بقلم: مايك جونستون ، مدير المنتج
يبدو أن الجميع يتحدث عن الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) هذه الأيام. مع النمو الأخير لنظام الذكاء الاصطناعي في التعليم ، يتطلع الكثيرون إلى فهم كيفية استجابة D2L لهذه التكنولوجيا الجديدة والخدمات التي ستكون متاحة لاكتشاف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في عمليات إرسال المتعلمين.
أهمية عمليات التكامل
في بعض الأحيان ، يريد عملاء D2L أكثر مما يمكن أن توفره Brightspace. إن تقديم الخدمات لعملائنا من خلال تكامل الشراكة يسمح ل Brightspace بأن تكون في قلب النظام البيئي للتعلم ، ويسمح للأدوات بتوفير قيمة إضافية للمستخدمين خارج الكفاءات الأساسية ل Brightspace. يمكن للعملاء الاستفادة من D2L Partners لتوسيع الخيارات المتاحة بسرعة لاحتياجات السوق المتغيرة. تسمح عمليات التكامل ل D2L بتوفير قيمة التقنيات الفريدة والمتخصصة للغاية من أدوات التعلم الخارجية لاكتشاف الانتحال واكتشاف الذكاء الاصطناعي والمزيد ، دون استثمار الوقت والمال لتطوير هذه التقنيات.
معيار جديد للمساعدة في اكتشاف الذكاء الاصطناعي
بالشراكة مع 1تكنولوجيا التعليم، وبصفتها أعضاء في مجموعة عمل LTI ، تساهم D2L في تطوير معيار صناعي جديد يسمى معالج الأصول لتحديد سير عمل تمرير المحتوى من النظام الأساسي إلى أداة للمعالجة غير المتزامنة. مثال على ذلك هو تقييم الانتحال أو اكتشاف الذكاء الاصطناعي ، وإعادة النتيجة إلى النظام الأساسي. قد يكون لدى العديد من المتعلمين والمدربين بالفعل خبرة في سير العمل هذا ، حيث يتم استخدامه بشكل شائع مع شريك D2L ، تورنيتين. عند تنفيذها بنجاح ، سيحدد هذا المعيار سير العمل وإطار العمل ، مما يلغي الحاجة إلى عمليات تكامل مخصصة بين الأدوات والأنظمة الأساسية. من خلال إنشاء هذا المعيار للأدوات والأنظمة الأساسية ، ستنخفض تكلفة تنفيذ وصيانة عمليات التكامل هذه بشكل كبير ، مما يسمح ل Brightspace بتوفير العديد من الخيارات للتكامل مع عدد أكبر ومجموعة متنوعة من الشركاء.
هذا المعيار لديه القدرة على دعم العديد من حالات الاستخدام أكثر من مجرد الانتحال أو اكتشاف الذكاء الاصطناعي. إمكانية الوصول (معالجة تباين الألوان وحجم الخط) والنسخ (تحويل الصوت إلى نص وتسمية توضيحية للصور) واللغوية (مستوى القراءة ومعدل الكلام والنغمة والقواعد والإمجائي) والمزيد! أي تطبيقات أخرى تنطوي على معالجة طلب لسمة مرغوبة تتناسب جميعها مع هذا الإطار القائم على المعايير.
باعتبارها أحدث إضافة إلى معايير التشغيل® البيني لأدوات التعلم (LTI) ، تواصل خدمة معالج الأصول هدف 1Edtech المتمثل في إنشاء نظام بيئي سريع الاستجابة ومبتكر وموثوق به. يسد هذا المعيار فجوة في النظام البيئي للتعلم الرقمي ويقربنا خطوة واحدة من عالم سلس تماما وقابل للتشغيل البيني. في حين أنه لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به قبل اعتبار هذا المعيار نهائيا ، إلا أننا متحمسون للغاية للفرص التي يوفرها.
من تورنيتين على هذا المعيار الجديد
تلتزم Turnitin التزاما كاملا بالتكامل الموحد مع شركائنا. بصفتنا عضوا مساهما في نظام 1EdTech البيئي ، فإننا نسعى جاهدين نحو تجربة قابلة للتشغيل البيني حقا لعملائنا باستخدام LTI 1.3. بالنظر إلى قابلية التطبيق والمرونة المماثلة التي يوفرها معيار معالج الأصول ، نحن واثقون من أن استراتيجية التكامل الخاصة بنا ستكون مفيدة لكل من الشركاء والعملاء. حاليا ، نحن نعمل عن كثب مع شركائنا في LMS على التكرار الأول ل Asset Processor ونتطلع إلى طرح ذلك لصالح قاعدة عملائنا.
لماذا النهج القائم على المعايير؟
التكامل القائم على المعايير جيد التنفيذ يفيد الجميع. تسمح لنا المعايير بتمكين إمكانات المتعلم وتحقيق نظام بيئي سريع الاستجابة ومبتكر وموثوق به.
من منظور المنصة ، إن وجود أدوات متعددة متاحة للشراكة يشجع على المنافسة بين الأدوات ويسمح بإنشاء العديد من مستويات الشراكات التي تقدم مستويات مختلفة من الخدمة للعملاء. تنتشر تكلفة التطوير وفقا لمعايير الصناعة عبر جميع فرص الشراكة المحتملة مما يقلل من التكلفة الإجمالية للتطوير لكل شراكة.
من منظور مزود الأدوات ، يفتح التطوير وفقا للمعيار فرص التكامل مع أي نظام أساسي آخر يدعم المعيار. بدون تكامل قائم على المعايير ، سيحتاج مزود الأدوات إلى تطوير عمليات تكامل مخصصة لكل نظام أساسي. على غرار مزايا المنصة ، تنتشر تكلفة التطوير وفقا لمعايير الصناعة عبر جميع فرص الشراكة المحتملة مما يقلل من التكلفة الإجمالية للتطوير لكل شراكة.
من وجهة نظر العميل ، يسمح النظام البيئي للأدوات المتنوعة بتلبية الاحتياجات التربوية الأكثر تنوعا ويشجع على تقديم خدمات عالية الجودة وأكثر موثوقية. تعمل عمليات تكامل الأدوات على ربط هذا النظام البيئي المتنوع مرة أخرى بمنصة التعلم الأساسية التي يشعر المعلمون والمتعلمون بالراحة فيها ، مما يعزز لحظة التعلم ويحسن نتائج التعلم.
متى سيكون هذا المعيار متاحا على نطاق واسع؟
من السابق لأوانه التنبؤ بموعد إتاحة هذا التكامل القائم على المعايير بشكل عام ، ولكن من خلال العمل بالشراكة مع Turnitin (الذين هم جاريون في أول تكرار لهم) ، نحن على استعداد لبدء التطوير. راقب خارطة طريق عامة للحصول على معلومات حالية عن الإصدارات القادمة.