الحوسبة والذكاء الاصطناعي

• تتضمن جميع المشاريع أدلة مفصلة وتعليمات للتجارب.

• صُممت المجموعة الكاملة التي تغطي سبعة مجالات تركيز لأربعة إلى ستة طلاب.

• دمج الرياضيات: أُضيفت مراجع رياضية إلى كل مجموعة لتعزيز الصلة بين الرياضيات وعلوم الحاسوب.

• التوافق مع المناهج: التجارب متوافقة مع معايير NGSS والمناهج الوطنية (بما فيها المناهج الألمانية) ومعايير PISA لتلبية أعلى المتطلبات التعليمية.

• الملاءمة للفصل الدراسي: تحتوي كل مجموعة على عدد مناسب من المشاريع يسهل دمجها في الحياة المدرسية اليومية.

• تُورَّد جميع المجموعات مع مواد كاملة وتعليمات وموارد رقمية، بما في ذلك برامج تعمل دون اتصال بالإنترنت، لجعل التعلم ممتعًا وفعالًا.

المزايا التي تحصلون عليها

• نظام صناديق مبتكر قابل للتكديس، معياري ومنظم بوضوح وقابل للتوسعة

• دمج قوي للرياضيات يناسب الفئة العمرية

• متانة عالية وملاءمة عملية للفصول الدراسية في المدارس

• التوافق مع المعايير الدولية والوطنية

• بناء تدريجي لمختبر فيزياء متكامل

المجالات الأساسية المشمولة:

اختبروا البرمجة والمنطق · افهموا عالم البيانات · ابنوا ذكاءكم الاصطناعي الخاص · أحيوا الروبوتات · كل شيء متصل بذكاء · بأمان ومسؤولية في العالم الرقمي · نظرة إلى داخل الحاسوب

الموضوعات: التفكير الخوارزمي، والبرمجة بالكتل والبرمجة النصية، وبنى التحكم، والخوارزميات، وتطوير البرمجيات

• البرمجة باستخدام الحلقات والشروط.

• رسم الكائنات وتحريكها على شبكة إحداثيات.

• تصميم خوارزميات يومية مثل البحث والفرز واختبارها.

• إنشاء برنامج باستخدام الدوال والقوائم.

• هيكلة برنامج أكبر باستخدام مجموعات البيانات والوحدات البرمجية.

• اختبار البرنامج وتصحيح أخطائه وتحسينه عبر عملية تطوير البرمجيات.

الموضوعات: تمثيل البيانات (الثنائي، والسداسي عشري، والنص، والصورة، والصوت)، وجمع البيانات، وتحليل البيانات، وقواعد البيانات

• تمثيل الأعداد والنصوص بالنظام الثنائي.

• جمع مجموعة بيانات حقيقية وتنقيتها.

• ترميز الصور والأصوات بالنظام السداسي عشري ومقارنة أساليب الضغط.

• إنشاء الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.

• بناء قاعدة بيانات بسيطة والاستعلام عنها باستخدام SQL.

• تحليل البيانات وتحديد الاتجاهات.

الموضوعات: كيف تتعلم الآلات، والتصنيف، والشبكات العصبية، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمجتمع

• تدريب مصنِّف بسيط للصور أو الكلام.

• استكشاف أشجار القرار باستخدام أمثلة من الواقع.

• دراسة كيفية ترجيح الشبكة العصبية للمدخلات.

• التقييم النقدي لمخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي وكشف المعلومات المضللة.

• بناء وكيل ذكاء اصطناعي بسيط يستجيب لبيئته واختباره.

• تصميم نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بكم وتحسينه، من تحضير البيانات حتى الاستدلال.

• استكشاف الفكرة الأساسية للنماذج اللغوية الكبيرة وتمثيل المعرفة.

• مقارنة التعلم العميق بالتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز باستخدام مثال صغير.

• تقييم أثر الذكاء الاصطناعي على المجتمع وسوق العمل.

الموضوعات: أجهزة الاستشعار والمشغلات، والحوسبة المادية (micro:bit وArduino)، وحلقات التحكم، وبرمجة الروبوتات، والأتمتة

• بناء روبوت متحرك وبرمجته.

• قراءة قيم أجهزة الاستشعار والاستجابة لها.

• تنفيذ حلقة تحكم مغلقة، مثل تتبع الخط.

• برمجة ذراع روبوتية لتنفيذ سلسلة من الحركات.

الموضوعات: شبكات الحاسوب، والإنترنت، والبروتوكولات والعنونة، وإنترنت الأشياء، والأنظمة المتصلة

• إعداد شبكة محلية صغيرة وتبادل الرسائل.

• توصيل جهاز استشعار بمنصة IoT.

• استكشاف كيفية عمل الإنترنت: البروتوكولات والطبقات وعنونة IP وMAC.

• مقارنة طوبولوجيات الشبكات وقياس نقل البيانات.

الموضوعات: الأمن السيبراني، والتشفير، وحماية البيانات وقوانينها، وحقوق النشر، ونظم المعلومات، والأخلاقيات الرقمية، والتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي

• دراسة حماية البيانات في التطبيقات اليومية.

• استكشاف كيفية حماية كلمات المرور والمفاتيح للبيانات.

• تشفير الرسائل وفك تشفيرها باستخدام الطرق الكلاسيكية.

• مناقشة الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي وتوثيقه.

• فهم نظام معلومات صغير وبناؤه، مثل قاعدة بيانات للفصل أو نظام حجز.

• دراسة حقوق النشر والتراخيص وقواعد حماية البيانات الخاصة بالبرمجيات والبيانات.

• تصميم سير عمل للتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي وتقييم توزيع الأدوار.

الموضوعات: بنية الحاسوب (المعالج، والذاكرة، ووحدات التخزين)، والمنطق البولياني والبوابات المنطقية، وأنظمة التشغيل وبرمجيات النظام

• استكشاف مكونات الحاسوب وكيفية تدفق البيانات بين المعالج والذاكرة ووحدات التخزين.

• بناء دوائر منطقية بسيطة باستخدام البوابات «و» و«أو» و«ليس».

• دراسة كيفية تنفيذ المعالج للبرنامج وكيفية عمل الذاكرة ووحدات التخزين معًا.

• استكشاف دور نظام التشغيل وبرمجيات النظام.