وكيل تعليم كفر الشيخ: استبعاد 123 مشاركاً في امتحانات الإعدادية
تاريخ النشر: 25th, January 2025 GMT
أكد وكيل وزارة التربية والتعليم بكفر الشيخ الدكتور علاء جوده، اليوم السبت ، أن مديرية التربية والتعليم بكفر الشيخ حرصت على العمل بكل تفان لضمان سير العملية الامتحانية للشهادة الإعدادية، بسلاسة، وشفافية باعتبارها محكا رئيسيا وأساسيا لتعليم أبنائنا الانضباط.
وأكد جوده ، جاء ذلك بتطبيق كافة اللوائح والقواعد والآليات المنظمة التي وضعتها الوزارة، ونقلها بكل دقة للميدان إلى شركاء النجاح من كافة أطراف العملية الامتحانية كل في مجاله وتوزيع المهام، والمتابعة الدؤوبة للتنفيذ على أرض الواقع والرصد الميداني لأي خروج عن المسار المرصود والتصدي لأي خرق للقواعد أو خلل لأسس الانضباط.
وأضاف جوده، أن 9516 معلم ومعلمة شاركوا في أعمال الإمتحانات ، وأدى 66752 طالب الامتحانات الإمتحانات ب 350 لجنة، وتم اتخاذ الإجراءات اللازمة بكل حزم حيال من تورط في ذلك وفق القواعد القانونية ومن ثم دراسة تلك الوقائع وسبل تلافيها فيما هو قادم، فقد تم تحرير 28 محضراً للطلاب بشأن الغش أو حيازة تليفونات محمولة أو مخالفة ضوابط الامتحانات، كما تم استبعاد 47 من المشاركين بأعمال الامتحانات لعدم انضباط وانتظام العمل داخل اللجان، وإحالة 76 من المشاركين بأعمال الامتحانات للتحقيق بالشئون القانونية.
وأضاف جوده، لا يخلو أي عمل بشري من حدوث ذلك التجاوز أو بعض الخروقات وهو ما حدث بالفعل في بعض حالات، حيث كنا نصارع أفكارا وعادات من البعض خلال أيام الامتحانات لا تتناسب مع قيمنا وهويتنا ورسالتنا التي تهدف إلى إعداد المواطن الصالح لنفسه ولمجتمعه، وأن نعلمه التفكير الصحيح وحب الحوار واحترام الآخر ونغرس فيه المبادئ والقيم والعادات الصحيحة وأن نضع بين يديه مفاتيح الخير والحق والإيمان والمعرفة ليواصل رحلته في طلب العلم ما امتدت به الحياة ويطبق ما تعلم وينتفع به.
وأكد جوده، أنه وجه بضرورة نشر الوعي بخطورة ظاهرة الغش والتصدي لتلك الظاهرة كونها تسلب المتعلم حقه في تكافؤ الفرص والعدالة التعليمية، مشيراً إلى أن إذا كنا نريد مجتمعا يحترم العلم ويؤمن بالعدل، فيجب أن نقدم المثل والقدوة، فإعادة البناء أهم كثيرا من البكاء على إطلالة وفقنا الله وإياكم لما فيه الخير لمصرنا الغالية.
المصدر: بوابة الوفد
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.