Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userFactors affecting kindergarten students’ acceptance of using artificial intelligence applications in the teaching and learning processes
العوامل المؤثرة في قبول طالبات رياض الأطفال لاستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عمليتي التعليم والتعلم
120
1 1
0.0
(
0
)
Added by
Tishreen University مقالة
Publication date
2024
fields
Education
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
هدف البحث الحالي إلى تعرّف العوامل التي تؤثر على قبول طالبات رياض الأطفال في المدارس وكيفية تحسين هذه العوامل، استخدمت الباحثة المنهج الوصفي، وكانت أداة البحث استبانة أعدتها الباحثة ودرست خصائصها السكومتيرية، طبقت على عينة ممثلة للمجتمع الأصلي تبلغ (30) طالبة من طالبات السنتين الثالثة والرابعة / اختصاص رياض الأطفال في كلية التربية في جامعة تشرين.
The aim of the current research is to identify the factors that affect the acceptance of female kindergarten students and how to improve these factors. The researcher used the descriptive approach, and the research tool was a questionnaire prepared by the researcher and studied its psychometric properties. It was applied to a representative sample of the original community of (30) third-year female students. The fourth is the kindergarten specialty in the Faculty of Education at Tishreen University.
References used
No references
rate research
Read More
This research work presents fuzzy pitch controller design of wind turbine to get the maximum power in
addition to decrease the losses caused by acceleration and deceleration in turbine rotation. And thus
optimize power coefficient of turbine throug
h artificial intelligence and in particular fuzzy logic, because
the fuzzy controller doesn’t need a complex mathematical pattern of the controlled system.
A fuzzy controller is designed and compared with conventional controller for the same purpose in a wind
turbine system described by its transfer function and membership function has been chosen for error and
accumulation errors signals by using MATLAB. Results have been compared and showed better response
by using the fuzzy controller.
Part of a 2017 Master’s Degree in Web Science research, which includes the definition of marketing intelligence in an expanded theoretical study, the method of building an Internet-based system as a data source, processing methodology, and applied results.
تقرير صادر عن اليونسكو عن دور الذكاء الاصطناعي في الادماج والتعليم يناقش الحاجة إلى مسارات تحويلية لتذليل العقبات المتعددة لاستثمار الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم
المسؤولية الجنائية للذكاء الاصطناعي
تتمثل أهمية هذه الدراسة في أهمية موضوعها الجديد والحيوي، وهو المسؤولية الجنائية الناتجة عن أخطاء الذكاء الاصطناعي في التشريع الإماراتي "دراسة مقارنة"، فعلى امتداد الخمسين سنة الماضية تضافرت الجهود العالمية في عدد
من الميادين، كالفلسفة والقانون وعلم النفس وعلم المنطق والرياضيات، وعلم الأحياء وغيرها من العلوم، ومنذ سنوات بدأت هذه الجهود تحصد من ثمارها وظهرت إلى الوجود تطبيقات مذهلة للذكاء الاصطناعي، وهذا ما دفع دولة الإمارات العربية المتحدة لاستحداث وزارة للذكاء الاصطناعي وعلوم المستقبل، فهذه الخطوة تُضاف إلى سجل الإمارات الحافل بكل ما هو جديد في الثقافة والعلوم وغيرها من المجالات، فالإمارات سبّاقة في البحث وجلب أي أفكار جديدة أو عالمية وتطبيقها، والهدف من ذلك هو الارتقاء بالعمل الإداري. لأن اعتماد الإدارة على الذكاء الاصطناعي يساعدها على التكيف مع التغيرات المتلاحقة، ويساعدها أيضاً على مواجهة التحديات المتعددة والمختلفة، وبالتالي تحقيق الميزة التنافسية التي تسعى الإدارة إلى تحقيقها.
In recent years, the problem of classifying objects in images has increased by using deep learning as a result of the industrial sector requirements. Despite of many algorithms used in this field, such as Deep Learning Neural Network DNN and Convolut
ional Neural Network CNN, the proposed systems to address this problem Lack of comprehensive solution to the difficulties of long training time and floating memory during the training process, low rating classification. Convolutional Neural Networks (CNNs), which are the most used algorithms for this task, were a mathematical pattern for analyzing images data. A new deep-traversal network pattern was proposed to solve the above problems. The aim of the research is to demonstrate the performance of the recognition system using CNNs networks on the available memory and training time by adapting appropriate variables for the bypass network. The database used in this research is CIFAR10, which consists of 60000 colorful images belonging to ten categories, as every 6,000 images are for a class of these items. Where there are 50,000 training images and 10,000 test tubes. When tested on a sample of selected images from the CIFAR10 database, the model achieved a rating classification of 98.87%.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
