→ كل دراسات الحالةذكاء اصطناعي · أتمتة

مولّد الدورات التعليمية بالذكاء الاصطناعي

أداة تعتمد على النماذج اللغوية لتوليد محتوى الدورات، خفّضت العمل اليدوي للفريق بنسبة 80%.

النتيجة−80%
دوري

مطوّر Full-Stack وقائد أنظمة الذكاء الاصطناعي — قيادة التطوير

التقنيات

Python · Node.js · React · LLM APIs

الوضع

كانت شركة تعليمية تُعدّ محتوى دوراتها يدويًا. كل دورة جديدة تعني ساعات من الكتابة والتنظيم قبل أن يراها أي طالب، وهذا العمل كان يستهلك وقت أشخاص مطلوبين في مهام أخرى.

الهدف لم يكن استبدال الفريق، بل التخلص من المسودة الأولى المتكررة ليتفرغوا لمراجعة المحتوى وتحسينه.

ما قمت به

  • قدت تطوير مولّد دورات بالذكاء الاصطناعي يتكامل مع واجهات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
  • بنيت الواجهة بـ React والخادم بـ Python وNode.js.
  • صمّمت استراتيجيات صياغة الأوامر التي تتحكم في البنية والأسلوب والمستوى، ليأتي المحتوى مطابقًا لشكل الدورة لا كنص عام.
  • استخدمت مسارات عمل بالوكلاء (Agents) تقسّم التوليد إلى خطوات أصغر يتم التحقق منها، لرفع الدقة والملاءمة.

النتيجة

  • انخفض العمل اليدوي في إعداد المحتوى بنسبة 80%.
  • انتقل الفريق من الكتابة من الصفر إلى مراجعة المسودات المولّدة وتحسينها.

ماذا يعني هذا لك

معظم الشركات لديها مهمة واحدة على الأقل يقضي فيها الموظفون ساعات في إعداد مسودة أولى: تقارير، أوصاف منتجات، عروض أسعار، مواد تعليمية. غالبًا ما تكون هذه أفضل نقطة للبدء بالذكاء الاصطناعي، لأن النتيجة سهلة القياس ويبقى الإنسان هو من يراجع الناتج النهائي.

لديك مشكلة مشابهة؟

أخبرني عنها، وسأرد خلال يوم عمل واحد.