كيف تغير الأدوات الرقمية الطريقة التي نتعلم بها ونعلمها

لقد غيرت التكنولوجيا كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا ، من كيفية التواصل إلى كيفية الترفيه عن أنفسنا. كما كان لها تأثير عميق على التعليم. ينغمس طلاب اليوم في الأدوات الرقمية ويتعلمون بشكل مختلف عن أي وقت مضى. لم يعد التعليم مقيدًا بجدران الفصل الدراسي.

لم يعد يقتصر على الكتب المدرسية والمحاضرات. يعني التعليم اليوم الوصول إلى المعرفة العالمية بلمسة زر واحدة ، في أي وقت وفي أي مكان. فيما يلي بعض الطرق التي غيرت بها التكنولوجيا الطريقة التي نتعلم بها ونعلمها:

التعلم التفاعلي

إحدى أكبر فوائد الأدوات الرقمية هي القدرة على إنشاء تجربة تعليمية تفاعلية. باستخدام أدوات مثل الاختبارات عبر الإنترنت واللوحات البيضاء التفاعلية ، يمكن للطلاب التفاعل مع المواد بطريقة أكثر ديناميكية من مجرد القراءة من كتاب مدرسي.

تسمح الأدوات الرقمية أيضًا بمزيد من المساعدات المرئية مثل مقاطع الفيديو والرسوم المتحركة ، والتي يمكن أن تساعد الطلاب على فهم المفاهيم المعقدة بشكل أفضل. ومع توفر المزيد من الأدوات الجذابة بشكل متزايد ، فإن هذا يجعل الاستثمار في هاتف قوي بميزات جيدة مماثلة لمواصفات مواصفات honor x8a استثمارًا أكثر أهمية للطلاب.

التعلم المخصص

تسمح الأدوات الرقمية أيضًا بتجارب تعليمية مخصصة. من خلال منصات التعلم عبر الإنترنت ، يمكن للطلاب العمل بالسرعة التي تناسبهم وتلقي تعليقات فورية حول تقدمهم. يسمح هذا بتجربة تعليمية أكثر تخصيصًا يمكن أن تساعد الطلاب الذين قد يعانون من بعض المواضيع.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمدرسين استخدام الأدوات الرقمية لتتبع تقدم الطلاب وتحديد المجالات التي قد يحتاج فيها الطلاب إلى دعم إضافي.

التعلم عن بعد

أدى جائحة كوفيد -19 إلى تسريع اعتماد الأدوات الرقمية للتعلم عن بعد. باستخدام الفصول الدراسية عبر الإنترنت وأدوات مؤتمرات الفيديو ، لا يزال بإمكان المعلمين التواصل مع الطلاب حتى عندما لا يكونون في نفس المكان.

وقد سمح هذا بالتعلم المستمر خلال الأوقات التي لا تكون فيها الدروس الشخصية ممكنة.

إمكانية الوصول

الأدوات الرقمية تجعل التعليم أكثر سهولة. من خلال منصات التعلم عبر الإنترنت ، يمكن للطلاب الذين قد لا يتمكنون من الوصول إلى إعدادات الفصول الدراسية التقليدية ، مثل تلك الموجودة في المناطق الريفية أو ذوي الإعاقة ، الحصول على تعليم جيد.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن توفر الأدوات الرقمية خدمات الترجمة لغير الناطقين بها ، مما يجعل التعليم أكثر شمولاً للجميع.

تطبيقات العالم الحقيقي

توفر الأدوات الرقمية أيضًا تطبيقات واقعية للتعلم. على سبيل المثال ، يمكن أن تسمح محاكاة الواقع الافتراضي للطلاب بتجربة مواقف من العالم الحقيقي في بيئة آمنة وخاضعة للرقابة.

يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في مجالات مثل الرعاية الصحية أو الهندسة ، حيث تكون الخبرة العملية أمرًا بالغ الأهمية. يمكن للأدوات الرقمية أيضًا ربط الطلاب بالخبراء في مجالهم ، مما يسمح بتجربة تعليمية أكثر شمولاً.

التحديات

على الرغم من أن الأدوات الرقمية تقدم العديد من الفوائد ، إلا أن هناك أيضًا تحديات يجب وضعها في الاعتبار. يتمثل أحد التحديات في إمكانية الإلهاء ، حيث يتمكن الطلاب من الوصول بسهولة إلى وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من عوامل التشتيت أثناء وقت الفصل.

بالإضافة إلى ذلك ، قد لا يتمكن جميع الطلاب من الوصول إلى التكنولوجيا اللازمة للتعلم الرقمي ، مما قد يؤدي إلى عدم المساواة في الوصول إلى التعليم.

التحدي الآخر هو حاجة المعلمين للتكيف مع التقنيات وأساليب التدريس الجديدة. قد يكون هذا صعبًا بشكل خاص بالنسبة للمعلمين الذين قد لا يكونون على دراية بالأدوات الرقمية أو الذين قد يكون لديهم وصول محدود إلى التدريب والموارد.

خاتمة

من الواضح أن التكنولوجيا تجعل التعليم أكثر سهولة وتخصيصًا وتعاونًا. تُحدث الأدوات الرقمية ثورة في الطريقة التي نتعلم بها ، حيث تكسر حواجز الزمان والمكان.

من خلال المنصات والموارد عبر الإنترنت ، يمكن للطلاب التعلم بالسرعة التي تناسبهم ، من أي مكان في العالم. وهذا يعني أن التعليم أصبح أكثر شمولاً ، مما يمنح الجميع فرصة للتعلم والنمو.

إنهم يسمحون للمعلمين بتكييف دروسهم مع الاحتياجات الفريدة لطلابهم. من البرامج التكيفية إلى الملاحظات الشخصية ، تساعد التكنولوجيا المعلمين على توفير إرشادات فردية تلبي كل طالب أينما كانوا. وبينما نمضي قدمًا ، من المهم تبني هذه الأدوات والاستمرار في استكشاف كيفية استخدامها لخلق مستقبل أكثر إشراقًا للمتعلمين من جميع الأعمار والخلفيات.

ما هو التعلم الآلي Machine Learning؟

لتعلم مهارة، نحتاج لجمع المعرفة والتدرب بعناية، ومراقبة أدائنا. في النهاية، نصبح أفضل في هذا النشاط. التعلم الآلي هو أسلوب يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالقيام بذلك.

هل يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تتعلم؟

تعريف الذكاء صعب. نعلم جميعاً ما نعنيه بالذكاء عندما نقولها، لكن وصفها يمثل مشكلة.

بغض النظر عن العاطفة والوعي الذاتي، يمكن أن يكون التوصيف العملي هو القدرة على تعلم مهارات جديدة واستيعاب المعرفة وتطبيقها على مواقف جديدة لتحقيق النتيجة المرجوة.

نظراً لصعوبة تعريف الذكاء، لن يكون تعريف الذكاء الاصطناعي أسهل. لذا، سنلتف على الموضوع قليلاً. إذا كان جهاز الكمبيوتر قادراً على القيام بشيء يتطلب عادةً التفكير البشري والذكاء، فسنقول أنه يستخدم الذكاء الاصطناعي!

على سبيل المثال، يمكن للمتحدثين الأذكياء مثل Amazon Echo و Google Nest سماع تعليماتنا المنطوقة، وتفسير الأصوات على أنها كلمات، واستخراج معنى الكلمات، ثم محاولة تلبية طلبنا. قد نطلب منه تشغيل الموسيقى أو الإجابة على سؤال أو إطفاء الأضواء.

يتم نقل أوامرك المنطوقة إلى أجهزة كمبيوتر قوية في سحابات الشركات المصنعة، حيث يتم تنفيذ الأوامر التي تتطلب الذكاء الاصطناعي.

يتم تحليل الأمر واستخراج المعنى وإعداد الاستجابة وإرسالها مرة أخرى إلى السماعة الذكية.

يدعم التعلم الآلي غالبية أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها. بعض هذه العناصر موجودة في منزلك مثل الأجهزة الذكية، والبعض الآخر جزء من الخدمات التي نستخدمها عبر الإنترنت.

تستخدم توصيات الفيديو على يوتيوب YouTube ونتفليكس Netflix وقوائم التشغيل التلقائية على سبوتيفاي Spotify التعلم الآلي.

تعتمد محركات البحث على التعلم الآلي، ويستخدم التسوق عبر الإنترنت التعلم الآلي ليقدم لك اقتراحات الشراء بناءً على سجل التصفح وسجل الشراء.

يمكن لأجهزة الكمبيوتر الوصول إلى مجموعات بيانات هائلة. يمكنهم تكرار العمليات بلا كلل آلاف المرات في الوقت الذي سيستغرقه الإنسان لإجراء تكرار واحد، هذا إذا تمكن الإنسان من القيام بذلك مرة واحدة.

لذلك، إذا كان التعلم يتطلب المعرفة والممارسة وردود الفعل على الأداء، فيجب أن يكون الكمبيوتر هو المرشح المثالي.

هذا لا يعني أن الكمبيوتر سيكون قادراً حقاً على التفكير بالمعنى البشري، أو الفهم والإدراك كما نفعل نحن. لكنه سيتعلم ويتحسن بالممارسة.

يمكن لنظام التعلم الآلي، المبرمج بمهارة، أن يحقق انطباعاً لائقاً عن كيان واعي وواعي.

اعتدنا أن نسأل، “هل يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تتعلم؟” تحول ذلك في النهاية إلى سؤال عملي أكثر. ما هي التحديات الهندسية التي يجب التغلب عليها للسماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم؟

الشبكات العصبونية والشبكات العصبونية العميقة:

تحتوي أدمغة الحيوانات على شبكات من الخلايا العصبية. يمكن للخلايا العصبية إرسال إشارات عبر المشبك إلى الخلايا العصبية الأخرى.

هذا العمل الصغير -الذي يتم تكراره ملايين المرات- يؤدي إلى عمليات تفكيرنا وذكرياتنا. من بين العديد من اللبنات الأساسية، خلقت الطبيعة عقولاً واعية والقدرة على التفكير والتذكر.

مستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية، تم إنشاء الشبكات العصبونية الاصطناعية لتقليد بعض خصائص نظيراتها العضوية.

منذ أربعينيات القرن الماضي، تم تطوير الأجهزة والبرامج التي تحتوي على آلاف أو ملايين العقد. تستقبل العقد (مثل الخلايا العصبية) إشارات من العقد الأخرى.

يمكنهم أيضاً إنشاء إشارات لتغذية العقد الأخرى. يمكن للعقد قبول المدخلات من العديد من العقد وإرسال إشارات إليها في وقت واحد.

إذا استنتج حيوان ما أن الحشرات الطائرة الصفراء والسوداء دائماً ما تسبب له لدغة سيئة، فسوف يتجنب كل الحشرات الطائرة الصفراء والسوداء. تستفيد حشرة الحوامة من هذا الشيء.

إنها ذات لون أصفر وأسود مثل الدبور، لكن ليس لها لدغة. الحيوانات التي تشابكت مع الدبابير وتعلمت درساً مؤلماً منها، ستخاف من الحوامة وتفسح لها طريقاً واسعاً أيضاً.

سترى هذه الحيوانات حشرة طائرة ذات ألوان مشابهة للدبور وتقرر أن الوقت قد حان للتراجع. حقيقة أن الحشرة يمكن أن تحوم والدبابير لا تستطيع لا تُؤخَذ بعين الاعتبار.

يستخدم التعلم الآلي الإحصائيات للعثور على أنماط في مجموعات البيانات التي تم التدريب عليها.

قد تحتوي مجموعة البيانات على كلمات أو أرقام أو صور أو تفاعلات المستخدم مثل النقرات على موقع ويب أو أي شيء آخر يمكن التقاطه وتخزينه رقمياً.

يحتاج النظام إلى توصيف العناصر الأساسية للاستعلام ثم مطابقتها مع الأنماط التي اكتشفها في مجموعة البيانات.

إذا كان يحاول التعرف على زهرة، فسيحتاج إلى معرفة طول الساق وحجم الورقة ونمطها ولون وعدد البتلات وما إلى ذلك.

في الواقع، ستحتاج إلى حقائق أكثر بكثير من تلك، ولكن في مثالنا البسيط، سنستخدمها.

بمجرد أن يعرف النظام تلك التفاصيل حول عينة الاختبار، يبدأ عملية اتخاذ القرار التي تنتج تطابقاً من مجموعة البيانات الخاصة به. بشكل مثير للإعجاب، تُنشئ أنظمة التعلم الآلي شجرة القرار بنفسها.

يتعلم نظام التعلم الآلي من أخطائه عن طريق تحديث خوارزمياته لتصحيح العيوب في منطقه. أكثر الشبكات العصبونية تعقيداً هي الشبكات العصبونية العميقة.

من الناحية المفاهيمية، تتكون هذه الشبكات العصبونية من عدد كبير جداً من الشبكات العصبونية الموجودة في طبقات فوق الأخرى. يمنح هذا النظام القدرة على اكتشاف واستخدام حتى الأنماط الصغيرة في عمليات اتخاذ القرار الخاصة به.

تُستخدم الطبقات بشكل شائع لتوفير عمليات الترجيح. يمكن لما يسمى بالطبقات المخفية أن تعمل بمثابة طبقات متخصصة.

أنها توفر إشارات مرجحة حول خاصية واحدة لموضوع الاختبار. ربما يستخدم مثال تعريف الزهرة لدينا طبقات مخفية مخصصة لشكل الأوراق أو حجم البراعم أو أطوال السداة.

أنواع التعلم المختلفة:

هناك ثلاث تقنيات واسعة تُستخدم لتدريب أنظمة التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.

التعلم الخاضع للإشراف:

التعلم الخاضع للإشراف هو أكثر أشكال التعلم استخداماً. هذا ليس لأنه متفوق بطبيعته على التقنيات الأخرى. يتعلق الأمر أكثر بمدى ملاءمة هذا النوع من التعلم لمجموعات البيانات المستخدمة في أنظمة التعلم الآلي التي تتم كتابتها اليوم.

في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تصنيف البيانات وتنظيمها بحيث يتم تحديد المعايير المستخدمة في عملية صنع القرار لنظام التعلم الآلي. هذا هو نوع التعلم المستخدم في أنظمة التعلم الآلي وراء اقتراحات قوائم تشغيل يوتيوب YouTube.

تعليم غير مشرف عليه:

لا يتطلب التعلم غير الخاضع للإشراف إعداد البيانات. لم يتم تصنيف البيانات. يقوم النظام بمسح البيانات، ويكشف عن الأنماط الخاصة به، ويشتق معايير التشغيل.

تم تطبيق تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف على الأمن السيبراني مع معدلات نجاح عالية. يمكن لأنظمة الكشف عن الدخيل التي تم تحسينها بواسطة التعلم الآلي أن تكتشف نشاط الشبكة غير المصرح به للمتطفل لأنه لا يتطابق مع أنماط السلوك التي لوحظت سابقاً للمستخدمين المصرح لهم.

التعلم المعزز:

التعلم المعزز هو الأحدث بين التقنيات الثلاثة. ببساطة، تستخدم خوارزمية التعلم المعزز التجربة والخطأ وردود الفعل للوصول إلى نموذج السلوك الأمثل لتحقيق هدف معين.

وهذا يتطلب ردود فعل من البشر الذين يسجلون جهود النظام وفقاً لما إذا كان سلوكه له تأثير إيجابي أو سلبي في تحقيق هدفه.

الجانب العملي من الذكاء الاصطناعي:

نظراً لأنه منتشر جداً وله نجاحات يمكن إثباتها في العالم الحقيقي، بما في ذلك النجاحات التجارية، فقد أطلق على التعلم الآلي اسم الجانب العملي للذكاء الاصطناعي.

إنه نشاط تجاري ضخم، وهناك العديد من الأطر التجارية القابلة للتطوير والتي تتيح لك دمج التعلم الآلي في عمليات التطوير أو المنتجات.

إذا لم تكن لديك حاجة فورية لهذا النوع من القوة ولكنك مهتم بالبحث عن نظام للتعلم الآلي بلغة برمجة مثل Python، فهناك موارد مجانية ممتازة لذلك أيضاً.

  • Torch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي معروف بسرعته.
  • Scikit-Learn عبارة عن مجموعة من أدوات التعلم الآلي، خاصة للاستخدام مع لغة Python.
  • Caffe هو إطار عمل للتعلم العميق، وهو متخصص بشكل خاص في معالجة الصور.
  • Keras عبارة عن إطار عمل للتعلم العميق بواجهة Python.

مقالات قد تعجبك:

ما الأفضل . التعاريف المدمجة في Windows مسبقاً أم تعاريف الشركة المصنعة ؟
كيفية تنصيب التعاريف لجميع الأجهزة في حاسوبك من الإنترنت على مختلف أنظمة Windows
كيفية تحسين أداء الألعاب عند استخدام كروت الشاشة من نوع Intel
كيفية ترقية أو استبدال بطاقة واي فاي للكمبيوتر المحمول
كيفية ترقية أو استبدال بطاقة واي فاي للكمبيوتر المكتبي

خدمة زوم ستصبح متاحة عبر شاشة فيس بوك الذكية Portal

أعلن فيس بوك Facebook اليوم عن ترقية جديدة لشاشات العرض الذكية بورتال Portal الخاصة به لتصبح داعمة لتطبيقات مؤتمرات الفيديو المختلفة.

حيث مما لا شك فيه أن العالم قد أدرك مدى أهمية هذه التطبيقات في الآونة الأخيرة مع انتشار وباء كوفيد 19 المعروف باسم كورونا، والتي استخدمت بشكل أساسي بهدف التعلم عن بعد، وبالتالي فإن فيس بوك قد قدمت لشاشتها ميزة هامة جداً.

وتشمل التطبيقات التي تخطط لدعمها فيس بوك كل من تطبيق زوم Zoom وويب إكس Webex و GoToMeeting و BlueJeans، حيث ستكون التطبيقات متاحة في البداية على شاشة بورتال Portal وبورتال ميني Portal Mini وبورتال بلس +Portal، مع دعم Portal TV لاحقاً.

وبالتالي فإن فيس بوك Facebook هي الشركة الثالثة التي تضيف دعم خدمة زوم Zoom إلى أجهزتها الذكية، وذلك بعد أن أعلنت جوجل Google أنها ستضيف دعم Zoom إلى شاشات نست هاب ماكس Nest Hub Max، وأمازون التي ستضيفه إلى شاشة إيكو شو Echo Show في وقت لاحق من هذا العام.

وتؤكد الشركة على استخدام الشاشة كأداة عمل، حيث طرحت فيس بوك منصة وركبلايس Facebook’s Workplace، والتي مثلت الرد على سلاك Slack، على شاشة Portal في وقت سابق من هذا العام.

وباستخدام كلمات الشركة نفسها في الإعلان عن هذا الحدث “نحن نضيف طريقة لاستخدام بورتال Portal كجهاز عمل مخصص للاتصال بزملاء العمل والمشاركة في الاجتماعات”

ولن يتعين على المستخدمين تسجيل الدخول إلى الشاشة باستخدام حساب فيس بوك Facebook أو واتساب WhatsApp الخاص بهم، لأنه سيكون للمستخدم خيار إنشاء تسجيل دخول مجاني إلى وركبلايس Workplace في الأسابيع المقبلة.

ويستفيد فيس بوك Facebook من الوضع العالمي الحالي بخصوص وباء كورونا، ليضيف وظائف أصبحت مهمة في الوقت الحالي حيث يتزايد العمل عن بُعد بدافع الضرورة .

ومن الأفكار الجذابة أن يكون لديك شاشة ذكية مخصصة لاستخدامها في مؤتمرات الفيديو، حيث ستؤدي إضافة هذه التطبيقات إلى وركبلاس Workplace إلى جعلها أكثر جاذبية للمحترفين، حيث تحتوي الشاشة على عدد قليل من خيارات الترفيه التي تجعلها أكثر قيمة للعاملين عن بُعد.

التطبيقات ستكون متوافرة على شاشة Portal ويمكن تنصيبها في شهر أيلول المقبل

مقالات قد تعجبك

بلاك بيري تعود للحياة من خلال هاتف جديد
جوجل أكّدت أن أندرويد 11 سيقيّد تطبيقات الكاميرا الخارجية
آبل ستستخدم أجزاء أرخص في البطاريات لتوفير التكاليف
كيفية إنشاء صور متحركة Gif باستخدام لوحة مفاتيح جوجل
كيفية استخدام ميزة 3D Touch في أجهزة آيفون
كيفية تحديد صفحة الفيسبوك الحقيقية بين شبيهاتها المزيفة

حصيرة ذكية من مايكروسوفت ستربط بين الواقع والخيال

كشفت شركة مايكروسوفت Microsoft عن مشروعها البحثي الأخير المسمّى مشروع Zanzibar.

وهو عبارة عن حصيرة ذكية مصممة لمزج العوالم الرقمية والفيزيائية من خلال استشعار حركات اللمس والإيماءات إلى جانب استشعار وجود الأجسام.

وأنشأ فريق من الباحثين المشروع في مختبرات مايكروسوفت البحثية في المملكة المتحدة.

حيث تقوم الطيات الموجودة على الحصيرة باستشعار الأجسام إلى جانب دعمها للمس المتعدد بحيث يمكنك مستقبلاً وضع الأشياء على هذه الحصيرة الذكية ولعب الألعاب.

يوضّح مقطع الفيديو الموجود في نهاية المقالة عدداً من الألعاب المختلفة التي يمكن تطبيقها مع الحصيرة الذكية من خلال تتتبع موضع وحركة واتجاهات الأجسام وذلك بفضل ملصقات NFC.

كما يمكن للحصيرة الذكية أن تكتشف المدخلات مثل الضغط على الزر وهي وتعمل مع الأجهزة القريبة عبر البلوتوث.

في حين يمكن استخدام الحصيرة الذكية أيضاً للتعلم والبرمجة والواقع المعزز وتبدو وكأنها جهاز مثالي لدمج لعبة Minecraft مع قطع Lego الحقيقية.

كما ويمكن وضع علامات على الأجسام المتحركة بسهولة باستخدام ملصقات NFC.

إنها الأيام الأولى لمشروع مايكروسوفت الذكي الجديد لكن بعض التقارير تفيد بأن الشركة ستقوم بعرضه في وقت لاحق من هذا الشهر في مؤتمر ACM CHI في مدينة Montreal.

حيث ركزت مايكروسوفت بوضوح على التعلم والتعليم باستخدام هذا النموذج الأولي للملصقات الذكية، ويمكن أن يكون جانب الألعاب جيداً في هذا المشروع بالنسبة للمدارس عند الإصدار الرسمي.

وكانت مايكروسوفت قد تعرضت لانتقادات في الماضي لإظهارها مشاريع البحوث وعدم جعلها حقيقية.

مما دفع بالشركة في عام 2016 لإنشاء مشاريع ليست مجرد أبحاث فقط بل ويمكن أن يكون لها تأثير أكبر على الشركة بعد أن يتم إنتاجها بشكل حقيقي.

 

مقالات قد تعجبك:
مايكروسوفت تعرض 250.000 دولار جائزة لمن يكشف عن ثغرات كـ Meltdown و Specter
مايكروسوفت تبيع نسختها الخاصة من هاتف S9
مايكروسوفت تحسّن تطبيقها سكايب على أجهزة أندرويد ضعيفة المواصفات
مايكروسوف تصدر التحديث الأمني الثاني للتعامل مع ثغرة Spectre
فيسبوك ستضيف ميزة مسح الرسائل المرسلة إلى مسنجر