لقد انعكس التطور المتسارع في عالم التكنولوجيا على مجال الترجمة الآلية، فلقد تطورت التقنيات المستخدمة في هذا المجال وانتقلت خلال بضع سنوات من تقنيات الترجمة القائمة على القواعد إلى تقنيات الشبكات العصبية وإلى أحدث الأساليب المعروفة باسم المحول "Transformer" وهو نموذج شبكة عصبية جديد تم تطويره من قبل أشيش ڨاسواني وزملائه. مواكبةً لهذا التطور، يجب أن تقدم الدورات التدريبية عبر الإنترنت محتوىً تعليمياً مبنياً على أحدث التطورات والأبحاث في عالم التكنولوجيا. فيما يلي، يوضح كاتبا هذا المقال كيفية تطبيق أفضل الأساليب التعليمية في موقع كورسيرا "Coursera"  تبعاً للمنهج المعتمد لدى فريق  deeplearning.ai ، وذلك من أجل صياغة المحتوى التعليمي للدروس بناءً على نتائج أحدث الأبحاث.

1. تقييم الأبحاث الحالية تستطيع تقييم الأبحاث التي يمكنك استخدامها في تطوير المحتوى العلمي  الذي تريد تقديمه وذلك من خلال طرحك للتساؤلات التالية: هل يُعد هذا البحث بارزاً ومميزاً في مجاله؟ لنأخذ على سبيل المثال الورقة البحثية التي كتبها أشيش ڨاسواني وزملاؤه، حيث قدم فيها أحدث تقنيات الترجمة الآلية المعروف بنموذج المحول "Transformer" والذي يستند فقط إلى آليات الاهتمام "Attention Mechanisms". لقد أحدث هذا النموذج أثراً كبيراً في مجال الترجمة الآلية فهو يقدم طريقةً لاستخدام الحوسبة المتوازية والتي تسمح بحساباتٍ أسرع ونتائج أفضل في الترجمة. بينما كانت التقينات السابقة تقوم بحساباتٍ متسلسلةٍ تستغرق وقتاً أطول، مثال على ذلك: عند ترجمة جملة إنجليزية (I am happy because I am learning) إلى ما يقابلها في اللغة العربية (أنا سعيد لأنني أتعلم) يتطلب  هذا الأمر أولاً معالجة " I am happy because I am " قبل ترجمة كلمة " learning". - هل الأفكار التي يقدمها هذا البحث مفيدة في مجاله؟

إجابة هذا السؤال تسمح لنا بفهم الأسباب التي تدفع لتدريس نهج جديد. قبل عام 2014، استخدمت شركة Google الترجمة الآلية الإحصائية لنظام ترجمة Google الخاص بها، ثم انتقلت إلى الترجمة الآلية العصبية؛ لكنها اليوم، تعتمد على إطار المحول "Transformer Framework" والذي تم تطويره و تبنّيه من قبل مهندسين يعملون في Google نفسها، وقد تم البدء بتنفيذه ودمجه في أنظمة الترجمة الخاصة بالشركة. هذا يُعد مثالاً حياً يوضح إمكانية تطبيق الأفكار ذات الصلة بالمجال إن كانت مفيدة. بناءً على ما ورد في موقع Grand View Research ، فإنه من المتوقع أن يصل سوق الترجمة الآلية إلى 983.3 مليون دولار بحلول عام 2022. لذلك، الذين سيدخلون هذا السوق يجب أن يكونوا على درايةٍ جيدةٍ بأحدث تقنيات الترجمة الآلية. - هل ستصمد هذه الأفكار أمام اختبار الزمن؟

لا أحد يرغب في تمضية الوقت لتعلم شيء سيصبح مهملاً في الأشهر القليلة المقبلة.

لذا وقبل اتخاذ القرار بشأن تدريس أحدث الأبحاث، من المهم مراعاة قيمة الأفكار المطروحة ومدى تأثيرها وبقائها على المدى البعيد.بالعودة إلى الورقة البحثية التي قدمها أشيش ڨاسواني وزملاؤه والتي تُعد واحدةً من أوائل الأبحاث التي لا تقدم فقط الحوسبة المتوازية لمهام الترجمة الآلية ولكنها أيضًا توضح كيفية تقليل الحساب المتسلسل في هذه المهام، نرى أنها تُعد أساساً قوياً يسمح للآخرين بالإستمرار في عمل الأبحاث وتطوير المزيد من التقنيات بناءً على أفكارها. سيسمح تدريس مثل هذه الأفكار للمتعلمين بالبدء بأساس متين يمكّنهم من مواكبة التطورات المتسارعة في هذا المجال.

2. تطوير المحاضرات والواجبات بعد الإنتهاء من تحديد الأبحاث الحديثة التي ترغب في دمجها في الدورة التدريبية الخاصة بك، فإن الخطوة التالية هي استخدام الأسلوب المتبع في موقع Coursera ، ألا وهو: التصميم العكسي لتخطيط الدروس* "Backwards Design" ، وذلك لإنشاء درس يربط أهداف التعلم مع المهام والمواد التعليمية المناسبة. حيث يمر التصميم العكسي لتخطيط الدروس بثلاث مراحل

- تحديد الأهداف النهائية والنتائج المراد تحقيقها من الدرس يجب أن تضع أهدافاً واضحةً وقابلةً للقياس، لتحديد النتائج المراد تحقيقها من إعطاء الدرس (على سبيل المثال: عند الإنتهاء من هذا الدرس، سيكون المتعلم قادراً على تطبيق نموذج المحول "Transformer" للتعامل مع مشكلة في الترجمة الآلية). بمجرد تحديد الهدف النهائي، قم بالعمل العكسي "Backwards" لتطوير آلية التقييم التي ستنفذها على المتعلمين وذلك لتتأكد بأنك قد أصبت الهدف وحققت النتائج التي حددتها سابقاً. - تحديد وإنشاء آلية التقييم في هذه المرحلة عليك إنشاء آلية أو طريقة للتقييم بناءً على الأهداف التي حددتها في المرحلة الأولى. مثال على ذلك: يمكنك إنشاء تقييم بحيث يقوم الطلاب بكتابة كود مشكلة الترجمة لجملة من الإنجليزية  (I am happy because I am learning) إلى العربية (أنا سعيد لأنني أتعلم). في هذه المهمة، على الطلاب كتابة رمز يسمح بالحوسبة المتوازية لمعالجة هذه المشكلة في الترجمة الآلية، ولتسهيل هذه المهمة يمكنك تزويدهم ببعض رموز بدء التشغيل. وقد توجههم في التعليمات لإضافة رمز للحوسبة المتوازية وفقًا لتقنيات نموذج المحول "Transformer"

. - إنشاء المحاضرات في المرحلة الأخيرة من التصميم العكسي لتخطيط الدروس عليك إعداد المحتوى التعليمي الذي من شأنه تعليم المفاهيم والمهارات التي تمكن الطلاب من إنجاز المهمة المطلوبة منهم في التقييم المصمم سابقاً.واستمراراً للمثال السابق، يجب على الطلاب ترميز جزء معين من نموذج المحول. لذلك، أنت بحاجةٍ إلى تطوير محاضرات توضح من خلالها آلية الإهتمام "Attention Mechanisms" وإظهار كيفية استخدامها للحوسبة المتوازية. تستطيع عرض المفاهيم والمهارات الأساسية التي يحتاجها الطلاب عن طريق مقاطع فيديو قصيرة لا تتعدى 7 دقائق. من خلالها، سيتمكن الطلاب من استيعاب الخطوات المطلوبة لإنجاز المهمة المحددة في التقييم وتحقيق الأهداف المرجوة من الدرس.

في الختام، إن الترجمة الآلية ليست المجال الوحيد المتسارع في التطور، لذا، يواجه جميع معلمي التكنولوجيا التحدي المتمثل في الحفاظ على محتوى تعليمي مواكب لكل ما هو جديد.  قم بتكييف الأفكار الموجودة هنا مع مجال خبرتك للحفاظ على دوراتك التدريبية متوافقةً مع أحدث التطورات في مجال عملك.   * التصميم العكسي لتخطيط الدروس : هو طريقة لتصميم المناهج التعليمية من خلال تحديد الأهداف قبل اختيار طرق التدريس وأشكال التقييم. للكاتبين: يونس بنسودا موري وآدم هودج