تعليم الدقهلية: بدء تلقي تظلمات الشهادة الإعدادية
تاريخ النشر: 4th, February 2024 GMT
أكد ناصر شعبان وكيل وزارة التربية والتعليم بالدقهلية، أنه تم البدء فى تلقي تظلمات الشهادة الإعدادية من طلاب الصف الثالث الإعدادي ولمدة 15 يوم عمل وفقا للضوابط المنظمة لها.
وأضاف وكيل الوزارة، أن خطوات تظلمات الشهادة الإعدادية تبدأ بقيام الطالب أو ولي أمره بتقديم طلب التظلم إلى مدير عام الإدارة التعليمية التابع لها الطالب على أن يحدد المادة أو المواد التي يرغب في التظلم من نتيجتها.
وأشار إلى أن الخطوة التالية يتم سداد الرسوم المقررة ومقدارها مبلغ خمسة وثلاثون جنيها فى المادة الواحدة ثم يتم التوجه للجنة النظام والمراقبة بمدرسة بن لقمان بعد تحديد موعد من الإدارة التعليمية للاطلاع على أوراق الامتحان الخاصة بالطالب للمواد المتظلم من درجاتها .
وكانت مديرية التربية والتعليم قد أعلن أمس السبت نتيجة الشهادة الإعدادية للفصل الدراسى الأول للعام الدراسى ٢٠٢٤/٢٠٢٣ وكانت نسبة النجاح ٩٣،٦% وعدد الطلاب الحاضرين بكل إدارة تعليمية ١٠٨الف ٣٦٩ طالب وطالبة وجاء ترتيب الإدارات التعليمية حسب المجموع كالاتى إدارة دكرنس على ٩٧،٩% ومنية النصر ٩٧،٣% وشرق على ٩٧،٢% وبنى عبيد ٩٧% والجمالية ٩٦،٤% وشربين ٩٦،٢% وميت سلسيل ٩٥% و إدارة غرب المنصورة التعليمية ٩٤،٨% وإدارة تمى الأمديد ٩٤،٦% والسنبلاوين ٩٣،٩% وبلقاس التعليمية ٩٣،١% وميت غمر ٩١،٦% والمنزلة ٩١،٥% وطلخا ٩١،٥% و المطرية٩٠،٢% وأجا ٨٩،٨% ونبروه ٨٧،٣%.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الشهادة الإعدادية التربية والتعليم تظلمات الشهادة الاعدادية مديرية التربية والتعليم وكيل وزارة التربية والتعليم بالدقهلية وكيل وزارة التربية والتعليم وزارة التربية والتعليم بالدقهلية الشهادة الإعدادیة
إقرأ أيضاً:
تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار.
إجلاء جوي عاجل ينقذ حاجًا عراقيًا من أزمة قلبية حادة