انطلاق برنامج التأهيل التربوي للدفعة الثالثة من مسابقة 30 ألف معلم بمطروح
تاريخ النشر: 1st, October 2024 GMT
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
صرح عمرو شحاتة وكيل وزارة التربية والتعليم بمحافظة مطروح، اليوم الثلاثاء، بأن برنامج التأهيل التربوى للمعلمين الناجحين فى "مسابقة 30 ألف معلم" الدفعة الثالثة انطلق بسبع قاعات بمدينتي الحمام ومطروح، ويستمر لمدة أربعة أيام؛ وذلك تحت إشراف وتنظيم إدارة التدريب بديوان عام المديرية.
وأوضح وكيل وزارة التربية والتعليم بمحافظة مطروح، أن برنامج التأهيل التربوي يأتي تنفيذاً لتوجيهات محمد عبد اللطيف وزير التربية والتعليم؛ لتلبية احتياجات قطاع التعليم من الموارد البشرية، مشيراً إلى أن البرنامج التدريبي يستهدف إكساب المشاركين المعرفة والمهارات والاتجاهات نحو ممارسة عمليتى التعليم والتعلم، وذلك لتأهيلهم تربويًا وتدريبهم على طرق التدريس المطورة، وكذلك دراسة ماهية الذكاء الاصطناعي والتعامل الأمثل مع الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة وفقًا لمنظومة التعليم الجديد.
وكيل تعليم مطروح: الحقيبة التدريبية يتم تنفيذها على مدار 4 أياموأضاف شحاتة أن الحقيبة التدريبية للبرنامج التربوى للمعلمين الجدد الناجحين فى "مسابقة 30 ألف معلم" الدفعة الثالثة تبلغ مدته الزمنية أربعة أيام تدريبية، يتناول اليوم الأول خصائص المتعلمين واحتياجاتهم ونواتج التعلم وسبل التفاعل مع المعلم، كذلك نواتج التعلم الجيد وسبل نجاح منظومة دمج الطلاب ذوي الاحتياجات الخاصة في الفصول الدراسية العادية والمهارات الحياتية بأبعادها المتنوعة بمنهج التعلم الجيد، بالإضافة إلى القدرة على التفكير وحل المشكلات بطريقة علمية وفق خطوات منظمة في إطار زمني محدد، ويشمل اليوم الثاني استراتيجيات التعلم التمركز حول المتعلم، وتتناول محاضرات اليوم الثالث الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تناسب بيئة التعلم واستراتيجيات إدارة الصف، ويختتم البرنامج في اليوم الرابع باستعراض ملامح التعليم في ضوء رؤية مصر 2030.
وكيل تعليم مطروح يؤكد ضرورة تحقيق أقصى استفادة من التدريبوأكد وكيل تعليم مطروح للمعلمين الجدد ضرورة تحقيق أقصى استفادة من فعاليات البرنامج التدريبي؛ نظراً للأهمية القصوى في صقل المهارات التدريسية والإدارية.
وأضاف وكيل تعليم مطروح أن اللواء خالد شعيب محافظ مطروح؛ وجه بتوفير كل آليات ومقومات التدريب الناجح التى يحتاجها المتدربين؛ لضمان تحقيق أقصى استفادة ممكنة من العملية التدريبية وبما ينعكس على المنظومة التعليمية عقب اجتياز المتدربين للبرامج التدريبية التى أقرتها الوزارة والجهات المعنية واستلامهم العمل بالمدارس التابعة للمحافظة.
انطلاق برنامج التأهيل التربوي للدفعة الثالثة من مسابقة 30 ألف معلم بمطروح IMG-20241001-WA0011 IMG-20241001-WA0012 IMG-20241001-WA0013 IMG-20241001-WA0014 IMG-20241001-WA0015 IMG-20241001-WA0009 IMG-20241001-WA0010المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: مطروح تعليم مطروح 30 ألف معلم البرنامج التدريبي مسابقة 30 ألف معلم وکیل تعلیم مطروح برنامج التأهیل
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة