

ستكون على استعداد للتغلب على أي تحد أخلاقي أثناء معالجة البيانات الحساسة في مجال التعليم"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية هذه في تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في مجال التكنولوجيا
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

هل تبحث عن حل سريع لشكوك طلابك؟ قم بتطوير أكثر روبوتات الدردشة فعالية لحضور الطلاب بفضل إلى هذا التدريب" 

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. 

ستقوم بأداء العلاجات الأكثر أخلاقية لضمان خصوصية البيانات الحساسة في السياق التعليمي"

يقلل نظام إعادة التعلم التي تطبقه TECH في برامجها من ساعات الدراسة الطويلة المتكررة جدًا في طرق التدريس الأخرى"

ستعالج شهادة الخبرة الجامعية هذه مشاريع الذكاء الاصطناعي في المجال التعليمي، بناءً على نهج نظري عملي. بهذه الطريقة، سيغطي المنهج الدراسي مفاهيما مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية. كما ستقدم مجموعة من التقنيات، مثل الواقع المعزز أو التحليلات التنبؤية. بهذه الطريقة، سيقوم المعلمون بالتحقيق في أحدث الاتجاهات لدمجها في الفصل الدراسي وتحسين تجربة التدريس. ستعمل المواد أيضًا على تعميق تطبيق المبادئ الأخلاقية وسياسات البيانات والتشريعات الحالية لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.

سوف تتقن تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة لتحسين البيئات التعليمية وتعزيز التعلم التفاعلي" 

الوحدة 1. تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي

1.1.    تخطيط وتصميم مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم باستخدام Algor Education

1.1.1.    الخطوات الأولى لتخطيط المشروع
2.1.1.    قواعد المعرفة
3.1.1.    تصميم مشروع الذكاء الاصطناعي في التعليم

2.1.    أدوات تطوير المشاريع التعليمية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.2.1.    أدوات تطوير المشاريع التعليمية: TensorFlow Playground
2.2.1.    أدوات المشاريع التعليمية في التاريخ
3.2.1.    أدوات للمشاريع التعليمية في الرياضيات؛ Wolfram Alpha
4.2.1.    أدوات للمشاريع التعليمية في اللغة الإنكليزية: Grammarly

3.1.    استراتيجيات تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي

1.3.1.    متى يتم تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي
2.3.1.    لماذا تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي
3.3.1.    الاستراتيجيات التي يتعين تنفيذها

4.1.    دمج مشاريع الذكاء الاصطناعي في مواد محددة

1.4.1.    الرياضيات والذكاء الاصطناعي: Thinkster math
2.4.1.    التاريخ والذكاء الاصطناعي
3.4.1.    اللغات والذكاء الاصطناعي: Deep L
4.4.1.    مواد دراسية أخرى: Watson Studio

5.1.    مشروع 1: تطوير المشاريع التعليمية باستخدام التعلم الآلي باستخدام Khan Academy

1.5.1.    الخطوات الأولى
2.5.1.    اتخاذ المتطلبات
3.5.1.    أدوات للاستخدام
4.5.1.    تعريف المشروع

6.1.    مشروع 2: دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير الألعاب التعليمية

1.6.1.    الخطوات الأولى
2.6.1.    اتخاذ المتطلبات
3.6.1.    أدوات للاستخدام
4.6.1.    تعريف المشروع

7.1.    مشروع 3: تطوير روبوتات دردشة chatbots تعليمية لمساعدة الطلاب

1.7.1.    الخطوات الأولى
2.7.1.    اتخاذ المتطلبات
3.7.1.    أدوات للاستخدام
4.7.1.     تعريف المشروع

8.1.    مشروع 4: دمج الوكلاء الأذكياء في المنابر التعليمية باستخدام Knewton

1.8.1.    الخطوات الأولى
2.8.1.    اتخاذ المتطلبات
3.8.1.    أدوات للاستخدام
4.8.1.    تعريف المشروع

9.1.     تقييم وقياس أثر مشاريع الذكاء الاصطناعي في التعليم باستخدام Qualtrics 

1.9.1.    فوائد العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي
2.9.1.    البيانات الفعلية
3.9.1.    الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي
4.9.1.    إحصاءات الذكاء الاصطناعي في التعليم

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

1.10.1.     المشاريع الحالية
2.10.1.    البدء بالعمل
3.10.1.     ما يخبئه لنا المستقبل
4.10.1.     تحويل الفصول الدراسية 360

الوحدة 2. الابتكارات والاتجاهات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي للتعليم

1.2.    أدوات وتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي الناشئة في مجال التعليم

1.1.2.    أدوات الذكاء الاصطناعي القديمة
2.1.2.    الأدوات الحالية ClassDojoو Seesaw
3.1.2.    الأدوات المستقبلية

2.2.     الواقع المعزز والافتراضي في التعليم

1.2.2.    أدوات الواقع المعزز
2.2.2.    أدوات الواقع الافتراضي
3.2.2.    تطبيق الأدوات واستخداماتها
4.2.2.    المميزات والعيوب

3.2.     الذكاء الاصطناعي للمحادثة للدعم التعليمي والتعلم التفاعلي باستخدام Wysdom AI و SnatchBot

1.3.2.    الذكاء الاصطناعي للمحادثة، لماذا الآن
2.3.2.    الذكاء الاصطناعي في التعلم
3.3.2.    المميزات والعيوب
4.3.2.    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعلم

4.2.    تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين الاحتفاظ بالمعارف

1.4.2.    الذكاء الاصطناعي كأداة دعم
2.4.2.    المبادئ التوجيهية الواجب اتباعه
3.4.2.    أداء الذكاء الاصطناعي في الاحتفاظ بالمعرفة
4.4.2.    الذكاء الاصطناعي وأدوات الدعم

5.2.     تقنيات التعرف على الوجه والعاطفة لتتبع مشاركة الطلاب ورفاهيتهم

1.5.2.    تقنيات التعرف على الوجه والعاطفة في السوق الحالية
2.5.2.    الاستخدامات
3.5.2.    التطبيقات
4.5.2.    هامش الخطأ
5.5.2.    المميزات والعيوب

6.2.     Blockchain و الذكاء الإصطناعي في التعليم لتحويل إدارة التعليم والتحقق من صحة الشهادات

1.6.2.    ما هو Blockchain
2.6.2.    Blockchain وتطبيقاتها
3.6.2.    Blockchainكعنصر محول
4.6.2.    الإدارة التعليمية و Blockchain

7.2.    أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة لتحسين تجربة التعلم باستخدام Squirrel AI Learning 

1.7.2.    المشاريع الحالية
2.7.2.    البدء بالعمل
3.7.2.    ما يخبئه لنا المستقبل
4.7.2.    تحويل الفصول الدراسية 360

8.2.     استراتيجيات التنمية التجريبية مع الذكاء الاصطناعي الناشئ

1.8.2.    المميزات والعيوب
2.8.2.    استراتيجيات للتطوير
3.8.2.    النقاط الرئيسية
4.8.2.    مشاريع رائدة

9.2.    تحليل قصص النجاح في ابتكارات الذكاء الاصطناعي

1.9.2.    مشاريع مبتكرة
2.9.2.    تطبيق الذكاء الاصطناعي وفوائده
3.9.2.    الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي، قصص نجاح

10.2.    مستقبل الذكاء الاصطناعي في التعليم

1.10.2.    تاريخ الذكاء الاصطناعي في التعليم
2.10.2.    أين يذهب الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي
3.10.2.    المشاريع المستقبلية

الوحدة 3. أخلاقيات وتشريعات الذكاء الاصطناعي في التعليم

1.3.    تحديد البيانات الحساسة ومعالجتها أخلاقيا في السياق التعليمي

1.1.3.    مبادئ وممارسات الإدارة الأخلاقية للبيانات الحساسة في مجال التعليم
2.1.3.    التحديات في حماية خصوصية بيانات الطلاب وسريتها
3.1.3.    استراتيجيات لضمان الشفافية والموافقة المستنيرة في جمع البيانات

2.3.     الأثر الاجتماعي والثقافي للذكاء الاصطناعي على التعليم

1.2.3.    تحليل تأثير الذكاء الاصطناعي على الديناميات الاجتماعية والثقافية داخل البيئات التعليمية
2.2.3.    استكشاف كيف يتمكن للذكاء الاصطناعي من Microsoft من الوصول أن يديم أو يخفف من التحيزات الاجتماعية وعدم المساواة
3.2.3.    تقييم المسؤولية الاجتماعية للمطورين والمربين في تنفيذ الذكاء الاصطناعي

3.3.     سياسة وتشريعات بيانات الذكاء الاصطناعي في البيئات التعليمية

1.3.3.    مراجعة البيانات الحالية وقوانين ولوائح الخصوصية المطبقة على الذكاء الاصطناعي في التعليم
2.3.3.    تأثير سياسات البيانات على الممارسة التعليمية والابتكار التكنولوجي
3.3.3.    وضع سياسات مؤسسية للاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في التعليم باستخدام AI Ethics Lab

4.3.    تقييم الأثر الأخلاقي للذكاء الاصطناعي

1.4.3.    طرائق تقييم الآثار الأخلاقية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم
2.4.3.    التحديات في قياس الأثر الاجتماعي والأخلاقي للذكاء الاصطناعي
3.4.3.    إنشاء أطر أخلاقية لتوجيه تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم

5.3.    تحديات وفرص الذكاء الاصطناعي في التعليم

1.5.3.    تحديد التحديات الأخلاقية والقانونية الرئيسية في استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم
2.5.3.    استكشاف فرص تحسين التدريس والتعلم من خلال Squirrel AI Learning
3.5.3.    التوازن بين الابتكار التكنولوجي والاعتبارات الأخلاقية في التعليم

6.3.    التطبيق الأخلاقي لحلول الذكاء الاصطناعي في البيئة التعليمية

1.6.3.    مبادئ التصميم الأخلاقي لنشر حلول الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم
2.6.3.    دراسة حالة عن التطبيقات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في سياقات تعليمية مختلفة
3.6.3.    استراتيجيات لإشراك جميع أصحاب المصلحة stakeholders في صنع القرار الأخلاقي في مجال الذكاء الاصطناعي

7.3.    الذكاء الاصطناعي والتنوع الثقافي والمساواة بين الجنسين

1.7.3.    تحليل أثر الذكاء الاصطناعي على تعزيز التنوع الثقافي والمساواة بين الجنسين في التعليم
2.7.3.    استراتيجيات لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي شاملة ومراعية للتنوع باستخدام Teachable Machine by Google
3.7.3.    تقييم كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على تمثيل ومعاملة مختلف الفئات الثقافية والجنسانية

8.3.    الاعتبارات الأخلاقية لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التعليم

1.8.3.    المبادئ التوجيهية الأخلاقية لتطوير واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي
2.8.3.    مناقشة التوازن بين التشغيل الآلي والتدخل البشري في مجال التعليم
3.8.3.    تحليل الحالة حيث أثار استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم قضايا أخلاقية مهمة

9.3.    تأثير الذكاء الاصطناعي على إمكانية الوصول إلى التعليم

1.9.3.    استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين أو الحد من إمكانية الوصول في التعليم
2.9.3.    تحليل حلول الذكاء الاصطناعي المصممة لزيادة الإدماج ووصول الجميع إلى التعليم باستخدام Google Read Along 
3.9.3.    التحديات الأخلاقية في تنفيذ تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي لتحسين إمكانية الوصول

10.3.    دراسات حالة عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعليم

1.10.3.    تحليل دراسات حالات إفرادية دولية بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم
2.10.3.    مقارنة النهج الأخلاقية والقانونية في مختلف السياقات الثقافية التعليمية
3.10.3.    الدروس المستفادة وأفضل الممارسات المستمدة من الحالات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعليم

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"