عن منصة ميزان

يشهد المحتوى التعليمي الرقمي العربي تدفقاً كبيراً يصعب مراجعته يدوياً، مما يؤدي إلى صعوبة رصد الأنماط أو الرموز أو المضامين التي قد تتعارض مع الإطار التربوي أو المرجعي، إضافة إلى غياب أدوات آلية تقدم تفسيراً معيارياً لنتائج التحليل.

يقدم النظام بنية ذكاء اصطناعي قادرة على:

• تحليل المحتوى النصي والبصري بشكل آلي.
• تصنيف المحتوى وفق إطار متعدد المستويات.
• توليد تفسير آلي لسبب التصنيف.
• اقتراح بدائل تعليمية آمنة قابلة للاستخدام.

المعلمون، صناع المحتوى التعليمي، أولياء الأمور، المؤسسات التعليمية، والجهات التنظيمية ذات العلاقة بجودة المحتوى.

يعتمد النظام على:

• نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط (Vision + NLP).
• نماذج لغوية كبيرة (مثل Gemini أو ما يماثلها).
• طبقة توجيه تربوية (Prompt Engineering + Tool Calling) لضبط المخرجات.
• وحدة إخراج منظمة قابلة للتدقيق والتحليل.

يساهم المشروع في تطوير مجال ناشئ يتمثل في تحليل المحتوى التعليمي من منظور الأمن الفكري الرقمي، عبر دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع علوم التربية والتحليل المعرفي.

• ما مدى قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تحليل الإشكالات العقدية في المحتوى التعليمي العربي؟
• كيف يمكن تحسين شفافية تفسير قرارات التصنيف الآلي؟
• ما المعايير التربوية المناسبة لبناء إطار تصنيفي آلي؟
• كيف يمكن تكييف النظام مع اختلاف المناهج التعليمية بين الدول؟

يعتمد المشروع على منهجية تصميم النظم البحثية (Design Science Research)، مع تطوير تكراري للنظام، وتقييم الأداء باستخدام مقاييس Precision وRecall وF1، إضافة إلى تقييم خبراء تربويين لمخرجات النظام.