استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع وتحليل البيانات المتعلقة بأداء الطلاب

 استخدام الذكاء  الاصطناعي

 لجمع وتحليل البيانات المتعلقة بأداء الطلاب

التعليم الموجه بالبيانات وبيئات التعلم الذكية

Data-Driven Instruction

https://drgawdat.edutech-portal.net/archives/17039

كما نعلم ، يعمل الذكاء الاصطناعي 

(AI)

 ، وبشكل أكثر تحديدًا النماذج مثل 

ChatGPT

 ، على توسيع قدراتنا بشكل أساسي في مجالات متنوعة من خلال تقديم رؤى وحلول تعتمد على البيانات. ومع ذلك ، أنا متأكد من أنك توافق على أنه يوجد دائمًا مجال للتحسين والتحسين.

في السابق ، قاموا بمشاركة بعض الإستراتيجيات الرائعة لمساعدتك في الاستفادة من

 ChatGPT 

وبشكل أكثر فاعلية. اليوم ، أنا متحمس لتقديم حلول عديدة اخري للتعليم حيث يمكن الاستعانة بكفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير ، وبالتالي الدخول في مجالات جديدة من الاحتمالات. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا نتعمق في الأمر!
في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيف يمكن زيادة إمكانات الذكاء الاصطناعي في التعليم من خلال دمج استخدام الأدوات والتقنيات الخارجية مع البيانات. 

سنتعمق في استراتيجيتين رئيسيتين لزيادة براعة الذكاء الاصطناعي في التعليم : 

استخدام البحث القائم على التضمين بين بيانات الطلبة والمدرسة او الجامعة ومع نماذج استعادة المعرفة بكفاءة ، 

والاستفادة من تنفيذ الدمج لإجراء عمليات حسابية دقيقة وتفاعلات وواجهات برمجة التطبيقات. تم تصميم هذه الاستراتيجيات لمنح نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالتعليم كميزة ، وبالتالي تحسينها لتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والدقة. اذا هيا بنا نبدأ!
إستراتيجية 

ChatGPT 1:

لااسترجاع المعرفة عبر البحث القائم على التضمينات من بيانات الطلبة والوحدة التعليمية التابعين لها
وعند منح الوصول إلى مصادر البيانات الخارجية مثل البيانات الصحية والاحوال الشخصية ..... وغيرها ، فيمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء استجابات مستنيرة وحديثة عن الطلبة في الحال. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك مستخدمًا يستفسر عن طالب معين: فيمكن للذكاء الاصطناعي أن يولد استجابة أكثر ثاقبة . إذا كان بإمكانه الوصول إلى معلومات عالية الجودة حول الطالب او موضوع البحث ، مثل الطلبة والموظفيين والمدرسيين  والاداريين ................ وما إلى ذلك. 

يمكن تحقيق هذا السيناريو من خلال قوة " الدمج " ، وبالتالي تمكين استرجاع المعرفة بكفاءة. بعد فهم تطعيمات النص .إن تضمين النص هو في الأساس تمثيل متجه يقيس العلاقة بين سلاسل النص. و ستكون السلاسل النصية المتشابهة أو ذات الصلة أقرب في مساحة المتجه ، بينما ستكون السلاسل غير المرتبطة أكثر بعدًا. وبالتالي ، مع توفر خوارزميات البحث السريع المتجه ، يمكن استخدام هذه التداخلات بشكل فعال لاسترجاع المعرفة والالمام بكل البيانات الهامة التي تعود علي العملية التعليمية باعلي جودة وكفاءة ممكنة.