مساحة الحلول

«محجّة» منصة ذكاء اصطناعي سيادية لتشخيص وتطوير المهارات الرقمية والمهنية، مبنية على محرك الجينوم المهاري (Skill Genome) الذي يحلل 25 مؤشرًا على مقياس من 1 إلى 10 لإنتاج خريطة مهارات دقيقة لكل مستفيد، ثم يولّد مسار تطوير مخصصًا ومربوطًا بمخرجات تعلم قابلة للقياس.

تجمع المنصة بين محركات حتمية داخلية لا تعتمد على العشوائية ونماذج لغوية خارجية تُستدعى عبر بوابة مُدارة لتوليد الشروحات والتوصيات، مع طبقة حوكمة تفرض سقف ثقة أقصى يبلغ 0.89 وتدخلاً بشريًا إلزاميًا (Human-in-the-Loop) في القرارات ذات الأثر السيادي.

وتشمل المنصة كذلك «فضاء المشكلات» للاستكشاف المعرفي، ومحركًا لكشف التحيز بستة مقاييس مطبقة فعليًا، وبوصلة مهنية للطلاب، ومحرك مؤشرات للإنذار المبكر بالتسرب.

• غياب أداة تشخيص موضوعية للفجوة المهارية، واعتماد القرارات التدريبية في كثير من الجهات على تقديرات عامة بدلاً من القياس الفردي الدقيق.
• هدر الإنفاق التدريبي نتيجة التدريب غير الموجه الذي لا يرتبط بفجوة مقاسة أو بمخرج تعلم محدد.
• ضعف الربط بين مخرجات التعليم واحتياجات سوق العمل الفعلية على مستوى العائلات الوظيفية.
• غياب الحوكمة والشفافية في بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي التعليمية، بما يشمل تفسير المخرجات وسقف الثقة وسجلات التدقيق.
• مخاطر الخصوصية والامتثال لنظام حماية البيانات الشخصية (PDPL) عند معالجة بيانات المتعلمين.
• صعوبة اكتشاف التحيز في مخرجات النماذج اللغوية الخارجية عند استخدامها في السياق التعليمي العربي.

• الأفراد: الباحثون عن تطوير مهاراتهم أو تغيير مسارهم المهني.
• الطلاب: من خلال البوصلة المهنية لربط الميول والمهارات بالمسارات المهنية الواقعية.
• المؤسسات: إدارات الموارد البشرية والتدريب لقياس جاهزية فرق العمل.
• الجهات الحكومية والوزارات: عبر لوحات مؤشرات لقياس الجاهزية على مستوى القطاع.
• المدربون ومصممو التعلم: لبناء تدخلات تدريبية مبنية على فجوات مهارية مقاسة.
• المشرفون التشغيليون ومالك المنصة: لأغراض الإدارة والحوكمة.

تم تنفيذ تجربة تشغيلية داخلية موثقة (Controlled Internal Pilot / Operational Acceptance Test) على 80 حسابًا اختباريًا مجهول الهوية.

المنصة حاليًا في مرحلة ما قبل التشغيل التجاري، ولم يبدأ بعد تجريب خارجي موسع مع مستفيدين حقيقيين. والمرحلة الحالية للتطوير هي MVP مكتمل الوظائف واجتاز اختبار قبول تشغيلي داخلي.

• منصة SaaS
• تطبيق ويب متجاوب يدعم العربية واتجاه RTL
• وكيل مساعد ذكاء اصطناعي «المساعد رائد»
• واجهات API للتكامل مع الأنظمة الأخرى

• React 18 + TypeScript + Vite للواجهة.
• قاعدة بيانات PostgreSQL مُدارة مع Row Level Security.
• منطق الخادم عبر Edge Functions بدون خوادم (Serverless).
• مصادقة JWT إلزامية.

• نماذج لغوية كبيرة (LLMs) جاهزة من مزودين خارجيين، تشمل عائلتي GPT وGemini.
• تُستدعى النماذج عبر بوابة ذكاء اصطناعي مُدارة.
• لا تدرب المنصة نماذج خاصة بها ولا ترسل البيانات لتدريب نماذج الطرف الثالث، ويقتصر الاستخدام على الاستدلال بالسياق (Prompt Context).

• محرك الجينوم المهاري.
• محرك قابلية النقل بين القطاعات.
• التوأم المهاري الرقمي.
• محرك مؤشرات التسرب.
• محرك كشف التحيز.
• محرك جودة السيناريوهات.

• تشخيص مهاري فردي عبر 25 مؤشرًا.
• تعلم مخصص (Personalized Learning).
• مساعد ذكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• محاكاة «ماذا لو» لمسارات التطوير.
• لوحات مؤشرات مؤسسية.
• طبقة حوكمة وشفافية وتفسير للمخرجات.

تعمل المنصة حاليًا على بيئة سحابية مُدارة على بنية Amazon Web Services، والمنطقة التشغيلية الحالية للمشروع هي Stockholm (eu-north-1). ويتوفر التوطين داخل المملكة كخيار نشر يتم تنفيذه عند وجود تعاقد يستوجب ذلك.

تستخدم المنصة تشفير TLS 1.3 أثناء النقل وAES-256 أثناء التخزين، مع إدارة الأسرار عبر مدير أسرار مستقل وعدم تخزينها داخل الكود.

كما تطبق Row Level Security على الجداول، ومصادقة JWT إلزامية على دوال الخادم، وفصل الصلاحيات عبر جدول أدوار مستقل للحد من تصعيد الصلاحيات.

وتتبنى المنصة مبدأ تقليل البيانات، بحيث يُجمع الحد الأدنى اللازم لتشغيل التشخيص، وتُستخدم البيانات لأغراض تشغيلية وتعليمية فقط، ولا تُشارك مع أطراف غير مخولة ولا تُباع.

وتشمل ضوابط الامتثال الداخلية لنظام حماية البيانات الشخصية (PDPL) الموافقة الصريحة، وحقوق الوصول والتصحيح والحذف، وفترة معالجة طلب الحذف خلال 30 يومًا يتبعها حذف نهائي، والإشعار عن خروقات البيانات خلال 72 ساعة.

وعلى مستوى الحوكمة، تطبق المنصة سقف ثقة أقصى يبلغ 0.89 لكل مخرج ذكاء اصطناعي، وتدخلاً بشريًا إلزاميًا في القرارات المصيرية، وسجل تدقيق (Audit Logs) تتم الكتابة فيه من جهة الخادم حصراً.

أظهرت التجربة التشغيلية الداخلية على 80 حسابًا اختباريًا مجهول الهوية نسبة إكمال للتقييم بلغت 90%، بمتوسط زمن 18.4 دقيقة للتقييم الواحد.

وولّدت المنصة 294 توصية تطويرية، بمتوسط 4.08 توصية لكل مستخدم، فيما بلغت نسبة الحسابات المكتملة التي قبلت أو حفظت توصية واحدة على الأقل 100%.

بلغ متوسط الرضا العام 4.17 من 5، ومتوسط ملاءمة التوصيات 4.36 من 5، فيما بلغ صافي نقاط الترشيح (NPS) 38.9.

كما بلغ معدل العودة إلى المنصة 38.9%، وتم تسجيل 932 حدثًا تشغيليًا.

وشملت أبرز الفجوات المهارية المكتشفة: التعلم الذاتي، واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، والتفكير النقدي، وإدارة المعرفة، والجاهزية المهنية.

حدود التجربة: أُجريت التجربة داخليًا باستخدام حسابات اختبارية مولدة بطريقة حتمية، بهدف قياس جاهزية الحل ورحلة المستخدم وسلامة مخرجات التشخيص والتوصيات، ولا تتضمن بيانات شخصية حقيقية. ويتطلب قياس التحسن الفعلي في المهارات تجريبًا خارجيًا موسعًا مع فترة متابعة من 3 إلى 6 أشهر.

كما حصلت منصة «محجّة» على المركز الأول في تحدي الابتكار التابع للمركز الوطني للتعليم الإلكتروني.