تأهيل 40 مواطنة في الريادة والتفكير الإبداعي بطيوي
تاريخ النشر: 18th, September 2023 GMT
اختتم فرع جمعية المرأة العمانية بطيوي فعاليات ملتقى الفتيات الأول بعنوان "الريادة والتفكير الإبداعي" الذي أقيم بدعم وتمويل من المؤسسة التنموية بالشركة العمانية للغاز الطبيعي المسال، وبالتعاون مع أكاديمية الأصالة للتدريب والتطوير، والذي استمر لثلاثة أيام خلال الفترة من (14 إلى 16) سبتمبر الجاري، وشاركت فيه ما يقارب 40 فتاة.
واشتمل اليوم الأول والثاني من الملتقى على برنامج للفتيات في (الريادة والتفكير الإبداعي) حيث قدما خلاله كل من الدكتورة فائقة حبيب خبيرة ومستشارة في العلاج النفسي والأسري مستشارة الصحة النفسية وتطوير الذات وعبد العزيز الهدابي عدة محاور من شأنها أن تسهم في بناء السمات القيادية لدى الفتيات وتطوير القدرات والتفكير الإبداعي لدى كل مشاركة، كما تم تدريبهن على الاستراتيجيات التي تجعل منهن مؤثرات في محيطهن، بالإضافة إلى العديد من الفنيات العلمية للتعامل النفسي والاجتماعي مع تطبيقات ومهارات التفكير الابداعي، كما تم تحديد السمات والقدرات من خلال تطبيق اختبارات واستبانات وتزويد المشاركات بالإرشادات والتوصيات بناء على نتائج هذه التطبيقات العلمية وأساليب تفعيلها والتغلب على بعض السمات.
تضمن الملتقى فعاليات ومهارات وحلقات عمل ولعب الدور وذلك لأجل تعزيز السمات الإيجابية لديهن والتغلب على التحديات التي تواجه الفتيات في هذه المرحلة فضلا عن كشف القدرات الابداعية وتفعيلها، فيما تم في اليوم الثالث تقديم برنامج للنساء بعنوان "أساليب التعامل مع الفتيات في مرحلة المراهقة"، وتطرقت الدكتورة فائقة حبيب إلى خصائص مرحلة المراهقة وأهميتها في نشأة الفتيات وتأثيرها على شخصياتهن كما تناولت أهم التحديات التي تواجه الأمهات أثناء التعامل مع الفتيات.
وقالت الدكتورة سالمة بنت نصيب الفارسية رئيسة فرع جمعية المرأة العمانية بطيوي: لقد كان برنامج الملتقى شاملا ودقيقا حيث احتوى على العديد من المحاضرات والفعاليات وحلقات العمل وتعبئة استبانات وألعاب مختلفة للفتيات، وحقق أهدافه التي تم رسمها له، ومما لا شك فيه أن هناك استفادة كبيرة قد عادت بالنفع على المشاركات في الملتقى من النساء والفتيات.
من جانبها أثنت شيخة بنت راشد المقيمية رئيسة اللجنة الثقافية بالفرع على البرنامج والأساليب العلمية التي طُبِّق بها البرنامج وأهميتها للفتيات وعلى المحاور العلمية التي تسهم في بناء شخصياتهن وطرق التغلب على التحديات التي تواجه الأمهات في التعامل مع الفتيات.
المصدر: لجريدة عمان
إقرأ أيضاً:
ديب مايند تكشف عن AlphaEvolve.. نظام ذكاء اصطناعي لحل المسائل العلمية والرياضية
أعلنت شركة ديب مايند DeepMind، ذراع البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة جوجل، عن تطوير نظام جديد يدعى AlphaEvolve يهدف إلى التعامل مع مشكلات يمكن تقييم حلولها بشكل آلي، أي تلك التي تمتلك إجابات قابلة للقياس والاختبار رياضيا أو برمجيا.
وفقا لتصريحات الشركة، أظهر AlphaEvolve قدرة على تحسين بعض البنى التحتية التي تستخدمها جوجل في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وتعمل ديب مايند حاليا على تطوير واجهة استخدام للنظام، مع التخطيط لإطلاق برنامج وصول مبكر لفئة مختارة من الباحثين الأكاديميين قبل طرحه بشكل أوسع.
آلية تقليل الهلوسةتعاني معظم نماذج الذكاء الاصطناعي من ظاهرة "الهلوسة"، أي تقديم معلومات غير دقيقة بثقة عالية نتيجة طبيعتها الاحتمالية، وظهرت هذه المشكلة بشكل أكبر مع النماذج الأحدث مثل o3 من OpenAI.
يحاول AlphaEvolve معالجة هذه المشكلة من خلال نظام تقييم آلي للنتائج، حيث يقوم النموذج بتوليد مجموعة من الحلول المحتملة، ثم ينتقدها ذاتيا، ليختار أفضلها بناء على دقة الإجابة، وهو نهج يعزز مصداقية المخرجات.
ورغم أن فكرة استخدام نماذج متعددة لتوليد وتقييم الحلول ليست جديدة، إلا أن ديب مايند تؤكد أن AlphaEvolve يتميز باستخدامه لنماذج "Gemini" المتطورة، مما يمنحه تفوقا على الأنظمة السابقة.
كيف يعمل AlphaEvolve؟يعتمد AlphaEvolve على مدخلات يقدمها المستخدم، تتضمن المشكلة الأساسية وربما تعليمات أو معادلات أو مقتطفات من الشيفرة البرمجية أو مراجع ذات صلة، لكن لا بد أن يرفق المستخدم آلية محددة لتقييم الحلول تلقائيا، مثل معادلة رياضية، كي يتمكن النظام من اختبار فعالية نتائجه.
نظرا لطبيعة هذه الآلية، يمكن استخدام AlphaEvolve فقط في مجالات محددة مثل علوم الحاسوب وتحسين الأنظمة، حيث تكون المعايير قابلة للقياس بدقة.
كما أن النظام لا يقدم شرحا لفظيا، بل يكتفي بإنتاج خوارزميات لحل المشكلات، ما يجعله غير مناسب للقضايا النظرية أو الإنسانية.
لاختبار النظام، طرحت ديب مايند عليه نحو 50 مسألة رياضية متنوعة في مجالات مثل الهندسة والتوافقيات، ووفقا لها، نجح AlphaEvolve في استرجاع أفضل الحلول المعروفة بنسبة 75%، بل وابتكر حلولا محسّنة في 20% من الحالات.
أما على الصعيد العملي، فطبقت الشركة النظام على تحسين كفاءة مراكز بيانات جوجل وتسريع عمليات تدريب النماذج، وكانت النتيجة أن AlphaEvolve قدم خوارزمية تمكنت من استعادة 0.7% من موارد الحوسبة عالميا لصالح جوجل، كما ساهم في تقليل وقت تدريب نماذج "Gemini" بنسبة 1%.
ورغم أن AlphaEvolve لم يحقق اكتشافات ثورية، فإن ديب مايند ترى فيه أداة قوية لتسريع العمل وتخفيف الضغط عن الخبراء، حيث يساعدهم على التركيز على مهام أكثر تعقيدا أو إبداعا، بدلا من استهلاك الوقت في التحسينات المتكررة.
وفي إحدى التجارب، اقترح النظام تحسينا في تصميم شريحة TPU المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، وهو التحسين ذاته الذي سبق أن اكتشفته أدوات أخرى.
موقف بنزيما من مواجهة الشباب