
البرمجة المتقدمة
تعلّم مباشرة مع مدربين ودودين
الفئة العمرية
8–14
المستوى
مبتدئ
المدة
12 أسابيع
الدروس
22 دروس
وصف الدورة
مع ارتقاء الطلاب لمواجهة تعقيدات المتغيرات، والتسلسل، والحلقات التكرارية، فإنهم ينتقلون نحو هدف "التطبيق التحليلي" المعتمد في المرحلة الثانية . يركز هذا المسار بشكل مكثف على مهارة "التفكيك البرمجي" (Decomposition)—وهي القدرة على تجزئة المشاريع المعقدة والمتعددة الطبقات إلى أجزاء صغيرة يسهل التحكم بها. وتظهر الأبحاث الأكاديمية البريطانية أن هذا النهج الهيكلي في البرمجة يعزز بشكل كبير من الاستقلال الأكاديمي العام للطفل، حيث يتعلمون محاكاة أنظمة من العالم الحقيقي من خلال البرمجة. وبحلول نهاية هذا المستوى، لن يكتفي الطلاب باتباع الخطوات الجاهزة، بل سينطلقون لتصميم بنى رقمية مبتكرة وأصيلة بكل كفاءة ودقة.
المهارات المكتسبة
الأسئلة الشائعة
المزيد في هذه المرحلة
دورات في المرحلة نفسها من رحلة التعلّم.
إبدأ تصميم أول تطبيق موبايل
!من فكرة إلى تطبيق—طفلك يصنع تكنولوجيا حقيقية في هذه الدورة التطبيقية، يتعلم الطلاب كيفية إنشاء تطبيقات الموبايل خطوة بخطوة. سيتعرفون على تصميم واجهات سهلة الاستخدام ومفاهيم وبناء التخطيطات. كما يكتشفون مكونات الهاتف وأدوات الوسائط وأمان الإنترنت، ويطبقون مفاهيم البرمجة مثل المتغيرات والبيانات. وفي النهاية، سيقومون بإنشاء تطبيق متتبع صحي ومشروع نهائي.
8–14 · 22 دروسبايثون للأطفال
برمجة بايثون للأطفال من أول سطر برمجي إلى مشاريع إبداعية حقيقية! في هذه الدورة الممتعة، يبدأ الطلاب بأساسيات البرمجة مثل العمليات الحسابية والمتغيرات والتعامل مع النصوص. ثم يطورون مهارات التفكير المنطقي من خلال القوائم وهياكل البيانات والجمل الشرطية والحلقات. بعد ذلك يستكشفون الإبداع عبر الرسم باستخدام بايثون، ويتعلمون تنظيم الكود باستخدام الدوال، وفهم كيفية بناء البرامج باستخدام الكائنات. وفي النهاية يصبح الطالب قادرًا على إنشاء برامج تفاعلية ومنظمة باستخدام بايثون بثقة.
8–13 · 22 دروسأساسيات هندسة الذكاء الصنعي
في هذه المرحلة التأسيسية للبناء، ينتقل الطلاب من البرمجة القائمة على القواعد الثابتة إلى تدريب النماذج باستخدام البيانات. يتعلم المتعلمون الميكانيكا الأساسية لتعلم الآلة (Machine Learning) من خلال بناء أنظمتهم الخاصة للتعرف على الصور والنصوص والأصوات. وبالاعتماد على إطار عمل "Experience AI" البريطاني، يركز هذا المستوى على حلقة "البيانات-النموذج-الأداء"، مما يضمن فهم الطلاب لكيفية تنسيق مجموعات البيانات وتحديد أثر التحيز في تصميم الذكاء الاصطناعي. وبنهاية المسار، لا يصبحون مجرد مستخدمين، بل بناة يدركون الهيكلية الكامنة وراء الاستجابات الذكية للمدخلات البشرية.
9–14 · 22 دروس