■ داستان مردی که همه دنیایش را وقف ۳ دختر خود کرد.
از صفحه اینستاگرام پرویز پرستویی
در سال ۱۹۸۵، در روستایی آرام در شرق آفریقا، مردی به نام دنیل با بای برهنه در کنار سه دخترش ایستاده بود. همسرش سال قبل، هنگام زایمان درگذشته بود. او هرگز دوباره ازدواج نکرد. نه وقتش را داشت، نه دلش را.
او یک کشاورز بود، یک سازنده، یک پدر، و یک رویاپرداز. خانه‌نشان برق نداشت. بعضی شب‌ها شام فقط ریشه‌های آب‌پز و آب ساده بود اما چیزی که همیشه داشتند – چیزی که دنیل مطمئن می‌شد هیچ‌وقت از دست نمی‌دهند – عزت نفس بود.
هر صبح، پیش از طلوع آفتاب، او و دخترهایش را بیدار می‌کرد و دو مایل پیاده تا مدرسه همراهی‌شان می‌کرد. خودش سواد خواندن و نوشتن نداشت، اما هر روز بیرون کلاس، در سایه می‌نشست تا بعد از مدرسه تنها برگردند.
گاهی خودش غذا نمی‌خورد تا بتوانند یک مداد بخرند.
حلقه ازدواجش را فروخت تا هزینه امتحانات را بپردازد.
در فصل برداشت، سه شغل مختلف کار می‌کرد تا بتواند کتاب‌های دست دوم – که خیلی‌هایشان صفحه نداشتند – برایشان تهیه کند.
مردم مسخره‌اش می‌کردند.
می‌گفتند: «آن‌ها دختر، چه آینده‌ای دارند؟»
دنیل پاسخی نمی‌داد.
فقط همچنان گام‌هایشان راه می‌رفت.
سال‌ها گذشت. یکی‌یکی فارغ‌التحصیل شدند.
یکی‌یکی بورسیه گرفتند. و یکی‌یکی... از آفیانوس‌ها گذشتند.
در سال ۲۰۲۵، ۴۰ سال پس از آن عکس، جهان چیزی را دید که هیچ‌کس انتظارش را نداشت:
تصویری جدید از همان مرد که این بار با افتخار جلوی یک بیمارستان ایستاده بود – در کنار سه دخترش که همگی رویوش سفید بر تن داشتند.
پزشک.
هر سه‌شان.
وقتی از او پرسیدند چه احساسی دارد، دنیل آرام گریست و زمزمه کرد:
«من هیچ‌وقت دنیا را به آن‌ها ندادم... فقط نگذاشتم دنیا امیدشان را از‌شان بگیرد.»
او با دستانش محصول کاشت،
اما با قلبش پزشک پرورش داد.
در سکوت سایه‌های مرد که جهان هرگز نشناخت.
سه دخترش برخواستند و آن را دگرگون کردند.
@Modern_Learning_for_GenZ
از صفحه اینستاگرام پرویز پرستویی
در سال ۱۹۸۵، در روستایی آرام در شرق آفریقا، مردی به نام دنیل با بای برهنه در کنار سه دخترش ایستاده بود. همسرش سال قبل، هنگام زایمان درگذشته بود. او هرگز دوباره ازدواج نکرد. نه وقتش را داشت، نه دلش را.
او یک کشاورز بود، یک سازنده، یک پدر، و یک رویاپرداز. خانه‌نشان برق نداشت. بعضی شب‌ها شام فقط ریشه‌های آب‌پز و آب ساده بود اما چیزی که همیشه داشتند – چیزی که دنیل مطمئن می‌شد هیچ‌وقت از دست نمی‌دهند – عزت نفس بود.
هر صبح، پیش از طلوع آفتاب، او و دخترهایش را بیدار می‌کرد و دو مایل پیاده تا مدرسه همراهی‌شان می‌کرد. خودش سواد خواندن و نوشتن نداشت، اما هر روز بیرون کلاس، در سایه می‌نشست تا بعد از مدرسه تنها برگردند.
گاهی خودش غذا نمی‌خورد تا بتوانند یک مداد بخرند.
حلقه ازدواجش را فروخت تا هزینه امتحانات را بپردازد.
در فصل برداشت، سه شغل مختلف کار می‌کرد تا بتواند کتاب‌های دست دوم – که خیلی‌هایشان صفحه نداشتند – برایشان تهیه کند.
مردم مسخره‌اش می‌کردند.
می‌گفتند: «آن‌ها دختر، چه آینده‌ای دارند؟»
دنیل پاسخی نمی‌داد.
فقط همچنان گام‌هایشان راه می‌رفت.
سال‌ها گذشت. یکی‌یکی فارغ‌التحصیل شدند.
یکی‌یکی بورسیه گرفتند. و یکی‌یکی... از آفیانوس‌ها گذشتند.
در سال ۲۰۲۵، ۴۰ سال پس از آن عکس، جهان چیزی را دید که هیچ‌کس انتظارش را نداشت:
تصویری جدید از همان مرد که این بار با افتخار جلوی یک بیمارستان ایستاده بود – در کنار سه دخترش که همگی رویوش سفید بر تن داشتند.
پزشک.
هر سه‌شان.
وقتی از او پرسیدند چه احساسی دارد، دنیل آرام گریست و زمزمه کرد:
«من هیچ‌وقت دنیا را به آن‌ها ندادم... فقط نگذاشتم دنیا امیدشان را از‌شان بگیرد.»
او با دستانش محصول کاشت،
اما با قلبش پزشک پرورش داد.
در سکوت سایه‌های مرد که جهان هرگز نشناخت.
سه دخترش برخواستند و آن را دگرگون کردند.
@Modern_Learning_for_GenZ
❤5👍1
🚀 خلاصه سخنرانی آندره کارپاتی:
نرم‌افزار 3.0 و تحول برنامه‌نویسی
🔥 مفهوم کلی:
تحول نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی
آندره کارپاتی در سخنرانی خود در مدرسه استارتاپ‌های هوش مصنوعی Y Combinator، مفهوم "Software 3.0" را معرفی کرد و توضیح داد که نرم‌افزار در حال تغییر بنیادین است. او استدلال می‌کند که مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نوع جدیدی از کامپیوتر هستند که با زبان انگلیسی برنامه‌ریزی می‌شوند.
💻 سه نسل نرم‌افزار:
1️⃣ نرم‌افزار 1.0:
برنامه‌نویسی سنتی که در آن توسعه‌دهندگان دستورات صریح را در زبان‌هایی مانند Python یا ++C می‌نویسند. این روش نیاز به دقت و درک عمیق از syntax و منطق دارد.
2️⃣ نرم‌افزار 2.0:
دوران شبکه‌های عصبی که به جای کدنویسی دستی قوانین، توسعه‌دهندگان مدل‌ها را با تغذیه داده آموزش می‌دهند. "کد" به وزن‌های مدل تبدیل می‌شود که از طریق بهینه‌سازی به جای دستورات صریح تصفیه می‌شوند.
3️⃣ نرم‌افزار 3.0:
مرز جدید که در آن LLMها به عنوان سیستم‌های قابل برنامه‌ریزی عمل می‌کنند که promptهای زبان طبیعی را تفسیر می‌کنند. حالا ما به معنای واقعی کلمه در حال برنامه‌ریزی کامپیوترها به زبان انگلیسی هستیم.
🎨 مفهوم "Vibe Coding":
کارپاتی اصطلاح "vibe coding" را ابداع کرد که روشی از توسعه نرم‌افزار است که در آن برنامه‌نویسان به جای جزئیات پیچیده، توصیفات کلی ارائه می‌دهند و LLMها کد را تولید می‌کنند. این روش ناگهان همه را برنامه‌نویس می‌کند، چون همه زبان طبیعی صحبت می‌کنند.
🖥️ مقایسه LLMها با سیستم‌عامل‌ها:
کارپاتی LLMها را با utilities، fabrication plants، و به ویژه سیستم‌عامل‌ها مقایسه می‌کند:
• مانند Utilities: آزمایشگاه‌های LLM مانند OpenAI، Gemini، Anthropic سرمایه‌گذاری اولیه برای آموزش مدل‌ها انجام می‌دهند.
• توزیع اندازه‌گیری شده: دسترسی بر اساس استفاده محاسبه می‌شود.
• انتظارات کیفیت: کاربران انتظار تأخیر کم، uptime بالا و کیفیت ثابت دارند.
🧠 روانشناسی LLMها:
کارپاتی LLMها را "شبیه‌ساز افکار انسانی" و "people spirits" توصیف می‌کند که روانشناسی شبه‌انسانی از خود نشان می‌دهند.
✅ مزایا:
• حافظه فوق‌انسانی و دانش گسترده
• توانایی انجام کارهای پیچیده
❌ معایب:
• توهم زیاد، فقدان خودآگاهی، هوش "تکه‌ای"
• آمنزیای anterograde (عدم حفظ context یا یادگیری از تعاملات گذشته)
⚖️ خودکارسازی جزئی (Partial Autonomy):
به جای advocate کردن برای agentهای کاملاً خودکار، کارپاتی "partial autonomy" applications را ترویج می‌کند:
• روش Autonomy Slider: ویژگی‌ای که به کاربران اجازه می‌دهد تصمیم بگیرند چقدر کنترل به LLM بدهند.
• حلقه همکاری انسان-AI: تأکید بر تأیید انسانی برای نتایج
🚗 تجربه Tesla و آینده:
کارپاتی از تجربه خود در Tesla مثال می‌زند: در ابتدا کدهای++C زیاد و شبکه‌های عصبی کمی برای تشخیص تصویر وجود داشت. با بهبود autopilot، شبکه‌های عصبی رشد کردند و تمام کدهای++C تدریجاً حذف شدند.
🌍 دموکراسی‌سازی برنامه‌نویسی:
یکی از هیجان‌انگیزترین جنبه‌های Software 3.0 این است که دیگر نیازی به سال‌ها مطالعه فنی برای ایجاد نرم‌افزار نیست. هر کسی که بتواند به زبان طبیعی ارتباط برقرار کند، می‌تواند برنامه‌نویس باشد.
⚡ چالش‌ها و آینده:
در حالی که تولید کد با LLMها سرگرم‌کننده و سریع است، چالش واقعی در آماده‌سازی اپلیکیشن‌ها برای محیط تولید نهفته است. کارها مانند authentication، یکپارچه‌سازی پرداخت، و مدیریت domain همچنان نیاز به مراحل دستی پیچیده دارند.
🎯 نتیجه‌گیری:
کارپاتی معتقد است که:
ویدئو کامل سخنرانی آندره کارپاتی را در لینک زیر در یوتیوب ببینید. 👇
https://youtu.be/LCEmiRjPEtQ?si=65OsHMP978MOvREK
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #Software3 #AI #کارپاتی
@Modern_Learning_for_GenZ
نرم‌افزار 3.0 و تحول برنامه‌نویسی
🔥 مفهوم کلی:
تحول نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی
آینده نرم‌افزار در همکاری انسان و AI نهفته است، نه جایگزینی کامل انسان‌ها با هوش مصنوعی
آندره کارپاتی در سخنرانی خود در مدرسه استارتاپ‌های هوش مصنوعی Y Combinator، مفهوم "Software 3.0" را معرفی کرد و توضیح داد که نرم‌افزار در حال تغییر بنیادین است. او استدلال می‌کند که مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نوع جدیدی از کامپیوتر هستند که با زبان انگلیسی برنامه‌ریزی می‌شوند.
💻 سه نسل نرم‌افزار:
1️⃣ نرم‌افزار 1.0:
برنامه‌نویسی سنتی که در آن توسعه‌دهندگان دستورات صریح را در زبان‌هایی مانند Python یا ++C می‌نویسند. این روش نیاز به دقت و درک عمیق از syntax و منطق دارد.
2️⃣ نرم‌افزار 2.0:
دوران شبکه‌های عصبی که به جای کدنویسی دستی قوانین، توسعه‌دهندگان مدل‌ها را با تغذیه داده آموزش می‌دهند. "کد" به وزن‌های مدل تبدیل می‌شود که از طریق بهینه‌سازی به جای دستورات صریح تصفیه می‌شوند.
3️⃣ نرم‌افزار 3.0:
مرز جدید که در آن LLMها به عنوان سیستم‌های قابل برنامه‌ریزی عمل می‌کنند که promptهای زبان طبیعی را تفسیر می‌کنند. حالا ما به معنای واقعی کلمه در حال برنامه‌ریزی کامپیوترها به زبان انگلیسی هستیم.
🎨 مفهوم "Vibe Coding":
کارپاتی اصطلاح "vibe coding" را ابداع کرد که روشی از توسعه نرم‌افزار است که در آن برنامه‌نویسان به جای جزئیات پیچیده، توصیفات کلی ارائه می‌دهند و LLMها کد را تولید می‌کنند. این روش ناگهان همه را برنامه‌نویس می‌کند، چون همه زبان طبیعی صحبت می‌کنند.
🖥️ مقایسه LLMها با سیستم‌عامل‌ها:
کارپاتی LLMها را با utilities، fabrication plants، و به ویژه سیستم‌عامل‌ها مقایسه می‌کند:
• مانند Utilities: آزمایشگاه‌های LLM مانند OpenAI، Gemini، Anthropic سرمایه‌گذاری اولیه برای آموزش مدل‌ها انجام می‌دهند.
• توزیع اندازه‌گیری شده: دسترسی بر اساس استفاده محاسبه می‌شود.
• انتظارات کیفیت: کاربران انتظار تأخیر کم، uptime بالا و کیفیت ثابت دارند.
🧠 روانشناسی LLMها:
کارپاتی LLMها را "شبیه‌ساز افکار انسانی" و "people spirits" توصیف می‌کند که روانشناسی شبه‌انسانی از خود نشان می‌دهند.
✅ مزایا:
• حافظه فوق‌انسانی و دانش گسترده
• توانایی انجام کارهای پیچیده
❌ معایب:
• توهم زیاد، فقدان خودآگاهی، هوش "تکه‌ای"
• آمنزیای anterograde (عدم حفظ context یا یادگیری از تعاملات گذشته)
⚖️ خودکارسازی جزئی (Partial Autonomy):
به جای advocate کردن برای agentهای کاملاً خودکار، کارپاتی "partial autonomy" applications را ترویج می‌کند:
• روش Autonomy Slider: ویژگی‌ای که به کاربران اجازه می‌دهد تصمیم بگیرند چقدر کنترل به LLM بدهند.
• حلقه همکاری انسان-AI: تأکید بر تأیید انسانی برای نتایج
🚗 تجربه Tesla و آینده:
کارپاتی از تجربه خود در Tesla مثال می‌زند: در ابتدا کدهای++C زیاد و شبکه‌های عصبی کمی برای تشخیص تصویر وجود داشت. با بهبود autopilot، شبکه‌های عصبی رشد کردند و تمام کدهای++C تدریجاً حذف شدند.
🌍 دموکراسی‌سازی برنامه‌نویسی:
یکی از هیجان‌انگیزترین جنبه‌های Software 3.0 این است که دیگر نیازی به سال‌ها مطالعه فنی برای ایجاد نرم‌افزار نیست. هر کسی که بتواند به زبان طبیعی ارتباط برقرار کند، می‌تواند برنامه‌نویس باشد.
⚡ چالش‌ها و آینده:
در حالی که تولید کد با LLMها سرگرم‌کننده و سریع است، چالش واقعی در آماده‌سازی اپلیکیشن‌ها برای محیط تولید نهفته است. کارها مانند authentication، یکپارچه‌سازی پرداخت، و مدیریت domain همچنان نیاز به مراحل دستی پیچیده دارند.
🎯 نتیجه‌گیری:
کارپاتی معتقد است که:
ما در دهه 1960 محاسبات LLM هستیم و زمان ساخت فرا رسیده است. او 2025-2035 را "دهه agentها" می‌نامد و تأکید می‌کند که آینده نرم‌افزار در همکاری انسان و AI نهفته است، نه جایگزینی کامل انسان‌ها.
ویدئو کامل سخنرانی آندره کارپاتی را در لینک زیر در یوتیوب ببینید. 👇
https://youtu.be/LCEmiRjPEtQ?si=65OsHMP978MOvREK
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #Software3 #AI #کارپاتی
@Modern_Learning_for_GenZ
❤1👍1
نسل زِد - یادگیری مدرن
🚀 خلاصه سخنرانی آندره کارپاتی: نرم‌افزار 3.0 و تحول برنامه‌نویسی 🔥 مفهوم کلی: تحول نرم‌افزار در عصر هوش مصنوعی آینده نرم‌افزار در همکاری انسان و AI نهفته است، نه جایگزینی کامل انسان‌ها با هوش مصنوعی آندره کارپاتی در سخنرانی خود در مدرسه استارتاپ‌های هوش…
ویدئو کامل سخنرانی در یوتیوب 👇👇👇
https://youtu.be/LCEmiRjPEtQ?si=65OsHMP978MOvREK
■ معرفی آندره کارپاتی (سخنران)
@Modern_Learning_for_GenZ
https://youtu.be/LCEmiRjPEtQ?si=65OsHMP978MOvREK
■ معرفی آندره کارپاتی (سخنران)
آندره کارپاتی (متولد 1986) یکی از برجسته‌ترین چهره‌های دنیای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است که مسیر شغلی فوق‌العاده‌ای در سازمان‌های پیشرو این حوزه داشته است. او که اصالتاً اهل اسلواکی است و در سن 15 سالگی به کانادا مهاجرت کرد، مدرک دکترای خود را در سال 2015 از دانشگاه استنفورد تحت نظارت فی‌فی لی دریافت کرد. کارپاتی یکی از اعضای بنیان‌گذار OpenAI بوده و سپس به عنوان مدیر هوش مصنوعی در Tesla مشغول به کار شد و نقش کلیدی در توسعه سیستم Autopilot ایفا کرد. او همچنین طراح و مدرس اصلی اولین کلاس یادگیری عمیق در استنفورد (CS231n) بود که به یکی از بزرگ‌ترین کلاس‌های این دانشگاه تبدیل شد. در سال 2024، شرکت جدیدی به نام Eureka Labs را برای آموزش هوش مصنوعی راه‌اندازی کرد و با سری ویدیوهای آموزشی "Neural Networks: Zero to Hero" و مفاهیمی مانند "vibe coding"، نقش مهمی در دموکراتیزه کردن آموزش AI ایفا می‌کند.
@Modern_Learning_for_GenZ
■ خطر اطلاعات نادرست
➕چه کسانی بیشتر گول اطلاعات نادرست را می‌خورند؟ در پاسخ به این پرسش مهم پژوهش بسیار بزرگی انجام شده است؛ بیش از ۶۶ هزار نفر در ۲۴ کشور جهان از طریق یک وبسایت عمومی در این پژوهش شرکت داشتند.
➕نقش سن
نتایج تا حد زیادی ناامیدکننده است زیرا نشان می‌دهد که به‌خلاف تصور رایج که جوانان نسل زد (متولدین ۱۹۹۷-۲۰۱۲) به دلیل بزرگ شدن با اینترنت آگاهی رسانه‌ای بیشتری دارند، این نسل کمترین امتیاز را در تشخیص اخبار جعلی کسب کردند و آسیب‌پذیرتر از سایر گروه‌های سنی بودند. نکته‌ی جالب و امیدوارکننده آنکه به رغم آنکه نمرات نسل زِد پایین‌تر از بقیه بود اما خودارزیابی این گروه واقعی‌تر از نسل‌های قبلی بود. به عبارتی خودشان می‌دانستند که عملکرد مناسبی در تشخیص اطلاعات نادرست ندارند.
➕نقش گرایش سیاسی
همانطور که شواهد قبلی نیز نشان داده بودند افرادی که خود را از نظر سیاسی محافظه‌کار یا بسیار محافظه‌کار معرفی کردند، به طور متوسط امتیاز پایین‌تری در تشخیص اطلاعات نادرست داشتند. خطر بزرگ این عدم تشخیص وقتی روشن می‌شود که این دسته در نهادهای سیاسی و امنیتی مشغول به فعالیت می‌شوند زیرا کم‌توانی در تشخیص اطلاعات نادرست می‌تواند عواقب وخیمی برای همگان داشته باشد. در افراد بسیار محافظه‌کار، ارتباط بین اعتماد به نفس بالا و توانایی واقعی ضعیف‌تر بود؛ یعنی اعتماد به نفس این گروه کمتر نشان‌دهنده‌ی مهارت واقعی آن‌ها بود که همین امر خطرات تصمیم‌گیری‌های این دسته را بالاتر می‌برد.
➕نقش جنسیت
وقتی پای جنسیت به میان آمد مشخص شد که مردان، عملکرد بهتری در تشخیص اطلاعات نادرست از خود نشان دادند. اما در این میان زنان خودارزیابی بهتری نسبت به مردان داشتند. به عبارتی مردان در تشخیص اطلاعات نادرست بهتر بودند اما اعتماد کاذبی نسبت به عملکرد خود داشتند و آن را بالاتر از واقعی ارزیابی می‌کردند.
➕نقش تحصیلات
افرادی که سطح تحصیلات رسمی بالاتری داشتند در تشخیص اطلاعات نادرست بهتر عمل کردند. اما خطری نیز در کمین تحصیل‌کرده‌های دانشگاهی است. افراد با تحصیلات عالی (لیسانس به بالا) کمی کمتر از افراد با تحصیلات پایین‌تر در تخمین توانایی خود دقیق بودند. یعنی افرادی که دانشگاه رفته‌اند باید بیشتر مراقب خودارزیابی‌هایشان باشند. اما در مجموع کل جمعیت افرادی که فکر می‌کردند توانایی خوبی در تشخیص اخبار جعلی دارند، واقعاً عملکرد بهتری داشتند.
➕نقش جغرافیا
عملکرد شرکت‌کنندگان در کشورهای مختلف اندکی متفاوت بود، اگرچه برخی کشورهای اروپایی و کانادا عملکردی مشابه آمریکا داشتند. پژوهشگران می‌گویند این مطالعه به زبان انگلیسی انجام شده، بنابراین ممکن است یافته‌ها کاملاً به جمعیت‌های غیرانگلیسی‌زبان قابل تعمیم نباشد هرچند دلیل قانع‌کننده‌ای وجود ندارد که فکر کنیم وضعیت کشورهای دیگر متفاوت است.
📌چرا این پژوهش بسیار مهم است؟
آسیب‌پذیری در برابر اطلاعات نادرست تحت تأثیر عوامل مختلف اجتماعی،روانی و جمعیتی است و هیچ‌کس مصون نیست. همه افراد، صرف‌نظر از گروه جمعیتی یا باورهایشان، در معرض خطر باور کردن اطلاعات نادرست هستند. تقویت مهارت‌های تفکر انتقادی و سواد دیجیتال برای همگان ضروری است.حتی تفاوت‌های کوچک در آسیب‌پذیری می‌تواند با توجه به حجم انبوه اطلاعات آنلاین، پیامدهای مهمی در دنیای واقعی مانند سلامت عمومی و تصمیمات سیاسی داشته باشد.نکته‌ی بسیار مهم آن است که شناسایی گروه‌های آسیب‌پذیرتر به معنی مقصر دانستن آن‌ها نیست، بلکه نشان‌دهنده‌ی نیاز به تلاش‌های هدفمندتر برای افزایش سواد رسانه‌ای و تفکر انتقادی در تمام اقشار جامعه است.
📌چه کنیم؟
مطالعه فلسفه، به‌ویژه فلسفه طبیعی‌گرایانه که با علم پیوند خورده، قدرت تشخیص اطلاعات نادرست را افزایش می‌دهد.
➖ فلسفه به طور ذاتی شامل پرسش‌گری، تحلیل منطقی استدلال‌ها، شناسایی مغالطه‌ها و ارزیابی پیش‌فرض‌هاست. این مهارت‌ها مستقیماً به شناسایی ضعف‌ها، تناقضات و ترفندهای رایج در اطلاعات نادرست کمک می‌کنند.
📮 دکتر هادی صمدی || تکامل و فلسفه
@Modern_Learning_for_GenZ
➕چه کسانی بیشتر گول اطلاعات نادرست را می‌خورند؟ در پاسخ به این پرسش مهم پژوهش بسیار بزرگی انجام شده است؛ بیش از ۶۶ هزار نفر در ۲۴ کشور جهان از طریق یک وبسایت عمومی در این پژوهش شرکت داشتند.
➕نقش سن
نتایج تا حد زیادی ناامیدکننده است زیرا نشان می‌دهد که به‌خلاف تصور رایج که جوانان نسل زد (متولدین ۱۹۹۷-۲۰۱۲) به دلیل بزرگ شدن با اینترنت آگاهی رسانه‌ای بیشتری دارند، این نسل کمترین امتیاز را در تشخیص اخبار جعلی کسب کردند و آسیب‌پذیرتر از سایر گروه‌های سنی بودند. نکته‌ی جالب و امیدوارکننده آنکه به رغم آنکه نمرات نسل زِد پایین‌تر از بقیه بود اما خودارزیابی این گروه واقعی‌تر از نسل‌های قبلی بود. به عبارتی خودشان می‌دانستند که عملکرد مناسبی در تشخیص اطلاعات نادرست ندارند.
➕نقش گرایش سیاسی
همانطور که شواهد قبلی نیز نشان داده بودند افرادی که خود را از نظر سیاسی محافظه‌کار یا بسیار محافظه‌کار معرفی کردند، به طور متوسط امتیاز پایین‌تری در تشخیص اطلاعات نادرست داشتند. خطر بزرگ این عدم تشخیص وقتی روشن می‌شود که این دسته در نهادهای سیاسی و امنیتی مشغول به فعالیت می‌شوند زیرا کم‌توانی در تشخیص اطلاعات نادرست می‌تواند عواقب وخیمی برای همگان داشته باشد. در افراد بسیار محافظه‌کار، ارتباط بین اعتماد به نفس بالا و توانایی واقعی ضعیف‌تر بود؛ یعنی اعتماد به نفس این گروه کمتر نشان‌دهنده‌ی مهارت واقعی آن‌ها بود که همین امر خطرات تصمیم‌گیری‌های این دسته را بالاتر می‌برد.
➕نقش جنسیت
وقتی پای جنسیت به میان آمد مشخص شد که مردان، عملکرد بهتری در تشخیص اطلاعات نادرست از خود نشان دادند. اما در این میان زنان خودارزیابی بهتری نسبت به مردان داشتند. به عبارتی مردان در تشخیص اطلاعات نادرست بهتر بودند اما اعتماد کاذبی نسبت به عملکرد خود داشتند و آن را بالاتر از واقعی ارزیابی می‌کردند.
➕نقش تحصیلات
افرادی که سطح تحصیلات رسمی بالاتری داشتند در تشخیص اطلاعات نادرست بهتر عمل کردند. اما خطری نیز در کمین تحصیل‌کرده‌های دانشگاهی است. افراد با تحصیلات عالی (لیسانس به بالا) کمی کمتر از افراد با تحصیلات پایین‌تر در تخمین توانایی خود دقیق بودند. یعنی افرادی که دانشگاه رفته‌اند باید بیشتر مراقب خودارزیابی‌هایشان باشند. اما در مجموع کل جمعیت افرادی که فکر می‌کردند توانایی خوبی در تشخیص اخبار جعلی دارند، واقعاً عملکرد بهتری داشتند.
➕نقش جغرافیا
عملکرد شرکت‌کنندگان در کشورهای مختلف اندکی متفاوت بود، اگرچه برخی کشورهای اروپایی و کانادا عملکردی مشابه آمریکا داشتند. پژوهشگران می‌گویند این مطالعه به زبان انگلیسی انجام شده، بنابراین ممکن است یافته‌ها کاملاً به جمعیت‌های غیرانگلیسی‌زبان قابل تعمیم نباشد هرچند دلیل قانع‌کننده‌ای وجود ندارد که فکر کنیم وضعیت کشورهای دیگر متفاوت است.
📌چرا این پژوهش بسیار مهم است؟
آسیب‌پذیری در برابر اطلاعات نادرست تحت تأثیر عوامل مختلف اجتماعی،روانی و جمعیتی است و هیچ‌کس مصون نیست. همه افراد، صرف‌نظر از گروه جمعیتی یا باورهایشان، در معرض خطر باور کردن اطلاعات نادرست هستند. تقویت مهارت‌های تفکر انتقادی و سواد دیجیتال برای همگان ضروری است.حتی تفاوت‌های کوچک در آسیب‌پذیری می‌تواند با توجه به حجم انبوه اطلاعات آنلاین، پیامدهای مهمی در دنیای واقعی مانند سلامت عمومی و تصمیمات سیاسی داشته باشد.نکته‌ی بسیار مهم آن است که شناسایی گروه‌های آسیب‌پذیرتر به معنی مقصر دانستن آن‌ها نیست، بلکه نشان‌دهنده‌ی نیاز به تلاش‌های هدفمندتر برای افزایش سواد رسانه‌ای و تفکر انتقادی در تمام اقشار جامعه است.
📌چه کنیم؟
مطالعه فلسفه، به‌ویژه فلسفه طبیعی‌گرایانه که با علم پیوند خورده، قدرت تشخیص اطلاعات نادرست را افزایش می‌دهد.
➖ فلسفه به طور ذاتی شامل پرسش‌گری، تحلیل منطقی استدلال‌ها، شناسایی مغالطه‌ها و ارزیابی پیش‌فرض‌هاست. این مهارت‌ها مستقیماً به شناسایی ضعف‌ها، تناقضات و ترفندهای رایج در اطلاعات نادرست کمک می‌کنند.
➖ فلسفه با طرح پرسش‌هایی نظیر اینکه "چگونه می‌دانیم؟" و "معیار حقیقت چیست؟" باعث می‌شود فرد نسبت به منابع اطلاعات، روش کسب دانش و میزان قطعیت ادعاها حساس‌تر و دقیق‌تر شود.
➖ فلسفه‌های طبیعی‌گرایانه بر اهمیت شواهد عینی، روش علمی و سازگاری با یافته‌های علمی تأکید می‌کنند. این رویکرد فرد را عادت می‌دهد که برای هر ادعای واقعی (به خصوص ادعاهای مربوط به جهان فیزیکی و اجتماعی)، به دنبال مدارک قابل اتکا و قابل آزمایش باشد و ادعاهای بی‌اساس، شبه‌علمی یا صرفاً مبتنی بر شهود را به چالش بکشد.
➖درک پیچیدگی‌های فلسفی و محدودیت‌های دانش بشری، به فروتنی فکری منجر می‌شود. این باعث می‌شود فرد کمتر مستعد اعتماد به نفس کاذب و پذیرش عجولانه اطلاعات باشد.
📮 دکتر هادی صمدی || تکامل و فلسفه
@Modern_Learning_for_GenZ
نسل زِد - یادگیری مدرن
سند_راهبردی_هوش_مصنوعی_ایالات_متحده_آمریکا_۲۰۲۵.pdf
🤖 خلاصه سند راهبردی هوش مصنوعی آمریکا ۲۰۲۵
■ 🎯 هدف کلی برنامه
ایالات متحده با تدوین این برنامه جامع، تلاش دارد جایگاه برتر جهانی خود را در فناوری هوش مصنوعی حفظ و ارتقا دهد. این سند چارچوبی راهبردی برای توسعه، بهکارگیری و مدیریت هوش مصنوعی در ابعاد ملی ارائه می‌دهد.
■ 🔧 محورهای کلیدی برنامه
۱. نوآوری و تحقیق
- سرمایه‌گذاری گسترده در فناوری‌های پیشرفته (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، رباتیک، رایانش کوانتومی)
- افزایش بودجه تحقیقات دولتی و خصوصی
- حمایت از همکاری دانشگاه‌ها، صنعت و مؤسسات تحقیقاتی
- توسعه مراکز نوآوری و آزمایشگاه‌های مشترک
۲. زیرساخت‌ها و داده‌ها
- ایجاد مراکز داده با امنیت بالا
- توسعه شبکه‌های پرسرعت و زیرساخت‌های ابری
- حمایت از اشتراک‌گذاری داده‌های بزرگ به صورت امن
- توسعه استانداردهای فنی برای سازگاری سیستم‌ها
۳. آموزش و توانمندسازی نیروی کار
- گسترش دوره‌های آموزشی در حوزه هوش مصنوعی
- آموزش مجدد (Reskilling) نیروی کار در صنایع مختلف
- حمایت از برنامه‌های آموزشی برای گروه‌های کمتر برخوردار
- تشویق به تحصیل در زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی
۴. همکاری‌های بین‌المللی
- مشارکت فعال در سازمان‌های بین‌المللی فناوری
- توسعه توافق‌نامه‌های دو یا چندجانبه
- ارتقای همکاری‌های امنیتی برای مقابله با تهدیدات سایبری
- ترویج استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در سطح جهانی
۵. امنیت، حریم خصوصی و اخلاقیات
- تدوین چارچوب‌های قانونی برای محافظت از داده‌ها
- توسعه فناوری‌های امنیت سایبری پیشرفته
- تضمین شفافیت الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی
- ایجاد نهادهای نظارتی برای بررسی مسائل اخلاقی
■ 🏗️ برنامه‌های عملیاتی کلیدی
● پروژه‌های محوری:
- سلامت: بهبود مراقبت‌های بهداشتی با AI برای تشخیص و درمان
- حمل‌ونقل: ارتقای سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
- امنیت: توسعه سامانه‌های امنیتی سایبری با AI
- انرژی: بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش آلاینده‌ها
- استارتاپ‌ها: حمایت از کسب‌وکارهای نوپا در حوزه AI
● سرمایه‌گذاری و منابع مالی:
- افزایش بودجه‌های تحقیقاتی
- حمایت مالی از استارتاپ‌ها
- ایجاد فرصت‌های سرمایه‌گذاری مشترک دولت-خصوصی
- تشویق سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها
■ ⚡ نقاط قوت برنامه
✅ مزایای کلیدی:
- جامعیت: پوشش یکپارچه ابعاد مختلف هوش مصنوعی
- سرمایه‌گذاری هدفمند: تمرکز بر فناوری‌های نوظهور
- توجه به نیروی انسانی: برنامه‌ریزی جامع برای آموزش و توانمندسازی
- مسئولیت‌پذیری: تأکید بر اخلاق و استانداردهای قانونی
- همکاری: تقویت شراکت‌های بین‌المللی و بخش خصوصی
■ ⚠️ نقاط ضعف و چالش‌ها
● 🔍 کاستی‌های شناسایی‌شده:
- اخلاق عملیاتی: فقدان مکانیزم‌های دقیق اجرایی برای اصول اخلاقی
- شکاف زیرساختی: کمبود توجه به مناطق کمتر توسعه‌یافته
- آموزش پایه: کمبود برنامه‌های آموزش عمومی در سطوح پایه
- تأثیرات کوتاه‌مدت: عدم توجه کافی به بیکاری ناشی از اتوماسیون
- تطبیق‌پذیری: محدودیت در انطباق با ساختارهای غیرآمریکایی
■ 📊 فرصت‌ها و چشم‌انداز
🚀 پتانسیل‌های آینده:
- پیشگامی در تعیین استانداردهای جهانی
- ایجاد مشاغل جدید و تحول بازار کار
- ارتقای کیفیت زندگی در حوزه‌های مختلف
- گسترش همکاری‌های چندجانبه بین‌المللی
■ 💡 نکات کلیدی برای ایران
🎯 درس‌آموزی‌های این سند برای ایران:
📌 این خلاصه بر اساس تحلیل سند راهبردی هوش مصنوعی آمریکا ۲۰۲۵ تهیه شده است.
@Modern_Learning_for_GenZ
■ 🎯 هدف کلی برنامه
ایالات متحده با تدوین این برنامه جامع، تلاش دارد جایگاه برتر جهانی خود را در فناوری هوش مصنوعی حفظ و ارتقا دهد. این سند چارچوبی راهبردی برای توسعه، بهکارگیری و مدیریت هوش مصنوعی در ابعاد ملی ارائه می‌دهد.
■ 🔧 محورهای کلیدی برنامه
۱. نوآوری و تحقیق
- سرمایه‌گذاری گسترده در فناوری‌های پیشرفته (یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، رباتیک، رایانش کوانتومی)
- افزایش بودجه تحقیقات دولتی و خصوصی
- حمایت از همکاری دانشگاه‌ها، صنعت و مؤسسات تحقیقاتی
- توسعه مراکز نوآوری و آزمایشگاه‌های مشترک
۲. زیرساخت‌ها و داده‌ها
- ایجاد مراکز داده با امنیت بالا
- توسعه شبکه‌های پرسرعت و زیرساخت‌های ابری
- حمایت از اشتراک‌گذاری داده‌های بزرگ به صورت امن
- توسعه استانداردهای فنی برای سازگاری سیستم‌ها
۳. آموزش و توانمندسازی نیروی کار
- گسترش دوره‌های آموزشی در حوزه هوش مصنوعی
- آموزش مجدد (Reskilling) نیروی کار در صنایع مختلف
- حمایت از برنامه‌های آموزشی برای گروه‌های کمتر برخوردار
- تشویق به تحصیل در زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی
۴. همکاری‌های بین‌المللی
- مشارکت فعال در سازمان‌های بین‌المللی فناوری
- توسعه توافق‌نامه‌های دو یا چندجانبه
- ارتقای همکاری‌های امنیتی برای مقابله با تهدیدات سایبری
- ترویج استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در سطح جهانی
۵. امنیت، حریم خصوصی و اخلاقیات
- تدوین چارچوب‌های قانونی برای محافظت از داده‌ها
- توسعه فناوری‌های امنیت سایبری پیشرفته
- تضمین شفافیت الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی
- ایجاد نهادهای نظارتی برای بررسی مسائل اخلاقی
■ 🏗️ برنامه‌های عملیاتی کلیدی
● پروژه‌های محوری:
- سلامت: بهبود مراقبت‌های بهداشتی با AI برای تشخیص و درمان
- حمل‌ونقل: ارتقای سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
- امنیت: توسعه سامانه‌های امنیتی سایبری با AI
- انرژی: بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش آلاینده‌ها
- استارتاپ‌ها: حمایت از کسب‌وکارهای نوپا در حوزه AI
● سرمایه‌گذاری و منابع مالی:
- افزایش بودجه‌های تحقیقاتی
- حمایت مالی از استارتاپ‌ها
- ایجاد فرصت‌های سرمایه‌گذاری مشترک دولت-خصوصی
- تشویق سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها
■ ⚡ نقاط قوت برنامه
✅ مزایای کلیدی:
- جامعیت: پوشش یکپارچه ابعاد مختلف هوش مصنوعی
- سرمایه‌گذاری هدفمند: تمرکز بر فناوری‌های نوظهور
- توجه به نیروی انسانی: برنامه‌ریزی جامع برای آموزش و توانمندسازی
- مسئولیت‌پذیری: تأکید بر اخلاق و استانداردهای قانونی
- همکاری: تقویت شراکت‌های بین‌المللی و بخش خصوصی
■ ⚠️ نقاط ضعف و چالش‌ها
● 🔍 کاستی‌های شناسایی‌شده:
- اخلاق عملیاتی: فقدان مکانیزم‌های دقیق اجرایی برای اصول اخلاقی
- شکاف زیرساختی: کمبود توجه به مناطق کمتر توسعه‌یافته
- آموزش پایه: کمبود برنامه‌های آموزش عمومی در سطوح پایه
- تأثیرات کوتاه‌مدت: عدم توجه کافی به بیکاری ناشی از اتوماسیون
- تطبیق‌پذیری: محدودیت در انطباق با ساختارهای غیرآمریکایی
■ 📊 فرصت‌ها و چشم‌انداز
🚀 پتانسیل‌های آینده:
- پیشگامی در تعیین استانداردهای جهانی
- ایجاد مشاغل جدید و تحول بازار کار
- ارتقای کیفیت زندگی در حوزه‌های مختلف
- گسترش همکاری‌های چندجانبه بین‌المللی
■ 💡 نکات کلیدی برای ایران
🎯 درس‌آموزی‌های این سند برای ایران:
- بومی‌سازی ضروری: نیاز به تطبیق راهبردها با شرایط داخلی
- سرمایه‌گذاری هدفمند: تمرکز بر حوزه‌های اولویت‌دار ملی
- آموزش فراگیر: توسعه برنامه‌های آموزشی در همه سطوح
- همکاری بخشی: تقویت همافزایی دولت، دانشگاه و صنعت
- چارچوب اخلاقی: تدوین سیاست‌های اخلاقی متناسب با فرهنگ ایرانی
نتیجه‌گیری: سند آمریکا الگویی مفید اما نیازمند بومی‌سازی برای کشورهای دیگر است. موفقیت در حوزه هوش مصنوعی مستلزم ترکیب نوآوری فناورانه، مسئولیت‌پذیری اجتماعی و همکاری گسترده است.
📌 این خلاصه بر اساس تحلیل سند راهبردی هوش مصنوعی آمریکا ۲۰۲۵ تهیه شده است.
@Modern_Learning_for_GenZ
🔬 بیل گیتس: عصر گوشی‌های هوشمند به پایان می‌رسد!
بنیان‌گذار مایکروسافت پیش‌بینی جنجالی کرده:
🎯 جایگزین چیست؟
تتوهای الکترونیکی - فناوری که توسط شرکت Chaotic Moon توسعه یافته و بعداً توسط Accenture خریداری شده
⚡ چگونه کار می‌کند؟
🏥 مزایای پزشکی:
• نظارت مداوم بر علائم حیاتی مانند ضربان قلب و دمای بدن
• تشخیص تب، تغییرات علائم حیاتی و عفونت‌ها
• نظارت بر سطح استرس، آب‌رسانی و ضربان قلب
🔒 امکانات امنیتی:
• جایگزین پسوردها، کارت‌های اعتباری و کلیدهای فیزیکی
• احراز هویت بیومتریک برای پرداخت‌های NFC
⚠️ چالش‌ها و نگرانی‌ها:
• مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• نگرانی از نظارت بی‌سابقه و کنترل
• احتمال تشدید نابرابری اجتماعی
🔬 وضعیت فعلی:
• شرکت Chaotic Moon در سال 2015 توسط Accenture خریداری شد و هنوز در مرحله نمونه‌سازی است.
• تتوها موقتی هستند و مانند تتوهای معمولی پاک می‌شوند.
🤔 نظر شما چیست؟
آیا آماده‌اید فناوری را مستقیماً روی پوستتان داشته باشید؟
#بیل_گیتس #فناوری #تتوهای_الکترونیکی #آینده_گوشی #نوآوری
@Modern_Learning_for_GenZ
بنیان‌گذار مایکروسافت پیش‌بینی جنجالی کرده:
گوشی‌های هوشمند زودی منسوخ خواهند شد و جایشان را فناوری جدیدی خواهد گرفت.
🎯 جایگزین چیست؟
تتوهای الکترونیکی - فناوری که توسط شرکت Chaotic Moon توسعه یافته و بعداً توسط Accenture خریداری شده
⚡ چگونه کار می‌کند؟
• جوهر هوشمند حاوی نانوخازن‌ها روی پوست قرار می‌گیرد
• با استفاده از جوهر رسانا و مایکروکنترلر مدار الکترونیکی روی پوست ایجاد می‌شود
• امکان ارسال پیام، مرور اینترنت و حتی باز کردن درها با حرکات ساده
🏥 مزایای پزشکی:
• نظارت مداوم بر علائم حیاتی مانند ضربان قلب و دمای بدن
• تشخیص تب، تغییرات علائم حیاتی و عفونت‌ها
• نظارت بر سطح استرس، آب‌رسانی و ضربان قلب
🔒 امکانات امنیتی:
• جایگزین پسوردها، کارت‌های اعتباری و کلیدهای فیزیکی
• احراز هویت بیومتریک برای پرداخت‌های NFC
⚠️ چالش‌ها و نگرانی‌ها:
• مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• نگرانی از نظارت بی‌سابقه و کنترل
• احتمال تشدید نابرابری اجتماعی
🔬 وضعیت فعلی:
• شرکت Chaotic Moon در سال 2015 توسط Accenture خریداری شد و هنوز در مرحله نمونه‌سازی است.
• تتوها موقتی هستند و مانند تتوهای معمولی پاک می‌شوند.
🤔 نظر شما چیست؟
آیا آماده‌اید فناوری را مستقیماً روی پوستتان داشته باشید؟
#بیل_گیتس #فناوری #تتوهای_الکترونیکی #آینده_گوشی #نوآوری
@Modern_Learning_for_GenZ
فقرزدایی_مدرسه_محور_مرکز_پژوهش‌های_مجلس_شورای_اسلامی.pdf
3.2 MB
فقرزدایی مدرسه محور
راهکاری نوین برای شکستن چرخه فقر
گزارشی از: مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی
تیرماه ۱۴۰۴
@Modern_Learning_for_GenZ
راهکاری نوین برای شکستن چرخه فقر
گزارشی از: مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی
تیرماه ۱۴۰۴
@Modern_Learning_for_GenZ
📚 فقرزدایی مدرسه‌محور: راهکاری نوین برای شکستن چرخه فقر
🎯 مسئله اصلی
• حدود یک‌سوم جمعیت ایران زیر خط فقر قرار دارند
• 50 درصد از بازماندگی تحصیلی کودکان به وضعیت اقتصادی خانوار مرتبط است
• فقر کودکان می‌تواند نسل به نسل منتقل شود
💡 راه‌حل: مدرسه به‌عنوان کانون فقرزدایی
چرا مدرسه؟
✅ بیش از 105 هزار مدرسه در سراسر کشور
✅ دسترسی آسان به کودکان فقیر
✅ امکان ارائه خدمات جامع آموزشی و حمایتی
🌍 تجربیات موفق جهانی
🇧🇷 برزیل - برنامه بولسا فامیلیا
• پرداخت یارانه مشروط به حضور در مدرسه
• 22% جمعیت تحت پوشش
• کاهش قابل‌توجه فقر و مرگ‌ومیر نوزادان
🇺🇸 آمریکا - مدارس KIPP
• تبدیل مدارس فقیر به مدارس پرعملکرد
• تمرکز بر کیفیت آموزش و انتظارات بالا
🇮🇳 هند - برنامه بالساخی پریثام
• استفاده از معلمان محلی
• هزینه تنها 2.25 دلار در سال برای هر کودک
• نتایج قابل‌توجه در یادگیری
📋 طرح پیشنهادی برای ایران
1️⃣ شناسایی کودکان نیازمند
• از طریق پنجره واحد حمایت اجتماعی (حامد)
• اولویت با مدارس با فقر بالای 70%
2️⃣ حمایت‌های مشروط
• یارانه نقدی مشروط به حضور در مدرسه
• خدمات بهداشتی و تغذیه رایگان
• کمک‌های آموزشی (کتاب، لوازم‌التحریر)
3️⃣ ارتقای کیفیت آموزش
• بهبود تجهیزات و معلمان
• برنامه‌های جبرانی
• استفاده از افراد محلی باسواد
4️⃣ خدمات جانبی
• مشاوره و مددکاری اجتماعی
• کلاس‌های تقویتی
• ارتباط مستمر با والدین
📊 نتایج تجربه هرسین (کرمانشاه)
از 757 کودک بازمانده از تحصیل:
• 44 کودک به مدرسه بازگشتند
• هزینه نگهداشتن کودک در مدرسه 8 برابر کمتر از بازگرداندن کودک بازمانده
🎯 اهداف کلیدی
💪 پیام کلیدی
📖 گزارش کامل: مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی
📅 تیر ۱۴۰۴
@Modern_Learning_for_GenZ
🎯 مسئله اصلی
• حدود یک‌سوم جمعیت ایران زیر خط فقر قرار دارند
• 50 درصد از بازماندگی تحصیلی کودکان به وضعیت اقتصادی خانوار مرتبط است
• فقر کودکان می‌تواند نسل به نسل منتقل شود
💡 راه‌حل: مدرسه به‌عنوان کانون فقرزدایی
چرا مدرسه؟
✅ بیش از 105 هزار مدرسه در سراسر کشور
✅ دسترسی آسان به کودکان فقیر
✅ امکان ارائه خدمات جامع آموزشی و حمایتی
🌍 تجربیات موفق جهانی
🇧🇷 برزیل - برنامه بولسا فامیلیا
• پرداخت یارانه مشروط به حضور در مدرسه
• 22% جمعیت تحت پوشش
• کاهش قابل‌توجه فقر و مرگ‌ومیر نوزادان
🇺🇸 آمریکا - مدارس KIPP
• تبدیل مدارس فقیر به مدارس پرعملکرد
• تمرکز بر کیفیت آموزش و انتظارات بالا
🇮🇳 هند - برنامه بالساخی پریثام
• استفاده از معلمان محلی
• هزینه تنها 2.25 دلار در سال برای هر کودک
• نتایج قابل‌توجه در یادگیری
📋 طرح پیشنهادی برای ایران
1️⃣ شناسایی کودکان نیازمند
• از طریق پنجره واحد حمایت اجتماعی (حامد)
• اولویت با مدارس با فقر بالای 70%
2️⃣ حمایت‌های مشروط
• یارانه نقدی مشروط به حضور در مدرسه
• خدمات بهداشتی و تغذیه رایگان
• کمک‌های آموزشی (کتاب، لوازم‌التحریر)
3️⃣ ارتقای کیفیت آموزش
• بهبود تجهیزات و معلمان
• برنامه‌های جبرانی
• استفاده از افراد محلی باسواد
4️⃣ خدمات جانبی
• مشاوره و مددکاری اجتماعی
• کلاس‌های تقویتی
• ارتباط مستمر با والدین
📊 نتایج تجربه هرسین (کرمانشاه)
از 757 کودک بازمانده از تحصیل:
• 44 کودک به مدرسه بازگشتند
• هزینه نگهداشتن کودک در مدرسه 8 برابر کمتر از بازگرداندن کودک بازمانده
🎯 اهداف کلیدی
🔹 شکستن چرخه فقر بین‌نسلی
🔹 تضمین حضور کودکان فقیر در مدرسه
🔹 ارائه آموزش با کیفیت و عادلانه
🔹 کاهش نابرابری آموزشی
🔹 توانمندسازی خانواده‌های فقیر
💪 پیام کلیدی
آموزش با کیفیت، مطمئن‌ترین راه خروج از فقر است.
📖 گزارش کامل: مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی
📅 تیر ۱۴۰۴
@Modern_Learning_for_GenZ
■ چین اعلام کرد تا سال آینده از اولین «ربات بارداری» رونمایی می‌کند! 😳
این ربات به شکل انسان خواهد بود و بچه در یک محفظه رحم مصنوعی قرار می‌گیرد و از طریق شلنگ مواد مغزی روگا دریافت می‌کند!
قیمت این ربات ۱۳ میلیارد تومان است!
@Modern_Learning_for_GenZ
این ربات به شکل انسان خواهد بود و بچه در یک محفظه رحم مصنوعی قرار می‌گیرد و از طریق شلنگ مواد مغزی روگا دریافت می‌کند!
قیمت این ربات ۱۳ میلیارد تومان است!
@Modern_Learning_for_GenZ
■ دانش‌آموزان خواستار اجازه ورود تلفن همراه به مدارس شدند؛ نامه رسمی به وزیر آموزش و پرورش
محمدرضا نیک‌نژاد، کارشناس آموزش و پرورش، با تاکید بر اینکه گوشی‌های هوشمند بخش جدایی‌ناپذیر زندگی دانش‌آموزان شده‌اند، می‌گوید: تجربه نشان می‌دهد ممنوعیت صرف نه تنها مؤثر نیست، بلکه باعث نارضایتی می‌شود.
بهترین راهکار، استفاده هوشمندانه از گوشی در برنامه آموزشی است و مشارکت دانش‌آموزان در طراحی و کنترل استفاده از موبایل، مدیریت این موضوع را آسان‌تر می‌کند.
@Modern_Learning_for_GenZ
محمدرضا نیک‌نژاد، کارشناس آموزش و پرورش، با تاکید بر اینکه گوشی‌های هوشمند بخش جدایی‌ناپذیر زندگی دانش‌آموزان شده‌اند، می‌گوید: تجربه نشان می‌دهد ممنوعیت صرف نه تنها مؤثر نیست، بلکه باعث نارضایتی می‌شود.
بهترین راهکار، استفاده هوشمندانه از گوشی در برنامه آموزشی است و مشارکت دانش‌آموزان در طراحی و کنترل استفاده از موبایل، مدیریت این موضوع را آسان‌تر می‌کند.
@Modern_Learning_for_GenZ
❤3👎2
■ ساخت توربین پرقدرت کلاس F در ایران
این محصول توسط شرکت مهندسی و ساخت توربین مپنا (توگا) طراحی و ساخته شده است. توربین MGT-۷۵ با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین از جمله کمپرسور محوری سه‌بعدی، پره‌های تک‌کریستال و جهت‌دار، سامانه خنک‌کاری پیشرفته و پوشش‌های حرارتی نوین، راندمانی بالا و عملکردی هم‌تراز نمونه‌های بین‌المللی دارد.
این توربین پرقدرت کلاس F از توان ۲۲۲ مگاواتی برخوددار است، همچنین مجهز به سامانه احتراق Can-annular است که ضمن کاهش آلاینده‌های زیست‌محیطی، امکان استفاده از ترکیب گاز طبیعی و هیدروژن را نیز فراهم می‌کند.
این دستاورد می‌تواند به‌عنوان راهکاری مؤثر در عبور از ناترازی انرژی و توسعه انرژی‌های تجدیدپذیر عمل کند و نیازهای امروز و فردای صنعت برق ایران را پاسخ دهد.
دستیابی به فناوری توربین کلاس F نمادی از بلوغ صنعتی کشور و اعتماد به دانش بومی است که گامی مهم در مسیر توسعه و افزایش توان رقابتی ایران در حوزه انرژی است.
@Modern_Learning_for_GenZ
این محصول توسط شرکت مهندسی و ساخت توربین مپنا (توگا) طراحی و ساخته شده است. توربین MGT-۷۵ با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین از جمله کمپرسور محوری سه‌بعدی، پره‌های تک‌کریستال و جهت‌دار، سامانه خنک‌کاری پیشرفته و پوشش‌های حرارتی نوین، راندمانی بالا و عملکردی هم‌تراز نمونه‌های بین‌المللی دارد.
این توربین پرقدرت کلاس F از توان ۲۲۲ مگاواتی برخوددار است، همچنین مجهز به سامانه احتراق Can-annular است که ضمن کاهش آلاینده‌های زیست‌محیطی، امکان استفاده از ترکیب گاز طبیعی و هیدروژن را نیز فراهم می‌کند.
این دستاورد می‌تواند به‌عنوان راهکاری مؤثر در عبور از ناترازی انرژی و توسعه انرژی‌های تجدیدپذیر عمل کند و نیازهای امروز و فردای صنعت برق ایران را پاسخ دهد.
دستیابی به فناوری توربین کلاس F نمادی از بلوغ صنعتی کشور و اعتماد به دانش بومی است که گامی مهم در مسیر توسعه و افزایش توان رقابتی ایران در حوزه انرژی است.
@Modern_Learning_for_GenZ
👏1
■ آمار دانشگاه‌های جهان
────────────────────
🌍 رتبه‌بندی کشورها بر اساس تعداد کل دانشگاه‌ها:
🥇 آمریکا → 4,000+ دانشگاه
• شامل موسسات مدرک‌دار
🥈 چین → 2,800+ دانشگاه
• سرمایه‌گذاری گسترده در آموزش
🥉 هند → 1,000+ دانشگاه
• تاریخ طولانی در آموزش عالی
4️⃣ ایران → 2,183+ دانشگاه
• در حال ادغام و کاهش تعداد
5️⃣ روسیه → 800+ دانشگاه
• سیستم آموزشی گسترده
6️⃣ آلمان → 600+ دانشگاه
• قدرت اروپایی در آموزش
7️⃣ مکزیک → 400+ دانشگاه
• رهبر آمریکای لاتین
8️⃣ اسپانیا → 300+ دانشگاه
• سنت قوی آموزشی
────────────────────
📊 رنکینگ‌های بین‌المللی (کیو-اس & THE 2025):
🔹 آمریکا: 197 دانشگاه کیو-اس | 169 در THE
→ رهبری مطلق در رنکینگ‌ها
🔹 چین: 71 دانشگاه در کیو-اس | 128 در THE
→ رشد سریع در کیفیت
🔹 هند: 45 دانشگاه در کیو-اس | 118 در THE
→ جهش قابل توجه اخیر
🔹 انگلیس: 90 دانشگاه در کیو-اس | 103 در THE
→ کیفیت بالا با تعداد کمتر
🔹 ژاپن: 41 دانشگاه در کیو-اس | 106 در THE
→ قدرت آسیایی در تحقیقات
🔹 آلمان: 46 دانشگاه در کیو-اس | 47 در THE
→ رهبری اروپایی
🔹 استرالیا: 38 دانشگاه در کیو-اس | 35 در THE
→ کیفیت بالا نسبت به جمعیت
🔹 کانادا: 31 دانشگاه در کیو-اس | 31 در THE
→ سیستم آموزشی قوی
🔹 فرانسه: 35 دانشگاه در کیو-اس | 30 در THE
→ مرکز مهم تحقیقات
🔹 هلند: 13 دانشگاه در کیو-اس | 11 در THE
→ کیفیت فوق‌العاده
🔸 ایران: 9 دانشگاه در کیو-اس
→ حضور محدود در رنکینگ‌ها
────────────────────
📈 نکات کلیدی:
💡 تعداد کل دانشگاه‌ها:
• آمریکا با ~6,000 موسسه آموزشی صدرنشین
• چین دومین کشور با 2,800+ دانشگاه
• هند با 1,000+ دانشگاه در رتبه سوم
🎯 دانشگاه‌های رتبه‌بندی شده:
• آمریکا نه تنها بیشترین تعداد بلکه بیشترین کیفیت
• کشورهای آسیایی در حال رشد سریع
• اروپا همچنان جایگاه قوی در کیفیت
⚡ تحولات اخیر:
• چین و هند در حال تقویت جایگاه جهانی
• کشورهای خاورمیانه وارد رنکینگ‌ها شده‌اند
• آمریکا و انگلیس همچنان در صدر
🇮🇷 وضعیت ایران:
• 2,183+ موسسه آموزشی (رتبه 4 جهان)
• تنها 9 دانشگاه در رنکینگ QS
• بالاترین: دانشگاه صنعتی شریف (رتبه 342)
• نشان‌دهنده تمرکز بر کمیت بیش از کیفیت
────────────────────
📋 منابع:
QS World University Rankings 2025
Times Higher Education Rankings 2025
U.S. News Global Universities Rankings
💬 تاریخ: اوت 2025
@Modern_Learning_for_GenZ
────────────────────
🌍 رتبه‌بندی کشورها بر اساس تعداد کل دانشگاه‌ها:
🥇 آمریکا → 4,000+ دانشگاه
• شامل موسسات مدرک‌دار
🥈 چین → 2,800+ دانشگاه
• سرمایه‌گذاری گسترده در آموزش
🥉 هند → 1,000+ دانشگاه
• تاریخ طولانی در آموزش عالی
4️⃣ ایران → 2,183+ دانشگاه
• در حال ادغام و کاهش تعداد
5️⃣ روسیه → 800+ دانشگاه
• سیستم آموزشی گسترده
6️⃣ آلمان → 600+ دانشگاه
• قدرت اروپایی در آموزش
7️⃣ مکزیک → 400+ دانشگاه
• رهبر آمریکای لاتین
8️⃣ اسپانیا → 300+ دانشگاه
• سنت قوی آموزشی
────────────────────
📊 رنکینگ‌های بین‌المللی (کیو-اس & THE 2025):
🔹 آمریکا: 197 دانشگاه کیو-اس | 169 در THE
→ رهبری مطلق در رنکینگ‌ها
🔹 چین: 71 دانشگاه در کیو-اس | 128 در THE
→ رشد سریع در کیفیت
🔹 هند: 45 دانشگاه در کیو-اس | 118 در THE
→ جهش قابل توجه اخیر
🔹 انگلیس: 90 دانشگاه در کیو-اس | 103 در THE
→ کیفیت بالا با تعداد کمتر
🔹 ژاپن: 41 دانشگاه در کیو-اس | 106 در THE
→ قدرت آسیایی در تحقیقات
🔹 آلمان: 46 دانشگاه در کیو-اس | 47 در THE
→ رهبری اروپایی
🔹 استرالیا: 38 دانشگاه در کیو-اس | 35 در THE
→ کیفیت بالا نسبت به جمعیت
🔹 کانادا: 31 دانشگاه در کیو-اس | 31 در THE
→ سیستم آموزشی قوی
🔹 فرانسه: 35 دانشگاه در کیو-اس | 30 در THE
→ مرکز مهم تحقیقات
🔹 هلند: 13 دانشگاه در کیو-اس | 11 در THE
→ کیفیت فوق‌العاده
🔸 ایران: 9 دانشگاه در کیو-اس
→ حضور محدود در رنکینگ‌ها
────────────────────
📈 نکات کلیدی:
💡 تعداد کل دانشگاه‌ها:
• آمریکا با ~6,000 موسسه آموزشی صدرنشین
• چین دومین کشور با 2,800+ دانشگاه
• هند با 1,000+ دانشگاه در رتبه سوم
🎯 دانشگاه‌های رتبه‌بندی شده:
• آمریکا نه تنها بیشترین تعداد بلکه بیشترین کیفیت
• کشورهای آسیایی در حال رشد سریع
• اروپا همچنان جایگاه قوی در کیفیت
⚡ تحولات اخیر:
• چین و هند در حال تقویت جایگاه جهانی
• کشورهای خاورمیانه وارد رنکینگ‌ها شده‌اند
• آمریکا و انگلیس همچنان در صدر
🇮🇷 وضعیت ایران:
• 2,183+ موسسه آموزشی (رتبه 4 جهان)
• تنها 9 دانشگاه در رنکینگ QS
• بالاترین: دانشگاه صنعتی شریف (رتبه 342)
• نشان‌دهنده تمرکز بر کمیت بیش از کیفیت
────────────────────
📋 منابع:
QS World University Rankings 2025
Times Higher Education Rankings 2025
U.S. News Global Universities Rankings
💬 تاریخ: اوت 2025
@Modern_Learning_for_GenZ
❤1
۵ شهر برتر فناوری جهان در ۲۰۲۵
به قلم: نسیم بنایی
۲۹ مرداد ۱۴۰۴
وبسایت اکو ایران
۵ شهر برتر فناوری در جهان را بشناسید؛ از سیلیکون‌ولی آمریکا تا بنگلور هند! نگاهی به قطب‌های جهانی هوش مصنوعی، فین‌تک و نوآوری در سال ۲۰۲۵.
به گزارش اکوایران، جهان فناوری هر روز در حال تغییر و رقابت است. از سیلیکون ولی در آمریکا تا پکن و بنگلور، شهرهایی وجود دارند که به قلب تپنده نوآوری، هوش مصنوعی، فین‌تک و استارتاپ‌ها تبدیل شده‌اند. برترین شهرها برای فعالان عرصه فناوری در سال 2025 کدام هستند؟
در ادامه به پنج شهری پرداخته شده که آینده اقتصاد دیجیتال و تکنولوژی جهان را شکل می‌دهند.
۱. سانفرانسیسکو
قلب سیلیکون‌ولی در آمریکا
بخش‌های کلیدی: هوش مصنوعی، فین‌تک، سلامت دیجیتال، انرژی‌های پاک.
مزیت‌ها: دستمزدهای بالا و دسترسی به سرمایه‌گذاران بزرگ.
چالش‌ها: هزینه‌های بالای زندگی و رقابت شدید.
۲. نیویورک
پلی میان بخش مالی و فناوری
بخش‌های کلیدی: فین‌تک، امنیت سایبری، تبلیغات دیجیتال.
ویژگی خاص: تنوع فرهنگی و اقتصادی که زمینه‌ساز نوآوری است.
رشد سریع‌تر از سانفرانسیسکو: رشد ۲۵.۵ درصدی سالانه.
۳. پکن
قطب نوآوری آسیایی
بخش‌های کلیدی: هوش مصنوعی، فناوری کوانتومی، 5G.
مزیت: دانشگاه‌های معتبر مانند تسینگهوا و همچنین پکن منبع عظیم نیروی متخصص است.
نقش جهانی: پیشتازی در رقابت شرق و غرب در عرصه فناوری.
۴. بنگلور
سیلیکون‌ولی هند
بخش‌های کلیدی: IT، نرم‌افزارهای SaaS، تجارت الکترونیک، آموزش آنلاین.
اثر اقتصادی: بیش از ۶۴ میلیارد دلار صادرات فناوری اطلاعات در سال.
ویژگی خاص: حضور مراکز تحقیق و توسعه شرکت‌های بین‌المللی مانند گوگل و آمازون.
۵. لندن
پایتخت نوآوری اروپا
بخش‌های کلیدی: فین‌تک، هوش مصنوعی، فناوری‌های سبز.
مزیت‌ها: سرمایه‌گذاری‌های میلیاردی و دسترسی به نیروی کار بین‌المللی.
آینده: رهبر سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی در اروپا.
پنج شهری که در بالا به آن‌ها اشاره شد، به‌عنوان اصلی‌ترین و برترین شهرهای فناوری در جهان در سال ۲۰۲۵ شناخته می‌شوند. فعالان عرصه فناوری و استارتاپ می‌توانند به این شهرها پناه ببرند و رشد کنند.
@Modern_Learning_for_GenZ
به قلم: نسیم بنایی
۲۹ مرداد ۱۴۰۴
وبسایت اکو ایران
۵ شهر برتر فناوری در جهان را بشناسید؛ از سیلیکون‌ولی آمریکا تا بنگلور هند! نگاهی به قطب‌های جهانی هوش مصنوعی، فین‌تک و نوآوری در سال ۲۰۲۵.
به گزارش اکوایران، جهان فناوری هر روز در حال تغییر و رقابت است. از سیلیکون ولی در آمریکا تا پکن و بنگلور، شهرهایی وجود دارند که به قلب تپنده نوآوری، هوش مصنوعی، فین‌تک و استارتاپ‌ها تبدیل شده‌اند. برترین شهرها برای فعالان عرصه فناوری در سال 2025 کدام هستند؟
در ادامه به پنج شهری پرداخته شده که آینده اقتصاد دیجیتال و تکنولوژی جهان را شکل می‌دهند.
۱. سانفرانسیسکو
قلب سیلیکون‌ولی در آمریکا
نخستین شهری که می‌تواند رویای هر فعال استارتاپی باشد، سانفرانسیسکو است، جایی که به‌عنوان پایتخت نوآوری در جهان شناخته می‌شود. در حال حاضر، هزاران استارتاپ در این شهر فعالیت دارند و غول‌هایی مانند گوگل، اپل و متا هم دفتر مرکزی خود را در همین شهر قرار داده‌اند.
بخش‌های کلیدی: هوش مصنوعی، فین‌تک، سلامت دیجیتال، انرژی‌های پاک.
مزیت‌ها: دستمزدهای بالا و دسترسی به سرمایه‌گذاران بزرگ.
چالش‌ها: هزینه‌های بالای زندگی و رقابت شدید.
۲. نیویورک
پلی میان بخش مالی و فناوری
در گذشته، شهر نیویورک فقط با وال‌استریت شناخته می‌شد، خیابانی که قلب تپنده اقتصاد آمریکا بود. حالا اما این شهر به یکی از بزرگ‌ترین مراکز فناوری دنیا تبدیل شده است. بیش از ۸ هزار و ۹۰۰ استارتاپ در این شهر فعال هستند.
بخش‌های کلیدی: فین‌تک، امنیت سایبری، تبلیغات دیجیتال.
ویژگی خاص: تنوع فرهنگی و اقتصادی که زمینه‌ساز نوآوری است.
رشد سریع‌تر از سانفرانسیسکو: رشد ۲۵.۵ درصدی سالانه.
۳. پکن
قطب نوآوری آسیایی
پکن فقط پایتخت چین نیست، بلکه رقیبی جدی برای سیلیکون‌ولی در آمریکاست. این شهر در حال حاضر نقش سیلیکون‌ولی آسیا را ایفا می‌کند و فعالان استارتاپی و فناوری می‌توانند روی آن حساب باز کنند. حمایت‌های دولت چین در رشد و توسعه این شهر بی‌تاثیر نبوده و همین حمایت‌ها باعث شده که پکن در حوزه‌هایی همانند هوش مصنوعی، فناوری کوانتومی و 5G پیشتاز باشد.
بخش‌های کلیدی: هوش مصنوعی، فناوری کوانتومی، 5G.
مزیت: دانشگاه‌های معتبر مانند تسینگهوا و همچنین پکن منبع عظیم نیروی متخصص است.
نقش جهانی: پیشتازی در رقابت شرق و غرب در عرصه فناوری.
۴. بنگلور
سیلیکون‌ولی هند
هندی‌ها نمونه محلی هالیوود را بنا کرده‌اند که همه با آن آشنا هستند: بالیوود. عین همین اتفاق در رابطه با منطقه فعال در عرصه فناوری هم رخ داده است و بنگلور بیش از یک میلیون متخصص فناوری اطلاعات دارد و به مرکز اصلی برون‌سپاری خدمات فناوری در جهان تبدیل شده است. این شهر هندی می‌تواند سرآغاز تحولات بزرگی در عرصه فناوری در آینده باشد.
بخش‌های کلیدی: IT، نرم‌افزارهای SaaS، تجارت الکترونیک، آموزش آنلاین.
اثر اقتصادی: بیش از ۶۴ میلیارد دلار صادرات فناوری اطلاعات در سال.
ویژگی خاص: حضور مراکز تحقیق و توسعه شرکت‌های بین‌المللی مانند گوگل و آمازون.
۵. لندن
پایتخت نوآوری اروپا
لندن، پایتخت انگلستان هم به نظر شهری سنتی و قدیمی می‌آید، اما این شهر توانسته رشد قابل توجهی را تجربه کند و اکنون به یکی از بزرگ‌ترین هاب‌های فناوری در جهان تبدیل شده است. جالب اینجاست که لندن به‌رغم برگزیت و جدایی بریتانیا از لندن، به‌عنوان بزرگ‌ترین هاب فناوری اروپا هم شناخته می‌شود.
بخش‌های کلیدی: فین‌تک، هوش مصنوعی، فناوری‌های سبز.
مزیت‌ها: سرمایه‌گذاری‌های میلیاردی و دسترسی به نیروی کار بین‌المللی.
آینده: رهبر سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی در اروپا.
پنج شهری که در بالا به آن‌ها اشاره شد، به‌عنوان اصلی‌ترین و برترین شهرهای فناوری در جهان در سال ۲۰۲۵ شناخته می‌شوند. فعالان عرصه فناوری و استارتاپ می‌توانند به این شهرها پناه ببرند و رشد کنند.
@Modern_Learning_for_GenZ
■ خبر بزرگ برای دنیای پزشکی و بشریت
دانشمندان دانشگاه فلوریدا واکسن سرطان mRNA را توسعه داده‌اند که در آزمایش‌های اولیه انسانی، تومورهای کشنده مغزی را بدون شیمی‌درمانی یا پرتودرمانی از بین می‌برد.
@@Modern_Learning_for_GenZ
دانشمندان دانشگاه فلوریدا واکسن سرطان mRNA را توسعه داده‌اند که در آزمایش‌های اولیه انسانی، تومورهای کشنده مغزی را بدون شیمی‌درمانی یا پرتودرمانی از بین می‌برد.
@@Modern_Learning_for_GenZ
❤5
🧬 انقلاب هوش مصنوعی در دنیای تحقیق:
موفقیت فردی یا فاجعه جمعی؟
آیا هوش مصنوعی تاثیر مثبت بر روی پژوهش‌های دانشگاهی گذاشته است؟
محققان برجسته دانشگاه‌های تسینگهوا و شیکاگو یکی از بزرگ‌ترین تحلیل‌های تاریخ علم را انجام دادند و با بررسی ۶۷.۹ میلیون مقاله در شش رشته اصلی علوم طبیعی (از ۱۹۸۰ تا ۲۰۲۴)، تصویر دوگانه‌ای از تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه علمی ارائه کردند.
🚀 مزایای شگفت‌انگیز برای محققان فردی:
⚠️ اما نگرانی‌های عمیق برای آینده علم:
🔍 پارادوکس جالب:
- محققان AI تیم‌های کوچک‌تری تشکیل می‌دهند (به طور متوسط ۱.۵ نفر کمتر) اما بهره‌وری بالاتری دارند.
- تعداد محققان جوان در این تیم‌ها ۳۶٪ کاهش یافته، که نشان‌دهنده تغییر ساختار سلسله‌مراتبی تحقیق است.
📊 رشد نمایی AI در علم:
- از ۶۷۱ مقاله در چین در سال ۲۰۰۰ به ۲۳.۶۹۵ مقاله در ۲۰۲۴
- رشد ۲۱ تا ۲۴۱ برابری در رشته‌های مختلف
- سه موج اصلی: یادگیری ماشین -> یادگیری عمیق -> مدل‌های زبانی بزرگ
💭 سؤالات بنیادی برای آینده:
آیا ما در حال ساختن آینده‌ای هستیم که علم فقط در مسیرهای از پیش تعیین‌شده و امن حرکت کند؟
آیا کشف حقایق نهفته‌ی طبیعت قربانی بهره‌وری کوتاه‌مدت خواهد شد؟
🎯 نتیجه‌گیری:
منبع:
Hao, Q., Xu, F., Li, Y., & Evans, J. (2024)
AI Expands Scientists' Impact but Contracts Science's Focus
#هوش_مصنوعی #تحقیق #علم #دانشگاه #AI #پژوهش #آینده_علم
@Modern_Learning_for_GenZ
موفقیت فردی یا فاجعه جمعی؟
آیا هوش مصنوعی تاثیر مثبت بر روی پژوهش‌های دانشگاهی گذاشته است؟
محققان برجسته دانشگاه‌های تسینگهوا و شیکاگو یکی از بزرگ‌ترین تحلیل‌های تاریخ علم را انجام دادند و با بررسی ۶۷.۹ میلیون مقاله در شش رشته اصلی علوم طبیعی (از ۱۹۸۰ تا ۲۰۲۴)، تصویر دوگانه‌ای از تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه علمی ارائه کردند.
🚀 مزایای شگفت‌انگیز برای محققان فردی:
● بهره‌وری فوق‌العاده:
- ٪۶۷.۳۷ افزایش در تعداد مقالات منتشرشده
- ۳.۱۶ برابر بیشتر استناد دریافت می‌کنند.
- در مجلات معتبرتر (Q1) ٪۱۸.۶ بیشتر حضور دارند.
● شتاب در پیشرفت شغلی:
- تنها ۶.۸۴ سال طول می‌کشد تا به رهبری تیم تحقیقاتی برسند (در مقابل ۱۰.۹ سال برای سایرین)
- ٪۴۹.۹ احتمال ترقی به رهبری تیم تحقیقاتی دارند (۳۲٪ بالاتر از محققان سنتی)
- ۴ سال زودتر از موقعیت "محقق جوان" به "رهبر تیم" ارتقا می‌یابند.
⚠️ اما نگرانی‌های عمیق برای آینده علم:
● محدود شدن افق‌های تحقیق:
- ٪۴۹.۶ کاهش در تنوع موضوعات علمی
- بیش از ۷۰٪ زیررشته‌ها دچار انقباض شده‌اند.
- تمرکز بر مسائل داده‌محور به جای کشفیات بنیادی
● کاهش تعامل علمی:
- ٪۲۴.۴ کمتر تعامل بین تحقیقات مرتبط
- ساختار ستاره‌ای به جای شبکه‌های متصل نوآورانه
- افزایش تحقیقات تکراری و افت خلاقیت
🔍 پارادوکس جالب:
- محققان AI تیم‌های کوچک‌تری تشکیل می‌دهند (به طور متوسط ۱.۵ نفر کمتر) اما بهره‌وری بالاتری دارند.
- تعداد محققان جوان در این تیم‌ها ۳۶٪ کاهش یافته، که نشان‌دهنده تغییر ساختار سلسله‌مراتبی تحقیق است.
📊 رشد نمایی AI در علم:
- از ۶۷۱ مقاله در چین در سال ۲۰۰۰ به ۲۳.۶۹۵ مقاله در ۲۰۲۴
- رشد ۲۱ تا ۲۴۱ برابری در رشته‌های مختلف
- سه موج اصلی: یادگیری ماشین -> یادگیری عمیق -> مدل‌های زبانی بزرگ
💭 سؤالات بنیادی برای آینده:
آیا ما در حال ساختن آینده‌ای هستیم که علم فقط در مسیرهای از پیش تعیین‌شده و امن حرکت کند؟
آیا کشف حقایق نهفته‌ی طبیعت قربانی بهره‌وری کوتاه‌مدت خواهد شد؟
🎯 نتیجه‌گیری:
این مطالعه تنش آشکاری بین موفقیت فردی و پیشرفت علمی جمعی نشان می‌دهد. در حالی که محققان فردی از AI بهره‌مند می‌شوند، اما جامعه علمی ممکن است تنوع و عمق خود را از دست بدهد.
منبع:
Hao, Q., Xu, F., Li, Y., & Evans, J. (2024)
AI Expands Scientists' Impact but Contracts Science's Focus
#هوش_مصنوعی #تحقیق #علم #دانشگاه #AI #پژوهش #آینده_علم
@Modern_Learning_for_GenZ
🇨🇳 رفرم بزرگ آموزش عالی در چین: نقشه راه تا ۲۰۳۵
چین در ژانویه ۲۰۲۵ نقشه جامع خود برای تبدیل شدن به "قدرت آموزشی جهان" تا سال ۲۰۳۵ را منتشر کرد.
📊 آمار کلیدی:
• ۱,۳۰۸ دانشگاه کارشناسی در چین
• ۸۱۶ رشته تحصیلی در ۹۳ زیرمجموعه
• از ۲۰۱۲: افزوده شدن ۲۱,۰۰۰ برنامه جدید
• حذف/تعلیق ۱۲,۰۰۰ برنامه قدیمی
🔬 رشته‌های جدید محوری:
✅ هوش مصنوعی
✅ تجهیزات دریایی هوشمند
✅ فناوری مواد هوشمند
✅ مهندسی میان‌رشته‌ای
✅ علم و مهندسی مواد نرم
📈 اهداف استراتژیک:
🎯 تا ۲۰۲۷: ایجاد سیستم آموزشی با کیفیت
🎯 تا ۲۰۳۵: رهبری جهانی در آموزش و فناوری
🌍 بُعد بین‌المللی:
• دعوت از ۵۰,۰۰۰ نوجوان آمریکایی در ۵ سال آینده
• ۱۰,۰۰۰ نوجوان فرانسوی در ۳ سال آینده
• ۸۰۰ پروژه مدرسه تابستانی بین‌المللی
💡 نکته مهم: این تحول بخشی از استراتژی عظیم چین برای کسب رهبری در انقلاب صنعتی چهارم و رقابت فناوری جهانی است.
#چین #آموزش #فناوری #مهندسی #هوش_مصنوعی
@Modern_Learning_for_GenZ
چین در ژانویه ۲۰۲۵ نقشه جامع خود برای تبدیل شدن به "قدرت آموزشی جهان" تا سال ۲۰۳۵ را منتشر کرد.
📊 آمار کلیدی:
• ۱,۳۰۸ دانشگاه کارشناسی در چین
• ۸۱۶ رشته تحصیلی در ۹۳ زیرمجموعه
• از ۲۰۱۲: افزوده شدن ۲۱,۰۰۰ برنامه جدید
• حذف/تعلیق ۱۲,۰۰۰ برنامه قدیمی
🔬 رشته‌های جدید محوری:
✅ هوش مصنوعی
✅ تجهیزات دریایی هوشمند
✅ فناوری مواد هوشمند
✅ مهندسی میان‌رشته‌ای
✅ علم و مهندسی مواد نرم
📈 اهداف استراتژیک:
🎯 تا ۲۰۲۷: ایجاد سیستم آموزشی با کیفیت
🎯 تا ۲۰۳۵: رهبری جهانی در آموزش و فناوری
🌍 بُعد بین‌المللی:
• دعوت از ۵۰,۰۰۰ نوجوان آمریکایی در ۵ سال آینده
• ۱۰,۰۰۰ نوجوان فرانسوی در ۳ سال آینده
• ۸۰۰ پروژه مدرسه تابستانی بین‌المللی
💡 نکته مهم: این تحول بخشی از استراتژی عظیم چین برای کسب رهبری در انقلاب صنعتی چهارم و رقابت فناوری جهانی است.
#چین #آموزش #فناوری #مهندسی #هوش_مصنوعی
@Modern_Learning_for_GenZ
❤1
ایمپلنت مغزی جدید افکار انسان را به گفتار تبدیل می‌کند.
▪️محققان آمریکایی با توسعه یک ایمپلنت مغزی پیشرفته، موفق شدند افکار درونی افراد را به گفتار تبدیل کنند و به این ترتیب، کلید باز کردن قفل عمیق‌ترین لایه‌های ذهن انسان را به دست آورند.
▪️این فناوری که رابطی بین مغز انسان و کامپیوتر است و اساساً یک رمزگشای گفتاری است، در آزمایش‌هایی بر روی چهار داوطلب با فلج شدید انجام شد و توانست با دقت ۷۴ درصدی افکار آنان را به گفتار قابل شنیدن تبدیل کند.
▪️این پیشرفت پتانسیل کمک به بیماران دارای اختلالات گفتاری یا حرکتی را داراست و می‌تواند در برقراری ارتباط برای این افراد کمکی بزرگ باشد.
@Modern_Learning_for_GenZ
▪️محققان آمریکایی با توسعه یک ایمپلنت مغزی پیشرفته، موفق شدند افکار درونی افراد را به گفتار تبدیل کنند و به این ترتیب، کلید باز کردن قفل عمیق‌ترین لایه‌های ذهن انسان را به دست آورند.
▪️این فناوری که رابطی بین مغز انسان و کامپیوتر است و اساساً یک رمزگشای گفتاری است، در آزمایش‌هایی بر روی چهار داوطلب با فلج شدید انجام شد و توانست با دقت ۷۴ درصدی افکار آنان را به گفتار قابل شنیدن تبدیل کند.
▪️این پیشرفت پتانسیل کمک به بیماران دارای اختلالات گفتاری یا حرکتی را داراست و می‌تواند در برقراری ارتباط برای این افراد کمکی بزرگ باشد.
@Modern_Learning_for_GenZ