الذكاء الاصطناعي

  ما هو التعلم المعزز (Augmented Learning) . التعلم المعزز هو أسلوب تعليمي حديث يعتمد على استخدام التقنية            خصوصا الذكاء الاصطناعي و الواقع المعزز لتحسين عملية التعلم           وجعلها أكثر تخصيصا وفعالية و تفاعلا . يستخدم هذا النماذج التقنية مثل : . تحليل البيانات التعليمية (Learning Analytics) . الذكاء الاصطناعي ( Al)  . الواقع المعزز (AR) . الخوارزميات التكيفية (Adaptive Algorithm) كيف يعمل التعلم المعزز  1. جمع البيانات من الطالب : النظام يراقب سلوك الطالب إجاباته الوقت الذي يقضيه في كل نشاط        الأخطاء التي يرتكبها . 2. تحليل الأداء : الذكاء الاصطناعي يحلل البيانات ليفهم نقاط القوه و الضعف .  3. تخصيص المحتوى : يتم تعديل طريقة عرض الدروس نوع الأسئلة او حتى ترتيب الموضيع        بناء على حاجة كل طالب . فوائد التعلم المعزز : 1. تعليم مخصص لكل طالب  لم يعد هناك نظام تعليمي واحد يناسب الجميع التعلم المعزز يخلق            تجربة ت...

  التعلم التفاعلي : أسلوب المستقبل في التعليم الحديث " في عالم يتغير بسرعة أصبح من الضروري ان يتطور التعليم ليواكب احتياجات العصر الحديث لم يعد الطالب ذلك المتلقي الذي يجلس في مقعده ويستمع للمعلم بل اصبح شريكا فاعلا في العملية التعليمية وهنا يظهر مفهوم التعلم التفاعلي و اهو أحد أهم الاتجاهات الحديثة في التعليم الذي يهدف إلى إشراك الطالب في المعلومة بدلا من تقديمها له بشكل جاهز التعلم التفاعلي هو أسلوب تعليم يعتمد على التفاعل المستمر بين الطالب و المعلم و بين الطالب و المادة الدارسية و يستخدم فيه الوسائل الحديثة و الأدوات الرقيمة و الأنشطة المحفزة لتشجيع التفكير و التحليل و الإبداع . من أبرز سمات هذا النوع من التعليم انه يقدم المعرفة بطريقة مرنة تشجع الطالب على الاستكشاف و المشاركة و التجربة فبدلا من ان يحفظ الطالب معلومة يقوم بتجربتها و يكشف نتائجها ويتفاعل معها باستخدام أدوات مرئية أو مرئية أو تكنولوجية حديثة . على سبيل المثال عند تدريس درس في العلوم عن الكواكب يمكن للمعلم استخدام فيديو تفاعلي يحتوي على رسوم متحركة و أسئلة فورية و صور ثلاثية الأبعاد للكوكب هذا التفاعل يحفز الطالب...

 التعلم المعزز العميق  يعتمد التعلم المعزز العميق  على الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات يستخدم خوارزميات لتحسين أدائه يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات مثل ألعاب الفديو و الروبوتات يساعد التعلم المعزز العميق في الآلآت أكثر ذكاء وقدرة على التصرف وهو من التقنيات التي ستاتي في المستقبل . التعلم المعزز العميق وتطبيقاته التعلم المعزز العميق ( Deep Reinforcement Learning ) أهم التقنيات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي هو عبارة عن دمج بين وحدتين أساسيتين : الوحده الأولى التعلم و الوحده الثانيه التعلم العميق  التعلم المعزز سواء كان روبوت أو برنامج حاسوب من خلال التفاعل مع البيئة يحصل على مكافأت أو عقوبة وفقا لنتائج أفعاله ان يتعلم كيفية اتخاذ افضل القرارات لتحقيق أعلى مكافأت ممكنة على المدى البعيد التعلم العميق فهو يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية هذه الشبكات قادرة على كميات كبيرة من البيانات و استخلاص الأنماط منها بطريقة عالية وفعالة  الجمع بين هذه الوحدتين نحصل على التعلم المعزز العميق الذي يمكن الآلات من اتخاذ قر...

 الشبكات العصبية الاصطناعية  الشبكات العصبية الاصطناعية من اهم الذكاء الاصطناعي استلهمت فكرتها من طريقة عمل تتكون هذه الشبكات  من مجموعة من العقد او الخلايا العصبية المرتبطة و تعمل على معالجة المعلومات بطريقة مشابهة لعمل الخلايا العصبية البيولوجية تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية باستخدم بيانات ضخمة تتعلم من خلال التكرار و التقليل الخطأ تستخدم هذه الشبكات في العديد من المجالات مثل ترجمة اللغات و تحليل البيات الطبية و قيادة السيارات الذاتية . تتكون الشبكة من ثلاث طبقات : الطبقة الإدخالية التي تستقبل البيانات و الطبقات الخفية التي تقوم بعمليات و الطبقة الإخراجية التي تنتج النتيجة و تستخدم خوارزميات مثل الانتشار العكسي لتحديث الروبط بين العقد و تحسين أداء النموذج يعتبر هذا النوع من النماذج قويا للغاية في التعرف على الأنماط يحتاج إلى قدر كبير من البيانات و مع تطور تقنيات الحوسبة أصبحت الشبكات العصبية أداء فعالة في دعم اتخاذ القرار الآلي و بهذا فان الشبكات العصبية الاصطناعية تمثل خطوة متقدمة تمكن الآلات من الفهم و تفتح افاق واسعة لتطبيقات مستقبلية . توجد أنواع من الشبكات العصبي...

 الاعتماد الزائد على الأنظمة الذكية مقدمة مع التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي و الأنظمة الذكية أصبحت الكثير من جوانب حياتنا اليومية سواء في العمل او التعليم او الحياة الشخصية تعتمد بشكل متزايد على هذه الأنظمة لكن هذا التوسع يثير تساؤلات مهمة حول مخاطر الاعتماد الزائد على التكنولوجيا الذكية. المخاطر المحتملة للاعتماد المفرط 1. ضعف التفكير النقدي و المهارات البشرية عندما يعتمد الإنسان كليا على النظام الذكي يبدأ في فقدان مهاراته التحليلية مثل حل المشكلات أو التفكير الإبداعي. 2. الثقة العمياء في النتائج قد يتعامل البعض مع مخرجات الأنظمة الذكيه كأنها "صحيحة دائما" رغم أنها قد تحتوي على تحيز أو اخطاء في البيانات أو البرمجة. 3. فقدان السيطرة البشرية في بعض الحالات يصعب إيقاف أو تغيير قرارات الأنظمة الخاصة في المجالات الحساسة كالبورصة أو الرعاية الصحية. 4. الاعتمادية العالية تعني هشاشة عند تعطل الأنظمة أو اختراقها قد يؤدي ذلك إلى شلل في قطاعات كاملة مثل النقل أو الاتصالات أو الخدمات المالية. 5. تأثير  سلبي على التفاعل البشري قد تقل المحادثات البشرية و التعاون المباشر في العمل...