فيديوهات الذكاء الاصطناعي التعليمية
تاريخ النشر: 11th, June 2024 GMT
د. عمرو عبد العظيم
اليوم بلا شك أصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية يمكن استخدامها في العديد من المجالات، ومن بينها التعليم، وإنشاء الفيديوهات التعليمية باستخدام الذكاء الاصطناعي أصبح عملية سهلة وفعالة، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتحريك الصور، وإنشاء الصوت من النص المكتوب، وتوفير خيارات متنوعة للصوت والصورة والفيديو والملصقات والخلفيات، مما يجعل تجربة إنتاج الفيديوهات التعليمية أسرع وأكثر احترافية، ويمكن تناول تلك المميزات من خلال أربعة محاور رئيسية:
المحور الأول: سهولة العملية
تمكن تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدم من إنتاج فيديوهات تعليمية دون الحاجة إلى مهارات تقنية متقدمة، حيث يمكن تحويل النص المكتوب إلى صوت ناطق باستخدام تقنيات تحويل النص إلى كلام (TTS)، والتي توفر خيارات متعددة للأصوات لتناسب مختلف الأذواق والمواقف، ويمكن للمستخدم اختيار صوت ذكوري أو أنثوي، مع مجموعة من اللهجات واللغات، مما يجعل الفيديو أكثر جاذبية وتفاعلية.
كما يمكن للذكاء الاصطناعي تحريك الصور الثابتة، مما يضيف حيوية وواقعية للفيديو، كما يتيح استخدام صور الشخصيات التعليمية أو الشخصيات الكرتونية لجذب انتباه الطلاب وتحفيزهم على التعلم، وبالإضافة إلى ذلك، توفر هذه التقنيات خيارات واسعة لإضافة الملصقات والخلفيات التفاعلية التي تجعل المحتوى أكثر جاذبية وبساطة في الفهم.
المحور الثاني: التخصيص والإبداع
يمكن للمستخدم استخدام صوته وصورته الخاصة، مما يضيف لمسة شخصية على الفيديوهات التعليمية، وهذا يتيح للمعلمين إمكانية تسجيل صوتهم أو استخدام صورتهم في الشروحات، مما يزيد من تفاعل الطلاب مع المحتوى ويعزز من تجربتهم التعليمية، كما أن هناك إمكانية تخصيص الخلفيات والملصقات بما يتناسب مع موضوع الدرس مما يجعل الفيديوهات التعليمية أكثر تفاعلاً ومتعة.
المحور الثالث: أهمية فيديوهات الذكاء الاصطناعي التعليمية
الفيديوهات التعليمية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تسهم بشكل كبير في جذب انتباه الطلاب وتحفيزهم على التعلم، حيث أظهرت الدراسات أن الطلاب يتفاعلون بشكل أفضل مع المحتوى المرئي والمسموع مقارنة بالمحتوى النصي التقليدي، والفيديوهات التفاعلية تسهل عملية الفهم والاستيعاب، حيث يمكن تقديم المعلومات بشكل مبسط وسلس. كما أن الفيديوهات التعليمية يمكن استخدامها في عدة أغراض تعليمية، بدءًا من الشروحات الأكاديمية، والدروس التفاعلية، وصولاً إلى التدريبات العملية والمحاكاة الافتراضية، وهذه الفيديوهات يمكن استخدامها في الفصول الدراسية، والتعليم عن بُعد، والدورات التدريبية عبر الإنترنت، مما يجعل التعليم أكثر شمولية ومتاحًا للجميع.
المحور الرابع: سهولة إنشاء الفيديوهات
تقنيات الذكاء الاصطناعي جعلت عملية إنشاء الفيديوهات التعليمية أسهل بكثير، ولم يعد المعلم بحاجة إلى قضاء ساعات طويلة في تحرير الفيديوهات أو استخدام برامج معقدة، فالأدوات المتاحة اليوم تتيح إنتاج فيديوهات تعليمية عالية الجودة في وقت قصير وبجهد أقل، مما يسمح للمعلمين بالتركيز على تقديم المحتوى التعليمي بشكل فعال ومبتكر.
ومن هنا ندرك أن الذكاء الاصطناعي فتح آفاقاً جديدة في مجال التعليم، وجعل عملية إنتاج الفيديوهات التعليمية أكثر سهولة وإبداعًا، مما يساهم في تحسين تجربة التعلم للطلبة وجذب انتباههم للمحتوى التعليمي وتعزيز معارفهم وزيادة مهاراتهم.
رابط مختصرالمصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
برلماني يطالب بإجراء تعديل تشريعي شامل في قانون الضريبة على العقارات المبنية