Peach منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لتعزيز عمليتي التعليم والتعلّم من خلال دمج تخطيط الدروس، والتقييم، والتغذية الراجعة، والدعم التعليمي، وإعداد التقارير ضمن نظام واحد متكامل. تتيح المنصة للمعلمين إنشاء موارد تعليمية متوافقة مع المناهج، وأتمتة التصحيح مع تقديم تغذية راجعة تفصيلية، ومتابعة تقدم الطلاب بشكل لحظي.
أما للطلاب، فتوفّر Peach دعماً تعليمياً موجهاً، ومساندة في الكتابة، وتدريباً مخصصاً يتماشى مع أهداف الصف الدراسي. وتهدف المنصة إلى تقليل عبء العمل على المعلمين، مع تحسين جودة واتساق وتخصيص تجربة تعلم الطلاب.
وتتميز Peach عن أدوات الذكاء الاصطناعي العامة بأنها مبنية خصيصاً للتعليم، بما يضمن المواءمة التربوية، والسلامة، وتحكم المعلم. ومن خلال ربط جميع عمليات الصف الدراسي، تسهم المنصة في تبني منظم للذكاء الاصطناعي، وتوفير رؤى تعليمية أعمق، وتخصيص قابل للتوسع داخل منظومة التعليم الرقمي.
تعالج Peach الفجوة الناتجة عن التبني السريع للذكاء الاصطناعي في التعليم بين الفرص المتاحة وفعالية التطبيق. إذ يواجه المعلمون أعباء متزايدة في التخطيط، والتصحيح، والمهام الإدارية، مما يحد من قدرتهم على تقديم دعم شخصي للطلاب.
وفي الوقت نفسه، يستخدم الطلاب أدوات ذكاء اصطناعي عامة بطرق غير منظمة، مما قد يؤدي إلى تعلم سطحي، أو اعتماد زائد على الإجابات، أو عدم توافق مع أهداف المنهج. كما أن الحلول الحالية غالباً ما تكون مجزأة بين أدوات منفصلة لإنشاء المحتوى، والتصحيح، والدعم التعليمي، وإعداد التقارير، مما ينتج عنه ضعف في الكفاءة وغياب الرؤية المتكاملة للمعلمين والمدارس.
كما تبقى تحديات النزاهة الأكاديمية، والسلامة، والمراقبة قائمة. لذلك، توجد حاجة واضحة إلى نظام ذكاء اصطناعي تعليمي متكامل يدعم فاعلية التدريس ومخرجات تعلم الطلاب بطريقة منظمة ومسؤولة.
تستهدف Peach الطلاب، والمعلمين، والإداريين، والتربويين في السياقات التعليمية وغير الأكاديمية.
تعتمد المنصة على ثلاث خدمات رئيسية: واجهة أمامية مبنية باستخدام Next.js، وواجهة برمجة تطبيقات خلفية باستخدام NestJS، وخدمة ذكاء اصطناعي باستخدام Python FastAPI، وجميعها تشترك في قاعدة بيانات MongoDB Atlas.
- الواجهة الأمامية: Next.js 15، React 19، TypeScript، Tailwind CSS
- الواجهة الخلفية: NestJS، TypeScript، MongoDB
- خدمة الذكاء الاصطناعي: FastAPI، Python، LangChain، LangGraph
- مزودو نماذج اللغة: OpenAI، Anthropic، Google، Groq مع دعم تعدد المزودين وخيار التحويل الاحتياطي
- البنية التحتية: AWS S3، MongoDB Atlas Vector Search
- جلسات ذكاء اصطناعي حالية Stateful Agent Sessions بدلاً من استدعاءات منفردة للواجهة البرمجية
- دعم أدوات مثل البحث عبر الويب، واسترجاع المستندات، والعثور على الموارد
- بث الاستجابات لحظياً عبر SSE
- حفظ ذاكرة المحادثات عبر الجلسات باستخدام LangGraph checkpointing
- دعم 9 لغات، بما في ذلك اللغات من اليمين إلى اليسار RTL
- MongoDB Atlas مع تفعيل البحث المتجهي Vector Search
- حساب AWS يشمل S3 وBedrock
- مفاتيح API لمزود واحد على الأقل من مزودي نماذج اللغة
- Node.js 20+ وPython 3.11+
صُممت منصة Peach وفق مبادئ تقليل البيانات والتحكم في الوصول باعتبارها عناصر أساسية في البنية التقنية. وتطبّق المنصة صلاحيات وصول مبنية على الأدوار على مستوى الواجهة البرمجية وواجهة المستخدم عبر أربعة أدوار: الطالب، المعلم، المدير، والمدير الأعلى، بما يضمن وصول كل مستخدم إلى البيانات المرتبطة بدوره فقط.
تستخدم المنصة مفاتيح API لتأمين الاتصال الداخلي بين الخدمات، وتعتمد المصادقة على JWT مع تدوير رموز التحديث وإبطال تلقائي للعائلة عند اكتشاف إعادة الاستخدام، بما يحد من مخاطر اختطاف الجلسات.
لا يتم تمرير أي معلومات تعريف شخصية إلى مزودي نماذج اللغة الخارجيين إلا بالقدر الضروري لإنجاز المهمة. كما تُقيّد بيانات الطلاب ضمن نطاق المدرسة والمجموعة، بما يمنع تسرب البيانات بين المؤسسات. وتُخزن الملفات والمستندات في حاويات AWS S3 خاصة وغير متاحة للعامة.
تشمل الضمانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي تسجيل جميع مشاركات الطلاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي كأحداث مرتبطة بالنزاهة الأكاديمية، مما يمنح المؤسسات رؤية حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي. كما تمر استجابات الذكاء الاصطناعي بعملية تحقق منظمة قبل حفظها في قاعدة البيانات.
تدعم قاعدة البيانات التشفير أثناء التخزين والنقل، ويمكن نشر المنصة في منطقة AWS محددة لتلبية متطلبات إقامة البيانات. كما تدعم البنية التوافق مع أطر حماية بيانات الطلاب مثل FERPA وGDPR، خصوصاً فيما يتعلق بتقليل البيانات، والوصول المحدد بالأدوار، وإمكانية حذف أو تصدير بيانات المستخدم عند الطلب. وتوجد شهادات مثل SOC 2 وISO 27001 ضمن خارطة الطريق المستقبلية مع توسع المنصة.