مولد خطة الدرس للمعلمين
تعرف على كيفية توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي من خلال دمج النصوص والصور والصوت في التطبيقات المدعومة بـ LlamaIndex.
سنغطي ما يلي...
في هذا الدرس، بناء مُساعدًا مُدعّمًا بالذكاء الاصطناعي يُساعد المُعلّمين على إنشاء خطط دروس مُنظّمة من خلال مُوجّه موضوعي بسيط. سيُوجّه المُساعد العملية خطوةً بخطوة، بدءًا من أهداف التعلّم، ثم وضع مُخطّط تعليمي، واقتراح الأنشطة، وأخيرًا إنشاء خطة درس كاملة وجاهزة للاستخدام في الفصل الدراسي.
يستخدم هذا التطبيق تجريد Workflow في LlamaIndex، مما يسمح لنا بتحديد تسلسل واضح وخطي لخطوات التفكير. تُحوّل كل خطوة إخراج الخطوة السابقة أو تبني عليه، مما يضمن أن يكون إخراج النهائي متماسكًا وكاملًا ومتوافقًا مع أهداف المعلم.
يمكن أن يدعم هذا النظام المعلمين والمدرسين ومصممي التعليم أو أي شخص يحتاج إلى تصميم محتوى تعليمي بسرعة وفعالية.
ملاحظة: يستخدم هذا التطبيق سير عمل LlamaIndex لتنظيم عملية إنشاء الخطوات المتعددة، ويمرر البيانات بين الخطوات باستخدام الأحداث المكتوبة، ويطبق تسلسل المطالبة بناء كل جزء من خطة الدرس.
لتنفيذ هذا التطبيق، سوف نستخدم الوحدات والمكتبات التالية:
Modules and Libraries
Library/Module | Purpose |
LlamaIndex | This defines and manages the multi-step workflow using |
Groq | The LLM backend is used to generate content at each stage. |
Tracing (simple handler) | This monitors each step of the workflow for clarity and debugging. |
Streamlit (optional) | This is the front-end interface to accept input and display lesson plans. |
تصميم سير عمل خطة الدرس
سيتكون سير العمل لدينا من أربع خطوات متتالية:
إنشاء أهداف التعلم.
إنشاء مخطط تعليمي.
اقترح أنشطة.
إنشاء خطة درس كاملة.
تعتمد كل خطوة على الخطوة السابقة، مما يؤدي إلى تحويل موضوع رفيع المستوى تدريجيًا إلى خطة مفصلة وجاهزة للفصل الدراسي.
الخطوة 1: إنشاء أهداف التعلم
نريد من المساعد أن يأخذ موضوعًا بسيطًا مثل: ...