"خليفة التربوية" تؤكد أهمية إكساب المعلمين مهارات الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 3rd, October 2024 GMT
أكدت الأمانة العامة لجائزة خليفة التربوية أهمية إكساب المعلمين مهارات توظيف الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية، باعتبارها من المدخلات الأساسية في تحسين جودة التعليم، وتحفيز الطالب على الإبداع والتفاعل مع المادة الدراسية بطرق مبتكرة.
جاء ذلك خلال ورشة التميز التفاعلية التطبيقية، التي نظمتها جائزة خليفة التربوية في مقرها بأبوظبي، تزامناً مع الاحتفال باليوم العالمي للمعلم بعنوان "التدريس المبدع في عصر الذكاء الاصطناعي"، التي قدمها الدكتور عمر الحسين، أستاذ مساعد بكلية علوم الحاسب الآلي بجامعة خليفة، بحضور عدد من المشاركين من الميدان التعليمي.وأكدت أمل العفيفي، الأمينة العامة لجائزة خليفة التربوية، أهمية الاحتفال بهذه المناسبة التي تسلط الضوء على رسالة المعلم ودوره في المجتمع كبانٍ للأجيال، إذ يترجم الاحتفاء بهذا اليوم ما يحظى به المعلم من قيادتنا الرشيدة من رعاية واهتمام وتمكين لرسالته ودوره في المجتمع، باعتباره أحد العناصر الأساسية التي تقوم عليها نهضة المجتمع وتقدمه وازدهاره.
وأشارت إلى أن الجائزة ومنذ انطلاق مسيرتها في العام 2007 وحتى اليوم؛ وهي تحمل رسالة مفادها تميز منظومة التعليم بعناصرها كافة، وقد شكلت المجالات المطروحة في الجائزة والمرتبطة بالمعلم؛ إحدى الركائز الأساسية في رسالة الجائزة ودورها في تحفيز المعلمين والمعلمات على الإبداع والابتكار ،كل في مجال وتخصصه، ونجحت الجائزة طوال هذه المسيرة في اكتشاف المواهب الإبداعية للمعلمين والمعلمات في تخصصات تخدم الميدان التعليمي بكافة مراحله ومستوياته الدراسية.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: عام على حرب غزة إيران وإسرائيل إسرائيل وحزب الله رفح أحداث السودان الانتخابات الأمريكية غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الإمارات خلیفة التربویة
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات
وزيرة التنمية المحلية ومحافظ القاهرة يتفقدان مشروع زراعة وتشجير الطريق الدائري بالقاهرة