نظرة عامة على البرنامج
العمق التقني: ممارس · أسلوب التطبيق: مختبر تطبيقي
مقدمة
يطلب من فرق التعلم والتطوير إنتاج محتوى أكثر وبسرعة أكبر لموظفين تختلف احتياجاتهم حسب الدور والمستوى ووتيرة التعلم. ويستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي أن يختصر وقت التطوير ويخصص التعلم لكل موظف، لكنه ينتج عند استخدامه دون منهجية محتوى عاما أو غير دقيق أو غير ملتزم بالمتطلبات. تبين هذه الدورة من كور كونسبت للممارسين كيفية توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن عملية تصميم منضبطة، من تحليل الاحتياجات إلى تقييم الأثر. ومن خلال التطبيق العملي يبني المشاركون حزمة تصميم التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتضم مسارا مخصصا ونموذجا أوليا لوحدة تعليمية ومكتبة أوامر وقائمة تحقق للجودة.
أهداف الدورة
- تحديد مواضع القيمة المضافة للذكاء الاصطناعي في دورتي التصميم ADDIE وSAM والمواضع التي يجب أن يبقى فيها القرار للإنسان
- كتابة أوامر منظمة تولد أهدافا تعليمية ونصوصا وسيناريوهات وأسئلة تقييم متوافقة مع تصنيف Bloom المعدل
- تصميم مسارات تعلم تكيفية ومخصصة تعتمد على ملفات المهارات وسجلات المتعلمين
- إنتاج محتوى متعدد الوسائط وميسر الوصول بأدوات الذكاء الاصطناعي وفق مبادئ Mayer للوسائط المتعددة ومعيار WCAG 2.2
- تطبيق ضوابط الدقة والملكية الفكرية والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي على المحتوى التعليمي المولد
- قياس أثر التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات xAPI ومستويات Kirkpatrick الأربعة
الفئة المستهدفة
- مصممو التعليم وتجربة التعلم المسؤولون عن بناء البرامج والوحدات الرقمية
- مطورو المحتوى التعليمي الذين ينتجون التعلم الإلكتروني والفيديو ومواد دعم الأداء
- مسؤولو منصات التعلم الذين يهيئون بيئات LMS وLXP
- المدربون والميسرون الذين يكيفون المواد لفئات مختلفة من المتعلمين
- منسقو التعلم المسؤولون عن جودة البرامج وبيانات التقييم
محاور الدورة
اليوم الأول: الذكاء الاصطناعي في التعلم: المشهد العام والجاهزية
- الذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبئي والتكيفي: القدرات والحدود في التعلم
- تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي عبر مراحل نموذج ADDIE
- سلوك النماذج اللغوية الكبيرة: الهلوسة ونافذة السياق والتأسيس على المصادر
- تقييم جاهزية التعلم والتطوير للذكاء الاصطناعي: المهارات والبيانات والأدوات والسياسات
- متطلبات خدمات التعلم في المواصفة ISO 29993 أساسا للجودة
اليوم الثاني: أطر التصميم ومعايير الذكاء الاصطناعي المسؤول
- نموذج التقريب المتتابع SAM مع التكرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- تصنيف Bloom المعدل لصياغة الأهداف وأسئلة التقييم المولدة
- إرشادات التصميم الشامل للتعلم UDL لتخصيص التعلم
- ضوابط نظام إدارة الذكاء الاصطناعي في المواصفة ISO/IEC 42001 مطبقة على التعلم والتطوير
- إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي: الحوكمة والتحديد والقياس والإدارة
اليوم الثالث: تصميم المحتوى وتخصيص التعلم بمساعدة الذكاء الاصطناعي
- مكتبة أنماط الأوامر لتصميم التعلم: الدور والسياق والمهمة والصيغة
- التعلم القائم على السيناريوهات وتوليد النصوص المتفرعة
- سير عمل إنتاج الفيديو والصوت والشخصيات الافتراضية بالذكاء الاصطناعي
- تصميم مسارات التعلم التكيفية انطلاقا من ملفات المهارات
- تهيئة المعلم والمدرب الافتراضي بتقنية التوليد المعزز بالاسترجاع RAG
اليوم الرابع: الجودة والمخاطر والقياس
- بروتوكول مراجعة الدقة واعتماد خبير المادة العلمية
- سجل المخاطر للتحيز وحقوق النشر وخصوصية بيانات المتعلمين
- فحوص إتاحة الوصول وفق WCAG 2.2 للمحتوى المولد
- تطبيق مبادئ Mayer للوسائط المتعددة في تحرير مخرجات الذكاء الاصطناعي
- تحليلات سجلات التعلم بمعيار xAPI (IEEE 9274.1.1) وربطها بمستويات Kirkpatrick
اليوم الخامس: مختبر تطبيقي: بناء حزمة تصميم التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- إعداد موجز الاحتياج التعليمي وبناء شخصية المتعلم لبرنامج مختار
- بناء نموذج أولي لوحدة تعلم مصغر بمساعدة الذكاء الاصطناعي
- تهيئة مسار تعلم مخصص في بيئة تجريبية لمنصة تعلم
- تجميع مكتبة الأوامر وقائمة التحقق من جودة استخدام الذكاء الاصطناعي
- عرض حزمة التصميم ونقدها مع الزملاء
المهارات المكتسبة
- هندسة الأوامر للتعلم
- التصميم التعليمي بمساعدة الذكاء الاصطناعي
- تصميم التعلم التكيفي
- ضمان جودة المحتوى التعليمي
- الممارسة المسؤولة للذكاء الاصطناعي
- تصميم المحتوى الميسر
- تحليلات التعلم
- كتابة السيناريوهات التعليمية
لماذا تحضر هذه الدورة
- تعود إلى عملك بحزمة تصميم التعلم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، بنيتها وعرضتها خلال الدورة
- تختصر وقت تطوير المحتوى الروتيني مع إبقاء قرارات التصميم ومراجعة الدقة بيد الإنسان
- تميز الحالات التي لا تناسب فيها أداة الذكاء الاصطناعي مهمة تعليمية وتختار بديلا أكثر أمانا
- تقارن الأدوات وأساليب العمل مع ممارسي تعلم من قطاعات ودول مختلفة
الخاتمة
يغير الذكاء الاصطناعي طريقة إنتاج التعلم، لكنه لا يلغي الحاجة إلى تصميم سليم ومحتوى دقيق وأدلة على الأثر. تبدأ هذه الدورة بما يستطيع الذكاء الاصطناعي تقديمه لفرق التعلم وما لا يستطيعه، ثم تنتقل إلى أطر التصميم ومعايير الاستخدام المسؤول، وتبني بعدها مهارة عملية في كتابة الأوامر وإنتاج المحتوى وتصميم المسارات المخصصة، مع ضوابط الجودة والمخاطر التي تحفظ موثوقية المخرجات. ويحول اليوم الأخير هذه المهارة إلى حزمة تصميم يطبقها المشارك في برنامجه القادم ويطورها مع نضج أدواته وبياناته.