Gradescope.com هو منصة تعليمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل كأداة متقدمة للمعلمين والطلاب على حد سواء. إنه يتجاوز أنظمة التقييم التقليدية ، ويوفر ميزات مثل مساعدة الواجب المنزلي الذكية ، وحل الواجب المنزلي الذكي ، وذكاء اصطناعي للمساعدة في الواجب المدرسي.
من خلال الغوص في عالم الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم، يشارك سيرغي كاراييف، المؤسس المشارك لـ Gradescope ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي للتعليم في مجال العلوم والتقنية في Turnitin، خبرته ورؤيته. يسلط هذا المقال الضوء على العناصر الأساسية لدورته الرئيسية، حيث يتم مناقشة الإمكانيات الكامنة للذكاء الاصطناعي، وتأثيره التعليمي، والمهارات الضرورية للتنقل في منظر الذكاء الاصطناعي المتطور بسرعة.
يحدد سيرغي كاراييف الذكاء الاصطناعي على أنه السلوك الذكي الذي تظهره الآلات، مميزًا بينه وبين الذكاء الطبيعي. ضمن طيف الذكاء الاصطناعي، يضع التعلم الآلي والتعلم العميق، الذي يعتبر حجر الزاوية في اتخاذ التنبؤات المعتمدة على البيانات، على رأس أولوياته. يشدد على التركيز الحالي على التعلم العميق كمحرك رئيسي لتقدم الذكاء الاصطناعي.,يعود كاراييف بأصول الذكاء الاصطناعي إلى اقتراح آلان تورينج لاختبار تورنج ويستعرض تطوره، بما في ذلك زيادة الأطر القابلة للاستخدام تجاريًا المركزة في الغالب على التعلم الإشرافي. يتطرق إلى مهمة جذابة وصعبة في التعرف على الصور، مثل التمييز بين الشيهواهوا والمعجنات، والتعرف على ظروف الإضاءة المختلفة في الصور على سبيل المثال.,توسعة نطاق مستقبل الذكاء الاصطناعي كما يراها كاراييف تشمل تقدم التعلم الإشرافي وميادينه الناشئة كالتعلم غير الإشرافي والتعلم بالتعزيز. يستدعي الأثر المحتمل للذكاء الاصطناعي على المجتمع، بما في ذلك تأثير التشغيل الآلي للوظائف، ضرورة توفير تعليم فعال للتخفيف من الاضطرابات. من خلال تسليط الضوء على التقدم الكبير الذي أحرزه الذكاء الاصطناعي في التعليم والتقنية، تضع رؤية كاراييف النبرة لإمكانيات الذكاء الاصطناعي ودمجه في التعلم المنظم.
يشارك كاراييف نموذج تقييم مميز لتقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مركزًا على صحة صياغة المهمة، ومتطلبات واجهة المستخدم والأداء، بالإضافة إلى جودة البيانات. يتحدى الحضور بالنظر في ما إذا كان يمكن للذكاء الاصطناعي حل مشكلة ما، وكذلك ما إذا كان يجب، مؤكدًا على الاعتبارات الأخلاقية والعملية في نشر الذكاء الاصطناعي.,يمكن تقييم فعالية تطبيق الذكاء الاصطناعي على أساس كيفية مواجهته للمهمة، ودقة واجهة المستخدم الخاصة به، وقدرته على الأداء على مستوى البشر أو تجاوزه. يمكن أن تختلف الأخطاء التي ترتكبها الذكاء الاصطناعي في شدتها، بدءًا من تافهة إلى خطيرة، ويجب أن تشكل تصميم تجربة المستخدم للتطبيق هذا.,يقدم كاراييف أمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Grammarly، التي تعزز الكتابة من خلال تلميحات الذكاء الاصطناعي التعليمية، وGoogle Photos، الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لترتيب الصور والتعلم من إدخالات المستخدم. مثل هذه المنصات التفاعلية تؤكد على كيفية تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي من خلال ردود الفعل من المستخدمين، مما يخلق تطبيقات أذكى بفوائد أوسع.
تناقش الدورة الرئيسية مختلف الأدوار الرئيسية الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره، بما في ذلك مهندسي البيانات، والباحثين في تعلم الآلة، ومهندسي تعلم الآلة. يقدم كاراييف نصائح حول تحديد المهارات الخاصة المطلوبة لكل دور وأهمية وجود فريق متنوع لتلبية المتطلبات المتعددة لمشاريع الذكاء الاصطناعي.,يوضح المصفوفة المهارية المطلوبة لوظائف الذكاء الاصطناعي المختلفة، مشيرًا إلى أنه ليس هناك حاجة لمعرفة عميقة بتعلم الآلة في جميع الأدوار، لكن الخلفية الصلبة في تطوير البرمجيات ضرورية. تُسلط الضوء أيضًا على القدرات الاتصالية كمهارة أساسية، بشكل خاص بالنسبة لعلماء البيانات الذين يتقاطعون بين النتائج التقنية والرؤى التجارية.,يقدم كاراييف نصائح عملية حول توظيف المرشحين لأدوار الذكاء الاصطناعي المختلفة. على سبيل المثال، قد يكون مهندسو البيانات قادمين من خلفية هندسة البرمجيات، بينما يمتلك باحثو تعلم الآلة عادة درجات عليا. يشدد على ندرة المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي ويؤكد على الفائدة الاستراتيجية لتعزيز بيئة يمكن لأفراد الفريق أن يطوروا ويشاركوا خبراتهم بشكل مستمر.
في دورته الرئيسية، يقدم سيرغي كاراييف نظرة شاملة على الذكاء الاصطناعي، ولا سيما دوره في مجال التعليم. يحلل المصطلحات، والتاريخ، والتطبيقات الحالية والمحتملة للذكاء الاصطناعي. يقدم كاراييف أيضًا نموذجًا لتقييم التطبيقات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي، ويناقش مختلف الأدوار الخاصة بالذكاء الاصطناعي، واستراتيجيات التوظيف، ويؤكد على أهمية جودة البيانات في نجاح الذكاء الاصطناعي. يلخص هذا المقال رؤيته، كاشفًا كيف أصبح الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها في مجال التعليم.
Using Gradescope to Grade Paper Assignments & Track Student Success - YouTubeFeb 22, 2021
Key Developments of AI in the Education Sector - Developments from Gradescope, Stanford & Coursera - YouTubeJul 14, 2020
Gradescope in Canvas - YouTubeFeb 23, 2021
How To Use Gradescope In Your Canvas Course. #gradescope #learningmanagementsystem #canvas - YouTubeSep 7, 2022
What is Gradescope? - YouTubeJul 1, 2022
Tech Tuesdays: Assessment with Gradescope - YouTubeMar 13, 2021
Versão completa do Gradescope - YouTubeJul 25, 2022
How to capture images and submit to Gradescope - YouTubeAug 14, 2020
Ignite your Gradescope Love Affair - A Power User Top 10 - YouTubeNov 21, 2019
Gradescope هي منصة محسنة بالذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط عملية التصحيح وتوفير مساعدة ذكية فيما يتعلق بالواجب المدرسي.
يستخدم حل الواجب المنزلي الذكي في Gradescope خوارزميات متقدمة لتحليل وفهم مشكلات الواجب المنزلي ، وتوفير حلول خطوة بخطوة.
نعم ، يعد Gradescope متعدد الاستخدامات ويمكن تطبيقه في مجالات مختلفة ، مما يجعله أداة قيمة للمعلمين في مجالات متنوعة.
عرض إنجازاتك: احصل على شارة مصممة خصيصًا لتسليط الضوء على نجاحك على موقعك الإلكتروني وجذب المزيد من الزوار إلى حلاك.