كتابة دراسة أو ورقة بحثية باستخدام الذكاء الاصطناعي
في المجال الأكاديمي، أصبحت تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي شائعة بشكل متزايد. ومن الأمثلة البارزة على ذلك هو كتابة ورقة بحثية بالذكاء الاصطناعي. مع انتشار هذه التكنولوجيا، أصبح بإمكاننا الوصول إلى مجموعة متنوعة من مولدات الأبحاث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي تساعدنا في كتابة الأوراق الأكاديمية في وقت قصير.
اولا : باستخدام موقع : [رسمي] ChatArt – أفضل تطبيق دردشة GPT للدردشة مع الذكاء الاصطناعي
ChatArt هو تطبيق للدردشة يعتمد على الذكاء الاصطناعي يساعدك على كتابة المقالات وكتابة ورقة بحثية بسرعة وسهولة. يتيح لك هذا الأداة إجراء محادثة في الوقت الفعلي مع مساعد ذكاء اصطناعي للحصول على أفكار للمقالات، وأيضًا إعداد مخططات، وحتى توليد مسودات كاملة لك.
بشكل عام، فإن هذا المولد للورقة بالذكاء الاصطناعي لا يقدم فقط دعمًا سريعًا ودقيقًا في الكتابة، بل يأخذ أيضًا في الاعتبار احتياجات المستخدمين بشكل كامل ويوفر ميزات غنية وخطط أسعار مرنة، مما يجعله أداة مثالية لكتابة ورقة بحثية بالذكاء الاصطناعي ومساعدًا مفيدًا في العملية.
واء كنت طالبًا، كاتبًا، أو محترفًا، فإن هذه الأداة تقدم لك تجربة كتابة عملية وفعالة.
ثانيا: باستخدام موقع Frase هو مولد ورقة بحثية بالذكاء الاصطناعي يجمع بين الإنترنت وتقنية الذكاء الاصطناعي للمساعدة بفعالية في كتابة ورقة بحثية، مما يجعل الكتابة أسهل وأكثر كفاءة. سواء كان الأمر يتعلق بتحسين محركات البحث (SEO)، أو هيكل المقالات، أو إنشاء المحتوى، يمكن لـ Frase تقديم دعم شامل، مما يتيح لك مواجهة مختلف تحديات الكتابة بسهولة.
ثالثا باستخدام موقع : Writesonic هو مولد مقالات بالذكاء الاصطناعي سهل الاستخدام يساعدك على إنشاء وإعادة صياغة المقالات والورقة البحثية بسهولة من خلال بضع نقرات فقط. سواء كنت بحاجة إلى توليد محتوى إبداعي بسرعة أو تعديل المقالات الموجودة، فإن Writesonic هو مساعدك الأمثل.
رابعا باستخدام ProWritingAid هو مولد مقالات يعمل بالذكاء الاصطناعي يساعد الكتاب على تحسين أسلوب الكتابة والقواعد اللغوية. لا يقتصر على تقديم فحص أساسي للإملاء والقواعد، بل يقدم أيضًا اقتراحات كتابة متقدمة.
خامسا باستخدام EssayGPT فهو يعمل على تبسيط عملية الكتابة الأكاديمية الخاصة بك ويعمل منشئ الأوراق البحثية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في EssayGPT على تبسيط عملية صياغة أوراق بحثية شاملة جيدة التنظيم.
سادسا Scite Assistant هي أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُساعد الباحثين في العثور على المؤلفات العلميّة وقراءتها وفهمها. كما يُمكنها استخراج المعلومات الأساسيّة تلقائيًّا من الأوراق، مثل سؤال البحث والأساليب والنتائج والاستنتاجات. يمكن لـ Scite Assistant أيضًا مساعدة الباحثين في تحديد الأوراق البحثيّة ذات الصلة بمجالهم البحثي وتتبع تقدّمهم.
سابعا: أداة Consensus هي عبارة عن مُحرِّك بحث يعمل بالذكاء الاصطناعي، يُساعد الباحثين في العثور على الأوراق البحثيّة ذات الصلة. تستخدم أداة Consensus التعلّم الآلي لتحديد الأوراق الَّتي من المحتمل أن تكون ذات صلة بسؤال بحثي مُعيّن، حتى لو لم تستخدم نفس الكلمات الرئيسية، كما تُوفر أيضًا مُلخّصات لكل ورقة بحثيّة، مما يجعل من السهل تقييم مدى أهميتها.
ثامنا : Elicit هي إحدى أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي المهمة جدًّا لإلهام الباحثين بالأفكار وبالتالي مُساعدتهم على البحث والكتابة. يُمكن لهذه الأداة توليد الأفكار والعثور على المعلومات ذات الصّلة والمساعدة في بناء البراهين العلميّة، كما يُمكنها أيضًا إنشاء العروض التقديميّة والمُلصقات
تاسعا : اشتهرت أداة ChatGPT كروبوت محادثة يبحث على الإنترنت ليجيب على الأسئلة. لكن الجزء الأهم هو أنّ هذه الأداة قادرة على فحص الأوراق البحثيّة في ثوانٍ معدودة وتقديم مُلخّص عن المحتوى البحثي لهذه الأوراق والإجابة على أي سؤال في محتوى هذه الورقة. يُمكن استخدامها كذلك لمُقارنة الأوراق البحثيّة وتحليل كلٍّ منها لمعرفة مدى عمق وتعقيد كل ورقة في مناقشة الموضوع البحثي.
عاشرا: ChatPDF هي أداة ذكاء اصطناعي يُمكنها مُساعدة الباحثين على فهم الملفات بصيغة PDF. يُمكن لهذه الأداة استخراج النَّص تلقائيًّا من ملفات PDF وترجمتها والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى. لذلك، تُعدّ أداةً مثاليّة لتوفير الوقت وتحسين دقة البحث.
احدى عشر : أداة SciSpace أو Typeset.io هي عبارة عن منصّة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد الباحثين على على تحليل الأوراق البحثيّة وفهمها بشكلٍ أفضل. كل ما عليك فعله هو رفع الورقة البحثيّة، ثم طرح أي أسئلة تتعلّق بمحتوى الورقة وستقوم الأداة بفحص الورقة والإجابة على أسئلتك في ثوانٍ.
كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:
بالرَّغم من قدرات الذكاء الاصطناعي الفريدة في مجال البحث العلمي، إلّا أنّ استخدامه في هذا المجال ليس بالمُهمّة السهلة، فهو يتطلّب التخطيط الدقيق والتنفيذ والتقييم والمُراجعة المُستمرة. لذلك، سنُقدم بعض الإرشادات العامّة وأفضل الممارسات للباحثين الذين يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي في مشاريعهم العلميّة.
1- تحديد المشكلة والهدف
الخطوة الأولى في استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي هي تحديد المشكلة التي تريد حلّها بوضوح والهدف الذي تريد تحقيقه. سيساعدك هذا على تضييق نطاق بحثك، وتحديد مصادر البيانات والأساليب ذات الصلة، وصياغة معايير التقييم التي ستحكم بها على النتيجة النهائيّة. وفيما يلي بعض الأسئلة التي يُمكنك طرحها على نفسك:
ما هو السؤال أو الفرضية العلمية التي تريد اختبارها أو الإجابة عليها؟
ما هي النتيجة أو التأثير المتوقّع لمشروعك؟
ما هي الأساليب الحالية لحل هذه المشكلة؟ ما هي حدودها أو التحديات التي تقف أمام استخدامها؟
كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في التغلّب على هذه القيود أو التحديّات؟ ما هي مزايا أو فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه الحالة؟
ما هي المخاطر أو العيوب المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي؟ كيف يُمكنك التغلّب عليها؟
2- اختيار البيانات والطريقة
الخطوة التالية هي اختيار البيانات والطريقة التي ستستخدمها لمشروعك. البيانات هي وقود الذكاء الاصطناعي، واختيار البيانات الصَّحيحة هو بلا شكّ أمرٌ بالغ الأهميّة لنجاح مشروعك. عليك أن تأخذ في الاعتبار الجوانب التالية:
التوفّر: هل تتوفر بيانات كافية لمشكلتك؟ أين يمكن أن تجدها؟ كيف يمكنك الوصول إليه؟ هل تحتاج إلى جمع بيانات جديدة أو الاكتفاء باستخدام البيانات الموجودة؟
الجودة: هل البيانات مُوثوقة ودقيقة وصالحة ومُتّسقة وذات صلة بمشكلتك؟ وكيف يُمكنك التأكّد من جودتها؟ هل تحتاج إلى معالجتها مُسبقًا أم أنّها جاهزة بالفعل لتوفيرها لأداة الذكاء الاصطناعي وانتظار النتيجة؟
الأخلاق: هل البيانات أخلاقيّة وقانونيّة وتحترم الخصوصية والأمان؟ هل تحتاج إلى الحصول على موافقة أو إذن من أصحاب البيانات أو الأشخاص؟
3- تنفيذ الحل وتقييمه
الخطوة الثالثة هي تنفيذ وتقييم الحل الذي صمّمته لمشروعك. يجب الأخذ في الاعتبار أنّ هنالك العديد من أنواع أساليب الذكاء الاصطناعي التي يُمكن استخدامها للبحث العلمي، مثل التعلّم الآلي (ML)، والتعلّم العميق (DL)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر (CV)، والتعرّف على الكلام (SR)، والنماذج التوليدية (GM)، والتعلم المُعزّز (RL)، وما إلى ذلك. كل نوع له نقاط القوة والضعف والمزايا والعيوب الخاصّة به. لذلك، تحتاج إلى إجراء بعض الأبحاث الأساسيّة لمعرفة نوع الطريقة الأكثر ملاءمة لمشكلتك.
بعد اختيار الأسلوب والبدء في استخدام الأداة المُناسبة، عليك اختبار الحل للتحقّق من صحته ومقارنته وتحليله. عليك أن تأخذ في الاعتبار الجوانب التالية:
الأدوات: ما الأدوات التي تحتاجها لتنفيذ الحل الخاص بك؟ ما هي لغات البرمجة والأطر والمكتبات والمنصّات والبيئات التي تحتاج إلى استخدامها؟
الموارد: ما هي الموارد التي تحتاجها لتشغيل الحل الخاص بك؟ ما هي الأجهزة (CPU/GPU/TPU)، والبرامج (OS/IDE/API)، والشبكة (الإنترنت/السحابة)، ووسيلة التخزين التي تحتاج إلى استخدامها؟
المقاييس: ما المقاييس التي تحتاجها لقياس الحل الخاصّ بك؟ ما هي المقاييس الكمية (مثل الدقة، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) أو النوعيّة التي تحتاج إلى استخدامها؟
النتائج: ما هي النتائج التي تحصل عليها من الحل الخاص بك؟ ما هي الأفكار أو النتائج التي تستمدها من نتائجك؟ وكيف تجيب هذه النتائج على سؤال البحث أو الفرضيّة؟