الذكاء الاصطناعى: واقع وحاضر ومستقبل

الذكاء الاصطناعى هناك العديد من التعريفات. ومن أبرز هذه التعريفات، ما جاء في اختبار تورينج، الذي يعتبر الذكاء الاصطناعى قدرة الآلات على محاكاة البشر في المحادثات. أيضًا، يرى مارفن مينكي، أحد رواد هذا المجال، أن الذكاء الاصطناعى هو تمكين الآلات من أداء مهام تتطلب ذكاءً بشريًا. ومن جانب آخر، ترى المدرسة الرمزية أن جوهر الذكاء الاصطناعى يكمن في معالجة الرموز.

على الرغم من تعدد هذه التعريفات، إلا أن هناك اتفاقًا واسعًا على أن الذكاء الاصطناعى يهدف إلى محاكاة وتوسيع قدرات العقل البشري. وفي الوقت الحالي، أصبح للذكاء الاصطناعي تأثير عميق على حياتنا اليومية، مشابهًا لتأثير المحركات البخارية في عصر البخار والمولدات في عصر الكهرباء. فكما غيرت هذه التقنيات السابقة مجرى التاريخ، فإن الذكاء الاصطناعى يشكل ثورة جديدة في عالمنا.ومع ذلك، فإن الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي والروبوتات قد أثار مخاوف بشأن سيطرة الآلات على حياتنا وتقلص دور الإنسان. ولكن، يجب أن نتذكر أن التكنولوجيا هي أداة، وأن استخدامها يعتمد على كيفية تطويرها وتطبيقها يمكنك الاطلاع على هذه الدراسة تحت عنوان الذكاء الاصطناعي: دراسة حول التطور والاتجاهات المستقبلية

الذكاء الاصطناعي: من النظريات إلى الواقع

والسبب الرئيسي وراء تطوير الذكاء الاصطناعي هو أيضًا المجال الأكاديمي المعني بصنع أجهزة كمبيوتر وتطبيقات قادرة على فهم السلوكيات. يصف العلماء الذكاء الاصطناعى بأنه “دراسة وتصميم أنظمة ذكية تشمل بيئتها وتتخذ التدابير التي تزيد من فرص نجاحها”. يشرح جون مكارثي، الذي أطلق على هذا المصطلح مصطلحًا جديدًا في عام 1955، أنه “علم وهندسة صنع الآلات الذكية”.

في السنوات الأخيرة، حقق تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، وتكنولوجيا التعلم العميق هي أبرز مظاهرها. وهي تستند إلى تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري؛ وبالتالي، يمكن للشبكات أن تجري التجارب وتتعلم وتنمو بنفسها دون تدخل بشري. وقد أثبتت تكنولوجيا التعلم العميق قوتها في التعرف على الصور والتواصل والترجمة من لغة إلى أخرى. بالإضافة إلى ذلك، تستثمر شركات مثل Facebook وGoogle وTwitter مبالغ ضخمة من المال وتكثف الجهود في تطوير مهارات التعلم العميق وفي صنع نموذج للذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع تعقيدات الدماغ البشري. وفي المجال الطبي، يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا خاصة في تحليل صور الأشخاص المصابين بأمراض القلب وأمراض الكلى المزمنة وتحليل صور الموجات فوق الصوتية للنساء الحوامل للكشف عن نوع الجنين.وللتعرف اكثر عن تقنيات ميتافيرس يمكنك الاطلاع على هذه المقالة تحت عنوان الميتافيرس: كيف يجمع بين الواقع والافتراضي لتشكيل عالم جديد2025

Metaverse: كعالم افتراضي يدمج البشر والآلات

التعلم الآلي هو رفيق المتخصصين والأطباء في تحليل بيانات المرضى وإعطاء نتائج دقيقة عن الأمراض. يمكن للذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، تحليل صور الأشعة السينية للكشف عن وجود أورام سرطانية في مراحلها المبكرة بدقة تفوق دقة الأطباء البشر. ومن هنا، فإننا نعيش في زمن يتزايد فيه الذكاء الاصطناعى بشكل كبير. وسرعان ما سيصبح الذكاء الاصطناعى رفيقًا لا غنى عنه للإنسان. مع ظهور منصة Metaverse، والتي تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي، سنشهد نقلة نوعية في طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا. فمن خلال هذه المنصة، يمكننا إنشاء عوالم افتراضية واقعية للغاية، والتفاعل مع الآخرين بطرق جديدة ومبتكرة. ولكن مع هذه التطورات، تبرز العديد من التحديات الأخلاقية، مثل حماية الخصوصية، والتعامل مع التحيز في الخوارزميات، والتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستخدم لخدمة البشرية وليس ضدها يمكنك الاطلاع على هذه الدراسة عن Why general artificial intelligence will not be realized

دراسات وابحاث علمية على الذكاء الاصطناعى

الذكاء الاصطناعى: قوة دافعة للتغيير في عالمنا المعاصر ( دراسة )

يُوصَف الذكاء الاصطناعى بأنه مهارة الآلات والبرامج في محاكاة التجارب العقلية البشرية وأنماط ممارستها، مثل القدرة على التعلم والحكم والرد على المواقف. وبالتالي، يُعتبر الذكاء الاصطناعى ركيزة أساسية للتكنولوجيا في العصر المعاصر وما بعده. فقد أصبح “الذكاء الاصطناعي” كلمة طنانة في كل جانب تقريبًا من جوانب حياتنا. ولتوضيح ذلك، تم بناء الرسم البياني للشبكة الدلالية (الشكل 1) بناءً على نتائج البحث في Web of Science (2021-08-26) وتم رسمه باستخدام برنامج VOS Viewer. ويُظهر هذا الرسم البياني درجة التأثير واتصالات الكلمات الرئيسية الأكثر ارتباطًا بالذكاء الاصطناعي. وفقًا للون الروابط

 اقرأ أيضًا:مراحل تطور الذكاء الاصطناعي وتأثيره في المجالات المختلفة

الشبكات العصبية والتصنيف والتنبؤ: ركائز تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يمكن التأكد من أن “تطبيق” الذكاء الاصطناعى قد حظي باهتمام كبير في الأدبيات. ويرتبط المفهوم ارتباطًا وثيقًا بعلوم “النظام”، في حين أن “الشبكة العصبية” و”التصنيف” و”التنبؤ” هي المحاور الرئيسية من حيث الخوارزميات. وبشكل عام، تشمل مجالات البحث في الذكاء الاصطناعى الأنظمة والهندسة، وعلوم الدماغ، وعلم النفس، والعلوم المعرفية، والرياضيات، وعلوم الكمبيوتر، والعديد من المجالات الأخرى مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، وتشمل على سبيل المثال لا الحصر التعرف على الكلام ومعالجة الصور وذلك بالإضافة إلى معالجة اللغة الطبيعية  والروبوتات الذكية  ولا يتوقف الأمر عند هذا الحد، بل يشمل أيضًا المركبات ذاتية القيادة وأنظمة الطاقة والرعاية الصحية والتكنولوجيا المالية وغيرها الكثير.

الذكاء الاصطناعى الضيق: قوة هائلة تغير العالم

وفي الواقع، في مجالات محدودة، تجاوز الذكاء الاصطناعى البشر. وقد أدى هذا التطور المذهل إلى إثارة موجة جديدة من المناقشات حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعى للمجتمع البشري. وعلى الرغم من ذلك، وعلى الرغم من أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعى مذهلة، إلا أنها لم تخيفنا على غرار أفلام الخيال العلمي مثل The Terminator أو The Matrix لأن القدرة مصممة لتكون محددة بمجال محدد وغير شاملة. حيث يقتصر النجاح السائد على ANI (الذكاء الضيق الاصطناعي) وليس AGI (الذكاء الاصطناعى العام). ومع ذلك، ليس هذا هو الحال دائمًا من منظور تاريخي وتطلعي طويل الأمد. لذلك، في هذه الأوقات الحرجة من التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعى، يُعتقد أن الوقت قد حان لمناقشة الماضي والحاضر والمستقبل لكل من أدوات الذكاء الاصطناعي وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

يمكنك الاطلاع على الدراسة كاملة تحت عنوان ما هو الذكاء الاصطناعي ؟

ولادة الذكاء الاصطناعى والعصر الذهبي

تعتبر الفترة التي سبقت عام 1956 بمثابة فترة حضانة الذكاء الاصطناعي. وحتى ذلك الوقت، حاول العلماء والمهندسون استبدال جزء من عملهم العقلي بالآلات. في عام 1936، اقترح عالم الرياضيات آلان تورينج نموذجًا رياضيًالجهاز كمبيوتر مثالي، والذي وضع الأساس النظري لأجهزة الكمبيوتر الإلكترونية التي ستأتي لاحقًا. قام علماء وظائف الأعصابW. McCulloch وW. Pitts ببناء أول نموذج للشبكة العصبية (نموذج M-P) في عام 1943 [1] نموذج M-P هو أول نموذج رياضي تم إنشاؤه لمحاكاة بنية ومبدأ عمل الخلايا العصبية البيولوجية. يمكن اعتباره أقدم شبكة عصبية اصطناعية. في عام 1949، اقترح هيب آلية التعلم القائمة على علم النفس العصبي

قاعدة تعلم هيب

هي قاعدة تعلم غير خاضعة للإشراف، والتي يمكنها استخراج السمات الإحصائية لمجموعات التدريب وتصنيف البيانات وفقًا لتشابه البيانات. هذه هي الفكرة الأولى للتعلم الآلي (ML)، وهي قريبة جدًا من عملية الإدراك البشري. في عام 1952، طور عالم IBM آرثر صموئيل برنامجًا للعبة الداما يمكنه تعلم النماذج الضمنية من الموضع الحالي وتعليم التحركات اللاحقة [2]في هذا السياق، كانت برامج الشطرنج من بين أقدم أعمال الحوسبة التطورية. تقارن الخوارزمية نسخة معدلة بأفضل إصدار، ويصبح الفائز هو المعيار الجديد.كان جون مكارثي هو من صاغ مصطلح الذكاء الاصطناعي في الأصل في مشروع دارتموث الصيفي للأبحاث لعام 1956 حول الذكاء الاصطناعي [3]. لذلك يُعتبر ولد الذكاء الاصطناعي. منذ هذا الحدث، حقق البحث في الذكاء الاصطناعي العديد من الإنجازات الرائعة، بما في ذلك التعلم الآلي وإثبات النظريات والتعرف على الأنماط وحل المشكلات وأنظمة الخبراء ومعالجة اللغة الطبيعية.

روزنبلات وبيرسيبترون: ولادة التعلم الآلي

في عام 1957، قدم عالم النفس الأمريكي فرانك روزنبلات نموذجًا ثوريًا أطلق عليه اسم “بيرسيبترون”[4]. هذا النموذج كان يمكن استخدامه لبناء نظام يستخدم “الخلايا العصبية” للتعرف على الأنماط. وبالتالي، أثرت قدرة هذا النموذج على التعلم بشكل عميق على التصميم اللاحق للشبكات العصبية وآليات الاتصال. وبالرغم من مرور عقود، لا يزال العمل الرائد على المدرك موضوعًا أساسيًا في الدورات التمهيدية للذكاء الاصطناعي اليوم. بعد ثلاث سنوات، في عام 1960، تم نقل خوارزمية المدرك إلى تنفيذ أجهزة مادية تسمى “مارك 1 بيرسيبترون” باعتباره الدماغ الاصطناعي[5] الأول من نوعه، المكون من مجموعة من المدركات، المتصلة بكاميرا

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

لقد اخترق تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي حياتنا اليومية [6].تم تصميم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية خصيصًا لمجموعة محددة من المهام المحددة مسبقًا. وبالتالي، يطلق عليها الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) أو الذكاء الاصطناعي الضعيف. على سبيل المثال، عندما نحتاج إلى الذهاب إلى مكان ما ولكننا لا نعرف الطريق، فكل ما علينا فعله هو تحديد عنوان الوجهة لتطبيقات الخرائط على الهواتف الذكية، وسوف توفر قائمة بحلول تخطيط المسار الأمثل التي تقلل من وقت السفر أو تكلفته. وبالمثل، عندما نريد الحصول على معلومات من الإنترنت، يقوم محرك البحث بمعظم مهمة جمع المعلومات الأولية، بما في ذلك الإعلان المستهدف. علاوة على ذلك، مكّن تحليل المعلومات الحيوية الموثوق به في الوقت الفعلي من وسائل جديدة للتعريف الشخصي، ونتيجة لذلك، أصبحت وسائل الدفع الجديدة القائمة على بصمات الأصابع والتعرف على الوجه ممكنة. لا شك أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيق لا تتطلب حلولاً مثالية عالميًا، ولذلك تمت دراسة الأساليب الاستدلالية على نطاق واسع باعتبارها بدائل مجدية من حيث الوقت. فبالنسبة للأنظمة الحرجة للسلامة/الحرجة للأمن، فإن التنازل عن المثالية وتحقيق أداء أدنى مضمون نظريًا من خلال تقييد مساحة الحل أمر مواتٍ. وفي السنوات الأخيرة، تم اقتراح ميكانيكا الكم لتكون تقنية واعدة للأمن السيبراني [7، 8] في أغسطس 2016، أطلق العلماء الصينيون أول قمر صناعي للاتصالات الكمومية على الإطلاق. قد يؤدي نضج الجيل الجديد من تقنيات الاتصالات والحوسبة مثل النقل الكمومي والحوسبة الكمومية إلى إرساء معيار جديد في النظم البيئية المضمنة بالذكاء الاصطناعي

اقرأ أيضًا:أنواع الذكاء الاصطناعي 

الذكاء الاصطناعي الضيق في أتمتة المعرفة: إنجازات وتحديات

في مجال أتمتة عمل المعرفة، تم تطبيق أنظمة ANI على نطاق واسع على روبوتات الأسئلة والأجوبة، وخدمة البنوك، وخطوط الاتصال الساخنة لشركات الطيران، والاستشارة عبر الإنترنت [9].تتمثل السمة الرئيسية لهذه التطبيقات في التصنيف الدقيق لمجال المعرفة ونطاق ضئيل من الأسئلة الشائعة. من منظور مجال محدد، تم تطوير أدوات ANI أو يجري تطويرها للتعليم والأدوية والنقل والتسويق وإنتاج الألعاب. ومع ذلك، وعلى النقيض من ذلك، تصبح ANI غير كافية للمهام المعقدة للغاية مثل مشاكل التحسين لصناعة العمليات وستؤدي إلى أداء غير مرضٍ من حيث اتخاذ القرار. فيكمن التحدي الرئيسي في كيفية ربط العمليات الهندسية المحدودة بالقوانين الفيزيائية (العوامل الموضوعية) بالخبرة البشرية والعوامل الاجتماعية والاقتصادية (العوامل الذاتية). وهذا يتطلب مجموعة من أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل معًا لتحقيق نفس الهدف. وبهذا المعنى، تقتصر قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات بدلاً من تعريف المشكلات واستغلال الموارد، وبالتالي تعتمد في الأساس على مدى قدرة البشر على تعريف المشكلات.

برمجيات الذكاء الاصطناعي في سياق العملية التعليمية (دراسة )

الذكاء الاصطناعي هو تقنية شائعة تؤثر على العديد من المجالات اليوم. وعلى وجه الخصوص، تأثيرها ملحوظ يوميًا في التعليم والتصميم وغيرها من المجالات الأساسية. هذه التقنية، التي تتميز بقدرتها على تسهيل حياة المستخدمين ومساعدتهم في تنظيم سير العمل، ستلعب دورًا حاسمًا في مستقبلنا. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف الابتكارات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم وبعض ميزاته الأساسية. ومن الأمثلة البارزة على ذلك برنامج ChatGPT، الذي يستند إلى إمكانات نماذج اللغة ومجالات استخدامها الواسعة. بالإضافة إلى ذلك، تم تناول كيفية تقييم الذكاء الاصطناعي كمادة تعليمية بشكل نصي ومرئي في هذه الدراسة. كما تم شرح الوظائف الأساسية لتقنيات الذكاء الاصطناعي، التي تتغير بسرعة اليوم، وتسليط الضوء على أهمية هذا المجال لمن يرغبون في العمل فيه الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

اقرأ أيضًا:أقوى مواقع الذكاء الاصطناعي

تقييم استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم الخاص بـ ChatGPT دراسة

يعتبر استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم أحد أهم مواضيع المناقشة في الفترة الأخيرة. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بنشاط في جميع مجالات الحياة الاجتماعية، ويمكن استخدامه أيضًا بنشاط في التعليم. في هذه المرحلة، يجب تقييم العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعليم في سياق المناقشات الحالية والتاريخية. يمكن أن تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا في الأنشطة التعليمية كما تزيد من جودة التعليم. من وجهة النظر هذه،

فإن الهدف من هذه الدراسة هو الكشف عن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم وخاصة ChatGPT. على الرغم من أن ChatGPT هي تقنية حديثة، إلا أن هناك مناقشات مهمة حول مزاياها في التعليم. ChatGPT هو روبوت ذكاء اصطناعي قائم على اللغة، وقد بدأ استخدامه في العديد من المجالات، وخاصة في التعليم. في الدراسة التي أجريت على هذا المحور، تم تقييم استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم وخاصة ChatGPT باستخدام طريقة مراجعة الأدبيات. لقد خلق ChatGPT فرصًا مهمة في التعليم بمزاياه. في الواقع، لوحظ هذا الوضع أيضًا في الأدبيات. يعمل ChatGPT على تحديث التعليم من خلال تقديم أشكال مختلفة من الراحة والمزايا في مجالات مختلفة من التعليم.الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

الذكاء الاصطناعي وحوكمة التعليم

لقد وفرت منهجيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة إمكانية واسعة للتطبيق في قطاعات السياسة العامة المختلفة. توفر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة ابتكارات أساسية في ممارسات التدريس والتعلم في المدارس، والمناهج الدراسية، والإدارة في التعليم، وتحويل صياغة وتنفيذ سياسة التعليم بالكامل. تقدم إمكانيات الذكاء الاصطناعي في التعليم إمكانات عالية للتحسين ولكنها تقدم سلسلة من المخاطر والتهديدات الجديدة التي تشكك في فوائد تبني الذكاء الاصطناعي في التعليم. تناقش هذه المقالة إمكانيات وحدود الذكاء الاصطناعي في التعليم، وتلاحظ إضفاء الطابع المؤسسي على ممارسات الحوكمة الجديدة في التعليم التي تنشأ مع التقنيات الرقمية. لمناقشة ممارسات الحوكمة الجديدة هذه، نتعامل مع إجماع بكين بشأن الذكاء الاصطناعي في التعليم وتحديات بناء حوكمة تعليمية جديدة. بالإضافة إلى ذلك، نناقش التأثيرات المحتملة للذكاء الاصطناعي على التعليم، مع التركيز بشكل خاص على العدالة الاجتماعية الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

استخدام واكتشاف الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي

دخلت الذكاء الاصطناعي لأول مرة إلى التعليم العالي في شكل أدوات إعادة الصياغة. تم استخدام هذه الأدوات لأخذ المقاطع المنسوخة من المصادر، ومن خلال طرق مختلفة، تمويه النص الأصلي لتجنب انتهاكات النزاهة الأكاديمية. في البداية، لم تكن هذه الأدوات جيدة جدًا وأنتجت مخرجات غير مفهومة تقريبًا. ومع ذلك، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة اللغة الطبيعية، أصبحت المحركات الحالية التي تدعم هذه الأدوات أفضل وأكثر كفاءة في إنتاج مخرجات عالية الجودة.

مؤخرًا، طورت شركة أبحاث الذكاء الاصطناعي OpenAI محرك ذكاء اصطناعي رائد لتشغيل تطبيق واجهة أمامية للدردشة يسمى ChatGPT. بدعم من قاعدة معرفية واسعة النطاق يمكن أن تنافس أي مكتبة جامعية من حيث الحجم، يمكن لهذا التطبيق المحادثة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي إنتاج إجابات مكتوبة جيدًا وأكاديمية على ما يبدو للأسئلة. تبحث هذه الورقة في أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على النص والتي يمكن استخدامها لأغراض أخلاقية وغير أخلاقية وما هي الأساليب البسيطة التي يمكن استخدامها للتعرف على المخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي والتي قد يشير استخدامها إلى الانتحال الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

اقرأ أيضًا:كيفيه استخدام شات جي بي تي مجانا و اهم مميزاته

استكشاف العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتطور البشري في سياق التعليم

ركزت هذه الدراسة على العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري في سياق التعليم؛ وخاصة عملية التدريس والتعلم في جامعة خاصة في ماكاسار، جنوب سولاويزي، إندونيسيا. تم تحليل البيانات من خلال مقابلات متعمقة، استنادًا إلى تحليل نوعي وشارك فيه خمسة مدرسين. وقد تم تصميمه لمعرفة نوع الذكاء الاصطناعي المستخدم في عملية التدريس والتعلم. أظهرت نتيجة الدراسة أن أنواع الذكاء الاصطناعي هي؛ ذكاء نظام التدريس، والمرشد الذكي الافتراضي، والتقييم التلقائي، والنظام الشخصي، وغيرها من النتائج التي توصلت إلى أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان أدوات عظيمة جدًا يمكنها دعم عملية التدريس والتعلم، إلا أنه لا يمكن تغيير أدوار المعلم، لأن المعلمين علموا الأخلاق وكيفية احترام بعضهم البعض، وهذا هو دور المعلم الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

عوامل مؤثرة في تبني الذكاء الاصطناعي في التدريس من وجهة نظر الطلاب: دراسة حالة.

تبحث هذه الدراسة، التي تستند إلى نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، في العوامل المتعددة الجوانب التي تؤثر على طلاب إعداد المعلمين في التدريس القائم على المعلومات لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. لإثراء إطار TAM، قمنا بدمج عناصر مثل معرفة الذكاء الاصطناعي (AIL) والمعايير الذاتية (SN) وجودة المخرجات (OQ)، بهدف فحص تأثيراتها على استعداد طلاب إعداد المعلمين لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. لإثبات هذا الإطار النظري، أجرينا بحثًا تجريبيًا شمل طلاب إعداد المعلمين من جامعات صينية مختلفة. تؤكد نتائجنا على قوة TAM في تفسير ميل طلاب إعداد المعلمين، المنخرطين في عملية التدريس الفعلية داخل بيئة تعليمية رقمية، لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. من خلال هذا النموذج، تؤكد دراستنا على الدور المحوري لمعرفة الذكاء الاصطناعي (AIL) في التأثير على قبول المعلمين لتقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يضع حجر الأساس للاستكشافات اللاحقة داخل المشهد النظري لـ TAM. في هذه الدراسة، حددنا الفائدة المدركة (PU) ومحو أمية الذكاء الاصطناعي (AIL) كعوامل أساسية تؤثر على النية السلوكية (BI) لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، لتعزيز التبني الأوسع لتقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل المعلمين، من الضروري التأكيد على فوائدها الملموسة وتفوقها في التدريس، بهدف تعزيز الاستخدام الموسع للذكاء الاصطناعي في التعليم الرقمي الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم: دراسة منهجية

أصبحت تقنية الذكاء الاصطناعي مستخدمة على نطاق واسع في العديد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والزراعة والخدمات المصرفية والضمان الاجتماعي ومفروشات المنزل، وذلك بسبب صعود وتطور هذا التخصص. ومن أحدث مجالات التكنولوجيا في صناعة التعليم الذكاء الاصطناعي في التعليم، حيث يدعم البحث المكثف الإجراءات التعليمية.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات البشرية باستخدام هندسة الميزات أو التعلم المميز، ومعالجة البيانات بغض النظر عن نموذج معين. يعد التعليم عنصرًا أساسيًا في تطور الحضارة، حيث يشمل المنهجية والمضمون والمفاهيم والنماذج. يمكن للمهندسين تصميم وبناء وتعزيز أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحاكي الفكر البشري وتمتلك ذكاءً مشابهًا للدماغ البشري باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأساسية. تهدف هذه الورقة إلى تقديم نظرة عامة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مؤسسات التعليم العالي. لقد أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم إلى تحويل المعايير التعليمية بشكل كبير. لإعداد الأفراد لمستقبل مدفوع بالذكاء الاصطناعي، تدرس الدراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مع التأكيد على الدور الحاسم الذي تلعبه المؤسسات العامة في دعم تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي، وتشكيل التحالفات، ورعاية الإنجازات الأكاديمية الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

اقرأ أيضًا:تعرّف على أحدث أنواع التسويق الرقمي لعام 2025

ألعاب محاكاة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتعلم اللغة الإنجليزية

أُجري هذا البحث في جامعة وطنية في الجزء الغربي من تايوان. وقد وجه الطلاب لاختيار ألعاب تعلم اللغة (Amur et al. (2024؛ Huang & Liaw, 2021؛ Srinivasan & Reddy 2023) على Facebook أو مواقع الويب الأخرى لتحسين إتقان اللغة الإنجليزية في الاستماع والتحدث والقراءة والكتابة. فيما يلي وصف لألعاب Facebook الموصى بها (2024) باللغة الإنجليزية والتي يمكن أن تساعد في تعزيز المفردات ومهارات اللغة الإنجليزية الأربع، بما في ذلك الاستماع والتحدث والقراءة والكتابة. يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الممتع، والألعاب الرقمية المتعلقة باكتساب اللغة، أن تساعد الطلاب على تحسين اللغة الإنجليزية. لديهم العديد من التطبيقات المثيرة للاهتمام في مجال تدريس اللغة الإنجليزية وتعلمها، ويمكن أن تكون المزيد من الاتصالات المتعلقة بألعاب الذكاء الاصطناعي على النحو التالي.

روبوت المحادثة الذكي

روبوت المحادثة الذكي: يمكن لروبوت المحادثة الإنجليزي الذي تم تطويره باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي أن يوفر بيئة محادثة موقفية لمساعدة المتعلمين على ممارسة مهارات التحدث لديهم. على سبيل المثال، يستخدم “CoolE Bot” في تايوان خدمة Microsoft Azure Open Al للسماح للطلاب بتحسين نطقهم باللغة الإنجليزية وتعزيز مهارات التحدث لديهم من خلال التفاعل مع التطبيق.

• أولاً

يمكن تنزيل تطبيقات الألعاب التفاعلية على الهاتف المحمول والكمبيوتر المحمول وحتى الروبوتات الأليفة. تتضمن بعض تطبيقات الألعاب الإنجليزية تقنية مساعدة للذكاء الاصطناعي للسماح للطلاب بالانخراط في محادثة وتواصل باللغة الإنجليزية في اللعبة. يمكن أن يكون الهاتف المحمول هو الأداة الأكثر قابلية للتطبيق. (جودوين جونز، 2023) على سبيل المثال، “لينجومي” هو تطبيق تم إنشاؤه بواسطة مدرسي اللغة الإنجليزية. يمكن للطلاب تحسين نطقهم باللغة الإنجليزية من خلال نظام التعرف على النطق المدمج في التطبيق.

• ثانيًا

تعد تقنية معالجة اللغة الطبيعية مفيدة أيضًا إذا قام متعلمو اللغة الإنجليزية بتطبيقها. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التعبيرات المنطوقة للطلاب وتقديم ملاحظات واقتراحات فورية. يساعد هذا في تحسين طلاقة الطلاب في التحدث ودقتهم. علاوة على ذلك، التعلم الظرفي المتعلق بألعاب الطيارين والمزارعين ورجال الأعمال … إلخ. يمكن للألعاب محاكاة المواقف الحقيقية والسماح للطلاب باستخدام اللغة الإنجليزية في مواقف مختلفة، مثل لعب الأدوار. يساعد هذا في تحسين مهارات اللغة لدى الطلاب. باختصار، يمكن أن تكون الذكاء الاصطناعي والألعاب أدوات فعالة لتدريس اللغة الإنجليزية، مما يساعد الطلاب على تعلم اللغة الإنجليزية بسهولة أكبر وإثارة للاهتمام الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

اقرأ أيضًا:كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين الحملات التسويقية

الاكتشاف العلمي في عصر الذكاء الاصطناعي

إن الذكاء الاصطناعي يتكامل بشكل متزايد مع الاكتشافات العلمية لتعزيز وتسريع البحث. ومساعدة العلماء على توليد الفرضيات. وتصميم التجارب. وجمع وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة.واكتساب رؤى ربما لم يكن من الممكن تحقيقها باستخدام الأساليب العلمية التقليدية وحدها. هنا ندرس الاختراقات التي حدثت على مدى العقد الماضي والتي تشمل التعلم الذاتي.والذي يسمح بتدريب النماذج على كميات هائلة من البيانات غير المصنفة. والتعلم العميق الهندسي. والذي يستفيد من المعرفة حول بنية البيانات العلمية لتعزيز دقة النموذج وكفاءته.

يمكن لأساليب الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء تصميمات. مثل الأدوية والبروتينات الجزيئية الصغيرة.من خلال تحليل أنماط البيانات المتنوعة. بما في ذلك الصور والتسلسلات. نناقش كيف يمكن لهذه الأساليب مساعدة العلماء طوال العملية العلمية والقضايا المركزية التي تظل قائمة على الرغم من هذه التطورات. يحتاج كل من مطوري ومستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي إلى فهم أفضل لمتى تحتاج مثل هذه الأساليب إلى التحسين. وتظل التحديات التي يفرضها ضعف جودة البيانات والإدارة قائمة. تتقاطع هذه القضايا مع التخصصات العلمية وتتطلب تطوير مناهج خوارزمية أساسية يمكن أن تساهم في الفهم العلمي أو اكتسابه بشكل مستقل.مما يجعلها مجالات تركيز حاسمة لابتكار الذكاء الاصطناعي. الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

نحو الجيل الثالث من الذكاء الاصطناعى

لقد كان هناك نموذجان متنافسان في تطوير الذكاء الاصطناعي منذ ولادته في عام 1956، وهما الرمزية والاتصالية (أو الرمزية الفرعية). وفي حين هيمنت الرمزية على أبحاث الذكاء الاصطناعي بحلول نهاية الثمانينيات، اكتسبت الاتصالية زخمًا في التسعينيات وتحل محل الرمزية تدريجيًا. وتعتبر هذه الورقة الرمزية الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي والاتصالية الجيل الثاني. ومع ذلك، فإن كلًا من هذين النموذجين يحاكي العقل البشري من منظور واحد فقط. لا يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق السلوكيات البشرية الحقيقية بالاعتماد على نموذج واحد فقط. ومن أجل تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة الآمنة والموثوقة والقابلة للتوسع. من الضروري إنشاء نظرية جديدة قابلة للتفسير وقوية للذكاء الاصطناعي. وتحقيقًا لهذه الغاية.تتطلع هذه الورقة إلى تطوير الجيل الثالث من الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين النماذج الحالية. الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

نماذج أساسية للذكاء الاصطناعي الطبي العام

من المرجح أن يؤدي التطور السريع للغاية لنماذج الذكاء الاصطناعي شديدة المرونة والقابلة لإعادة الاستخدام إلى ظهور قدرات جديدة في مجال الطب. نقترح نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي الطبي، والذي نشير إليه باسم الذكاء الاصطناعي الطبي العام (GMAI). ستكون نماذج الذكاء الاصطناعي العام قادرة على تنفيذ مجموعة متنوعة من المهام. باستخدام القليل جدًا من البيانات المصنفة الخاصة بالمهمة أو بدونها . من خلال الإشراف الذاتي على مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة.

سيفسر الذكاء الاصطناعي العام بشكل مرن مجموعات مختلفة من الوسائل الطبية، بما في ذلك البيانات من التصوير، والسجلات الصحية الإلكترونية. ونتائج المختبرات. وعلم الجينوم، والرسوم البيانية أو النصوص الطبية. ستنتج النماذج بدورها مخرجات معبرة مثل التفسيرات النصية الحرة أو التوصيات المنطوقة أو التعليقات التوضيحية للصور. التي توضح قدرات التفكير الطبي المتقدمة . هنا نحدد مجموعة من التطبيقات المحتملة ذات التأثير العالي للذكاء الاصطناعي العام . ونضع القدرات الفنية المحددة ومجموعات البيانات التدريبية اللازمة لتمكينها. نتوقع أن تتحدى التطبيقات التي تدعمها GMAI الاستراتيجيات الحالية لتنظيم واعتماد أجهزة الذكاء الاصطناعي للطب. وستؤدي إلى تغيير الممارسات المرتبطة بجمع مجموعات البيانات الطبية الكبيرة. الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

الذكاء الاصطناعى وتحليلات البيانات المتقدمة: الآثار المترتبة على التعليم العالي

في الآونة الأخيرة. أدى ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل “ChatGPT” إلى إثارة تأملات عميقة وواسعة النطاق حول التدريس والتعلم. ونجاح الطلاب.والبحث والتطوير، واستخدام البيانات لاتخاذ قرارات مؤسسية مستنيرة. في هذا المجلد.يناقش المؤلفون مفاهيم محددة. واعتبارات للاستخدام.وبعض الأدوات والتطبيقات المحددة لتحليلات البيانات المتقدمة والذكاء الاصطناعي التي تكتسب أهمية في التعليم العالي. وعلى الرغم من أن هذه الأدوات وتصوراتنا حول الأدوات ستستمر في التطور. إلا أننا نعتقد أن جوانب تحليلات البيانات المتقدمة والذكاء الاصطناعي ستظل بيننا في المستقبل . ونعتقد أن أعضاء مجتمعنا سيصبحون معلمين ومديري تعليم عالٍ أفضل مع انخراطنا بعمق في هذه الأدوات. والبقاء يقظين بشأن المخاطر والقيود. ووضع السياسات التي تضمن نجاح الطلاب والمؤسسات. الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

دراسة إمكانيات تصميم الذكاء الاصطناعي لتأملات المعلمين

لقد استكشفت هذه الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم المعلمين في التفكير في تصميم دوراتهم وتحسينها. وبشكل أكثر تحديدًا .لقد أجريت مقابلات مع اثنين من مدرسي الجامعة بعد تفاعلهم مع لوحة معلومات مدعومة بالذكاء الاصطناعي . تصور العلاقات بين محتوى الدورة والتقييمات وعمل الطلاب. وقد كشف التحليل الموضوعي عن ثلاث مزايا رئيسية للذكاء الاصطناعي في هذا السياق.

أولاً، يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل التفكير الموضوعي الموجه نحو العمل. فمن خلال تقديم رؤى واضحة وموثوقة. شجع الذكاء الاصطناعي المعلمين على تبني موقف أكثر ثقة وموضوعية. وبالتالي الانتقال من التفكير النظري إلى العمل الميداني. ومع ذلك، يجب توخي الحذر بشأن الثقة العمياء في الذكاء الاصطناعي. لذلك، فإن تصميم أنظمة شفافة تنقل عدم اليقين والقيود أمر ضروري.

ثانيًا، يمكّن الذكاء الاصطناعي المعلمين من إجراء استعلامات مرنة في الوقت الفعلي لبيانات الطلاب. وبفضل واجهات اللغة الطبيعية، يمكن للمعلمين الوصول إلى التحليلات اللازمة لاتخاذ قرارات مستنيرة. رغم ذلك، يجب التعامل بحذر مع مسألة خصوصية البيانات. لذا، يتطلب الأمر تصميمًا دقيقًا لإدارة البيانات وحماية الخصوصية.

أخيرًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر للمعلمين دعمًا اجتماعياً مماثلاً للتدريس الشخصي. وبذلك، يمكن سد الفجوة الاجتماعية التي يشعر بها المعلمون مع الطلاب في البيئات التعليمية عبر الإنترنت. ومع ذلك، يجب معالجة القضايا الأخلاقية المرتبطة بالخصوصية والمساواة. لذلك. يجب أن يكون هناك تركيز على البحث النقدي والتصميم الذي يضع الإنسان في المقام الأول. الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

الذكاء الاصطناعى التوليدي في خدمة تعلم اللغات: دراسة في توفير الشروحات اللغوية

يشكل متعلمو اللغة الثانية نسبة كبيرة ومتزايدة من سكان العالم . وهناك طلب متزايد على أدوات تساهم في تسهيل عملية تعلم اللغة وتدريسها. لقد أحدث تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ثورة في مجال معالجة اللغة الطبيعية، وفتحت آفاقًا جديدة في مجال التكنولوجيا التعليمية. على الرغم من ذلك، فإن الاستخدام المحتمل لنماذج اللغة الكبيرة في التعليم يثير العديد من الأسئلة حول تأثيرها وقيودها.

تستكشف هذه الأطروحة إمكانية استخدام نماذج اللغة الكبيرة في تقديم التفسير والملاحظات للمتعلمين. وبشكل أكثر تحديدًا، تركز الأطروحة على مهمتي تقديم ملاحظات على المقالات والإجابة على أسئلة حول اللغة. في الجزء الأول، نحقق في قدرة نماذج اللغة الكبيرة على توليد ملاحظات مفيدة على مقالات الطلاب. وقد وجدنا أن النماذج الحالية تواجه صعوبة في تقديم ملاحظات محددة وقابلة للتنفيذ. ولمعالجة هذه المشكلة، نقترح مجموعة بيانات جديدة مصممة خصيصًا لهذه المهمة.

في الجزء الثاني، ننتقل إلى تحليل قدرة نماذج اللغة الكبيرة على الإجابة على أسئلة حول اللغة. ولتحقيق هذا الهدف، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات جديدة تتألف من أسئلة وأجوبة ميتالينغوسية. وباستخدام هذه المجموعة، نحاول تقييم مدى قدرة النماذج على فهم تعقيدات اللغة وتقديم إجابات شاملة.

أخيرًا، في الجزء الثالث، ندرس القدرة المتعددة اللغات لنماذج اللغة الكبيرة. ونقترح استخدام بيانات من مجموعات تصحيح الأخطاء النحوية لتقييم قدرة النماذج على الإجابة على أسئلة قواعد اللغة بلغات مختلفة. وبذلك، نسعى إلى فهم مدى قدرة النماذج على التعامل مع التنوع اللغوي الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا

تأثير الذكاء الاصطناعى والروبوتات على فرص العمل المستقبلية

إن التفاعل الواسع النطاق بين الإنسان والروبوت يتزايد تدريجيًا حيث جعلت الروبوتات حياة الجميع سهلة ومريحة . في هذا العمل، قمنا بتحليل سلوك وخصائص أنواع مختلفة من الروبوتات . لقد درسنا أيضًا العلاقة المتزايدة بين الروبوتات والبشر. في تحليلنا، لدينا أيضًا مجموعة مختارة من جوانب هذا المجال، والتي يقوم بها العديد من خبراء التكنولوجيا وكذلك العلماء. نحن مهتمون باستكشاف عمل الدماغ البشري من خلال إنشاء نظام يعمل على حل المشكلات ويعطي نتائج مرضية.

الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يشق طريقه أيضًا في مجال الرعاية الصحية والأعمال وضمان الجودة. تكشف أبحاث مختلفة أن قطاع الشركات ينضم إلى الذكاء الاصطناعي لتقدير مفهوم العرض والطلب وأتمتة أنظمة الموارد البشرية. كما يطور القطاع العام آلات ذكية مختلفة لمراقبة الأمن واكتشاف الأعطال في الأنظمة الحرجة مثل المفاعلات النووية . الذكاء الاصطناعي والروبوتات هي أيضًا ظاهرة لتطبيق القانون وإنفاذ النظام دون أي خطر. مع نمو الذكاء الاصطناعي . تزداد العمالة في هذا المجال أيضًا بسبب الطلب المرتفع على الآلات الذكية في كل قطاع في جميع أنحاء العالم. تركزنا الأساسي هو التعمق في العلاقة بين البشر والروبوتات. الاطلاع على الدراسة كاملة من هنا