قم بإنشاء نتائج تعليمية قابلة للقياس تتماشى مع تصنيف بلوم ومستويات الكفاءة CEFR للمحتوى التعليمي. يُستخدم عندما يحتاج المعلمون إلى تحديد ما سيحققه الطلاب، أو إنشاء أهداف تعليمية لتخطيط المناهج الدراسية، أو التأكد من أن الأهداف محددة وقابلة للاختبار وليست غامضة.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي learning-objectives بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: panaversity/agentfactory.
Enable educators to create measurable, actionable learning objectives aligned with Bloom's taxonomy and CEFR proficiency levels. This skill helps:
Constitution v4.0.1 Alignment: This skill implements evals-first objective design—defining success criteria BEFORE creating learning objectives, integrating CEFR proficiency levels (Principle 5: Progressive Complexity), and incorporating Section IIb (AI Three Roles Framework) co-learning outcomes.
When a request comes in to generate learning objectives, first understand:
قم بإنشاء نتائج تعليمية قابلة للقياس تتماشى مع تصنيف بلوم ومستويات الكفاءة CEFR للمحتوى التعليمي. يُستخدم عندما يحتاج المعلمون إلى تحديد ما سيحققه الطلاب، أو إنشاء أهداف تعليمية لتخطيط المناهج الدراسية، أو التأكد من أن الأهداف محددة وقابلة للاختبار وليست غامضة. المصدر: panaversity/agentfactory.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/panaversity/agentfactory --skill learning-objectivesقم بإنشاء نتائج تعليمية قابلة للقياس تتماشى مع تصنيف بلوم ومستويات الكفاءة CEFR للمحتوى التعليمي. يُستخدم عندما يحتاج المعلمون إلى تحديد ما سيحققه الطلاب، أو إنشاء أهداف تعليمية لتخطيط المناهج الدراسية، أو التأكد من أن الأهداف محددة وقابلة للاختبار وليست غامضة. المصدر: panaversity/agentfactory.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/panaversity/agentfactory --skill learning-objectives بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/panaversity/agentfactory