The Role of Artificial Intelligence in Developing Applied Engineering Education and Electrical Engineering Skills in Libyan Technical Colleges
DOI:
https://doi.org/10.65405/b48r4p66الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، تعليم الهندسة الكهربائية، الهندسة التطبيقية، الكليات التقنية، ليبيا، أدوات المحاكاةالملخص
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI (محركا رئيسيًا للتحول في التعليم الهندسي، ولاسيما في التخصصات التطبيقية مثل الهندسة الكهربائية. تحلل هذه الورقة دور الذكاء الاصطناعي في تطوير التعليم الهندسي التطبيقي وتعزيز مهارات الهندسة الكهربائية في الكليات التقنية الليبية. وتسلط الدراسة الضوء على محد ودية الاعتماد الحصري على أدوات المحاكاة التقليدية التي هيمنت على التعليم الهندسي لعقود، وتؤكد أن هذه الأدوات لم تعد كافية لتلبية متطلبات الثورة الصناعية الرابعة. وباستخدام المنهج الوصفي – التحليلي، تستعرض هذه الورقة الأدبيات ذات الصلة وتتناول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أنظمة القدرة الكهربائية، والشبكات الذكية، والصيانة التنبؤية، والتحكم الذكي. ويُظهر التحليل أن الذكاء الاصطناعي يتيح التحليل التنبؤي، والتعلم التكيفي، والتحسين الآني بما يتجاوز قدرات المحاكاة التقليدية. وتختتم الورقة بتقديم توصيات عملية لدمج الذكاء الاصطناعي في مناهج الهندسة الكهربائية بالكليات التقنية الليبية بما يحقق مواءمة أفضل بين مخرجات التعليم ومتطلبات سوق العمل الحديث
التنزيلات
المراجع
• [1] M. I. Jordan and T. M. Mitchell, “Machine learning: Trends, perspectives, and prospects,” Science, vol. 349, no. 6245, pp. 255–260, 2015, doi: 10.1126/science.aaa8415. Science
• [2] UNESCO, AI and Education: Guidance for Policy-Makers. Paris, France: UNESCO, 2021. UNESCO Digital Library+1
• [3] K. Baltaci, M. Herrmann, and A. Turkmen, “Integrating Artificial Intelligence into Electrical Engineering Education: A Paradigm Shift in Teaching and Learning,” in Proc. ASEE Annual Conf. & Exposition, 2024, doi: 10.18260/1-2--47644. ASEE Peer+2ResearchGate+2
• [4] P. Naidoo and M. Sibanda, “Integrating Artificial Intelligence in Electrical Engineering Education: A Framework for the Fourth Industrial Revolution,” Atlantis Press Proceedings, 2024. Atlantis Press+1
• [5] T. P. Carvalho et al., “A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance,” Computers & Industrial Engineering, vol. 137, p. 106024, 2019. ScienceDirect
• [6] G. Dileep, “A survey on smart grid technologies and applications,” Renewable Energy, vol. 146, pp. 2589–2625, 2020. ScienceDirect
• [7] S. Kirmani, A. Mazid, I. A. Khan, and M. Abid, “A Survey on IoT-Enabled Smart Grids: Technologies, Architectures, Applications, and Challenges,” Sustainability, vol. 15, no. 1, p. 717, 2022, doi: 10.3390/su15010717. MDPI
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 مجلة العلوم الشاملة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
