محاور المؤتمر
المجالات العلمية التي يستقبل المؤتمر الأبحاث والمشاركات فيها
معايير الجودة في التعليم العالي
·معايير الجودة الأكاديمية والإدارية وأهميتها في تحسين التعليم. ·تحليل مدى توافق مناهج الجامعة مع المعايير الوطنية والدولية للجودة. ·دور الهيئات الوطنية والدولية للاعتماد والجودة في دعم الجامعات. ·نظم الاعتماد الأكاديمي والمؤسسي ونظم تقييم الأداء وضمان الجودة. ·مؤشرات القياس والتحسين المستمر. · تحديات تطبيق الجودة في الأقسام الأكاديمية. ·التجارب الإقليمية والدولية الناجحة في تحسين الجودة.
استراتيجيات تطوير الجودة في التعليم العالي والتصنيفات الدولية
·دور البحث العلمي والابتكار في تعزيز الجودة الأكاديمية وتطوير النشر العلمي. ·تطوير مهارات أعضاء هيئة التدريس لتحقيق معايير الجودة الرقمية. ·تحسين الخدمات الطلابية الرقمية لدعم تجربة التعلم الذكية. ·دور الجودة وتطوير الأداء في رفع تصنيف المؤسسات التعليمية. ·تطوير المواقع الالكترونية للجامعات بما يخدم معايير الجودة والتصنيفات الدولية.
أثر الذكاء الاصطناعي في تصميم المناهج وتطوير التعليم
·التعلم التكيفي (Adaptive Learning): تطوير مناهج ديناميكية تتكيف مع مستوى استيعاب الطالب وسرعته في التعلم. ·رقمنة التعلم واستخدام البدائل الذكية "معامل افتراضية-محاضرات مسموعة ومرئية – التعليم عن بعد". ·التحديث الآلي للمناهج: رصد التطورات العلمية الحديثة ودمجها في المناهج الدراسية بشكل دوري لضمان مواكبة سوق العمل.
استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييم الاكاديمي وتحليل البيانات التعليمية
·التغذية الراجعة الفورية ودعم التعلم المستمر. ·التنبؤ بالتعثر الأكاديمي (أنظمة الإنذار المبكر). ·تحليل أداء الطلاب عبر لوحات البيانات التعليمية. ·تعزيز نزاهة الاختبارات الإلكترونية باستخدام الذكاء الاصطناعي. ·توليد الاختبارات الآلية وضمان عدالة التقييم ·التصحيح الآلي للأسئلة المقالية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. ·تحليل وتطوير أداء أعضاء هيئة التدريس. ·أتمتة تقارير الجودة والاعتماد الأكاديمي. ·التنبؤ بالمخرجات المؤسسية (التخرج والتوظيف).
دور الأنظمة الذكية في تطوير مؤشرات قياس الاداء (KPIs)
·المؤشرات اللحظية: الانتقال من التقارير السنوية الجامدة إلى لوحات تحكم تعرض مؤشرات الأداء بشكل حي ومباشر. ·صياغة مؤشرات مركبة: ابتكار مقاييس جديدة تقيس جوانب غير ملموسة مثل "مستوى التفاعل الفكري" أو "الرضا الأكاديمي العميق". ·المقارنة المرجعية (Benchmarking): مقارنة أداء الجامعة مع الجامعات العالمية الرائدة باستخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة.
التحديات الاخلاقية والقانونية لتطبيق الذكاء الاصطناعي
·التحيز الخوارزمي وضمان العدالة وعدم التمييز بين الطلاب. ·حقوق الملكية الفكرية للمحتوى المُنتَج باستخدام الذكاء الاصطناعي. ·الفجوة الرقمية وتكافؤ فرص الوصول إلى التقنيات الحديثة. ·حماية البيانات والخصوصية في البيئات التعليمية. ·الشفافية وقابلية تفسير القرارات الأكاديمية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ·النزاهة الأكاديمية وتحديد حدود استخدام الذكاء الاصطناعي.
هل بحثك ضمن أحد هذه المحاور؟
قدّم ملخّص بحثك عبر منصة CMT أو سجّل للمشاركة في المؤتمر.