از استراتژی بازی رومیزی تا ماجراجویی یادگیری هوش مصنوعی

دانشکده کامپیوتر (SoC) دانشگاه آسیا پاسیفیک فناوری و نوآوری (APU) چالش AI RailQuest 2026: نسخه اروپا بلیط قطار (Ticket to Ride Europe Edition) را سازماندهی کرد، که در آن دانشجویان کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی با تخصص هوش مصنوعی (MBAi) تفکر محاسباتی، مفاهیم هوش مصنوعی و حل مسئله استراتژیک را از طریق یک بازی رومیزی تطبیق‌یافته به کار گرفتند و تعهد APU را به یادگیری نوآورانه، خلاقانه و دانشجو-محور تقویت کردند.

در تاریخ ۹ ژوئیه ۲۰۲۶، دانشکده کامپیوتر (SoC) دانشگاه آسیا پاسیفیک فناوری و نوآوری (APU) با موفقیت چالش AI RailQuest 2026: نسخه اروپا بلیط قطار را سازماندهی کرد و دانشجویان برنامه کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی با تخصص هوش مصنوعی (MBAi) را برای یک تجربه یادگیری جذاب و محرک فکری گرد هم آورد.

این مسابقه دو ساعته که به عنوان بخشی از ماژول تفکر محاسباتی برای هوش مصنوعی، یک موضوع اصلی ترم دوم در برنامه MBAi طراحی شده بود، بازی رومیزی محبوب بلیط قطار: اروپا را به یک پلتفرم آموزشی نوآورانه تبدیل کرد که درک دانشجویان از تفکر محاسباتی و مفاهیم هوش مصنوعی را از طریق بازی استراتژیک افزایش می‌داد.

این مسابقه داخلی به دانشجویانی از جیبوتی، فرانسه، هند، کنیا، مالزی و سایر کشورها خوش‌آمد گفت و یک محیط چندفرهنگی پویا ایجاد کرد که همکاری، تفکر انتقادی و حل مسئله استراتژیک را تشویق می‌کرد.

مفهوم آموزشی پشت این چالش توسط دانشیار تس دکتر وینوتینی کاسیناتان توسعه داده شد که تجسم‌کننده تطبیق بازی کلاسیک رومیزی به یک تجربه یادگیری عملی هوش مصنوعی بود.

اجرای موفقیت‌آمیز این چالش با تلاش‌های همکارانه تیم دانشگاهی SoC، متشکل از خانم ساریمه سمسودین، خانم تاوامالینی سیواسامی و دکتر ادلین اسنها جان کریستاستوم، پشتیبانی شد.

مکانیک اصلی بازی با دقت بازطراحی شد تا با نتایج یادگیری برنامه MBAi هماهنگ شود و یک فعالیت تفریحی را به یک ابزار آموزشی معنادار برای تفکر محاسباتی و هوش مصنوعی تبدیل کند.

این رویکرد نوآورانه نشان داد که چگونه یادگیری مبتنی بر بازی می‌تواند به طور مؤثر دانش نظری را با حل مسئله دنیای واقعی پیوند دهد و مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی با پیشینه‌های علمی متنوع، قابل‌دسترس‌تر و جذاب‌تر کند.

دانشجویان با استفاده از نسخه سفارشی‌شده بلیط قطار: اروپا، مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) را که یکی از شناخته‌شده‌ترین چالش‌های بهینه‌سازی در هوش مصنوعی است، کشف کردند.

شرکت‌کنندگان به جای تمرکز صرف بر سیستم امتیازدهی اصلی بازی، مسیرهای جایگزین را تحلیل کردند، منابع محدود را بهینه کردند، تصمیمات استراتژیک گرفتند و با سناریوهای در حال تغییر سازگار شدند - که تکنیک‌های مورد استفاده در بهینه‌سازی مسیر مبتنی بر هوش مصنوعی و سیستم‌های ناوبری هوشمند را بازتاب می‌داد.

دانشیار تس دکتر وینوتینی در مورد این رویداد گفت که چالش AI RailQuest 2026 نه تنها درک دانشجویان از تفکر محاسباتی و بهینه‌سازی هوش مصنوعی را تقویت کرد، بلکه استدلال تحلیلی، تصمیم‌گیری استراتژیک، کار تیمی و همکاری بین‌فرهنگی را در میان زبان‌آموزان تحصیلات تکمیلی پرورش داد.

"یکی از نکات برجسته مسابقه، دیدن همه بود که در حین بازی ایستاده بودند زیرا برای بردن جوایز بسیار مصمم بودند.

"در طول جلسات معمولی کلاس، آنها معمولاً می‌نشستند و به یکدیگر کمک می‌کردند. گمان می‌کنم جوایز، جنبه رقابتی آنها را برانگیخت،" او گفت.

در پایان رویداد، سه عملکرد برتر بر اساس عملکرد ترکیبی آنها در دو دور شناخته شدند.

توماس رافائل لا-پانگ (اهل فرانسه) به عنوان قهرمان چالش AI RailQuest 2026: نسخه اروپا بلیط قطار معرفی شد، در حالی که هانسان جیبریل احمد (جیبوتی) نایب قهرمان اول و هارون موتوگی ماسبو (کنیا) نایب قهرمان دوم شدند.

توماس رافائل در مورد تجربه خود گفت که این بازی به او کمک کرده است تا نحوه حل مسائل برنامه‌ریزی مسیر دنیای واقعی توسط هوش مصنوعی را درک کند.

"دکتر وینو در طول کلاس، بازی بلیط قطار: اروپا را به ما معرفی کرد تا نحوه عملکرد گوگل مپس و حل مسائل برنامه‌ریزی مسیر توسط هوش مصنوعی را نشان دهد.

"این یک راه سرگرم‌کننده و مؤثر برای دانشجویان کسب‌وکار با پیشینه فنی کم برای درک مفاهیم هوش مصنوعی بود. برنده شدن در مسابقه کلاسی، این تجربه را به یادماندنی‌تر کرد،" او گفت.

هارون موتوگی از کنیا، نایب قهرمان دوم، این چالش را هم لذت‌بخش و هم از نظر فکری ارزشمند توصیف کرد.

"من واقعاً از بازی کردن لذت بردم زیرا به من آموخت که چگونه استراتژی‌ها را توسعه دهم و کوتاه‌ترین و کارآمدترین مسیرها را برای رسیدن به اهدافم شناسایی کنم.

"اگرچه ساده به نظر می‌رسد، اما چالش‌های زیادی را ارائه می‌دهد که آن را حتی لذت‌بخش‌تر می‌کند،" او گفت.

لینا فهمی از جیبوتی گفت که این مسابقه، یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی را بسیار قابل‌دسترس‌تر کرده است.

"من واقعاً از بازی بلیط قطار: اروپا در طول چالش AI RailQuest لذت بردم زیرا برنامه‌ریزی مسیر و تصمیم‌گیری را ساده، عملی و لذت‌بخش می‌کرد.

"این یک راه عالی برای درک مفاهیم هوش مصنوعی بدون احساس بیش از حد فنی بودن درس‌ها بود،" او گفت.

در همین حال، سوم یا رو از مالزی گفت که این فعالیت نشان داده است که چگونه تفکر محاسباتی را می‌توان در یک محیط عملی به کار گرفت.

"این بازی هم لذت‌بخش و هم آموزشی بود. این بازی به من نشان داد که چگونه تفکر محاسباتی را می‌توان از طریق استراتژی، استدلال منطقی و برنامه‌ریزی مسیر به کار گرفت،" او گفت.

چالش AI RailQuest 2026 با تبدیل یک بازی رومیزی شناخته شده جهانی به یک تجربه یادگیری تعاملی هوش مصنوعی، نشان داد که چگونه رویکردهای خلاقانه تدریس می‌توانند مفاهیم پیچیده فناوری را هم جذاب و هم قابل‌دسترس کنند و دانشجویان را به مهارت‌های ارزشمند حل مسئله که فراتر از کلاس درس است، مجهز کنند.