محافظ دمياط تشارك في مهرجان "التعلم مدى الحياة"
تاريخ النشر: 31st, October 2023 GMT
شاركت الدكتورة منال عوض محافظ دمياط بمهرجان التعلم مدى الحياة الذى نظمته شبكة اليونسكو العالمية لمدن التعلم GNLC بالتعاون مع جامعة شرق الصين للمعلمين ECNU بمدينة شنغهاي الصينية وذلك بمشاركة ممثلى الشبكة ومدن التعلم حول العالم.
هذا وقد ألقت محافظ دمياط كلمة خلال الجلسة الافتتاحية للملتقى والتى استهلتها بالترحيب بمشاركتها بتلك الفعاليات التى جاءت تزامنًا مع الاحتفال باليوم العالمى لمدن التعلم ومرور عشر سنوات على تأسيس الشبكة والتى شاركت بها محافظة دمياط منذ سنوات.
كما أشارت إلى أن إقامة المهرجان يأتى كفرصة جيدة لتسليط الضوء حول أبرز الانجازات التى احرزتها مدن التعلم حول العالم واستمرارية المناقشات نحو تعزيز أهداف التعلم مدى الحياة والتى تأتى كسبيلاً إلى تعزيز رؤى التنمية المستدامة والمواطنة العالمية على المستويين المحلى والعالمي.
ولفتت محافظ دمياط إلى تطلع جميع الأطراف إلى بذل المزيد من الجهود للترويج لمفهوم التعلم مدى الحياة وكذلك تطوير الاستراتيجيات الرامية نحو تحسين ممارسة التعلم من خلال تمكين المجتمعات المحلية وتحقيق التعاون والتواصل لتبادل الخبرات على المستويات الإقليمية والدولية.
وأضافت الدكتورة منال عوض أنه وانطلاقًا من أهداف الملتقى لتسليط الضوء حول تلك الانجازات المحققة على مدار عشر سنوات فأنه لابد من الاستمرار فى تحقيق التطور المنشود وذلك لتلبية الاحتياجات المتغيرات للمجتمعات وأيضًا الاستجابة للتحديات العالمية، علاوة على تعزيز ثقافة التعلم مدى الحياة.
وذكرت محافظ دمياط أن إستراتيجية التعلم مدى الحياة قد ساهمت وبشكل كبير فى دعم الجهود التى بذلتها محافظة دمياط لمواجهة التحديات المطروحة على الساحة فى الوقت الراهن، والتى جاء أبرزها دعم وتمكين المرأة وتأهيل الشباب والفتيات وصقل مهاراتهم ومساعدتهم على بدء مشروعاتهم من خلال البرامج التدريبية التى تم اطلاقها موضحة أن هذا الأمر قد ساهم فى مواجهة شبح البطالة والمضى نحو وضع مخطط لدعم صناعة الأثاث بالمحافظة واطلاق اول مكتبة متنقلة لاتاحة المحتوى الثقافى للجميع بالاماكن البعيدة والقرى.
و اختتمت المحافظ كلمتها بالاشارة إلى أن دمياط حققت خطوات حثيثة بهذا الملف ولازالت تعمل من أجل تعزيز تلك الاستراتيجية التى تدعم رؤى التنمية المستدامة، ودعت جميع المشاركين بالملتقى إلى مناقشة المخطط المستقبلي للشبكة من أجل تحقيق المزيد من الأهداف والتى ستأتى أولا من خلال مد جسور التواصل بين مدن التعلم والتوسع فى الأنشطة التى تتبناها الشبكة وأيضًا ضم مدن جديدة إليها.
و أكدت إلى أن ذلك سيساهم فى وضع مخطط لمواجهة التحديات العالمية المتزايدة التى تواجهها المجتمعات و أيضًا تعزيز ثقافة التعلم مدى الحياة مبنية على أسس علمية مدروسة ودقيقة تواكب متطلبات التقدم العالمى.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: محافظ دمياط جمهورية الصين مدى الحياة بوابة الوفد التعلم مدى الحیاة محافظ دمیاط
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026