بابل، مرحبا بكم في منتصف النهار! للتو انتهيت من العمل وركضت عائداً إلى المنزل، لأن صديقتي قالت إنها أعدت لي سرطان البحر اللذيذ، وقد أكلت اثنين في دفعة واحدة، كان لذيذاً جداً!

بالضبط عندما كنت أتحدث في الدردشة حول قضايا التعليم، بصراحة، لاحظت مشكلة عندما أستخدم تطبيقات التعليم في العادة:
إما أن تكون العناوين محتوى موحداً ومعيارياً، لا يتناسب مع وتيرة تعلم الشخص.

إما أن تصادف بعض الأسئلة المخصصة بين الحين والآخر، وأشعر دائمًا أن هناك بعض الثغرات، ربما لأن النقاط المعرفية بعيدة عن الموضوع، أو ربما لأن الإجابات ليست دقيقة بما يكفي.

لاحقًا عرفت أن إجراء تقييم التعليم الشخصي ليس مجرد استدعاء نموذج ذكاء صناعي.

فريق Learnrite متخصص في هذا الاتجاه، لا يريدون إجراء اختبارات موحدة، بل يريدون تصميم أسئلة تناسب كل طالب.

لكن في البداية تعثرت، فالمسائل التعليمية عالية الجودة يصعب إعدادها، لأنها تتطلب دمج تفاصيل نقاط المعرفة التخصصية، ويجب أن تتوافق مع المنهج الدراسي، وكان تكلفة كل سؤال تصل إلى 5 دولارات.

ما يزيد الطين بلة هو أنه عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الشهيرة لطرح الأسئلة، فإن دقة الأسئلة ذات الصعوبة المتوسطة لا تتجاوز 75%، مما يؤدي إلى الكثير من الأخطاء، وفي النهاية يجب الاعتماد على المراجعة اليدوية سؤالاً سؤالاً، مما يكلف الكثير من المال والوقت، ولا يعكس تمامًا مزايا الذكاء الاصطناعي.

حتى استخدموا أدوات @miranetwork، لم يتم حل هذه المشكلة

ميرا لديها وظيفة "توليد التحقق"، لا يمكنها فقط طرح الأسئلة، بل يمكنها أيضًا التحقق من الدقة تلقائيًا، حيث ارتفعت نسبة الدقة إلى 96%، ولم تعد هناك حاجة تقريبًا للمراجعة اليدوية، كما انخفضت سرعة طرح الأسئلة من ساعة لسؤال واحد إلى بضع دقائق، وانخفضت التكلفة أيضًا بشكل كبير.

صراحة، أعتقد أن هذه هي الصورة التي ينبغي أن يكون عليها الذكاء الاصطناعي - ليس فقط السعي وراء ما يمكن القيام به، ولكن حل المشكلات الفعلية.

في السابق، لم تتمكن العديد من تطبيقات التعليم من تحقيق التخصيص، وذلك لأنها كانت بحاجة إلى ضمان الجودة والتحكم في التكاليف، ولم يكن بالإمكان تحقيق توازن بينهما.

ميرا تعني أنها ساعدتهم في تجاوز هذه المرحلة الحاسمة، حيث يمكن للطلاب استخدام مسائل تتناسب مع مستواهم، ويمكن للجهات أن تعمل بشكل موسع، يمكن القول إنها فوز مزدوج!
#Mira