تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تقييم (الهندسة)

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقييم (الهندسة)




  • المساعدة التشخيصية من نموذج اللغة الكبير للأطباء في بلد منخفض إلى متوسط الدخل: تجربة عشوائية محكومة

    2026 | المؤلف: Ihsan Ayyub Qazi وآخرون | المجلة: Nature Health | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)

    تدرس الدراسة فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تعزيز التفكير التشخيصي بين الأطباء في بلد منخفض ومتوسط الدخل، وتحديداً باكستان. أجريت كدراسة تجريبية عشوائية أحادية التعمية مع 60 طبيباً مرخصاً، وهدفت الأبحاث إلى تحديد ما إذا كان الأطباء المدربون على الذكاء الاصطناعي يمكنهم استخدام LLMs لتحسين دقة التشخيص مقارنة بالموارد التقليدية. خضع المشاركون لمنهج دراسي…


  • تغيير مشهد التقييم في تعليم الإدارة باستخدام تقنيات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: التأثيرات والدوافع

    2026 | المؤلف: Amali Henadirage وآخرون | المجلة: International Journal of Educational Technology in Higher Education | المجال: التربية (Education)

    تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير التقنيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على نماذج التقييم في التعليم الإداري، مع التركيز بشكل خاص على سريلانكا. تحدد الدراسة أنه بينما وصل الأكاديميون إلى مستويات التعديل والتعزيز من نموذج الاستبدال، والتعزيز، والتعديل، وإعادة التعريف (SAMR) في تصميم التقييم وإعداده، فإنهم يظهرون في الغالب فقط مستوى الاستبدال في الدرجات، والتقييم، والتعليقات. يتم…


  • تقييم العلاقة بين نظام تصنيف المستشفيات واستخدام الموارد الطبية: أدلة من الصين

    2026 | المؤلف: Wanwen Jia وآخرون | المجلة: Cost Effectiveness and Resource Allocation | المجال: التمويل (Finance)

    تستكشف هذه الدراسة تأثير نظام تصنيف المستشفيات في الصين على استخدام الموارد الطبية من 2010 إلى 2019، باستخدام نموذج بيانات بانل ديناميكي عبر 31 مقاطعة. تكشف النتائج عن وجود علاقة سلبية كبيرة بين نظام تصنيف المستشفيات وكلا من استخدام الموارد للمرضى الخارجيين والمرضى الداخليين، مع ملاحظات على اختلافات إقليمية. على وجه الخصوص، تكون الآثار السلبية…


  • الجمعية الدولية لعلم البنكرياس: إرشادات مراجعة حول التهاب البنكرياس الحاد 2025: مدعومة ومؤيدة من قبل الجمعية الأمريكية للبنكرياس، ونادي البنكرياس الأوروبي، ونادي البنكرياس الهندي، وجمعية البنكرياس اليابانية

    2025 | المؤلف: Andrea Párniczky وآخرون | المجلة: Pancreatology | المجال: الجراحة (Surgery)

    جمعية علم البنكرياس الدولية، بالتعاون مع عدة جمعيات بارزة في مجال البنكرياس، قامت بتحديث إرشاداتها لإدارة التهاب البنكرياس الحاد (AP) لتعكس التقدمات الكبيرة في هذا المجال على مدى العقد الماضي. تم استدعاء مجموعة من الخبراء الدوليين لمعالجة القضايا الرئيسية في الإدارة، باستخدام إطار عمل PICO (المشارك، التدخل، المقارن، النتيجة) لصياغة أسئلة ذات صلة سريرية. تم…


  • تقييم إجابات قصيرة تلقائيًا في عصر نماذج اللغة الكبيرة: هل يتفوق GPT-4 مع هندسة المطالبات على النماذج التقليدية؟

    2025 | المؤلف: Rafael Ferreira Mello وآخرون | المجلة: Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    يتناول هذا القسم التحديات المتعلقة بتقييم الإجابات القصيرة في السياقات التعليمية، مع تسليط الضوء على ظهور نظام تقييم الإجابات القصيرة التلقائي (ASAG) كحل. تم دراسة نماذج التعلم الآلي التقليدية، بما في ذلك طرق التجميع والتضمينات، بشكل موسع ولكنها غالبًا ما تواجه صعوبات في القابلية للتعميم. بالمقابل، تم اقتراح نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 مؤخرًا…


  • إطار تعلم عميق جماعي لتجزئة الأورام الدبقية وتوقع التصنيف

    2025 | المؤلف: Liang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق المتجمع يهدف إلى تعزيز تقسيم الأورام وتوقع درجة المخاطر للأورام الدبقية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المتعدد الوسائط قبل العملية. إدراكًا للتحديات التي تطرحها تغايرية الورم والندرة المحدودة لبيانات تصنيف الأورام الدبقية، يقترح المؤلفون نموذجًا يدمج مهام التقسيم والتصنيف من خلال بنية U-Net. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف غير المتماثل…


  • نموذج قائم على التعلم العميق لتصنيف اعتلال الشبكية السكري

    2025 | المؤلف: Samia Akhtar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)

    تقدم البحث RSG-Net، وهو شبكة عصبية تلافيفية مصممة للكشف الآلي وتصنيف اعتلال الشبكية السكري (DR) إلى أربع ودرجتين من الشدة. يتناول هذا الدراسة قيود الفحص اليدوي وطرق الكشف الحالية التي تعتمد على الميزات المصنوعة يدويًا، والتي يمكن أن تعيق التكيف والدقة. باستخدام مجموعة بيانات Messidor-1، تستخدم RSG-Net تقنيات معالجة مسبقة متقدمة، بما في ذلك تعديل…


  • تقييم إجابات قصيرة تلقائيًا قائم على نماذج اللغة الكبيرة في التعليم الطبي الجامعي

    2024 | المؤلف: Christian Grévisse | المجلة: BMC Medical Education | المجال: التربية (Education)

    تناقش هذه القسم تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتقييم الإجابات القصيرة التلقائي (ASAG) في التعليم الطبي، مع تسليط الضوء على دراسة قيمت 2,288 استجابة طلابية عبر 12 دورة في ثلاث لغات باستخدام GPT-4 و Gemini 1.0 Pro. تشير النتائج إلى أنه بينما منح GPT-4 درجات أقل بكثير مقارنة بالمقيمين البشريين، إلا أنه أظهر معدلات إيجابية…


  • خوارزمية مؤتمتة بالكامل وقابلة للتفسير للتنبؤ بالتحول الخبيث في خلل التنسج الظهاري الفموي

    2024 | المؤلف: Adam Shephard وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)

    تشوه الظهارة الفموية (OED) هو حالة ما قبل السرطان في تجويف الفم تتميز بتباين كبير بين المراقبين وفي داخل المراقب نفسه في تصنيفها، مما لا يتنبأ بشكل متسق بالتقدم نحو الخباثة. لتحسين دقة التشخيص وقرارات العلاج، يقدم هذه الدراسة خوارزمية ذكاء اصطناعي (AI) تولد درجة خطر التحول الخبيث الفموي (OMT) من صور الشرائح الكاملة الملونة…


  • ما وراء التقييم التقليدي: استكشاف تأثير نماذج اللغة الكبيرة على ممارسات التقييم

    2024 | المؤلف: Oluwole Fagbohun وآخرون | المجلة: Journal of Artificial Intelligence Machine Learning and Data Science | المجال: التربية (Education)

    تستكشف هذه الدراسة التأثير التحويلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على التقييمات التعليمية، مع تسليط الضوء على قدرتها على معالجة قيود أنظمة الدرجات التقليدية، التي غالبًا ما تواجه صعوبات في القابلية للتوسع، والاتساق، والتعليقات الشخصية. من خلال الاستفادة من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة وقدرات التعلم الآلي، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحليل وتقييم مجموعة واسعة من…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.