AI in scientific Research

الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي (AI in Scientific Research)

تمكن هذه الدورة الطلاب والباحثين من استخدام الذكاء الاصطناعي كـ مساعد بحثي ذكي وليس كأداة اختصار غير علمية. وتركز على توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم التفكير التحليلي، تسريع سير العمل البحثي، واتخاذ قرارات بحثية أفضل، مع الالتزام الكامل بالمعايير الأكاديمية والأخلاقية.

يتعلّم المشاركون كيفية تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي، تجنّب المخالفات الأكاديمية، واستخدام الأدوات الحديثة لتعزيز جودة البحث ومصداقيته منذ مرحلة الفكرة وحتى التسليم النهائي.

محاور الدورة:

المقدمة: الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

فهم دور الذكاء الاصطناعي، حدوده، وأفضل ممارسات استخدامه في البحث.

المرحلة الأولى: بداية البحث

دعم المراجعة الأدبية وتنظيم الدراسات السابقة، استكشاف الاتجاهات البحثية وتحديد الفجوات العلمية، توليد أسئلة البحث وصياغة الأهداف البحثية بدقة.

المرحلة الثانية: البيانات والتحليل

جمع البيانات، تحليل البيانات وتمثيلها بصريًا، تفسير النتائج وربطها بسؤال البحث.

المرحلة الثانية – الجزء الثاني

استخدام أدوات كشف الانتحال العلمي وأدوات اكتشاف استخدام الذكاء الاصطناعي، وكيفية الالتزام بالنزاهة الأكاديمية.

المرحلة الثالثة: الكتابة وإنهاء البحث

استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم الكتابة الأكاديمية، تحسين الصياغة العلمية، وتنظيم البحث حتى الوصول إلى النسخة النهائية الجاهزة للتسليم.

تتكون الدورة من 6 فيديوهات ، وقد صُممت بأسلوب مكثف يركّز على التطبيق العملي المباشر.

يقدّم كل فيديو أداة أو تقنية محددة في توظيف الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، مع شرح خطوات الاستخدام بصورة منهجية قابلة للتطبيق الفوري على مشروعك البحثي.

تم تقليل الشرح النظري المطوّل والتركيز على الجوانب الإجرائية التي تعزز الكفاءة وتختصر الوقت.

AI in Scientific Research

This course empowers students and researchers to use AI as a research assistant, not a shortcut. It focuses on leveraging AI to enhance critical thinking, improve research efficiency, and support informed research decisions while strictly adhering to academic and ethical standards.

Participants will learn how to evaluate AI-generated outputs, avoid academic misconduct, and apply modern AI tools to strengthen the quality, clarity, and credibility of their research from the initial idea to final submission.

Course Structure:

Introduction to AI in Research

Understanding the role, limitations, and responsible use of AI in academic research.

Stage One: Starting the Research

Supporting literature reviews and organizing related work, exploring research trends and identifying gaps, generating research questions and refining study objectives.

Stage Two: Data and Analysis

Data collection, data analysis and visualization, data interpretation and linkage to research questions.

Stage Two – Part II

Using plagiarism detection and AI-detection tools while maintaining academic integrity.

Stage Three: Writing and Completion

Applying AI to support academic writing, improve clarity and structure, and finalize the research for submission.