كيف تعزز مستقبلك الدراسي بالذكاء الاصطناعي؟.. خبير ينصح بهذه الارشادات
تاريخ النشر: 5th, September 2023 GMT
أكد الدكتور أحمد سيد، الدكتور بأحد كليات الهندسة الخاصة، الخبير التربوي، أن في عصر الرقمنه، تغيرت معايير التعليم والتعلم، في الماضي، كان الطلاب يجلسون في المكتبات للدراسة وتدوين الملاحظات وإجراء النسخ، ولكن مع التقدم التكنولوجي، طرأت ثورة في قطاع التعليم، وحققت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم تغييرًا جذريًا، مما سهل على الطلاب الوصول إلى المعرفة والتعلم بسرعة وكفاءة، واليوم يعتمد الأطفال الصغار الذين تتراوح أعمارهم بين 8 و15 عامًا على الهواتف الذكية والتطبيقات الأخرى للعمل على مشاريعهم التعليمية.
وأوضح الخبير التربوي، خلال تصريحات خاصة لـ “صدى البلد”، أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم توفر تجارب تعليمية مخصصة ومعدة حسب احتياجات وقدرات الطلاب، فهي تساعد على تقديم المواد التعليمية بطريقة ملهمة وتفاعلية تجذب اهتمام الطلاب وتجعل عملية التعلم ممتعة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم مراقبة دقيقة لتقدم الطلاب وفهم مستواهم واحتياجاتهم، مما يمكن المعلمين من تقديم التوجيه والدعم الفعال لكل طالب بشكل فردي.
وأشار الدكتور بأحد كليات الهندسة الخاصة، إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي توفر أدوات لتطوير مهارات التفكير النقدي و حل المشكلات، مما يعد ضروريًا في عصر المعرفة والتقنية.
وقال الخبير التربوي، إن لا شك أن مستقبل التعليم سيستمر في الترابط مع التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، مما سيزيد من فرص الطلاب للنجاح والتفوق، موضحًا أن هذه الاستخدامات المتعددة للتكنولوجيا وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم تشكل نقلة هامة في تعزيز عملية التعلم، والوصول السهل إلى المصادر الرقمية والوسائل التعليمية يمكنه تحفيز فضول الطلاب وتعزيز مهارات البحث والتحليل.
ولفت الدكتور احمد سيد، إلى أن إمكانية التواصل السهلة مع المعلمين والزملاء تعمل على تعزيز التفاعل والتعاون فيما بين الطلاب، مع استغلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم لتحسين تنظيم المشاريع الجماعية ومشاركة المعرفة بشكل أفضل.
الخبير التربوي، تطبيقات الذكاء الاصطناعي تساهم في تحسين تجربة الطلاب من خلال توفير إمكانيات مثل النصوص الصوتية وأدوات المساعدة البصرية. هذا يجعل التعليم أكثر شمولًا ويساعد الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة على الوصول إلى المواد التعليمية بكفاءة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: التعليم التكنولوجي تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الطلاب المعلمين الخبیر التربوی
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
مصدر يكشف تفاصيل اقتحام مكتب الملا في العامرية من قبل مسلحين - عاجل