الأهداف العامة للمؤشر العربي للذكاء الاصطناعي في الجامعات (AUI)
المؤشر العربي للذكاء الاصطناعي في الجامعات العربية، يهدف بالدرجة الأولى على تحفيز مؤسسات التعليم العالي في المنطقة العربية على ادماج تقنيات وأدوات وحلول الذكاء الاصطناعي في كافة مراحل العملية التعليمة، في كليات العلوم الإنسانية والنظرية، مما يضمن تطوير كافة مهارات الفريق التعليمي من أساتذة ومساعدين إداريين من ناحية، وتطوير مهارات الطلاب وتزويدهم بكافة المهارات التكنولوجية اللازمة لسوق العمل الآن.
ومن هنا يركز المؤشر العربي للذكاء الاصطناعي في الجامعات ( AUI ) على الأهداف التالية:
- قياس حالة الجامعات العربية في المجال التطبيقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي في كليات العلوم الإنسانية والنظرية.
- دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي باللغة العربية وادماجها في العملية التعليمة.
- ضمان سير الاستراتيجيات العامة للجامعات العربية مع استرايتجيات حكوماتها في تطوير وتحديث نظم التعليم بما يتوافق مع الاتجاهات العالمية في هذا الشأن
- نشر ثقافة الذكاء الاصطناعي بين الجامعات العربية.
- تحفيز الجامعات العربية لمواكبة التطور العالمي في مجال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
- قياس حالة مؤشرات الذكاء الاصطناعي العالمية وموقف الجامعات العربية منها.
- وضع خارطة طريق للوصول للمؤشر العالمي في الذكاء الاصطناعي.
- وضع توصيات للجامعات العربية للوصول إلى الإتقان العام في الذكاء الاصطناعي في كل المؤشرات.
- تقديم كافة الدعم الفني والمهني للجامعات الرائدة في ادماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في مناهج التعليم، وتدريب وتطوير مهارات الفريق الأكاديمي.
المؤشرات الرئيسية والفرعية التابعة:
أولا: المناهج التعليمية ( 3 مؤشرات فرعية): ومدى ارتباطها بالذكاء الاصطناعي واستخدامته.
1- عدد المواد العلمية التي يتم دراسة تطبيقات أو حلول لذكاء الاصطناعي فيها، مقارنة بإجمالي المقررات الدراسية الأخرى في الكليات عينة الدراسة.
2- مدى حداثة تلك التطبيقات والأدوات عام بعد عام.
3- عدد السنوات الدراسية التي تم اعتماد فيها تلك التطبيقات أو الأدوات في المناهج الدراسية .
ثانيًا: أساتذة الجامعات” ( 3 مؤشرات فرعية): : ومدى تطور مهاراتهم في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية داخل القاعات الدراسية المختلفة.
1- عدد الأساتذة
2- عدد الدورات المهنية في مجال الذكاء الاصطناعي
3- سنوات الخبرة في دارسة الذكاء والعمل بيه.
ثالثًا: ” المعامل الذكية ( 3 مؤشرات فرعية): : مدى توافر معامل أكثر ذكاء، تعتمد على تطبيقات أو أدوات للذكاء الاصطناعي في دعم مناهج التعليم، والمشروعات التطبيقية للطلاب داخل الجامعات
1- وجود معامل ذكية مجهزة
2- وجود مواهب بشرية تدير عمل المعمل الذكي
3- عدد الطلاب المتردين على المعمل
رابعًا:” مهارات الطلاب”( 3 مؤشرات فرعية): : طبيعة المهارات التي يكتسبها طلاب الجامعات من خلال ادماج تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي في المناهج المختلفة .
1- الفصول الدراسية : مدي ممارسة الطلاب لأدوات وحلول الذكاء الاصطناعي داخل الفصول الدراسية.
2- مشاريع التخرج.
3- معرض الطلاب السنوية.
خامسًا:” البحث العلمي” “( 3 مؤشرات فرعية): : حيث يتم قياس الانتاج العلمي من البحوث والدراسات العلمية المنشورة في مجلات عالمية محكمة باسم الجامعة في مجال التعليم والذكاء الاصطناعي بوجه عام.
1- معدل نشر الأبحاث العلمية ذات الصلة ( دوليا أو محليا).
2- وجود مجلة علمية متخصصة في المجال نفسه صادرة من الجامعة.
3-عدد الأساتذة أصحاب النشر العلمي في هذا المجال.
سادسًا: ” الشراكات العالمية مع مُصنعي الذكاء الاصطناعي ورواد التكنولوجيا ” “( 3 مؤشرات فرعية): : حيث يتم قياس نوعية الشراكة ” الفعالة” بين الجامعة وبعض من المؤسسات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي .
1- عدد الشراكات العالمية الفعالة في هذا المجال، بشرطة يعود بالنفع على العملية التعلمية ومهارات كلا من الأستاذ والطالب.
2- عدد المبادرات السنوية العائدة بالنفع على الجامعة من تلك الشراكات..
3-عدد الطلاب أو الفريق الأكاديمي الذي تتدرب ضمن تلك الشراكات.