# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۳

همینطور ادامه دارد و ادامه دارد و ادامه دارد. چند روز پیش، شنیدم کسی ترامپ را با همسایه‌ای مقایسه کرد که دمنده برگ خود را هر دقیقه از هر روز بیرون پنجره شما روشن نگه می‌دارد. حالا، از یک همسایه، این خسته‌کننده است. از یک رئیس جمهور، این فقط خطرناک است.

حقیقت این است که دونالد ترامپ قدرت را چیزی جز وسیله‌ای برای رسیدن به اهدافش نمی‌بیند. او می‌خواهد طبقه متوسط بهای کاهش مالیات بزرگ دیگری را بپردازد که عمدتاً به نفع او و دوستان ثروتمندش خواهد بود. او یک توافق دوحزبی مهاجرتی را که بخشی از آن توسط یکی از محافظه‌کارترین جمهوری‌خواهان در کنگره نوشته شده بود و می‌توانست به تأمین امنیت مرز جنوبی ما کمک کند، از بین برد، زیرا فکر می‌کرد تلاش برای حل واقعی مشکل به کمپینش آسیب می‌زند. او نمی‌ -

(جمعیت هو می‌کنند.) هو نکنید. رأی دهید.

به نظر نمی‌رسد او اهمیتی بدهد اگر زنان بیشتری آزادی تولید مثل خود را از دست بدهند، زیرا بر زندگی او تأثیری نخواهد داشت. و مهمتر از همه، دونالد ترامپ می‌خواهد ما فکر کنیم که این کشور به طور ناامیدکننده‌ای تقسیم شده است: بین ما و آنها، بین آمریکایی‌های واقعی که - البته - از او حمایت می‌کنند و غریبه‌هایی که این کار را نمی‌کنند. و او می‌خواهد شما فکر کنید که ثروتمندتر و امن‌تر خواهید بود اگر فقط به او قدرت بدهید تا آن افراد دیگر را سر جای خود بگذارد. این یکی از قدیمی‌ترین ترفندها در سیاست است، از مردی که نمایش او - بیایید روراست باشیم - کاملاً کهنه شده است.

ما به چهار سال دیگر لاف زدن و دست و پا زدن و هرج و مرج نیاز نداریم. ما آن فیلم را قبلاً دیده‌ایم، و همه ما می‌دانیم که معمولاً دنباله بدتر است.

آمریکا آماده یک فصل جدید است. آمریکا آماده یک داستان بهتر است. ما آماده یک رئیس جمهور کامالا هریس هستیم.

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۴

و کامالا هریس آماده این کار است. این شخصی است که تمام زندگی خود را صرف مبارزه به نمایندگی از افرادی کرده که به یک صدا و قهرمان نیاز دارند. همانطور که از میشل شنیدید، کامالا در امتیاز متولد نشد. او باید برای آنچه به دست آورده تلاش می‌کرد. و او واقعاً به آنچه دیگران از سر می‌گذرانند اهمیت می‌دهد. او همسایه‌ای نیست که دمنده برگ را روشن نگه دارد. او همسایه‌ای است که وقتی به کمک نیاز دارید، به سرعت می‌آید.

به عنوان دادستان، کامالا از کودکانی که قربانی سوء استفاده جنسی شده بودند، دفاع کرد. به عنوان دادستان کل پرجمعیت‌ترین ایالت کشور، او با بانک‌های بزرگ و کالج‌های انتفاعی مبارزه کرد و میلیاردها دلار برای افرادی که از آنها کلاهبرداری شده بود، تأمین کرد. پس از بحران وام مسکن، او من و دولتم را سخت تحت فشار قرار داد تا اطمینان حاصل کند که صاحبان خانه‌ها به یک توافق منصفانه دست یابند. مهم نبود که من یک دموکرات بودم، مهم نبود که او در آیووا برای کمپین من در را می‌زد - او می‌خواست تا حد امکان برای خانواده‌هایی که شایسته آن بودند مبارزه کند.

به عنوان معاون رئیس جمهور، او کمک کرد تا با شرکت‌های دارویی مقابله کند تا هزینه انسولین را محدود کند، هزینه مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهد، به خانواده‌های دارای فرزند کاهش مالیاتی بدهد. و او برای ریاست جمهوری با برنامه‌های واقعی برای کاهش بیشتر هزینه‌ها و محافظت از مدیکر و مدیکید و امضای قانونی برای تضمین حق هر زن برای تصمیم‌گیری در مورد مراقبت‌های بهداشتی خود نامزد شده است.

به عبارت دیگر، کامالا هریس بر مشکلات خود متمرکز نخواهد بود، او بر مشکلات شما متمرکز خواهد بود. به عنوان رئیس جمهور، او فقط به حامیان خود خدمت نخواهد کرد و کسانی را که از بوسیدن حلقه یا زانو زدن خودداری می‌کنند، مجازات نخواهد کرد. او به نمایندگی از هر آمریکایی کار خواهد کرد. این کامالا است.

@Modern_Learning_for_GenZ

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۵

و در کاخ سفید، او شریک برجسته‌ای در فرماندار تیم والز خواهد داشت. بگذارید چیزی به شما بگویم. بگذارید چیزی به شما بگویم. من عاشق این مرد هستم. تیم نوع شخصی است که باید در سیاست باشد: متولد شهر کوچک، به کشورش خدمت کرده، به بچه‌ها درس داده، مربی فوتبال بوده، از همسایگانش مراقبت کرده. او می‌داند که کیست و می‌داند چه چیزی مهم است. می‌توانید بگویید آن پیراهن‌های فلانل که می‌پوشد از یک مشاور سیاسی نیامده؛ آنها از کمد لباس او می‌آیند و از چیزهایی گذشته‌اند. آنها از چیزهایی گذشته‌اند. درست است.

با هم، کامالا و تیم به داستان مرکزی آمریکا وفادار مانده‌اند: داستانی که می‌گوید "ما همه برابر آفریده شده‌ایم." همه ما با حقوق غیرقابل سلب معینی مجهز شده‌ایم. اینکه هر کس شایسته یک شانس است. اینکه حتی وقتی با یکدیگر موافق نیستیم، می‌توانیم راهی برای زندگی با یکدیگر پیدا کنیم. این دیدگاه کامالاست. این دیدگاه تیم است. این دیدگاه حزب دموکرات است. و کار ما در ۱۱ هفته آینده این است که تا حد امکان افراد بیشتری را متقاعد کنیم که به این دیدگاه رأی دهند.

حالا، آسان نخواهد بود. طرف دیگر می‌داند که بازی کردن با ترس‌ها و بدبینی مردم آسان‌تر است. همیشه همینطور بوده است. آنها به شما خواهند گفت که دولت ذاتاً فاسد است، که فداکاری و سخاوت برای احمق‌هاست، و از آنجایی که بازی تقلبی است، اشکالی ندارد که آنچه می‌خواهید را بگیرید و فقط مراقب خودتان باشید. این مسیر آسان است.

ما وظیفه متفاوتی داریم. کار ما این است که مردم را متقاعد کنیم که دموکراسی واقعاً می‌تواند نتیجه دهد. و در انجام این کار، نمی‌توانیم فقط به آنچه قبلاً به دست آورده‌ایم اشاره کنیم. نمی‌توانیم فقط به ایده‌های گذشته تکیه کنیم. ما باید راه جدیدی را برای مواجهه با چالش‌های امروز ترسیم کنیم. و کامالا این را می‌فهمد.

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۶

او می‌داند، به عنوان مثال، اگر می‌خواهیم خرید خانه را برای جوانان بیشتری آسان‌تر کنیم، باید واحدهای بیشتری بسازیم و برخی از قوانین و مقررات قدیمی را که ساخت خانه برای مردم کارگر در این کشور را دشوارتر کرده بود، کنار بگذاریم. این یک اولویت است. و او یک برنامه جدید و جسورانه برای انجام دقیق این کار ارائه کرده است.

در زمینه مراقبت‌های بهداشتی، همه ما باید به پیشرفت عظیمی که از طریق قانون مراقبت مقرون به صرفه (Affordable Care Act) به دست آورده‌ایم افتخار کنیم، که میلیون‌ها نفر را به پوشش مقرون به صرفه دسترسی داده و میلیون‌ها نفر دیگر را از شیوه‌های بی‌رحمانه بیمه محافظت کرده است. و راستی، متوجه شده‌ام که از زمانی که محبوب شده، دیگر آن را اوباماکر نمی‌نامند.

اما کامالا می‌داند که نمی‌توانیم در آنجا متوقف شویم، به همین دلیل است که او به کار برای محدود کردن هزینه‌های از جیب ادامه خواهد داد. کامالا می‌داند که اگر می‌خواهیم به مردم کمک کنیم پیشرفت کنند، باید مدرک دانشگاهی را در دسترس آمریکایی‌های بیشتری قرار دهیم. اما او همچنین می‌داند که دانشگاه نباید تنها بلیط ورود به طبقه متوسط باشد. ما باید از رهبری فرماندارانی مانند تیم والز پیروی کنیم، که گفت اگر مهارت و انگیزه دارید، نباید برای کار در دولت ایالتی به مدرک نیاز داشته باشید.

و در این اقتصاد جدید، ما به رئیس جمهوری نیاز داریم که واقعاً به میلیون‌ها نفر در سراسر این کشور اهمیت دهد، کسانی که هر روز بیدار می‌شوند تا کارهای ضروری و اغلب ناسپاس را انجام دهند: مراقبت از بیماران ما، تمیز کردن خیابان‌های ما، تحویل بسته‌های ما. ما به رئیس جمهوری نیاز داریم که برای حق آنها برای مذاکره برای دستمزدها و شرایط کاری بهتر بایستد. و کامالا آن رئیس جمهور خواهد بود.

بله، او می‌تواند.

(جمعیت شعار می‌دهند: "بله، او می‌تواند!" "بله، او می‌تواند!")

@Modern_Learning_for_GenZ

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۷

یک دولت هریس-والز می‌تواند به ما کمک کند از برخی بحث‌های خسته‌کننده و قدیمی که مانع پیشرفت می‌شوند، عبور کنیم. زیرا در اصل، کامالا و تیم درک می‌کنند که وقتی همه فرصت منصفانه‌ای داشته باشند، همه ما بهتر می‌شویم. آنها درک می‌کنند که وقتی هر کودک آموزش خوبی دریافت می‌کند، کل اقتصاد قوی‌تر می‌شود. وقتی به زنان برای انجام کار یکسان، دستمزد یکسان با مردان پرداخت می‌شود، همه خانواده‌ها بهره‌مند می‌شوند. آنها درک می‌کنند که می‌توانیم مرزهایمان را ایمن کنیم بدون اینکه بچه‌ها را از والدینشان جدا کنیم. درست مثل اینکه می‌توانیم خیابان‌هایمان را امن نگه داریم در حالی که همزمان اعتماد بین نیروهای انتظامی و جوامعی که به آنها خدمت می‌کنند را ایجاد می‌کنیم و تبعیضی را که برای همه بهتر خواهد بود، از بین می‌بریم.

دونالد ترامپ و اهداکنندگان ثروتمندش، آنها دنیا را اینطور نمی‌بینند. برای آنها، دستاورد یک گروه لزوماً به معنای از دست دادن گروه دیگر است. برای آنها، آزادی به این معناست که قدرتمندان می‌توانند تقریباً هر کاری که می‌خواهند انجام دهند، چه اخراج کارگرانی که سعی می‌کنند اتحادیه تشکیل دهند، چه ریختن سم در رودخانه‌های ما یا اجتناب از پرداخت مالیات مانند همه افراد دیگر که باید این کار را انجام دهند.

خب، ما ایده گسترده‌تری از آزادی داریم. ما به آزادی تأمین خانواده‌تان اعتقاد داریم اگر مایل به کار سخت هستید. آزادی تنفس هوای پاک و نوشیدن آب پاک و فرستادن فرزندانتان به مدرسه بدون نگرانی از اینکه آیا به خانه برخواهند گشت. ما معتقدیم که آزادی واقعی به هر یک از ما حق تصمیم‌گیری درباره زندگی خودمان را می‌دهد، اینکه چگونه عبادت می‌کنیم، خانواده‌مان چگونه به نظر می‌رسد، چند فرزند داریم، با چه کسی ازدواج می‌کنیم. و ما معتقدیم که آزادی مستلزم آن است که تشخیص دهیم دیگران آزادی انتخاب‌هایی دارند که با ما متفاوت است. این اشکالی ندارد.

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۸

این آمریکایی است که کامالا هریس و تیم والز به آن اعتقاد دارند: آمریکایی که "ما مردم" شامل همه می‌شود. زیرا این تنها راهی است که این آزمایش آمریکایی کار می‌کند. و با وجود آنچه سیاست ما ممکن است پیشنهاد کند، فکر می‌کنم اکثر آمریکایی‌ها این را درک می‌کنند. دموکراسی فقط مجموعه‌ای از اصول انتزاعی و قوانین خاک گرفته در کتابی در جایی نیست. این ارزش‌هایی است که با آن زندگی می‌کنیم. این روشی است که با یکدیگر رفتار می‌کنیم، از جمله با کسانی که شبیه ما نیستند یا مانند ما دعا نمی‌کنند یا دنیا را دقیقاً مانند ما نمی‌بینند.

این حس احترام متقابل باید بخشی از پیام ما باشد. سیاست ما این روزها چنان قطبی شده که همه ما در سراسر طیف سیاسی به نظر می‌رسد خیلی سریع بدترین را در دیگران فرض می‌کنیم مگر اینکه در هر مسئله‌ای با ما موافق باشند. ما شروع به فکر کردن می‌کنیم که تنها راه پیروزی، سرزنش و شرمنده کردن و فریاد زدن بلندتر از طرف مقابل است. و پس از مدتی، مردم عادی فقط خاموش می‌شوند، یا اصلاً زحمت رأی دادن را به خود نمی‌دهند.

حالا این رویکرد ممکن است برای سیاستمدارانی که فقط توجه می‌خواهند و از تفرقه رونق می‌گیرند کار کند، اما برای ما کار نخواهد کرد. برای پیشرفت در مسائلی که برایمان مهم است، مسائلی که واقعاً بر زندگی مردم تأثیر می‌گذارد، باید به یاد داشته باشیم که همه ما نقاط کور و تناقضات و پیش‌داوری‌هایی داریم. و اگر می‌خواهیم کسانی را که هنوز آماده حمایت از نامزدهای ما نیستند جذب کنیم، باید به نگرانی‌های آنها گوش دهیم و شاید در این فرآیند چیزی یاد بگیریم.

@Modern_Learning_for_GenZ

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۹

آخر، اگر والدین یا پدربزرگ و مادربزرگی گاهی چیزی می‌گویند که ما را ناراحت می‌کند، ما به طور خودکار فرض نمی‌کنیم که آنها آدم‌های بدی هستند. ما تشخیص می‌دهیم که دنیا به سرعت در حال تغییر است، که آنها به زمان و شاید کمی تشویق نیاز دارند تا به روز شوند. هم‌وطنان ما شایسته همان لطفی هستند که امیدواریم آنها به ما نشان دهند. این راهی است که می‌توانیم یک اکثریت دموکراتیک واقعی بسازیم، اکثریتی که می‌تواند کارها را انجام دهد.

و راستی، این فقط برای مردم این کشور مهم نیست. بقیه دنیا در حال تماشا هستند تا ببینند آیا ما واقعاً می‌توانیم این کار را انجام دهیم. هیچ ملتی، هیچ جامعه‌ای تا به حال سعی نکرده است دموکراسی‌ای به بزرگی و تنوع ما بسازد. دموکراسی‌ای که شامل مردمی است که طی دهه‌ها از هر گوشه جهان آمده‌اند. جایی که وفاداری‌ها و جامعه ما نه بر اساس نژاد یا خون بلکه بر اساس یک اعتقاد مشترک تعریف می‌شود. و به همین دلیل است که وقتی ما به ارزش‌های خود پایبند هستیم، دنیا کمی روشن‌تر می‌شود. وقتی نیستیم، دنیا کمی تاریک‌تر می‌شود - و دیکتاتورها و مستبدان احساس جسارت می‌کنند، و با گذشت زمان، ما کمتر در امان می‌مانیم.

ما نباید پلیس جهان باشیم و نمی‌توانیم هر ظلم و بی‌عدالتی در جهان را از بین ببریم. اما آمریکا می‌تواند و باید نیرویی برای خیر باشد: جلوگیری از درگیری، مبارزه با بیماری، ترویج حقوق بشر، محافظت از سیاره از تغییرات آب و هوایی، دفاع از آزادی، میانجیگری صلح. این چیزی است که کامالا هریس به آن اعتقاد دارد و اکثر آمریکایی‌ها نیز همینطور.
(جمعیت شعار می‌دهد: "بله، ما می‌توانیم!")

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۱۰

می‌دانم که این ایده‌ها الآن می‌توانند خیلی ساده‌لوحانه به نظر برسند. ما در زمانی از چنان سردرگمی و خشم زندگی می‌کنیم، با فرهنگی که ارزش زیادی برای چیزهایی که دوام ندارند قائل است: پول، شهرت، موقعیت، لایک‌ها. ما به دنبال تأیید غریبه‌ها در تلفن‌هایمان هستیم. ما انواع و اقسام دیوارها و حصارها را دور خودمان می‌کشیم، و بعد تعجب می‌کنیم که چرا احساس تنهایی می‌کنیم. ما به یکدیگر کمتر اعتماد می‌کنیم چون وقت نمی‌گذاریم یکدیگر را بشناسیم. و در آن فاصله بین ما، سیاستمداران و الگوریتم‌ها به ما یاد می‌دهند که از یکدیگر کاریکاتور بسازیم و یکدیگر را مسخره کنیم و از یکدیگر بترسیم.

اما خبر خوب این است، شیکاگو: در سراسر آمریکا، در شهرهای بزرگ و شهرهای کوچک، دور از همه این سر و صداها، پیوندهایی که ما را به هم متصل می‌کند هنوز وجود دارد. ما هنوز مربیگری لیگ کوچک را انجام می‌دهیم و مراقب همسایگان سالمندمان هستیم. ما هنوز در کلیساها و مساجد و کنیسه‌ها و معابد به گرسنگان غذا می‌دهیم. ما همان غرور را وقتی ورزشکاران المپیکی‌مان برای مدال طلا رقابت می‌کنند، به اشتراک می‌گذاریم. چون اکثریت قریب به اتفاق ما نمی‌خواهیم در کشوری زندگی کنیم که تلخ و تقسیم شده است. ما چیزی بهتر می‌خواهیم. ما می‌خواهیم بهتر باشیم. و شادی و هیجانی که در اطراف این کمپین می‌بینیم به ما می‌گوید که تنها نیستیم.

می‌دانید، من در چند ماه گذشته زمان زیادی را صرف فکر کردن به این موضوع کرده‌ام زیرا، همانطور که میشل اشاره کرد، این تابستان مادرش، خانم ماریان رابینسون را از دست دادیم. و نمی‌دانم که آیا کسی تا به حال مادر زنش را بیشتر از من دوست داشته یا نه. عمدتاً به این دلیل که او بامزه و عاقل و کم‌ادعاترین فردی بود که می‌شناختم. و اینکه همیشه وقتی خرابکاری می‌کردم، از من در برابر میشل دفاع می‌کرد. (جمعیت می‌خندد.) من پشت سر او پنهان می‌شدم.

@Modern_Learning_for_GenZ

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۱۱

اما فکر می‌کنم یکی از دلایلی که من و ماریان اینقدر به هم نزدیک شدیم این بود که او مرا به یاد مادربزرگم می‌انداخت، زنی که در کودکی به بزرگ کردن من کمک کرد. و در ظاهر، این دو نفر وجه اشتراک زیادی نداشتند. یکی زن سیاهپوستی از همین جا، جنوب شیکاگو، درست همین نزدیکی بود - (جمعیت تشویق می‌کند) - که به دبیرستان انگلوود رفته بود. دیگری پیرزن سفیدپوست کوچکی بود که در شهر کوچکی به نام پرو، کانزاس به دنیا آمده بود. (جمعیت تشویق می‌کند.) حالا می‌دانم که افراد زیادی از پرو نیستند. (جمعیت می‌خندد.)

و با این حال، آنها دیدگاه اساسی مشترکی نسبت به زندگی داشتند. آنها زنانی قوی، باهوش و با استعداد بودند، پر از عقل سلیم، که صرف نظر از موانعی که با آن روبرو می‌شدند - و زنانی که در دهه‌های ۴۰ و ۵۰ و ۶۰ بزرگ می‌شدند، با موانع روبرو می‌شدند - همچنان بدون هیاهو یا شکایت به کار خود ادامه می‌دادند و پایه و اساس محکمی از عشق برای فرزندان و نوه‌هایشان فراهم می‌کردند. از این نظر، هر دوی آنها نماینده یک نسل کامل از مردم کارگر بودند که در طول جنگ و رکود، تبعیض و فرصت‌های محدود، به ساختن این کشور کمک کردند. بسیاری از آنها هر روز در مشاغلی که اغلب برایشان خیلی کوچک بود و دستمزد زیادی نداشت، زحمت می‌کشیدند. آنها با رضایت از داشته‌هایشان صرف نظر می‌کردند تا فقط سقفی بالای سر خانواده‌شان نگه دارند، فقط برای اینکه به فرزندانشان چیزی بهتر بدهند.

اما آنها می‌دانستند چه چیزی حقیقت دارد. آنها می‌دانستند چه چیزی مهم است: چیزهایی مثل صداقت و درستکاری، مهربانی و کار سخت. آنها تحت تأثیر لاف‌زن‌ها یا قلدرها قرار نمی‌گرفتند. آنها فکر نمی‌کردند که پایین آوردن دیگران شما را بالا می‌برد یا قوی می‌کند. آنها وقت زیادی را صرف وسواس درباره چیزهایی که نداشتند نمی‌کردند. در عوض، آنها قدردان چیزهایی بودند که داشتند.

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش ۱۲

آنها در چیزهای ساده لذت می‌یافتند: یک بازی کارت با دوستان، یک وعده غذای خوب و خنده دور میز آشپزخانه، کمک به دیگران، و مهمتر از همه، دیدن فرزندانشان که کارهایی انجام می‌دادند و به جاهایی می‌رفتند که هرگز برای خودشان تصور نمی‌کردند.

چه دموکرات باشید، چه جمهوری‌خواه یا جایی بین این دو، همه ما در زندگی‌مان افرادی مثل آنها داشته‌ایم. افرادی مانند والدین کامالا، که اقیانوس‌ها را پشت سر گذاشتند چون به وعده آمریکا اعتقاد داشتند. افرادی مانند والدین تیم، که به او درباره اهمیت خدمت آموختند. مردم خوب و سخت‌کوش، که مشهور یا قدرتمند نبودند اما به روش‌های بی‌شماری موفق شدند این کشور را کمی بهتر از آنچه یافتند، ترک کنند.

بیش از هر سیاست یا برنامه‌ای، معتقدم این چیزی است که ما برایش اشتیاق داریم: بازگشت به آمریکایی که در آن با هم کار می‌کنیم و مراقب یکدیگر هستیم. احیای آنچه لینکلن در آستانه جنگ داخلی، "پیوندهای عاطفی" ما نامید. آمریکایی که آنچه او "فرشتگان بهتر طبیعت ما" می‌نامید را به کار می‌گیرد.

@Modern_Learning_for_GenZ

# ترجمه سخنرانی باراک اوباما در کنوانسیون ملی دموکرات ۲۰۲۴ - بخش پایانی

این چیزی است که این انتخابات درباره آن است. و من معتقدم به همین دلیل است که اگر هر یک از ما در ۷۷ روز آینده سهم خود را انجام دهیم، اگر در را بزنیم، اگر تماس تلفنی برقرار کنیم، اگر با دوستانمان صحبت کنیم، اگر به همسایگانمان گوش دهیم، اگر طوری کار کنیم که هرگز قبلاً کار نکرده‌ایم، اگر محکم به اعتقاداتمان پایبند بمانیم، کامالا هریس را به عنوان رئیس جمهور بعدی ایالات متحده و تیم والز را به عنوان معاون رئیس جمهور بعدی ایالات متحده انتخاب خواهیم کرد. ما رهبرانی را در تمام سطوح انتخاب خواهیم کرد که برای آمریکای امیدوارکننده و آینده‌نگری که همه ما به آن اعتقاد داریم، مبارزه خواهند کرد. و با هم، ما نیز کشوری خواهیم ساخت که امن‌تر و عادلانه‌تر، برابرتر و آزادتر است.

پس بیایید به کار برویم. بیایید رأی دهیم. نه فقط برای رئیس جمهور، بلکه برای کنگره، و فرمانداری، و شورای شهر، و دادستان‌ها. بیایید با همسایگان‌مان صحبت کنیم. بیایید به آنها یادآوری کنیم که چقدر قدرت در دستان ما است. بیایید به آنها یادآوری کنیم که دموکراسی کار می‌کند - اما فقط اگر ما آن را به کار بگیریم.

این کاری است که کامالا هریس انجام خواهد داد. این کاری است که تیم والز انجام خواهد داد. و این کاری است که من و میشل انجام خواهیم داد. و من می‌دانم که این کاری است که شما انجام خواهید داد. زیرا این آمریکایی است که ما به آن اعتقاد داریم - جایی که هر کس فرصتی دارد، جایی که هر کس صدایی دارد، جایی که ما همه به یکدیگر اهمیت می‌دهیم.

پس بیایید به کار برویم و این انتخابات را ببریم. بیایید کامالا هریس را به کاخ سفید بفرستیم. و بیایید به جهان نشان دهیم که بهترین روزهای آمریکا هنوز پیش روست.

خدا شما را برکت دهد. و خدا ایالات متحده آمریکا را برکت دهد. متشکرم شیکاگو!

@Modern_Learning_for_GenZ

اولین بیمار نورالینک با تراشه مغزی، زبان فرانسوی و ژاپنی یاد می‌گیرد.

اولین بیمار نورالینک (Neuralink) با گذشت هفت ماه از کاشت تراشه مغزی، نام Eve را برای ایمپلنت خود انتخاب کرده و با کمک آن در حال یادگیری زبان‌های فرانسوی و ژاپنی است.

نولاند آرباگ، اولین بیمار دریافت‌کننده ایمپلنت مغزی شرکت نورالینک متعلق به ایلان ماسک، با انتشار پستی در ایکس گفت که نام این دستگاه را «ایو» (Eve) گذاشته است و درحال‌حاضر از آن به‌ شیوه‌های مختلفی برای بهبود قابلیت‌های خود استفاده می‌کند.

آیا در آستانه انقلابی عظیم در زمینه یادگیری هستیم؟

به نقل از: دیجیاتو

@Modern_Learning_for_GenZ

نقش هوش مصنوعی در انتخاب رشته‌های دانشگاهی (مقدمه)

در مقطع حساسی از زندگی شرکت‌کنندگان در کنکور سراسری و متقاضیان ورود به دانشگاه‌ها هستیم. سئوال بزرگی که ذهن دانش‌آموزان را مشغول کرده تاثیر هوش مصنوعی بر انتخاب رشته‌های دانشگاهی و نیز آینده شغلی آنان است.

شایعاتی وجود دارد که بسیاری از رشته‌های دانشگاهی و شغل‌های مرتبط با آن در آینده نزدیک از بین خواهد رفت و یا فرصت‌های شغلی آنها کمنر خواهد شد.

از سوی دیگر بسیاری از رشته‌ها و تخصص‌ها از پیشرفت هوش مصنوهی بهره‌مند شده و آینده درخشانی برای آنان پیش‌بینی می‌شود.

در این سلسله پست‌ها قصد داریم با بررسی این مسئله داوطلبان ورود به دانشگاه را راهنمایی کنیم. در این سلسله پست‌ها قصد داریم به بررسی:

۱- نقشی که هوش مصنوعی در آینده می‌تواند در کمک به انتخاب رشته دانش‌آموزان ایفا کند.

۲- و آینده موقعیت شغلی رشته‌های مختلف دانشگاهی و تاثیر مثبت یا منفی هوش مصنوعی بر آنان

بپردازیم.

در صورتی که مایل به پیگیری این پست‌های مهم
در روزهای آینده هستید (که قطعا در انتخاب فرزندانتان موثر خواهد بود) کانال نسل زد - یادگیری مدرن را فالو کرده و جهت نشان دادن علاقه خود این پست را لایک کنید. ❤️

اگر در نزدیکان خود نیز فردی می‌شناسید که به این موضوع علاقه‌مند است یا داوطلب ورود به دانشگاه است، این پست را برای او فوروارد کنید.

در صورتی که مایلید در مورد رشته تحصیلی مورد علاقه خود و تاثیر هوش مصنوعی بر آینده آن اطلاعات بیشتری داشته باشید نام آن رشته را در کامنت همین پست برایم بنویسید.

@Modern_Learning_for_GenZ

نقش هوش مصنوعی در انتخاب رشته‌های دانشگاهی

بخش اول - نقشی که هوش مصنوعی می‌تواند در آینده نزدیک در انتخاب صحیح رشته‌های تحصیلی دانشگاهی و تاثیر آن بر آینده شغلی شما داشته باشد به شرح زیر می‌باشد:

۱- تحلیل جامع توانایی‌ها و علایق:
هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، داده‌های مربوط به عملکرد تحصیلی، نتایج آزمون‌های استاندارد، فعالیت‌های فوق برنامه و علایق شخصی دانش‌آموزان را تحلیل کند. این تحلیل جامع می‌تواند الگوهایی را شناسایی کند که ممکن است برای مشاوران انسانی قابل تشخیص نباشد. به عنوان مثال، سیستم می‌تواند ارتباط بین علاقه به یک موضوع خاص و موفقیت در دروس مرتبط را تشخیص دهد و بر این اساس رشته‌های تحصیلی مناسب را پیشنهاد دهد.

۲- پیش‌بینی موفقیت تحصیلی:
با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی می‌تواند احتمال موفقیت دانش‌آموز در رشته‌های مختلف را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها بر اساس داده‌های تاریخی از دانشجویان قبلی، عملکرد فعلی دانش‌آموز و فاکتورهای محیطی انجام می‌شود. به این ترتیب، دانش‌آموزان می‌توانند رشته‌هایی را انتخاب کنند که بیشترین احتمال موفقیت را در آنها دارند.

۳- ارائه اطلاعات به‌روز از بازار کار:
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم داده‌های بازار کار را تحلیل کرده و روندهای شغلی آینده را پیش‌بینی کنند. این اطلاعات می‌تواند به دانش‌آموزان کمک کند تا رشته‌هایی را انتخاب کنند که آینده شغلی بهتری دارند. به عنوان مثال، سیستم می‌تواند پیش‌بینی کند که در ۵ سال آینده، تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی افزایش خواهد یافت و این اطلاعات را در توصیه‌های خود لحاظ کند.

۴. شخصی‌سازی مسیر تحصیلی:
هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌های درسی شخصی‌سازی شده ایجاد کند که با توجه به نقاط قوت و ضعف هر دانش‌آموز طراحی شده‌اند. این می‌تواند شامل پیشنهاد دوره‌های خاص، کارآموزی‌ها یا پروژه‌های تحقیقاتی باشد که مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در رشته انتخابی را تقویت می‌کنند.

۵- شبیه‌سازی مسیرهای شغلی:
با استفاده از واقعیت مجازی و هوش مصنوعی، دانش‌آموزان می‌توانند تجربه‌ای شبیه‌سازی شده از مشاغل مختلف داشته باشند. این می‌تواند به آنها کمک کند تا درک بهتری از واقعیت‌های روزمره مشاغل مختلف به دست آورند و تصمیم آگاهانه‌تری بگیرند.

۶. تحلیل شخصیت و تطبیق با محیط کاری:
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل ویژگی‌های شخصیتی دانش‌آموزان، آنها را با محیط‌های کاری مناسب تطبیق دهند. به عنوان مثال، فردی با روحیه کارآفرینی ممکن است برای رشته‌هایی که امکان راه‌اندازی کسب و کار را فراهم می‌کنند، مناسب‌تر باشد.

۷. ارزیابی مهارت‌های نرم:
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل رفتار آنلاین، تعاملات اجتماعی و حتی تن صدا در مصاحبه‌های مجازی، مهارت‌های نرم دانش‌آموزان را ارزیابی کند. این اطلاعات می‌تواند در پیشنهاد رشته‌هایی که با این مهارت‌ها همخوانی دارند، استفاده شود.

۸. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی توصیه‌ها:
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم از نتایج قبلی یاد بگیرند و توصیه‌های خود را بهبود بخشند. با گذشت زمان و افزایش داده‌ها، دقت این سیستم‌ها در پیشنهاد رشته‌های مناسب افزایش می‌یابد.

@Modern_Learning_for_GenZ

نقش هوش مصنوعی در انتخاب رشته‌های دانشگاهی

بخش دوم - تأثیر هوش مصنوعی بر انتخاب صحیح رشته تحصیلی و ضمانت آینده شغلی مناسب نیز به شرح زیر است:

۱- افزایش دقت در انتخاب:
با تحلیل داده‌های گسترده و شناسایی الگوهای پنهان، هوش مصنوعی می‌تواند دقت انتخاب رشته را افزایش دهد. این می‌تواند منجر به کاهش نرخ ترک تحصیل و تغییر رشته شود، که به نوبه خود باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه می‌شود.

۲. کاهش تأثیر تعصبات انسانی:
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیمات را بر اساس داده‌های عینی اتخاذ کنند و تأثیر تعصبات ناخودآگاه انسانی را کاهش دهند. این می‌تواند به انتخاب‌های منصفانه‌تر و مبتنی بر شایستگی منجر شود.

۳. پیش‌بینی بهتر روندهای بازار کار:
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بازار کار، روندهای آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند. این می‌تواند به دانش‌آموزان کمک کند تا رشته‌هایی را انتخاب کنند که در آینده تقاضای بیشتری خواهند داشت.

۴. تطبیق بهتر مهارت‌ها با نیازهای بازار کار:
با شناسایی دقیق مهارت‌های مورد نیاز برای مشاغل آینده، هوش مصنوعی می‌تواند به دانش‌آموزان کمک کند تا مهارت‌های خود را با نیازهای بازار کار تطبیق دهند. این می‌تواند منجر به افزایش قابلیت استخدام فارغ‌التحصیلان شود.

۵. ارائه مسیرهای شغلی متنوع:
هوش مصنوعی می‌تواند مسیرهای شغلی غیرمعمول اما مناسب را پیشنهاد دهد که ممکن است توسط مشاوران انسانی نادیده گرفته شوند. این می‌تواند به تنوع بیشتر در انتخاب‌های شغلی و کشف فرصت‌های جدید منجر شود.

۶- بهبود آمادگی برای تغییرات شغلی:
با پیش‌بینی تغییرات آینده در بازار کار، هوش مصنوعی می‌تواند به دانش‌آموزان کمک کند تا مهارت‌های انعطاف‌پذیری و یادگیری مداوم را توسعه دهند. این می‌تواند آنها را برای تغییرات شغلی در طول زندگی آماده کند.

۷- کاهش استرس در فرآیند تصمیم‌گیری:
با ارائه اطلاعات دقیق و توصیه‌های مبتنی بر داده، هوش مصنوعی می‌تواند استرس مرتبط با انتخاب رشته را کاهش دهد. دانش‌آموزان می‌توانند با اطمینان بیشتری تصمیم بگیرند.

@Modern_Learning_for_GenZ

نقش هوش مصنوعی در انتخاب رشته‌های دانشگاهی

بخش سوم - لیستی از ۱۰ تخصص دانشگاهی که با پیشرفت هوش مصنوعی آینده درخشانی در انتظارشان است و شرح علل این پیشرفت:

این رشته‌ها و تخصص‌ها با توجه به پیشرفت سریع هوش مصنوعی و تاثیر گسترده آن بر جنبه‌های مختلف زندگی و صنعت، آینده درخشانی خواهند داشت:

۱. مهندسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

علت: با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف، نیاز به متخصصان این حوزه به شدت افزایش می‌یابد. این رشته به دانشجویان امکان می‌دهد تا در توسعه الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند نقش داشته باشند.

۲. علوم داده و تحلیل داده‌های بزرگ

علت: حجم عظیم داده‌های تولید شده نیاز به متخصصانی دارد که بتوانند این داده‌ها را تحلیل و از آن‌ها بینش استخراج کنند. هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی برای این منظور فراهم می‌کند.

۳. اخلاق در هوش مصنوعی و سیاست‌گذاری فناوری

علت: با افزایش نفوذ هوش مصنوعی در جامعه، نیاز به متخصصانی که بتوانند مسائل اخلاقی و قانونی مرتبط با این فناوری را بررسی کنند، بیشتر می‌شود.

۴. روباتیک و سیستم‌های خودکار

علت: ترکیب هوش مصنوعی با روباتیک منجر به توسعه سیستم‌های خودکار پیشرفته در صنعت، پزشکی و خدمات می‌شود. متخصصان این حوزه نقش مهمی در این پیشرفت خواهند داشت.

۵. امنیت سایبری با تمرکز بر هوش مصنوعی

علت: با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های مختلف، نیاز به متخصصانی که بتوانند امنیت این سیستم‌ها را تضمین کنند، افزایش می‌یابد.

۶. زبان‌شناسی محاسباتی و پردازش زبان طبیعی

علت: پیشرفت در حوزه پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های گفتگوی هوشمند، نیاز به متخصصانی دارد که درک عمیقی از زبان و نحوه پردازش آن توسط ماشین‌ها داشته باشند.

۷. مهندسی نرم‌افزار با تخصص در سیستم‌های هوشمند
علت: توسعه نرم‌افزارهایی که از هوش مصنوعی بهره می‌برند، نیازمند مهندسان نرم‌افزاری است که با مفاهیم هوش مصنوعی آشنا باشند.

۸. علوم شناختی و هوش مصنوعی

علت: درک بهتر از نحوه عملکرد مغز انسان می‌تواند به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر کمک کند. متخصصان این حوزه پل ارتباطی بین علوم اعصاب و هوش مصنوعی خواهند بود.

۹. طراحی تعامل انسان و ماشین
علت: با افزایش تعامل انسان‌ها با سیستم‌های هوشمند، نیاز به طراحانی که بتوانند این تعاملات را ساده و موثر کنند، بیشتر می‌شود.

۱۰. پزشکی محاسباتی و هوش مصنوعی در سلامت

علت: استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها، توسعه داروها و مدیریت سیستم‌های بهداشتی، نیاز به متخصصانی دارد که هم دانش پزشکی و هم درک عمیقی از هوش مصنوعی داشته باشند.

@Modern_Learning_for_GenZ

نقش هوش مصنوعی در انتخاب رشته‌های دانشگاهی

بخش چهارم - رشته‌های دانشگاهی که با پیشرفت هوش مصنوعی، آینده شغلی درخشانی خواهند داشت. (در سطح لیسانس و فوق لیسانس به ترتیب اهمیت):

با توجه به اهمیت و ارتباط با تخصص‌های ذکر شده، رشته‌های دانشگاهی مرتبط در سطح لیسانس و فوق لیسانس به ترتیب اهمیت عبارتند از:

سطح لیسانس:

۱. مهندسی کامپیوتر
۲. علوم کامپیوتر
۳. ریاضیات و آمار
۴. مهندسی برق و الکترونیک
۵. فیزیک
۶. روانشناسی شناختی
۷. زبان‌شناسی
۸. مهندسی مکانیک (با گرایش روباتیک)
۹. علوم زیستی
۱۰. فلسفه (با تمرکز بر منطق و اخلاق)

سطح فوق لیسانس:

۱. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
۲. علوم داده و تحلیل داده‌های بزرگ
۳. امنیت سایبری
۴. روباتیک و سیستم‌های خودکار
۵. پردازش زبان طبیعی
۶. بیوانفورماتیک و پزشکی محاسباتی
۷. مهندسی نرم‌افزار با تخصص در سیستم‌های هوشمند
۸. علوم شناختی و هوش مصنوعی
۹. طراحی تعامل انسان و کامپیوتر
۱۰. اخلاق در فناوری و سیاست‌گذاری هوش مصنوعی

این ترتیب بر اساس میزان ارتباط مستقیم با هوش مصنوعی و فرصت‌های شغلی موجود در بازار کار فعلی و آینده تنظیم شده است. البته باید توجه داشت که اهمیت این رشته‌ها می‌تواند بسته به منطقه جغرافیایی، صنایع غالب و سیاست‌های آموزشی کشورها متفاوت باشد.

@Modern_Learning_for_GenZ

بچه‌های نسل زد به چه چیزهایی فکر می‌کنند؟

گالوپ نتایج یک‌ پیمایش درباره‌ی نسل z را منتشر کرد.

در این تحقیق مشخص شده که آخرین اولویت‌ بچه‌های نسل زد در زندگی، شروع کردن یه کسب‌وکار است. هفت اولویت اول آنها حولِ زندگی شاد و راحت می‌چرخد.

جالب اینکه فقط حدود نیمی از آنان مایل به داشتن تحصیلات خوب هستند.

کمتر از ۳۰ درصد آنان مایل به بچه‌دار شدن هستند!

این نظرسنجی که توسط یکی از معتبرترین موسسات نظر سنجی دنیا انجام شده است، پیام‌های مهمی دارد. هم برای ما به عنوان والدین، هم به عنوان کارآفرین، هم به عنوان افراد جامعه.

امیدواریم حاکمان و مسئولین هم به این نظر سنجی با نگاهی عمیق توجه کند.

@Modern_Learning_for_GenZ

تا زمانی که به دل‌ها وارد نشوید،
نمی‌تونید به سرها وارد شوید.

خاطرات زیبا و تکان‌دهنده نویسنده ترک
از معلم ریاضی و معلم ادبیات خود
بسیار زیبا و عبرت‌آموز

هر معلم، دولتمرد و مبلغ دینی باید این خاطره را بارها و بارها با گوش جان بنیوشد تا بتواند بر قلب‌ها و سرهای مخاطبین خود ورود کند.

@Modern_Learning_for_GenZ

آیا رشد ایران امکان پذیر است؟
به قلم: دکتر محمود سریع القلم 

اگر کشوری درآمد نداشته باشد، نه از نظر فرهنگی و نه از نظر اجتماعی رشد نمی‌کند؛ همچنین از اعتبار بین‌المللی لازم نیز برخوردار نخواهد بود.

رشد و توسعه اقتصادی، علم است مانند علم پزشکی. اگر پزشکانی از کشور‌های نیجریه، کانادا، بنگلادش یا فنلاند در یک جا جمع شوند، و در رابطه با بنیان‌های سلامت انسان صحبت کنند، احتمالا ۹۰ درصد صحبت‌های آنها یکی است. چرا؟ چون پزشکی علم است.

توسعه و حکمرانی نیز علم هستند. به همین دلیل، توسعه پیدا کردن یک تصمیم است؛ زیرا کشوری، یا جامعه‌ای که تصمیم به توسعه بگیرد، باید کارهایی را انجام دهد. اگر آن کارها را انجام داد توسعه پیدا می‌کند.

چگونه درآمد سرانه چین از ۲۰۰ دلار در عرض ۲۵ سال به ۱۰ هزار دلار افزایش یافت، اقتصاد دوم جهان شد و GDP هیجده تریلیون دلاری را به خود اختصاص داد؟ هیچ کشوری در دنیا نیست که حداقل ۲۰ درصد از تجارت خارجی‌اش با چین نباشد؛ این رقم در ارتباط با برخی کشورها تا ۸۵ درصد هم می‌رسد.

رویداد بسیار مهمی که در چین و همچنین ترکیه و مکزیک شاهد بودیم این بود که حاکمیت، مدیریت را از مالکیت جدا کرد.

امروز در چین ۸۲ درصد مالکیت اقتصادی نزد افراد و بنگاه‌هاست، این را مقایسه کنید با زمان مائو که همه امور در اختیار حکومت بود.

در مقایسه با چین، در روسیه فردی به نام «خدورکوفسکی» بعد از فروپاشی شوروی با ابداعات خود در صنعت نفت، شرکتی را با گردش مالی ۲ میلیارد دلاری تاسیس کرد. حکومت به او گفت بدون اجازه‌اش، ثروتمند شده است. پرداختن مالیات جای خود دارد، باید با کرملین شریک شود. این شخص قبول نکرد و پیامدش، به عنوان فاسد دستگیر شد، مدت‌ها در زندان بود و در آخر تبعید شد.

آخرین باری که یک کالای روسی مصرف کردید کی بود و آخرین باری که کالای چینی مصرف کردید کی بود؟

روسیه علیرغم اینکه ۱۵۰ سال است برای رشد و توسعه اقتصادی تلاش می‌کند اما به دلیل عدم تصمیم‌گیری در باره جدا‌سازی دولت از مالکیت، به همین میزان عقب هستند. انگلیس ۳۵۰ سال پیش، ژاپنی‌ها ۱۷۰ سال پیش، چینی‌ها و هندی‌ها ۲۵ سال پیش این تصمیم را گرفتند.

سال ۱۹۸۵ در عربستان، مرکزی به نام مرکز پادشاه عبدالله در تکنولوژی و علمKAUST تاسیس شد. طی سال‌ها، ۶۶۰۰ نفر در STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) نیرو تربیت کردند. ۳ نفر از روسای موسسه مذکور،
- یکی رئیس دانشگاه سنگاپور بوده است. او کیست؟ دانشگاه ملی سنگاپور رتبه ۴۴ جهان را دارد؛ بهترین رتبه‌های جهانی دانشگاه‌های ایران در حدود ۵۰۰ یا ۶۰۰  است.
- نفر بعدی رئیس دانشگاه Caltech آمریکا و از بزرگترین مراکز تکنولوژی جهان است. ریاست او، به معنای آورده‌ای متراکم از شبکه‌ای سرشار از تجربه و مناسبات است.
- رئیس سوم کیست؟ رئیس دانشگاه علم و تکنولوژی هنگ ‌کنگ. او با اغلب اشخاص و همه موسسات آی تی و هوش مصنوعی شرق آسیا ارتباط دارد.

مشاهده می‌کنیم که نظام نخبگانی عربستان، آمادگی استفاده از تخصص را داشتند. این موضوع در مورد امارات و قطر هم صدق می‌کند. آنان نیز بهترین‌ها را آوردند.

به خاطر دارم زمانی با رئیس دانشگاه عبدالعزیز عربستان صحبت می کردم. به او گفتم چرا دانشگاه شما مقطع دکترا ندارد؟ گفت:
برای برگزاری مقطع دکترا هنوز آمادگی ندارند زیرا دکترا فقط کتاب خواندن نیست. گفت وقتی شما در دانشگاهی مثل کمبریج راه می‌روید، احساس می‌کنید ۸۰۰ سال سابقه دارد. استاد چنین دانشگاهی، در مقطع تحصیلی دکترا، در ۲۰ دانشگاه مختلف دنیا تدریس کرده، ۷ هزار کتاب خوانده، تجربه در صنعت دارد، و مشاور ۵۰ نفر آدم بزرگ در دنیا بوده است؛ چنین متخصصانی را ما نداریم. ما در بهترین شرایط کنونی، می‌توانیم در مقطع لیسانس و فوق لیسانس دانشجو بپذیریم، و بعد از فارغ‌التحصیلی آنان را به بهترین دانشگاه‌های دنیا می‌فرستیم.

کما اینکه عربستان الان ۶۰ هزار نفر دانشجو در بهترین دانشگاه‌های آمریکا دارد از جمله ۱۰ هزار نفر در انگلستان، و مابقی در فرانسه، آلمان و چند کشور دیگر هستند.

چین و ویتنام یک کشور کمونیستی، امارات یک کشور پادشاهی، اندونزی نیمه دمکراتیک، و سنگاپور اقتدارگرا و هند یک کشور دموکراتیک است، اما همه دارند پیشرفت می‌کنند.

در نهایت درمی‌یابیم،

از نظر علمی، رشد و توسعه اقتصادی خیلی ارتباطی با ماهیت یک نظام سیاسی ندارد، ماهیت نظام سیاسی، هر حالتی می‌تواند داشته باشد، اما آنچه مهم است، باید بررسی شود آیا تصمیم‌گیری‌های نخبگان یک کشور در راستای افزایش ثروت ملی هست یا نه...؟

@Modern_Learning_for_GenZ

کاربردهای هوش مصنوعی AI در آینده یادگیری و آموزش در جهت قدرتمندسازی موسسات آموزشی پیشرو (مدارس آینده)

Applications of Artificial lntelligence (AI) in the future of learning and education in order to empower leading K-12 educational institutions (schools of the future)

در ادامه مایلم در مورد کاربردهای هوش مصنوعی در موسسات آموزشی، سلسله پست‌هایی را به جامعه آموزشی کشور تقدیم نماییم.

مایلیم توضیح دهیم، یک موسسه آموزشی K-12 در آینده نزدیک در چه زمینه‌هایی تحت تاثیر عمیق هوش مصنوعی قرار خواهد گرفت.

این تاثیر عمیق بر روی تمامی گروه‌های مرتبط با موسسات آموزشی اعم از دانش‌آموز، معلم، مدیران، مشاورین و خود موسسه بوده و همه آنها می‌توانند از هوش مصنوعی استفاده نموده و تدریس یا یادگیری یا مدیریت خود را با هوش مصنوعی تقویت نمایند.

امیدوارم این سلسله پست‌ها مورد توجه قرار گیرد. با تائید این پست ❤️ علاقه خود را به ادامه موضوع اعلام نمائید.

@Modern_Learning_for_GenZ

کاربردهای هوش مصنوعی AI در آینده یادگیری و آموزش در جهت قدرتمندسازی موسسات آموزشی پیشرو (مدارس آینده)

Applications of Artificial lntelligence (AI) in the future of learning and education in order to empower leading K-12 educational institutions (schools of the future)

فهرست مطالب:

فهرست موضوعاتی که در این سلسله پست در زمینه کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در آینده یادگیری و آموزش در جهت قدرتمندسازی موسسات آموزشی پیشرو (مدارس آینده) ارائه خواهد شد به شرح زیر است:

با کلیک روی هر بخش به بخش مرتبط (در کانال تلگرامی نسل زد - یادگیری مدرن) رفته و آن را مطالعه کنید.

بخش اول: شخصی‌سازی آموزش
بخش دوم: ارزیابی، بازخورد
بخش سوم: پشتیبانی از معلمان
بخش چهارم: یادگیری تعاملی و جذاب
بخش پنجم: حمایت از دانش‌آموزان با نیازهای ویژه
بخش ششم: مدیریت و برنامه‌ریزی
بخش هفتم: امنیت و ایمنی
بخش هشتم: رابط‌های مغز-کامپیوتر و آینده آموزش و یادگیری
بخش نهم: ۶ روند جدید هوش مصنوعی و نقش آن در آینده آموزش K-12
بخش دهم: جمع‌بندی کلی در زمینه نقش هوش مصنوعی در آینده آموزش K-12

پیوست: اصطلاحنامه هوش مصنوعی در آموزش K-12

با ما همراه باشید.

● استفاده از (و به اشتراک‌گذاری) این سلسله مقالات با ذکر منبع (کانال نسل زد - یادگیری مدرن) به آدرس زیر مجاز و پسندیده است.

@Modern_Learning_for_GenZ

کاربردهای هوش مصنوعی AI در آینده یادگیری و آموزش در جهت قدرتمندسازی موسسات آموزشی پیشرو (مدارس آینده)

بخش اول: شخصی‌سازی آموزش با استفاده از هوش مصنوعی

امروزه شخصی‌سازی آموزش یکی از داغ‌ترین بحث‌های آموزش مدرن می‌باشد. برخلاف آموزش سنتی هر دانش آموز به مسیر یادگیری ویژه خود نیازمند است. شخصی‌سازی به معنی تطبیق آموزش و یادگیری با ویژگی‌های فردی و شخصیتی هر دانش‌آموز می‌باشد.

هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند در زمینه شخصی‌سازی یادگیری در اختیار دانش‌آموزان است و می‌تواند کمک بزرگی به معلمین و مشاورین نماید. امکاناتی که هوش مصنوعی در زمینه شخصی‌سازی در اختیار مدارس پیشرو قرار می‌دهد به شرح زیر است:

۱.۱. تطبیق محتوای آموزشی

هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP)، می‌تواند محتوای آموزشی را با نیازهای فردی دانش‌آموزان تطبیق دهد. این فرآیند شامل موارد زیر است:

- ارزیابی سطح دانش: با استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی دانش آموز (Student Modeling)، سیستم یک پروفایل دقیق از دانش فعلی، نقاط قوت و ضعف هر دانش‌آموز ایجاد می‌کند. این مدل‌ها معمولاً از شبکه‌های بیزی یا مدل‌های مارکوف پنهان استفاده می‌کنند.

- تحلیل سبک یادگیری: با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means یا DBSCAN، سیستم الگوهای یادگیری دانش‌آموز را شناسایی کرده و او را در یکی از دسته‌های سبک‌های یادگیری (مثلاً بصری، شنیداری، حرکتی) قرار می‌دهد.

- انتخاب محتوا: با استفاده از الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based Recommendation) و فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)، سیستم مناسب‌ترین محتوا را برای هر دانش‌آموز انتخاب می‌کند.

- تنظیم سطح دشواری: از الگوریتم‌های تطبیقی مانند Bayesian Knowledge Tracing یا Performance Factor Analysis برای تنظیم پویای سطح دشواری محتوا استفاده می‌شود.

۱.۲. مسیرهای یادگیری شخصی‌سازی شده

ایجاد مسیرهای یادگیری شخصی با استفاده از تکنیک‌های زیر انجام می‌شود:

- برنامه‌ریزی پویا: الگوریتم‌هایی مانند Q-Learning یا SARSA برای ایجاد مسیرهای بهینه یادگیری استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن اهداف یادگیری و وضعیت فعلی دانش‌آموز، بهترین مسیر را پیشنهاد می‌دهند.

- گراف دانش: با استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)، روابط بین مفاهیم مختلف درسی مدل‌سازی می‌شود. الگوریتم‌های مسیریابی در گراف مانند الگوریتم Dijkstra یا A* برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر یادگیری استفاده می‌شوند.

- پیش‌بینی عملکرد: از مدل‌های پیش‌بینی مانند رگرسیون لجستیک یا شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی عملکرد دانش‌آموز در مسیرهای مختلف یادگیری استفاده می‌شود.

۱.۳. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند

سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند در آموزش از تکنیک‌های پیشرفته زیر استفاده می‌کنند:

- فیلترینگ مشارکتی: از الگوریتم‌هایی مانند SVD (Singular Value Decomposition) یا Matrix Factorization برای یافتن الگوهای مشترک در رفتار یادگیری دانش‌آموزان و توصیه منابع مشابه استفاده می‌شود.

- توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا: با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی مانند TF-IDF یا Word Embeddings، محتوای منابع آموزشی تحلیل شده و با نیازها و علایق دانش‌آموز تطبیق داده می‌شود.

- سیستم‌های ترکیبی: از روش‌های ترکیبی مانند Stacking یا Boosting برای ادغام نتایج روش‌های مختلف توصیه و بهبود دقت پیشنهادات استفاده می‌شود.

- یادگیری تقویتی: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Thompson Sampling یا Upper Confidence Bound (UCB) برای بهینه‌سازی توصیه‌ها در طول زمان و یافتن تعادل بین اکتشاف (exploration) و بهره‌برداری (exploitation) استفاده می‌شوند.

■ پیاده‌سازی و چالش‌ها

پیاده‌سازی این سیستم‌ها نیازمند زیرساخت‌های فنی قوی است:

- پردازش داده‌های بزرگ: استفاده از فناوری‌های Big Data مانند Hadoop یا Spark برای پردازش حجم زیاد داده‌های یادگیری.

- یادگیری آنلاین: الگوریتم‌های یادگیری آنلاین مانند Stochastic Gradient Descent برای به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها با داده‌های جدید.

- محاسبات ابری: استفاده از پلتفرم‌های ابری مانند AWS یا Google Cloud برای مقیاس‌پذیری و دسترسی‌پذیری بالا.

چالش‌های اصلی شامل حفظ حریم خصوصی داده‌های دانش‌آموزان، جلوگیری از سوگیری الگوریتمی، و اطمینان از شفافیت و قابلیت توضیح تصمیمات AI است. استفاده از تکنیک‌های Federated Learning و Differential Privacy می‌تواند به حفظ حریم خصوصی کمک کند، در حالی که روش‌های Explainable AI (XAI) مانند SHAP یا LIME می‌توانند شفافیت تصمیمات را افزایش دهند.

با ما همراه باشید.

@Modern_Learning_for_GenZ

کاربردهای هوش مصنوعی AI در آینده یادگیری و آموزش در جهت قدرتمندسازی موسسات آموزشی پیشرو (مدارس آینده)

بخش دوم و سوم: ارزیابی، بازخورد آموزشی و پشتیبانی از معلمان با استفاده از هوش مصنوعی

۲. ارزیابی و بازخورد

۲.۱. ارزیابی خودکار

ارزیابی خودکار با استفاده از هوش مصنوعی شامل تکنیک‌های پیشرفته زیر است:

- پردازش زبان طبیعی (NLP):
برای تصحیح پاسخ‌های کتبی، از مدل‌های زبانی پیشرفته مانند BERT یا GPT استفاده می‌شود. این مدل‌ها با استفاده از تکنیک Fine-tuning برای درک و ارزیابی پاسخ‌های دانش‌آموزان در زمینه‌های خاص آموزش داده می‌شوند.

- تشخیص گفتار (Speech Recognition)
برای ارزیابی پاسخ‌های شفاهی، از الگوریتم‌های پیشرفته مانند DeepSpeech یا Wav2Vec استفاده می‌شود. این سیستم‌ها نه تنها دقت گفتار را ارزیابی می‌کنند، بلکه لحن، سرعت و تأکید را نیز در نظر می‌گیرند.

- بینایی کامپیوتر (Computer Vision):
برای ارزیابی تکالیف تصویری یا نمودارها، از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) مانند ResNet یا YOLO استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها می‌توانند دقت، خلاقیت و رعایت اصول را در کارهای هنری یا طراحی ارزیابی کنند.

- تحلیل الگو: الگوریتم‌های یادگیری ماشین
مانند Random Forests یا Gradient Boosting برای شناسایی الگوهای خطا و پیش‌بینی مشکلات احتمالی در یادگیری استفاده می‌شوند.

۲.۲. بازخورد فوری و مداوم

سیستم‌های بازخورد هوشمند از تکنیک‌های زیر استفاده می‌کنند:

- سیستم‌های خبره (Expert Systems):
با استفاده از قوانین و دانش دامنه، بازخوردهای دقیق و متناسب با خطاهای خاص ارائه می‌دهند.

- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):
الگوریتم‌هایی مانند Deep Q-Network (DQN) برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازخورد در طول زمان استفاده می‌شوند.

- پردازش احساسات (Sentiment Analysis):
با استفاده از مدل‌های NLP مانند VADER یا TextBlob، احساسات و واکنش‌های دانش‌آموز به بازخوردها تحلیل می‌شود تا بازخوردهای مؤثرتر و سازنده‌تر ارائه شود.

۲.۳. تحلیل پیشرفت تحصیلی

برای تحلیل پیشرفت تحصیلی، از تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود:

- تحلیل سری‌های زمانی: الگوریتم‌هایی مانند ARIMA یا Prophet برای پیش‌بینی روند پیشرفت دانش‌آموزان استفاده می‌شوند.

- مدل‌های مخفی مارکوف (Hidden Markov Models): برای مدل‌سازی فرآیند یادگیری و شناسایی مراحل پیشرفت دانش‌آموزان استفاده می‌شوند.

- تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis): برای بررسی تأثیر تعاملات اجتماعی بر پیشرفت تحصیلی، از الگوریتم‌هایی مانند PageRank یا Centrality Measures استفاده می‌شود.

۳. پشتیبانی از معلمان

۳.۱. کمک در طراحی درس

هوش مصنوعی می‌تواند به معلمان در طراحی درس‌های مؤثرتر کمک کند:

- تولید محتوای خودکار: با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته مانند GPT-3 یا DALL-E، سیستم می‌تواند متن، تصاویر و حتی ویدئوهای آموزشی تولید کند.

- بهینه‌سازی ترتیب ارائه مطالب: الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم ژنتیک یا Particle Swarm Optimization برای یافتن بهترین ترتیب ارائه مفاهیم استفاده می‌شوند.

- پیشنهاد فعالیت‌های یادگیری: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا و فیلترینگ مشارکتی برای پیشنهاد فعالیت‌های مناسب برای هر مفهوم درسی استفاده می‌شوند.

۳.۲. مدیریت کلاس

هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت مؤثرتر کلاس به معلمان کمک کند:

- تشخیص چهره و تحلیل احساسات: با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص چهره مانند FaceNet و تحلیل احساسات، سیستم می‌تواند میزان توجه و درک دانش‌آموزان را ارزیابی کند.

- تحلیل صدا: الگوریتم‌های پردازش سیگنال صوتی مانند MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) برای تحلیل تن صدا و انرژی کلاس استفاده می‌شوند.

- پیش‌بینی رفتار: مدل‌های یادگیری ماشین مانند Random Forests یا Gradient Boosting برای پیش‌بینی رفتارهای احتمالی دانش‌آموزان و پیشنهاد اقدامات پیشگیرانه استفاده می‌شوند.

۳.۳. کاهش بار اداری

هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از وظایف اداری را خودکار کند:

- خودکارسازی گزارش‌دهی: سیستم‌های تولید زبان طبیعی (NLG) مانند GPT-3 برای تولید خودکار گزارش‌های پیشرفت تحصیلی استفاده می‌شوند.

- برنامه‌ریزی هوشمند: الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند Constraint Satisfaction Problems (CSP) برای ایجاد برنامه‌های درسی بهینه استفاده می‌شوند.

- پردازش اسناد: تکنیک‌های OCR (Optical Character Recognition) و NLP برای استخراج و پردازش اطلاعات از اسناد فیزیکی و دیجیتال استفاده می‌شوند.

@Modern_Learning_for_GenZ

با ما همراه باشید 🌹

کاربردهای هوش مصنوعی AI در آینده یادگیری و آموزش در جهت قدرتمندسازی موسسات آموزشی پیشرو (مدارس آینده)

ادامه بخش دوم و سوم: ارزیابی، بازخورد آموزشی و پشتیبانی از معلمان با استفاده از هوش مصنوعی

■ چالش‌ها و ملاحظات

پیاده‌سازی این سیستم‌ها با چالش‌های زیر همراه است:

۱. حفظ حریم خصوصی: استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری همومورفیک و یادگیری فدرال برای حفاظت از داده‌های حساس.

۲. عدالت و عدم تبعیض: استفاده از الگوریتم‌های Fairness-aware ML برای اطمینان از عدم تبعیض در ارزیابی‌ها و توصیه‌ها.

۳. قابلیت توضیح: استفاده از تکنیک‌های Explainable AI مانند LIME یا SHAP برای ارائه توضیحات شفاف در مورد تصمیمات سیستم.

۴. یکپارچگی با سیستم‌های موجود: استفاده از معماری‌های میکروسرویس و API‌های استاندارد برای یکپارچه‌سازی با سیستم‌های آموزشی موجود.

۵. آموزش معلمان: ایجاد برنامه‌های آموزشی جامع برای آشنایی معلمان با قابلیت‌ها و محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی.

پیاده‌سازی موفق این سیستم‌ها نیازمند همکاری نزدیک بین متخصصان هوش مصنوعی، معلمان و مدیران آموزشی است تا اطمینان حاصل شود که فناوری در خدمت اهداف آموزشی قرار می‌گیرد و نه برعکس.

@Modern_Learning_for_GenZ