ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









تحديات الذكاء الاصطناعي والتعلم الرقمي بين البحث والممارسة

العنوان بلغة أخرى: The Challenges of Artificial Intelligence and Digital Learning between Research and Practice
المصدر: مجلة المناهج المعاصرة وتكنولوجيا التعليم
الناشر: جامعة طنطا - كلية التربية - وحدة النشر العلمي
المؤلف الرئيسي: فضل، نبيل عبدالواحد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Fadl, Nabil Abdel Wahed
المجلد/العدد: مج5, عدد خاص
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يوليو
الصفحات: 67 - 80
ISSN: 2974-394X
رقم MD: 1534794
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
مفهوم الذكاء الاصطناعي | الذكاء الاصطناعي والمعرفة الشبكية | الذكاء الاصطناعي والتعلم الرقمي | الذكاء الاصطناعي وبحوث التدريس
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

81

حفظ في:
المستخلص: يمثل الذكاء الاصطناعي (A) شبكة معقدة من الخوارزميات أو النماذج اللغوية متعددة الوسائط (LMMS) هدفها الرئيس سرعة البحث واتساع ذاكرة البيانات المخزنة، بيد أن رغم قدرة الذكاء الاصطناعي ودقته فهو نتاج تراكم ثقافي متحيز، وهذا يدفعنا لأثارة أسئلة عميقة وعملية حول المعرفة والأخلاق وجوهر الفهم البشري والبحث والممارسات المهنية. وبعد أن أصبح الذكاء الاصطناعي اليوم أداة قوية في مجال التربية والتعلم الرقمي والبحث العلمي، فمن الأهمية بناء الوعي لدى الباحث والممارس التربوي لإدراك التحديات المعرفية والتربوية والتقنية المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعلم الرقمي بهدف ضبط جودته من جانب، وبناء الجسر بين البحث والممارسات التربوية من الجانب الأخر. ومن أمثلة التحديات المعرفية: التحدي الأبستمولوجي- التحدي اللغوي – التبعية الفكرية- تأكل المعرفة البشرية- شبكات المعرفة- استراتيجيات التفكير – الأطر الأخلاقية- بنية المعرفة الرقمية. ومن أمثلة التحديات التربوية: ماهية التعلم الرقمي- الفهم السياقي – التعلم التكيفي- تحليلات التعلم- تعزيز التعلم – التعلم الذاتي- محتوى التعلم- التفاعلات الاجتماعية- تحليل الاتجاهات والمشاعر- تصميم الدروس- تقييم الطلاب- تصميم بيئات التعلم- الجودة والموثوقية- تنوع البيانات النوعية ومن أمثلة التحديات التقنية: البنية التحتية- التكلفة المادية- الأمن السيبراني- الموارد البشرية والتدريب- التوافق مع أنظمة التعليم- المنصات والتطبيقات.

Artificial intelligence (AI) represents a complex network of algorithms or multimedia linguistic models (LMMs) whose main goal is the speed of research and the breadth of stored data memory. However, despite the ability and accuracy of artificial intelligence, it is the product of a biased cultural accumulation, and this pushes us to raise deep and practical questions about knowledge, ethics and the essence of human understanding, research and professional practices. After artificial intelligence today has become a powerful tool in the field of education, digital learning and scientific research, it is important to build awareness among the researcher and educational practitioner to be aware of the cognitive, educational and technical challenges associated with the applications of artificial intelligence in digital learning in order to control its quality on the one hand, and build the bridge between research and educational practices on the other hand. Examples of knowledge challenges include: the epistemological challenge- the linguistic challenge- intellectual dependence- the erosion of human knowledge- knowledge networks- thinking strategies- ethical frameworks- digital knowledge architecture. Examples of educational challenges include: what is digital learning- contextual understanding- adaptive learning – learning analytics- learning promotion – self-learning content – social interactions- analysis of trends and feelings – design of lessons – student evaluation – design of learning environments – quality and reliability – diversity of qualitative data. Examples of technical challenges include: infrastructure- physical cost- cybersecurity- human resources and training- compatibility with education systems- platforms and applications.

ISSN: 2974-394X