رؤية الكمبيوتر: أهمية بالنسبة لتقنية التعليم

رؤية الكمبيوتر في صناعة تكنولوجيا التعليم

كان EdTech ، وهو اختصار لتكنولوجيا التعليم ، موجودًا في دائرة الضوء في الصناعة منذ الستينيات. إنه فرع متخصص من علوم الكمبيوتر يركز على استخدام التكنولوجيا في التعليم. يمكن ملاحظة أهمية هذه الصناعة في حقيقة أنها تبلغ حاليًا 8 مليارات دولار. يتوقع الخبراء أن يصل حجم قطاع تكنولوجيا التعليم إلى 150 مليار دولار بحلول عام 2026 ، وذلك بفضل تطبيقات الرؤية الحاسوبية المختلفة. تتزايد أهمية رؤية الكمبيوتر في هذه الصناعة مع توسع نطاق ما يمكنه القيام به.

خلال بداية جائحة فيروس كورونا ، شهدنا أن صناعة تكنولوجيا التعليم تمر بتغير سريع ، حيث تم استبدال أساليب التدريس التقليدية بأنظمة الواقع الافتراضي (VR) والواقع المعزز (AR). توفر هذه التقنيات الجديدة تجربة تعليمية تفاعلية وجذابة للطلاب. رؤية الكمبيوتر (CV) – القدرة على الرؤية من خلال الصور في شكل بيانات رقمية – هي الخطوة الرئيسية التالية الممكنة بسبب التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.

يسمح نظام رؤية الكمبيوتر للمعلمين بمراقبة تقدم كل طالب دون الحاجة إلى مراقبتهم جسديًا أو حتى رؤية وجوه كل طالب معين. يمكن أن يساعد الطلاب أيضًا في تلقي ملاحظات مخصصة لعملية التعلم الخاصة بهم. في هذه المقالة ، نناقش أهمية رؤية الكمبيوتر في صناعة EdTech وبعض حالات استخدامها في عملية التعليم والتدريس التي تساعد في إنشاء تجربة تعليمية أكثر ذكاءً للطلاب.

كيف تعمل تقنية رؤية الكمبيوتر في مجال التعليم؟

تقلد تقنية الرؤية الحاسوبية تقريبًا الطبيعة العاملة للدماغ البشري. تمت كتابة خوارزميات الرؤية الحاسوبية التي نستخدمها اليوم على أساس التعرف على الأنماط. يتم تزويد أجهزة الكمبيوتر بكمية هائلة من البيانات المرئية مثل الصور والأشياء ذات العلامات وما إلى ذلك ، وذلك باستخدام أجهزة كمبيوتر البيانات التي تجد الأنماط. دعنا نتعرف أكثر على كيفية عمل رؤية الكمبيوتر:

• تعتمد رؤية الكمبيوتر إلى حد كبير على تقنيات التعرف على الأنماط. يمكنه حتى التدريب الذاتي وفهم البيانات المرئية.
• إن التوافر الواسع للبيانات يجعل العملية المرئية للكمبيوتر أكثر دقة وأسرع.
• في تطبيقات رؤية الكمبيوتر السابقة ، تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي (ML) ولكن الآن أصبحت خوارزميات التعلم العميق هي الحل الأفضل.
• تستخدم تقنيات التعلم الآلي قدرًا كبيرًا من البيانات والمراقبة النشطة للإجراءات البشرية لتقديم نتائج دقيقة ممكنة.
• تعتمد خوارزميات التعلم العميق إلى حد كبير على الشبكات العصبية وتستخدم أمثلة لحل المشكلات المعقدة.
• في الماضي ، استخدمت تقنية رؤية الكمبيوتر خوارزمية الكشف عن الوجه فيولا جونز. الآن ، يستخدم أحدث خوارزمية اتجاه تسمى الشبكات العصبية التلافيفية (CNN).

تحديات رؤية الكمبيوتر لتقنية التعليم

في السنوات الأخيرة ، نمت صناعة رؤية الكمبيوتر بشكل كبير. مع ظهور تقنيات مثل الشبكات العصبية التلافيفية والتعلم العميق إلى جانب الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وتحليلات البيانات الكبيرة ، أصبحت رؤية الكمبيوتر أيضًا أداة قوية للعديد من المؤسسات. ومع ذلك ، لا تزال هناك بعض التحديات مع رؤية الكمبيوتر والتي سنحتاج إلى التغلب عليها لنكون أكثر كفاءة في المستقبل. فيما يلي التحديات الأربعة الأكثر شيوعًا التي تواجهها الشركات أثناء تنفيذ تقنية رؤية الكمبيوتر في عملياتها التجارية.

1. أجهزة غير كافية

يتطلب تنفيذ تقنية رؤية الكمبيوتر كلاً من البرامج والأجهزة للحصول على نتائج أفضل. الأجهزة مثل الكاميرات عالية الدقة وأجهزة الاستشعار والروبوتات باهظة الثمن. من ناحية أخرى ، إذا لم يتم تثبيت أي من الأجهزة بشكل صحيح ، فسيؤدي ذلك إلى نتائج سيئة. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب بعض أنظمة الرؤية الحاسوبية أجهزة استشعار تدعم تقنية إنترنت الأشياء. إن تكلفة متطلبات الأجهزة وامتلاك تقنية حوسبة سحابية موثوقة ومستقرة لنظام السيرة الذاتية تجعلها باهظة الثمن بعض الشيء.

2. تدني جودة البيانات

للحصول على نظام رؤية حاسوبي ناجح ، سوف تحتاج إلى مجموعات بيانات عالية الجودة ومُصنَّفة ومشروحة. تتطلب الصناعات ، مثل صناعة الرعاية الصحية ، التي تستخدم تقنية السيرة الذاتية ، شرحًا توضيحيًا عالي الجودة للبيانات ، وإلا فقد يكون هناك ضرر كبير. يعد ضعف جودة البيانات أحد أسباب الفشل الهائل للأداة عندما يتعلق الأمر بتحديد COVID-19. في الوقت نفسه ، قد يكون جمع البيانات ذات الصلة والكافية أكثر صعوبة للشركات في العصر الحديث. قد يؤدي هذا إلى موقف لا تستطيع فيه الشركات توفير بيانات تدريب كافية لنظام السيرة الذاتية.

3. تطوير نموذج ضعيف أو ضعيف

إن وجود تخطيط ضعيف أو ضعيف لإنشاء نموذج ML سيلعب دورًا مهمًا في إزعاج نظام السيرة الذاتية الطموح. غالبًا ما يبدأ التنفيذيون في التخطيط لنموذج ML دون أن يكون لديهم أهداف مرغوبة ، مما يجعل من الصعب جدًا على فريق علوم البيانات تحقيق أهدافهم. أيضًا ، قد يؤدي ذلك إلى إبطاء الشركات عن تحقيق أهدافها وتكلفتها أكثر من خلال فرض استخدام قدر غير واقعي من قوة الحوسبة ، أو ضعف الأداء ، وما إلى ذلك. لتجنب مثل هذا الموقف ، يجب على الشركات التركيز على إنشاء خطة مشروع قوية فيما يتعلق نطاق المشروع وجمع كل البيانات ذات الصلة.

4. ضيق الوقت

غالبًا ما يبدأ مديرو المشاريع في توقع الوقت المطلوب لنشر المشروع استنادًا إلى الوقت المطلوب لتطوير نموذج. ومع ذلك ، فقد فشلوا في مراعاة الوقت المطلوب خلال مرحلة التخطيط للمشروع النموذجي. هذا يؤدي إلى تأخير الوقت في النشر. بالإضافة إلى التخطيط ، قد يستغرق وقتًا إضافيًا لإعداد النظام وتكوينه ومعايرة الأجهزة وجمع البيانات وتنقية البيانات وتوسيم البيانات وتدريب النموذج واختباره. تلعب هذه العوامل دورًا رئيسيًا في تأخير المشروع.

استخدامات رؤية الكمبيوتر في قطاع التعليم

يربط وجود رؤية الكمبيوتر في صناعة EdTech المعلمين بمطوري البرامج والمصممين والمطورين الذين يمكنهم إنشاء البرنامج أو تكييفه ليناسب احتياجاتهم من خلال توفير بيئة تعليمية تفاعلية مع ميزات مثل المحاكاة والألعاب. بالإضافة إلى هذه الميزات ، يهدف EdTech إلى تزويد الطلاب بخطط تعليمات فردية وفقًا لمستوى مهاراتهم ، لمساعدتهم على الوصول إلى مستويات أعلى من خلال العمل في المجالات التي يحتاجون إلى تحسين فيها. الحاجة إلى إيجاد توازن بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري لها أدت إلى بعض النتائج الحتمية في صناعة تكنولوجيا التعليم.

توفر تقنية رؤية الكمبيوتر طريقة للحصول على معلومات حول محيط الشخص دون الحاجة إلى البحث عنها يدويًا عن طريق كتابة الكلمات الرئيسية في شريط البحث أو إلقاء نظرة على شاشات الكمبيوتر طوال اليوم. سيساعد هذا الأشخاص على التعرف على مجال دراستهم بسهولة أكبر ، دون الحاجة إلى استخدام الكتب المدرسية والمحاضرات. تعد تقنية السيرة الذاتية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من أهم الاتجاهات في السوق. تستمر هذه التكنولوجيا في التطور وتقدم أشياء أكثر روعة للقطاع التعليمي. بمساعدة تقنية الرؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي ، تمكنت صناعة تكنولوجيا التعليم الحديثة من تقديم تجارب تعليمية مخصصة لطلابها. فيما يلي قائمة ببعض التطبيقات التي تستخدم تقنية رؤية الكمبيوتر:

• الأمن المستند إلى الذكاء الاصطناعي للمدارس
• رسم الخرائط الداخلية في الوقت الفعلي
• إدارة ذكية لوقوف السيارات
• كشف التسلل
• منع التخريب القائم على الذكاء الاصطناعي
• كشف الأشياء المشبوهة
• تحليل عاطفة الوجه
• مراقبة الحضور الآلي
• تحليل الحشود

التطبيقات المذكورة أعلاه هي أحدث اتجاه في صناعة EdTech. تستخدم جميع شركات تكنولوجيا التعليم الرائدة تقريبًا هذا النوع من التكنولوجيا لجذب انتباه الطلاب. بمساعدة مطوري البرامج التعليمية ، تنشئ شركات EdTech برامج وأدوات يمكنها التعامل مع الأساليب التربوية المختلفة لتسهيل الأمور على الطلاب والمعلمين.

رؤية الكمبيوتر: الحدود التالية في التعليم

رؤية الكمبيوتر هي عملية تمكين الآلة من فهم ما تنظر إليه. تُستخدم الشبكات والخوارزميات العصبية التلافيفية لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي وتحديد الكائنات وتتبعها في مساحة ثلاثية الأبعاد. تستعد صناعة EdTech للنمو بشكل كبير حيث تقوم الشركات بتطوير مواد تعليمية تعتمد على هذه التكنولوجيا. إنها واحدة من أكثر المجالات إثارة وتحديًا للعمل فيها اليوم. لإنشاء نظام رؤية كمبيوتر ناجح ، يلزم فهم عميق للخوارزميات والبرمجة.

يتزايد الطلب على تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية ، جنبًا إلى جنب مع الطلب على الخريجين المهرة المدربين في هذا المجال. لم يواكب عدد الطلاب المسجلين في برامج علوم الكمبيوتر الحاجة المتزايدة إلى المواهب ، ويلتحق جيل جديد من الطلاب بالجامعة بخبرة قليلة أو معدومة في مجال الروبوتات والبرمجة.

لمواكبة الطلب المتزايد على المهنيين المدربين ، يجب تطوير عروض تعليمية جديدة تستهدف الطلاب الذين يرغبون في ممارسة مهنة في رؤية الكمبيوتر. نما عدد الأدوات عالية الجودة لتدريب خوارزميات الرؤية الحاسوبية بشكل ملحوظ في السنوات الأخيرة ، مع منصات مثل TensorFlow مما يجعل التعلم الآلي متاحًا لجمهور أوسع. ولكن لا تزال هناك حواجز كبيرة عندما يتعلق الأمر بتعليم الطلاب حول هذه التكنولوجيا والتي تحتاج إلى معالجة عاجلة حتى نتمكن من إعداد الطلاب للوظائف المستقبلية وفرص الغد.

استنتاج

في السنوات الأخيرة ، انتشر استخدام رؤية الكمبيوتر في كل من الإعدادات التجارية والبحثية. مع زيادة الطلب على تقنيات رؤية الكمبيوتر ، من المهم أن تكون على دراية بحدودها بالإضافة إلى المساهمات التي تم تقديمها للتخفيف من هذه التحديات.