طلب خدمة
استفسار
×

التفاصيل

عدد المشاهدات(89)

ما مدى دقة وأمانة المحتوى الذي يتم إنتاجه بالذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟


في السنوات الأخيرة، شهد العالم تطورًا هائلًا في مجال الذكاء الاصطناعي، لدرجة أصبح معها حاضرًا في كثير من جوانب الحياة، وعلى رأسها التعليم والبحث العلمي. ومع توفر أدوات ذكية قادرة على الكتابة، الترجمة، تحليل البيانات، وحتى تلخيص الدراسات، برز سؤال جوهري أمام الباحثين: هل يمكن الوثوق بالمحتوى الذي يُنتجه الذكاء الاصطناعي؟ وهل يتوافق ذلك مع مبادئ الدقة والأمانة العلمية؟

في هذا السياق، لا يمكن إنكار الفوائد الكبيرة التي يقدمها استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، لكن من المهم أن يتم ذلك ضمن ضوابط واضحة ومعايير أكاديمية تحافظ على جودة المحتوى ومصداقيته. في هذا المقال، نستعرض ما إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة، ونتناول أهم أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، مع تسليط الضوء على التحديات الأخلاقية والمهنية المرتبطة بها.

استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

 

شهدت الأبحاث الأكاديمية تحوّلًا واضحًا في كيفية إعدادها ومعالجتها، حيث باتت تقنيات الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا متزايدًا في تسهيل مختلف مراحل البحث. من مراجعة الأدبيات، إلى الترجمة الأكاديمية، إلى تحليل البيانات الإحصائية، أصبح للذكاء الاصطناعي حضور فاعل وملموس في العديد من التخصصات.

فيما يلي أبرز الجوانب التي يُستخدم فيها الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:

  • مراجعة الأدبيات: تتيح بعض الأدوات الذكية الوصول إلى الدراسات السابقة وتلخيصها بطريقة منظمة، مما يساعد الباحث على تكوين خلفية معرفية شاملة في وقت أقل.

  • كتابة الملخصات والمقترحات البحثية: يمكن للباحثين استخدام أدوات توليد النصوص للحصول على مسودة أولية للملخص أو مقدمة البحث، على أن يقوموا بتحريرها لاحقًا بما يناسب سياقهم.

  • تحليل البيانات الإحصائية: هناك منصات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتفسير نتائج الاستبيانات أو إجراء التحليل الإحصائي بشكل آلي.

  • الترجمة العلمية: تُستخدم أدوات ترجمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل DeepL أو Google Translate للمساعدة في ترجمة نصوص أكاديمية من لغات مختلفة.

  • اكتشاف العلاقات بين المفاهيم: من خلال أدوات متقدمة يمكن للباحث تحليل الروابط بين النظريات والمفاهيم، وتحديد الفجوات البحثية المحتملة.

لا شك أن هذه التطبيقات تسهّل المهام المتكررة وتقلل الوقت والجهد، لكنها لا تلغي دور الباحث ولا تغنيه عن التحليل النقدي والتفسير العلمي الواعي.

أهم أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

 

تتعدد أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن للباحثين الاستفادة منها، وكل أداة تخدم جانبًا محددًا من مراحل إعداد البحث. وفيما يلي قائمة بأبرز الأدوات وأكثرها استخدامًا:

أولًا: أدوات الكتابة والتحرير

  • ChatGPT: يساعد في توليد نصوص أكاديمية، صياغة الفقرات، تلخيص المحتوى، واقتراح أساليب صياغة رسمية.

  • Jasper AI: أداة ذكية متخصصة في كتابة محتوى متماسك بأسلوب احترافي.

  • Writesonic: منصة تقدم توليد محتوى بالذكاء الاصطناعي لمختلف الأغراض الأكاديمية والتقنية.

ثانيًا: أدوات مراجعة الأدبيات

  • ResearchRabbit: توفر تصوّرًا بصريًا لشبكة الأبحاث ذات الصلة بموضوع معين، مما يساعد على اكتشاف دراسات جديدة.

  • Connected Papers: تعرض العلاقات بين الأبحاث والدراسات السابقة بطريقة تفاعلية، تُسهل على الباحث التنقل بين الأوراق العلمية.

ثالثًا: أدوات الترجمة الأكاديمية

  • DeepL Translator: يُعد من الأدوات الدقيقة في الترجمة الاحترافية للنصوص الأكاديمية مقارنة بالأدوات التقليدية.

  • Google Translate (المدعوم بالذكاء الاصطناعي): مفيد لترجمة النصوص القصيرة أو لفهم المعنى العام للمحتوى.

رابعًا: أدوات تحليل البيانات

  • IBM Watson: منصة تحليل ذكي تقدم حلولًا إحصائية متقدمة وتحليل نصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي.

  • RapidMiner: تُستخدم لتحليل البيانات واستنتاج الأنماط والتوجهات في قواعد البيانات البحثية.

  • SAS AI: تقدم أدوات تحليل تنبؤية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات التجريبية.

خامسًا: أدوات كشف الانتحال العلمي والسرقة الأدبية

  • Turnitin AI: تكشف عن التشابه النصي والانتحال بدقة عالية، وتستخدمها معظم الجامعات حول العالم.

  • Copyleaks: أداة دقيقة لكشف المحتوى المُولد آليًا أو المقتبس.

  • Grammarly AI: تساهم في تحسين الصياغة اللغوية والكشف عن الاقتباسات غير الموثقة.

كل هذه الأدوات تمثل عناصر داعمة في رحلة البحث العلمي، لكنها لا تُنتج بالضرورة محتوى دقيقًا بنسبة 100%، بل تتطلب رقابة وتدقيقًا بشريًا من الباحث للتأكد من مطابقة المخرجات للمعايير العلمية.

 

هل ترغب بمعرفة مدى توظيف الذكاء الاصطناعي في المكتبات؟ اقرأ: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المكتبات المصرية

ما مدى دقة المحتوى الذي تنتجه أدوات الذكاء الاصطناعي؟

 

عند التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، تُطرح تساؤلات عديدة حول مدى دقة النتائج والمخرجات التي تُولّدها هذه الأنظمة. وعلى الرغم من أن هذه الأدوات تطورت بشكل كبير في قدرتها على معالجة اللغة وتقديم نصوص علمية متماسكة، فإنها لا تخلو من التحديات والمخاطر.

نقاط القوة:

  • السرعة الفائقة: يمكن للأدوات الذكية تحليل كميات كبيرة من النصوص والبيانات في ثوانٍ معدودة، مما يوفر وقتًا وجهدًا هائلين للباحث.

  • الدقة اللغوية في الصياغة: تستخدم بعض الأدوات نماذج لغوية متقدمة تُمكّنها من تقديم محتوى بلغة أكاديمية مناسبة.

  • تلخيص فعّال: يمكن أن تساعد هذه الأدوات في تلخيص الدراسات الطويلة بشكل منظم، مع إبراز النقاط الرئيسة.

نقاط الضعف:

  • "هلوسة المعلومات" (AI hallucination): قد تُنتج الأدوات الذكية أحيانًا معلومات خاطئة أو مفبركة تبدو حقيقية، مثل اختراع مراجع علمية غير موجودة.

  • ضعف التخصص: الأدوات العامة لا تُميز أحيانًا بين المفاهيم الدقيقة، خصوصًا في المجالات المتخصصة كالطب أو الهندسة الوراثية.

  • عدم القدرة على تقييم السياق: الذكاء الاصطناعي قد يُخطئ في فهم السياق الثقافي أو البحثي للنص، ما يؤدي إلى تحليلات سطحية أو غير دقيقة.

  • خطر النقل الحرفي: الاعتماد الكامل على الأدوات قد يؤدي إلى تكرار أو نسخ لمحتوى دون تدقيق أو توثيق مناسب.

النتيجة؟ رغم أن أدوات الذكاء الاصطناعي تُعتبر مساعدين ذكيين وفاعلين، إلا أن محتواها لا يُعد بديلاً عن التدخل البشري الواعي، خاصة في البحوث التي تتطلب دقة عالية وسياقًا علميًا عميقًا.

 

هل تبحث عن موضوعات بحثية لرسالتك؟ إليك مجموعة: عناوين رسائل ماجستير ودكتوراة عن الذكاء الاصطناعي

الأمانة العلمية والمسؤولية الأكاديمية

 

في ظل الاعتماد المتزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي، تبرز تساؤلات أخلاقية ومهنية حول الأمانة العلمية. فهل يُعد استخدام الذكاء الاصطناعي في توليد أجزاء من الأبحاث أمرًا مقبولًا؟ وهل يجب الإفصاح عن ذلك؟

الجواب يتوقف على السياق، ومدى اعتماد الباحث على الأداة، وشفافيته في استخدامها.

مسؤوليات الباحث:

  • التحقق من صحة المحتوى: لا يمكن اعتبار أي نص ناتج عن الذكاء الاصطناعي مصدرًا موثوقًا ما لم يخضع لمراجعة دقيقة من قبل الباحث نفسه.

  • التوثيق والاقتباس: إذا تم استخدام الذكاء الاصطناعي في تلخيص ورقة أو إعادة صياغة فكرة، يجب توثيق المصدر الأصلي للمعلومة.

  • الإفصاح الأكاديمي: العديد من المجلات العلمية تطلب حاليًا من الباحثين الإفصاح إذا تم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أثناء كتابة الورقة أو جمع البيانات.

  • تجنب الانتحال العلمي: الاعتماد الكلي على النصوص المُولَّدة آليًا دون مراجعة قد يوقع الباحث في فخ السرقة الأدبية أو انتهاك حقوق المؤلفين الآخرين.

موقف المؤسسات الأكاديمية:

  • معظم الجامعات الكبرى بدأت في إصدار سياسات واضحة بخصوص استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث.

  • بعض المجلات المحكمة ترفض قبول أوراق تمت صياغتها كليًا باستخدام أدوات ذكية دون تدخل بشري واضح.

  • هناك دعوات لإنشاء ميثاق أخلاقي عالمي يُنظّم استخدام الذكاء الاصطناعي في البيئات الأكاديمية.

القاعدة الذهبية هنا: الذكاء الاصطناعي أداة، لكن الباحث هو المسؤول الأول والأخير عن دقة، نزاهة، وأصالة محتوى بحثه.

عوامل تؤثر على دقة وأمانة المحتوى

 

جودة البيانات المستخدمة في التدريب

تعد البيانات التي تُستخدم لتدريب النماذج الذكية العامل الأساسي في تحديد دقة النتائج:

  • تنوع وشمولية البيانات: إذا كانت البيانات المستخدمة غير شاملة أو منحازة، فقد ينتج عنها محتوى يعكس هذا التحيز، مما يؤثر سلبًا على مصداقيته.
  • تحديث البيانات: تعتمد النماذج على البيانات التاريخية، وإذا لم يتم تحديثها باستمرار فإن النتائج قد لا تعكس أحدث التطورات العلمية.

تصميم الخوارزميات ونوعية النماذج

تعتمد دقة المحتوى أيضًا على كيفية تصميم الخوارزميات:

  • شفافية النماذج: قد يكون من الصعب تفسير النتائج التي تُنتجها بعض النماذج المعقدة (مثل شبكات التعلم العميق) مما يجعل عملية التحقق تحديًا إضافيًا.
  • الإعداد والتحسين: يجب على المطورين العمل على تحسين النماذج باستمرار وتحديث الخوارزميات لتقليل الأخطاء وتحسين قدرة النظام على معالجة المعلومات بدقة.

التحيزات المضمنة في الأنظمة

يمكن أن تنجم التحيزات عن عدة عوامل:

  • بيانات تدريب متحيزة: إذا كانت البيانات المستخدمة في تدريب النماذج تحتوي على تحيزات اجتماعية أو ثقافية، فقد يعكس المحتوى الناتج هذا الانحياز.
  • الافتراضات المسبقة: يمكن أن تتضمن الخوارزميات افتراضات مسبقة تؤدي إلى إنتاج معلومات غير دقيقة أو متحيزة، مما يستدعي إجراءات تصحيحية.

 

لقراءة أبرز أدوات اكتشاف النصوص التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي، اطلع على: خدمة الكشف عن الكتابة بالذكاء الاصطناعي ببرنامج Turnitin

 

التحديات في ضمان أمانة المحتوى

 

صعوبة التحقق من صحة المعلومات

على الرغم من التطورات التقنية، تواجه الأنظمة الذكية صعوبة في التحقق من صحة المعلومات:

  • غياب السياق: قد ينتج النظام نصوصًا دقيقة لغويًا لكنها تفتقر إلى السياق العلمي العميق اللازم لاتخاذ قرارات بحثية موثوقة.
  • المعلومات المضللة: في بعض الأحيان، يمكن أن تُنتج النماذج محتوى يحتوي على أخطاء أو تناقضات، مما يستلزم تدخل الباحث لتصحيحها.

الاعتماد المفرط على النظم الآلية

قد يؤدي الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي إلى تقليل الجهد البحثي البشري:

  • فقدان الطابع النقدي: يمكن أن يؤدي الاعتماد على المحتوى المُنتج آليًا إلى غياب التحليل النقدي والتقييم العميق، وهو ما يعد ضروريًا للحفاظ على الأمانة العلمية.
  • التراجع في مهارات البحث: قد يقل اعتماد الباحثين على أدوات الذكاء الاصطناعي من مهارات البحث والتحليل الشخصية، مما يؤثر على جودة البحوث في المستقبل.

استراتيجيات التحقق من صحة المعلومات

 

مراجعة الخبراء والتحقق اليدوي

يُعتبر التدخل البشري خطوة حاسمة في عملية التحقق:

  • التحقق المتعدد المراحل: يجب أن يُراجع الباحث المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي على مراحل متعددة، بدءًا من المسودة الأولية وحتى النص النهائي.
  • استشارة الخبراء: ينصح بمراجعة المحتوى من قبل مختصين في المجال للتأكد من دقة المعلومات وصحتها، مما يُضفي مزيدًا من المصداقية على البحث.

استخدام أدوات التدقيق العلمي

هناك العديد من الأدوات التي تُساعد في فحص صحة المعلومات:

  • أدوات التحليل الإحصائي: مثل SPSS وR التي تُستخدم للتحقق من صحة البيانات الكمية المستخرجة.
  • أدوات التحقق من المراجع: يمكن استخدام برامج تدقيق المراجع للتأكد من أن كل المعلومات مُستندة إلى مصادر علمية موثوقة.

التوثيق والشفافية

يجب على الباحثين اتباع سياسات توثيق واضحة:

  • الإشارة إلى المصادر: يُفضل دائمًا ذكر المصادر التي يعتمد عليها المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي، حتى يتمكن القارئ من الرجوع إليها للتحقق.
  • الإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي: يُعد ذكر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إعداد البحث خطوة لتعزيز الشفافية والالتزام بمعايير الأمانة العلمية.

أمثلة عملية على التحقق من المحتوى

 

دراسة حالة: تحليل مقال بحثي

يمكن للباحث استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد مسودة أولية لمقال بحثي، ثم يقوم بعد ذلك بمراجعتها يدويًا:

  • التدقيق اللغوي والتحريري: بعد استخدام ChatGPT لتوليد النص، يتم استخدام أدوات مثل Grammarly أو LanguageTool لمراجعة النص لغويًا.
  • مقارنة النصوص: يقوم الباحث بمقارنة النص الناتج مع الأبحاث المنشورة مسبقًا للتأكد من عدم وجود تناقضات أو أخطاء محتملة.

استخدام منصات التعاون

يمكن للباحثين العمل بشكل مشترك:

  • المراجعة الجماعية: استخدام منصات مثل Google Docs أو Overleaf لتبادل الآراء والتعليقات على النصوص المُنتجة، مما يُحسن من جودة النص النهائي.
  • ورش العمل الأكاديمية: المشاركة في ورش عمل تخصصية تُركز على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في الكتابة الأكاديمية، مما يعزز من مهارات التحقق والتدقيق.

 

لقراءة دراسة تحليلية معمقة حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، انقر هنا: أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والروبوت

كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة

 

للاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون المساس بجودة البحث أو مخالفته لمبادئ الأمانة الأكاديمية، يُوصى باتباع مجموعة من الإرشادات العملية:

  1. التحقق من المعلومات: لا تأخذ أي معلومة كما هي من الأداة الذكية. راجع المصدر الأصلي إن وُجد، أو ابحث عن أدلة تدعمها.
  2. تجنّب الاعتماد الكامل على الأداة: استخدم الذكاء الاصطناعي في المهام التكميلية مثل صياغة الفقرات، لا في إنتاج النتائج أو الاستنتاجات.
  3. التوثيق اليدوي: لا تثق في المراجع التي تُولّدها أدوات الذكاء الاصطناعي دون فحص. في بعض الأحيان، تكون غير موجودة أو غير دقيقة.
  4. الإفصاح عند الحاجة: إذا تطلّب الأمر، أشر بوضوح في منهجية البحث إلى الأدوات التي تم استخدامها، كما تفعل مع أي برنامج إحصائي أو مرجعي.
  5. راجع النتائج مع مشرف أو زميل: من المفيد دائمًا عرض أجزاء من المحتوى المولَّد على مشرف أكاديمي أو زميل لديه خبرة في المجال.
  6. لا تهمل دورك كباحث: الذكاء الاصطناعي لا يملك رؤية نقدية، ولا يقدّم منظورًا شخصيًا. هذه مسؤوليتك أنت كباحث لتقييم وتحليل وتفسير المعلومات.

باختصار، أدوات الذكاء الاصطناعي هي وسيلة قوية إذا أُحسن استخدامها، ولكنها لا تحل محل التفكير التحليلي أو المسؤولية الأكاديمية للباحث.

إذا كنت تبحث عن أدوات مرجعية ذكية، اقرأ: أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي لإدارة وتوفير المراجع

أخطاء شائعة عند الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

 

رغم نية الباحث في الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي، فإن الاستخدام الخاطئ لها قد يؤدي إلى نتائج عكسية. وفيما يلي أبرز الأخطاء التي يجب تجنّبها:

  1. الاعتماد الكلي على المحتوى المولّد دون تدقيق بشري

  2. استخدام مراجع “وهمية” تولّدها بعض الأدوات بشكل غير دقيق

  3. عدم التحقق من دقة الترجمة أو الصياغة الأكاديمية

  4. تجاهل السياق الثقافي أو المنهجي في البيانات النوعية

  5. عدم الإفصاح عن استخدام الأدوات في منهجية البحث

  6. نسخ محتوى جاهز دون تعديل أو إعادة صياغة، مما يعرّض الباحث للانتحال العلمي

  7. إساءة استخدام الأدوات في كتابة النتائج أو تحليل البيانات دون خلفية منهجية واضحة

هذه الأخطاء قد تؤدي إلى رفض البحث أو فقدان المصداقية العلمية، وتؤثر سلبًا على سمعة الباحث على المدى الطويل.

نصائح للباحثين حول الدمج بين الذكاء الاصطناعي والممارسات البحثية التقليدية

 

لتحقيق أقصى استفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث دون الإخلال بالمعايير الأكاديمية، يُنصح بالآتي:

  • استخدم الأدوات كوسيلة مساعدة فقط، وليست بديلاً عن مهاراتك كباحث

  • راجع المحتوى الذي يتم توليده بدقة لغوية ومنهجية

  • لا تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد الأفكار العلمية أو التحليلات المعقدة

  • خصّص وقتًا لتعلّم الأداة وفهم حدودها قبل استخدامها

  • حافظ على توثيق مصادرك بشكل يدوي ومستقل

  • ناقش استخدام الذكاء الاصطناعي مع مشرفك الأكاديمي قبل الاعتماد عليه

  • لا تتجاهل دورك كمفسّر وناقد ومحلل للبيانات، فهذه هي القيمة المضافة التي تميّزك كباحث

خاتمة

 

على الرغم من التحديات التي قد تواجه استخدام الذكاء الاصطناعي في إنتاج المحتوى البحثي، فإن الاستخدام المسؤول والمتوازن لهذه التقنيات يمكن أن يُحدث نقلة نوعية في طريقة إعداد الأبحاث العلمية. من خلال دمج التحقق اليدوي مع أدوات التدقيق الآلية، والالتزام بمبادئ الشفافية وتوثيق المصادر، يمكن للباحثين ضمان أن المحتوى الذي يُنتجه الذكاء الاصطناعي يتسم بالدقة والأمانة العلمية. إن الاستثمار في تطوير استراتيجيات التحقق وتحسين النماذج يُسهم في رفع مستوى المصداقية للبحوث، مما يعزز من قيمة النتائج العلمية ويسهم في تقدم المعرفة على المستوى العالمي. لذا، يبقى دور الباحث الأساسي في مراجعة وتفسير المعلومات، مما يضمن تحقيق توازن بين الابتكار التكنولوجي والحفاظ على المعايير الأكاديمية الصارمة.

خاتمة

هل يُعتبر استخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة الأبحاث مخالفًا للأمانة العلمية؟

  • ليس بالضرورة، يعتمد ذلك على كيفية استخدامه. إذا استخدم الباحث أدوات الذكاء الاصطناعي كمساعد في الصياغة أو الترجمة وأفصح عن ذلك بوضوح، مع التحقق من المعلومات ومراجعة النتائج يدويًا، فإن الأمر لا يُعد خرقًا. لكن الاعتماد الكلي على المحتوى المُولَّد دون تدقيق أو توثيق قد يُعد انتهاكًا للنزاهة الأكاديمية.
  • هل يمكن الاعتماد على أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد المراجع العلمية؟

  • لا يُنصح بذلك. بعض أدوات الذكاء الاصطناعي قد تولّد مراجع غير موجودة أو غير دقيقة (وهمية)، لذلك يجب دائمًا التأكد من صحة المراجع عبر قواعد بيانات معروفة مثل Google Scholar، Scopus أو Web of Science.
  • ما هي أهم أدوات الذكاء الاصطناعي المفيدة في البحث العلمي؟

  • من بين الأدوات الفعالة:
  • ChatGPT وJasper في توليد النصوص وصياغة الفقرات
  • ResearchRabbit وConnected Papers لمراجعة الأدبيات
  • DeepL للترجمة الدقيقة
  • IBM Watson وSAS AI في تحليل البيانات
  • Turnitin وCopyleaks للكشف عن السرقة الأدبية
  • هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الإحصائية؟

  • نعم، توجد أدوات متخصصة في التحليل الإحصائي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل IBM SPSS المدعوم بخصائص ذكية وRapidMiner. لكنها لا تُغني عن فهم الباحث للإحصاء وقدرته على تفسير النتائج.
  • ما هي المخاطر الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث؟

  • تشمل أبرز المخاطر:
  • إنتاج معلومات غير موثقة أو مغلوطة
  • انتهاك حقوق الملكية الفكرية
  • التسبب في انتحال علمي غير مقصود
  • المساهمة في إضعاف المهارات البحثية للباحث إن تم الاعتماد عليه بشكل مفرط
  • التعليقات


    الأقسام

    أحدث المقالات

    الأكثر مشاهدة

    خدمات المركز

    نبذة عنا

    تؤمن شركة دراسة بأن التطوير هو أساس نجاح أي عمل؛ ولذلك استمرت شركة دراسة في التوسع من خلال افتتاح فروع أو عقد اتفاقيات تمثيل تجاري لتقديم خدماتها في غالبية الجامعات العربية؛ والعديد من الجامعات الأجنبية؛ وهو ما يجسد رغبتنا لنكون في المرتبة الأولى عالمياً.

    اتصل بنا

    فرع:  الرياض  00966555026526‬‬ - 555026526‬‬

    فرع:  جدة  00966560972772 - 560972772

    فرع:  كندا  +1 (438) 701-4408 - 7014408

    شارك:

    عضو فى

    معروف المركز السعودي للأعمال المرصد العربي للترجمة المنظمة العربية للتربية والثقافة والعلوم هيئة الأدب والنشر والترجمة

    دفع آمن من خلال

    Visa Mastercard Myfatoorah Mada