مساحة المتعلّمLearner hub

الحزمة التعليمية الكاملةComplete learner course pack

الأسبوع الثانيالقوائم والقواميس والدوالWeek 2Day 1 — lists, loops, and several stock records

مواد تعلّم مفتوحة للدراسة المستقلة. يبقى التقدم غير الرسمي في هذا المتصفح فقط، وقد يُمحى عند مسح بيانات تخزين المتصفح. لا يُنشأ هنا حساب أو سجل حضور أو درجة أو نتيجة مساق رسمية.Open learning materials for independent study. Unofficial progress stays only in this browser and can be erased if browser storage is cleared. No account, attendance record, score, or official course result is created here.

تنزيلات المساقCourse downloads

إصدار الحلSolution release

يتوفر بعد التحقق ونافذة الاستدراك والإصدار المعتمد من المدرّبAvailable after the checkpoint, recovery window, and trainer-approved release

اليوم 1Day 1

اليوم 1 — القوائم والحلقات وعدة سجلات مخزونDay 1 — lists, loops, and several stock records

ملخص الشرائحSlide summary

الأهدافObjectives

  • أنشئ قائمة من سجلات مخزون خيالية متسقة، واستخدم الفهرسة والحلقة دون تغيير ترتيبها.Create, index, and loop through a list of consistent fictional stock records without changing their order.
  • توقّع النتيجة وشغّلها واشرحها باستخدام السجلات الخيالية الثمانية المنشورة فقط.Predict, run, and explain the result using only the eight published fictional records.

المتطلبات المسبقةPrerequisites

  • اجتز تحقق الأسبوع الأول في التحقق والتفرع أو استخدم مسار الدعم المرتب.Pass the Week 1 validation-and-branching checkpoint or use the arranged supported path.
  • افتح ملف بداية الأسبوع الثاني؛ ولا تستبدل بياناته الخيالية بجدول أو سجل حقيقي.Open the Week 2 starter; do not replace its fictional data with a real spreadsheet or record.

الشروحاتExplanations

تحفظ القائمة قيماً مرتبةA list keeps ordered values

أنشئ قائمة من سجلات مخزون خيالية متسقة، واستخدم الفهرسة والحلقة دون تغيير ترتيبها.Create, index, and loop through a list of consistent fictional stock records without changing their order.

لا تكفي النتيجة الصحيحة: يجب أن يوضح المتعلم مصدر القيمة، وسبب قبول السجل أو رفضه، والدالة المسؤولة عن القرار.A correct result is not enough: the learner must show where the value came from, why a record was accepted or rejected, and which function owns the decision.

أمثلةExamples
القائمة: STK-101 ثم STK-102 ← تزور الحلقة السجلين بالترتيب نفسه ← تُطبع المعرّفات فقط.records = [{"item_id": "STK-101", "quantity": 12}, {"item_id": "STK-102", "quantity": 0}]
for record in records:
    print(record["item_id"])

الشرائحSlides

نتيجة اليوم القابلة للملاحظةToday's observable result

  • أنشئ قائمة من سجلات مخزون خيالية متسقة، واستخدم الفهرسة والحلقة دون تغيير ترتيبها.Create, index, and loop through a list of consistent fictional stock records without changing their order.

اطلب من متعلم إعادة صياغة الهدف والدليل قبل فتح المحرر.Ask one learner to restate the goal and evidence before opening the editor.

حفظ عدة سجلات في قائمةKeep several records in a list

  • القائمة: STK-101 ثم STK-102 ← تزور الحلقة السجلين بالترتيب نفسه ← تُطبع المعرّفات فقط.records = [{"item_id": "STK-101", "quantity": 12}, {"item_id": "STK-102", "quantity": 0}] for record in records: print(record["item_id"])

غطِّ القيمة النهائية، واجمع التوقعات، ثم اكشف خطوات التتبع واحدة تلو الأخرى.Cover the final value, collect predictions, then reveal one trace step at a time.

بيانات آمنة وذكاء اصطناعي خاضع للمساءلةSafe data and accountable AI

  • استخدم public_records.json فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء بعد رسم الدوال؛ ويقرر المتعلم المسؤوليات ويتحقق من كل قيمة معادة.Use only public_records.json. AI may suggest names after the function diagram; the learner decides responsibilities and verifies every return value.

افحص ملف الإدخال وسجل الذكاء الاصطناعي قبل بدء المختبر.Inspect the input file and the AI log before the lab begins.

التدريب الموجّهGuided practice

  • أنشئ قائمة من ثلاثة سجلات وفق دليل الحقول، وتوقع الفهرسين 0 و2، ثم نفّذ حلقة وتتبع تسلسل item_id.Build a three-record list from the field guide, predict indexes 0 and 2, then loop and trace the item_id sequence.

ورقة العملWorksheet

  1. أكمل تتبع الفهرسة والحلقة للسجلات 0 و3 و7؛ وسجّل item_id الذي تمت زيارته واشرح سبب ثبات ترتيب القائمة.Complete an index-and-loop trace for records 0, 3, and 7; record the exact item_id visited and explain why the list order is stable.مرجع الدليل: w2d1-list-trace-evidenceEvidence reference: w2d1-list-trace-evidence

خطوات المختبرLab steps

  1. اكتب النتيجة المتوقعة قبل تعديل الكود أو تشغيله.Write the expected result before editing or running code.
  2. حمّل public_records.json، وأثبت أنه يحتوي ثمانية سجلات مرتبة، واطبع item_id الخيالي لكل سجل فقط دون كشف حقل آخر.Load public_records.json, prove that it contains eight ordered records, and print only each fictional item_id without exposing another field.
  3. شغّل السجلات الثمانية كلها وقارن مخرجات المقبول والمرفوض والملخص بالتوقعات المنشورة.Run all eight records and compare accepted, rejected, and summary outputs with the published expectations.
  4. احفظ المصدر ونص الطرفية وورقة العمل وملاحظة محجوبة عن استخدام الذكاء الاصطناعي أو عدم استخدامه في مجلد الأدلة.Save source, terminal transcript, worksheet, and a redacted AI-use or non-use note in the evidence folder.

البيانات الاصطناعيةSynthetic data

الإدخال المقدمSupplied inputالنوع المتوقعExpected kind
{"item_id":"STK-101","item_name":"عدس","quantity":12,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-102","item_name":"أرز","quantity":0,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-103","item_name":"زيت","quantity":5,"unit":"litre"}accepted
{"item_id":"STK-104","item_name":"فاصولياء","quantity":-2,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-105","item_name":"","quantity":4,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"","item_name":"سكر","quantity":3,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-107","item_name":"حليب","quantity":"خمسة","unit":"litre"}rejected
{"item_id":"STK-108","item_name":"تمر","quantity":7,"unit":"box"}accepted
{"accepted_count":4,"rejected_count":4,"accepted_quantity":24}summary

مسرد الإنجليزية التقنيةTechnical English glossary

  • مجموعة مرتبة من القيمlist
  • موضع قيمة داخل القائمةindex
  • تكرار تعليمات على عدة قيمloop

الخصوصيةPrivacy

استخدم مخزون المطبخ المجتمعي الخيالي المقدم فقط. لا تدخل سجلات مستفيدين أو متبرعين أو أسر أو متطوعين أو موردين أو تواصل أو مواقع أو بيانات دخول أو تشغيل حقيقية.Use only the supplied fictional community-kitchen stock. Never enter beneficiary, donor, household, volunteer, supplier, contact, location, credential, or operational records.

ممارسة الذكاء الاصطناعيAI practice

يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء الدوال فقط بعد أن يرسم المتعلم مخطط الدوال. يحدد المتعلم المسؤوليات ويفحص كل قيمة معادة مقابل السجلات الثمانية ويسجل القرار؛ ولا تُرسل أي بيانات حقيقية.AI may suggest function names only after the learner draws the function diagram. The learner assigns responsibilities, checks each returned value against the eight records, and records the decision; no real data may be sent.

الاستدراكRecovery

خلال أسبوع واحد، أكمل تتبع w2d1 الورقي، وصحح دالة فاشلة يحددها المدرّب، وأعد تشغيل السجلات الخيالية الثمانية، ثم أعد تقديم تتبع الفهرسة والحلقة مع عدد السجلات الثمانية وترتيب المعرّفات الدقيق.Within one week, complete the w2d1 paper trace, correct one trainer-selected failing function, rerun the eight fictional records, and resubmit an index-and-loop trace with the eight-record count and exact id order.

أخطاء شائعة ينبغي ملاحظتهاCommon errors to notice

  • يتغير اسم الحقل بين السجلات، فيفشل الوصول إلى المفتاح.A field name changes between records, causing a key lookup failure.
  • تُضاف كميات السجلات المرفوضة إلى مجموع المقبول.Rejected quantities are added to the accepted total.
  • تطبع الدالة قيمة بدلاً من إعادتها إلى الدالة المستدعية.A function prints a value instead of returning it to its caller.
دليلي التعلّمي المُبلّغ عنه ذاتياًMy self-reported learning evidence

يُحفظ في هذا المتصفح فقط لدعم تعلّمك الشخصي. ليس حضوراً ولا درجة ولا نتيجة تحقق ولا سجلاً لشهادة.Saved only in this browser to support your own learning. It is not attendance, a score, a checkpoint result, or a certificate record.

جارٍ تحميل ملاحظاتك التعليمية المحلية…Loading your local learning notes…

اليوم 2Day 2

اليوم 2 — القواميس وحقول السجل الثابتةDay 2 — dictionaries and stable record fields

ملخص الشرائحSlide summary

الأهدافObjectives

  • اقرأ حقول القاموس المطلوبة بصورة متسقة وحدد القيم المفقودة أو الفارغة أو ذات النوع الخطأ قبل المعالجة.Read required dictionary fields consistently and identify missing, blank, or wrongly typed values before processing.
  • توقّع النتيجة وشغّلها واشرحها باستخدام السجلات الخيالية الثمانية المنشورة فقط.Predict, run, and explain the result using only the eight published fictional records.

المتطلبات المسبقةPrerequisites

  • اجتز تحقق الأسبوع الأول في التحقق والتفرع أو استخدم مسار الدعم المرتب.Pass the Week 1 validation-and-branching checkpoint or use the arranged supported path.
  • افتح ملف بداية الأسبوع الثاني؛ ولا تستبدل بياناته الخيالية بجدول أو سجل حقيقي.Open the Week 2 starter; do not replace its fictional data with a real spreadsheet or record.

الشروحاتExplanations

يربط القاموس مفاتيح ثابتة بقيمA dictionary maps stable keys to values

اقرأ حقول القاموس المطلوبة بصورة متسقة وحدد القيم المفقودة أو الفارغة أو ذات النوع الخطأ قبل المعالجة.Read required dictionary fields consistently and identify missing, blank, or wrongly typed values before processing.

لا تكفي النتيجة الصحيحة: يجب أن يوضح المتعلم مصدر القيمة، وسبب قبول السجل أو رفضه، والدالة المسؤولة عن القرار.A correct result is not enough: the learner must show where the value came from, why a record was accepted or rejected, and which function owns the decision.

أمثلةExamples
المفتاح item_name ← القيمة زيت؛ والمفتاح quantity ← القيمة الصحيحة 5.record = {"item_id": "STK-103", "item_name": "زيت", "quantity": 5, "unit": "litre"}
print(record["item_name"])
print(record["quantity"])

الشرائحSlides

نتيجة اليوم القابلة للملاحظةToday's observable result

  • اقرأ حقول القاموس المطلوبة بصورة متسقة وحدد القيم المفقودة أو الفارغة أو ذات النوع الخطأ قبل المعالجة.Read required dictionary fields consistently and identify missing, blank, or wrongly typed values before processing.

اطلب من متعلم إعادة صياغة الهدف والدليل قبل فتح المحرر.Ask one learner to restate the goal and evidence before opening the editor.

تسمية كل حقل في قاموسName each field in a dictionary

  • المفتاح item_name ← القيمة زيت؛ والمفتاح quantity ← القيمة الصحيحة 5.record = {"item_id": "STK-103", "item_name": "زيت", "quantity": 5, "unit": "litre"} print(record["item_name"]) print(record["quantity"])

غطِّ القيمة النهائية، واجمع التوقعات، ثم اكشف خطوات التتبع واحدة تلو الأخرى.Cover the final value, collect predictions, then reveal one trace step at a time.

بيانات آمنة وذكاء اصطناعي خاضع للمساءلةSafe data and accountable AI

  • استخدم public_records.json فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء بعد رسم الدوال؛ ويقرر المتعلم المسؤوليات ويتحقق من كل قيمة معادة.Use only public_records.json. AI may suggest names after the function diagram; the learner decides responsibilities and verifies every return value.

افحص ملف الإدخال وسجل الذكاء الاصطناعي قبل بدء المختبر.Inspect the input file and the AI log before the lab begins.

التدريب الموجّهGuided practice

  • استخدم دليل الحقول الأربعة لفحص السجلات STK-103 وSTK-105 وSTK-107؛ وحدد الحاضر والفارغ والنوع الخطأ دون إصلاح البيانات.Use the four-field guide to inspect records STK-103, STK-105, and STK-107; mark present, blank, or wrong type without fixing the data.

ورقة العملWorksheet

  1. أكمل جدول جودة الحقول للسجلات الثمانية بأعمدة item_id وitem_name وquantity وunit ومشكلة الحقل ونتيجة القبول أو الرفض المتوقعة.Complete a field-quality table for all eight records with columns item_id, item_name, quantity, unit, field issue, and expected accepted/rejected result.مرجع الدليل: w2d2-field-table-evidenceEvidence reference: w2d2-field-table-evidence

خطوات المختبرLab steps

  1. اكتب النتيجة المتوقعة قبل تعديل الكود أو تشغيله.Write the expected result before editing or running code.
  2. أنشئ تتبعاً للوصول إلى الحقول في السجلات الثمانية، واكتب سبب تحقق لكل معرّف فارغ أو اسم صنف فارغ أو كمية غير صحيحة النوع أو سالبة.Create a field-access trace for all eight records and write a validation reason for every blank identifier, blank item name, non-integer quantity, or negative quantity.
  3. شغّل السجلات الثمانية كلها وقارن مخرجات المقبول والمرفوض والملخص بالتوقعات المنشورة.Run all eight records and compare accepted, rejected, and summary outputs with the published expectations.
  4. احفظ المصدر ونص الطرفية وورقة العمل وملاحظة محجوبة عن استخدام الذكاء الاصطناعي أو عدم استخدامه في مجلد الأدلة.Save source, terminal transcript, worksheet, and a redacted AI-use or non-use note in the evidence folder.

البيانات الاصطناعيةSynthetic data

الإدخال المقدمSupplied inputالنوع المتوقعExpected kind
{"item_id":"STK-101","item_name":"عدس","quantity":12,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-102","item_name":"أرز","quantity":0,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-103","item_name":"زيت","quantity":5,"unit":"litre"}accepted
{"item_id":"STK-104","item_name":"فاصولياء","quantity":-2,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-105","item_name":"","quantity":4,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"","item_name":"سكر","quantity":3,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-107","item_name":"حليب","quantity":"خمسة","unit":"litre"}rejected
{"item_id":"STK-108","item_name":"تمر","quantity":7,"unit":"box"}accepted
{"accepted_count":4,"rejected_count":4,"accepted_quantity":24}summary

مسرد الإنجليزية التقنيةTechnical English glossary

  • سجل من مفاتيح وقيمdictionary
  • اسم ثابت لحقلkey
  • جزء مسمى من السجلfield
  • نوع القيمة البرمجيةtype

الخصوصيةPrivacy

استخدم مخزون المطبخ المجتمعي الخيالي المقدم فقط. لا تدخل سجلات مستفيدين أو متبرعين أو أسر أو متطوعين أو موردين أو تواصل أو مواقع أو بيانات دخول أو تشغيل حقيقية.Use only the supplied fictional community-kitchen stock. Never enter beneficiary, donor, household, volunteer, supplier, contact, location, credential, or operational records.

ممارسة الذكاء الاصطناعيAI practice

يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء الدوال فقط بعد أن يرسم المتعلم مخطط الدوال. يحدد المتعلم المسؤوليات ويفحص كل قيمة معادة مقابل السجلات الثمانية ويسجل القرار؛ ولا تُرسل أي بيانات حقيقية.AI may suggest function names only after the learner draws the function diagram. The learner assigns responsibilities, checks each returned value against the eight records, and records the decision; no real data may be sent.

الاستدراكRecovery

خلال أسبوع واحد، أكمل تتبع w2d2 الورقي، وصحح دالة فاشلة يحددها المدرّب، وأعد تشغيل السجلات الخيالية الثمانية، ثم أعد تقديم جدول جودة الحقول والنتائج المتوقعة المكتمل بثمانية سطور.Within one week, complete the w2d2 paper trace, correct one trainer-selected failing function, rerun the eight fictional records, and resubmit the complete eight-row field-quality and expected-result table.

أخطاء شائعة ينبغي ملاحظتهاCommon errors to notice

  • يتغير اسم الحقل بين السجلات، فيفشل الوصول إلى المفتاح.A field name changes between records, causing a key lookup failure.
  • تُضاف كميات السجلات المرفوضة إلى مجموع المقبول.Rejected quantities are added to the accepted total.
  • تطبع الدالة قيمة بدلاً من إعادتها إلى الدالة المستدعية.A function prints a value instead of returning it to its caller.
دليلي التعلّمي المُبلّغ عنه ذاتياًMy self-reported learning evidence

يُحفظ في هذا المتصفح فقط لدعم تعلّمك الشخصي. ليس حضوراً ولا درجة ولا نتيجة تحقق ولا سجلاً لشهادة.Saved only in this browser to support your own learning. It is not attendance, a score, a checkpoint result, or a certificate record.

جارٍ تحميل ملاحظاتك التعليمية المحلية…Loading your local learning notes…

اليوم 3Day 3

اليوم 3 — الدوال الصغيرة والمعاملات والقيم المعادةDay 3 — small functions, parameters, and return values

ملخص الشرائحSlide summary

الأهدافObjectives

  • افصل التحقق والتقسيم والتلخيص والعرض في دوال ذات معاملات واضحة وقيم معادة قابلة لإعادة الاستخدام.Separate validation, partitioning, summary, and display into functions with explicit parameters and reusable return values.
  • توقّع النتيجة وشغّلها واشرحها باستخدام السجلات الخيالية الثمانية المنشورة فقط.Predict, run, and explain the result using only the eight published fictional records.

المتطلبات المسبقةPrerequisites

  • اجتز تحقق الأسبوع الأول في التحقق والتفرع أو استخدم مسار الدعم المرتب.Pass the Week 1 validation-and-branching checkpoint or use the arranged supported path.
  • افتح ملف بداية الأسبوع الثاني؛ ولا تستبدل بياناته الخيالية بجدول أو سجل حقيقي.Open the Week 2 starter; do not replace its fictional data with a real spreadsheet or record.

الشروحاتExplanations

تدخل المعاملات إلى الدالة وتعيد return النتيجةParameters enter a function; return sends a result back

افصل التحقق والتقسيم والتلخيص والعرض في دوال ذات معاملات واضحة وقيم معادة قابلة لإعادة الاستخدام.Separate validation, partitioning, summary, and display into functions with explicit parameters and reusable return values.

لا تكفي النتيجة الصحيحة: يجب أن يوضح المتعلم مصدر القيمة، وسبب قبول السجل أو رفضه، والدالة المسؤولة عن القرار.A correct result is not enough: the learner must show where the value came from, why a record was accepted or rejected, and which function owns the decision.

أمثلةExamples
الوسيط 12 ← المعامل quantity ← فحص العدد الصحيح وغير السالب ← القيمة المعادة True.def is_non_negative(quantity):
    return isinstance(quantity, int) and quantity >= 0

result = is_non_negative(12)  # True

الشرائحSlides

نتيجة اليوم القابلة للملاحظةToday's observable result

  • افصل التحقق والتقسيم والتلخيص والعرض في دوال ذات معاملات واضحة وقيم معادة قابلة لإعادة الاستخدام.Separate validation, partitioning, summary, and display into functions with explicit parameters and reusable return values.

اطلب من متعلم إعادة صياغة الهدف والدليل قبل فتح المحرر.Ask one learner to restate the goal and evidence before opening the editor.

إسناد مسؤولية واحدة لكل دالةGive each function one responsibility

  • الوسيط 12 ← المعامل quantity ← فحص العدد الصحيح وغير السالب ← القيمة المعادة True.def is_non_negative(quantity): return isinstance(quantity, int) and quantity >= 0 result = is_non_negative(12) # True

غطِّ القيمة النهائية، واجمع التوقعات، ثم اكشف خطوات التتبع واحدة تلو الأخرى.Cover the final value, collect predictions, then reveal one trace step at a time.

بيانات آمنة وذكاء اصطناعي خاضع للمساءلةSafe data and accountable AI

  • استخدم public_records.json فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء بعد رسم الدوال؛ ويقرر المتعلم المسؤوليات ويتحقق من كل قيمة معادة.Use only public_records.json. AI may suggest names after the function diagram; the learner decides responsibilities and verifies every return value.

افحص ملف الإدخال وسجل الذكاء الاصطناعي قبل بدء المختبر.Inspect the input file and the AI log before the lab begins.

التدريب الموجّهGuided practice

  • ارسم أربعة صناديق للدوال وسمِّ مدخل كل منها وقيمتها المعادة، ثم تتبع STK-101 وSTK-104 خلال validate_record دون كتابة جسم الدالة.Draw four function boxes, label each input and return, then trace STK-101 and STK-104 through validate_record without writing the function body.

ورقة العملWorksheet

  1. قدّم مخطط مسؤوليات الدوال الأربع وتتبع استدعاء لسجلين يوضح الوسيط والمعامل والزوج المعاد وقرار الدالة المستدعية.Submit the four-function responsibility diagram and a two-record call trace showing argument, parameter, returned tuple, and caller decision.مرجع الدليل: w2d3-function-trace-evidenceEvidence reference: w2d3-function-trace-evidence

خطوات المختبرLab steps

  1. اكتب النتيجة المتوقعة قبل تعديل الكود أو تشغيله.Write the expected result before editing or running code.
  2. نفّذ validate_record بحيث تعيد قيمة منطقية وسبباً، ثم تحقق من نتيجة القبول أو الرفض الدقيقة لكل سجل من السجلات الثمانية.Implement validate_record so it returns a boolean and reason, then verify the exact accepted/rejected result for each of the eight records.
  3. شغّل السجلات الثمانية كلها وقارن مخرجات المقبول والمرفوض والملخص بالتوقعات المنشورة.Run all eight records and compare accepted, rejected, and summary outputs with the published expectations.
  4. احفظ المصدر ونص الطرفية وورقة العمل وملاحظة محجوبة عن استخدام الذكاء الاصطناعي أو عدم استخدامه في مجلد الأدلة.Save source, terminal transcript, worksheet, and a redacted AI-use or non-use note in the evidence folder.

البيانات الاصطناعيةSynthetic data

الإدخال المقدمSupplied inputالنوع المتوقعExpected kind
{"item_id":"STK-101","item_name":"عدس","quantity":12,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-102","item_name":"أرز","quantity":0,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-103","item_name":"زيت","quantity":5,"unit":"litre"}accepted
{"item_id":"STK-104","item_name":"فاصولياء","quantity":-2,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-105","item_name":"","quantity":4,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"","item_name":"سكر","quantity":3,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-107","item_name":"حليب","quantity":"خمسة","unit":"litre"}rejected
{"item_id":"STK-108","item_name":"تمر","quantity":7,"unit":"box"}accepted
{"accepted_count":4,"rejected_count":4,"accepted_quantity":24}summary

مسرد الإنجليزية التقنيةTechnical English glossary

  • وحدة كود ذات مهمة محددةfunction
  • اسم يستقبل قيمة داخل الدالةparameter
  • القيمة المرسلة عند الاستدعاءargument
  • إرسال نتيجة إلى المستدعيreturn

الخصوصيةPrivacy

استخدم مخزون المطبخ المجتمعي الخيالي المقدم فقط. لا تدخل سجلات مستفيدين أو متبرعين أو أسر أو متطوعين أو موردين أو تواصل أو مواقع أو بيانات دخول أو تشغيل حقيقية.Use only the supplied fictional community-kitchen stock. Never enter beneficiary, donor, household, volunteer, supplier, contact, location, credential, or operational records.

ممارسة الذكاء الاصطناعيAI practice

يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء الدوال فقط بعد أن يرسم المتعلم مخطط الدوال. يحدد المتعلم المسؤوليات ويفحص كل قيمة معادة مقابل السجلات الثمانية ويسجل القرار؛ ولا تُرسل أي بيانات حقيقية.AI may suggest function names only after the learner draws the function diagram. The learner assigns responsibilities, checks each returned value against the eight records, and records the decision; no real data may be sent.

الاستدراكRecovery

خلال أسبوع واحد، أكمل تتبع w2d3 الورقي، وصحح دالة فاشلة يحددها المدرّب، وأعد تشغيل السجلات الخيالية الثمانية، ثم أعد تقديم مخطط مسؤوليات الدوال وتتبعان مكتملان للاستدعاء.Within one week, complete the w2d3 paper trace, correct one trainer-selected failing function, rerun the eight fictional records, and resubmit the function-responsibility diagram and two complete call traces.

أخطاء شائعة ينبغي ملاحظتهاCommon errors to notice

  • يتغير اسم الحقل بين السجلات، فيفشل الوصول إلى المفتاح.A field name changes between records, causing a key lookup failure.
  • تُضاف كميات السجلات المرفوضة إلى مجموع المقبول.Rejected quantities are added to the accepted total.
  • تطبع الدالة قيمة بدلاً من إعادتها إلى الدالة المستدعية.A function prints a value instead of returning it to its caller.
دليلي التعلّمي المُبلّغ عنه ذاتياًMy self-reported learning evidence

يُحفظ في هذا المتصفح فقط لدعم تعلّمك الشخصي. ليس حضوراً ولا درجة ولا نتيجة تحقق ولا سجلاً لشهادة.Saved only in this browser to support your own learning. It is not attendance, a score, a checkpoint result, or a certificate record.

جارٍ تحميل ملاحظاتك التعليمية المحلية…Loading your local learning notes…

اليوم 4Day 4

اليوم 4 — المعالجة المتكاملة والتصحيح ومراجعة الذكاء الاصطناعي المسؤولةDay 4 — integrated processing, debugging, and accountable AI review

ملخص الشرائحSlide summary

الأهدافObjectives

  • قسّم السجلات الصالحة وغير الصالحة، واستبعد كميات المرفوض من الملخص، ونسّق المخرجات بالعربية أولاً، وصحح مساراً فاشلاً.Partition valid and invalid records, exclude rejected quantities from the summary, format Arabic-first output, and debug one failing path.
  • توقّع النتيجة وشغّلها واشرحها باستخدام السجلات الخيالية الثمانية المنشورة فقط.Predict, run, and explain the result using only the eight published fictional records.

المتطلبات المسبقةPrerequisites

  • اجتز تحقق الأسبوع الأول في التحقق والتفرع أو استخدم مسار الدعم المرتب.Pass the Week 1 validation-and-branching checkpoint or use the arranged supported path.
  • افتح ملف بداية الأسبوع الثاني؛ ولا تستبدل بياناته الخيالية بجدول أو سجل حقيقي.Open the Week 2 starter; do not replace its fictional data with a real spreadsheet or record.

الشروحاتExplanations

يحافظ مسار المعالجة على حدود المسؤولياتA processing pipeline preserves responsibility boundaries

قسّم السجلات الصالحة وغير الصالحة، واستبعد كميات المرفوض من الملخص، ونسّق المخرجات بالعربية أولاً، وصحح مساراً فاشلاً.Partition valid and invalid records, exclude rejected quantities from the summary, format Arabic-first output, and debug one failing path.

لا تكفي النتيجة الصحيحة: يجب أن يوضح المتعلم مصدر القيمة، وسبب قبول السجل أو رفضه، والدالة المسؤولة عن القرار.A correct result is not enough: the learner must show where the value came from, why a record was accepted or rejected, and which function owns the decision.

أمثلةExamples
السجلات ← التحقق ← التقسيم ← حساب الملخص ← العرض؛ المتوقع: 4 مقبولة، 4 مرفوضة، والكمية المقبولة 24.records -> validate_record -> partition_records -> calculate_summary -> format_summary
expected: accepted=4, rejected=4, accepted_quantity=24

الشرائحSlides

نتيجة اليوم القابلة للملاحظةToday's observable result

  • قسّم السجلات الصالحة وغير الصالحة، واستبعد كميات المرفوض من الملخص، ونسّق المخرجات بالعربية أولاً، وصحح مساراً فاشلاً.Partition valid and invalid records, exclude rejected quantities from the summary, format Arabic-first output, and debug one failing path.

اطلب من متعلم إعادة صياغة الهدف والدليل قبل فتح المحرر.Ask one learner to restate the goal and evidence before opening the editor.

ربط الدوال والتحقق من مسار المعالجة كاملاًConnect functions and verify the whole pipeline

  • السجلات ← التحقق ← التقسيم ← حساب الملخص ← العرض؛ المتوقع: 4 مقبولة، 4 مرفوضة، والكمية المقبولة 24.records -> validate_record -> partition_records -> calculate_summary -> format_summary expected: accepted=4, rejected=4, accepted_quantity=24

غطِّ القيمة النهائية، واجمع التوقعات، ثم اكشف خطوات التتبع واحدة تلو الأخرى.Cover the final value, collect predictions, then reveal one trace step at a time.

بيانات آمنة وذكاء اصطناعي خاضع للمساءلةSafe data and accountable AI

  • استخدم public_records.json فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء بعد رسم الدوال؛ ويقرر المتعلم المسؤوليات ويتحقق من كل قيمة معادة.Use only public_records.json. AI may suggest names after the function diagram; the learner decides responsibilities and verifies every return value.

افحص ملف الإدخال وسجل الذكاء الاصطناعي قبل بدء المختبر.Inspect the input file and the AI log before the lab begins.

التدريب الموجّهGuided practice

  • تتبع السجلات الثمانية خلال مسار المعالجة، وحدد أول موضع ينحرف فيه مجموع خاطئ مقصود قدره 22، واقترح تصحيحاً محلياً وفحصاً مجاوراً لمنع التراجع.Trace the eight records through the pipeline, find where an intentionally wrong total of 22 first diverges, and propose one local correction plus a neighboring regression check.

ورقة العملWorksheet

  1. قدّم سجل تصحيح لمسار فاشل وسجل قرار للذكاء الاصطناعي يتضمن الطلب المحجوب والاقتراح وقرار المتعلم والسبب والاختبار والنتيجة والشرح.Submit a failing-path debug record plus an AI decision record containing redacted prompt, suggestion, learner decision, reason, test, result, and explanation.مرجع الدليل: w2d4-pipeline-review-evidenceEvidence reference: w2d4-pipeline-review-evidence

خطوات المختبرLab steps

  1. اكتب النتيجة المتوقعة قبل تعديل الكود أو تشغيله.Write the expected result before editing or running code.
  2. نفّذ partition_records وcalculate_summary وformat_summary؛ وتحقق من 4 مقبولة و4 مرفوضة ومجموع 24، ثم وثق اقتراح ذكاء اصطناعي تم قبوله أو تغييره أو رفضه أو عدم استخدامه.Implement partition_records, calculate_summary, and format_summary; verify 4 accepted, 4 rejected, total 24, then document one AI suggestion accepted, changed, rejected, or not used.
  3. شغّل السجلات الثمانية كلها وقارن مخرجات المقبول والمرفوض والملخص بالتوقعات المنشورة.Run all eight records and compare accepted, rejected, and summary outputs with the published expectations.
  4. احفظ المصدر ونص الطرفية وورقة العمل وملاحظة محجوبة عن استخدام الذكاء الاصطناعي أو عدم استخدامه في مجلد الأدلة.Save source, terminal transcript, worksheet, and a redacted AI-use or non-use note in the evidence folder.

البيانات الاصطناعيةSynthetic data

الإدخال المقدمSupplied inputالنوع المتوقعExpected kind
{"item_id":"STK-101","item_name":"عدس","quantity":12,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-102","item_name":"أرز","quantity":0,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-103","item_name":"زيت","quantity":5,"unit":"litre"}accepted
{"item_id":"STK-104","item_name":"فاصولياء","quantity":-2,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-105","item_name":"","quantity":4,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"","item_name":"سكر","quantity":3,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-107","item_name":"حليب","quantity":"خمسة","unit":"litre"}rejected
{"item_id":"STK-108","item_name":"تمر","quantity":7,"unit":"box"}accepted
{"accepted_count":4,"rejected_count":4,"accepted_quantity":24}summary

مسرد الإنجليزية التقنيةTechnical English glossary

  • سلسلة مراحل لمعالجة البياناتpipeline
  • سجل اجتاز التحققaccepted
  • سجل لم يجتز التحققrejected
  • نتائج مجمعة مختصرةsummary

الخصوصيةPrivacy

استخدم مخزون المطبخ المجتمعي الخيالي المقدم فقط. لا تدخل سجلات مستفيدين أو متبرعين أو أسر أو متطوعين أو موردين أو تواصل أو مواقع أو بيانات دخول أو تشغيل حقيقية.Use only the supplied fictional community-kitchen stock. Never enter beneficiary, donor, household, volunteer, supplier, contact, location, credential, or operational records.

ممارسة الذكاء الاصطناعيAI practice

يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء الدوال فقط بعد أن يرسم المتعلم مخطط الدوال. يحدد المتعلم المسؤوليات ويفحص كل قيمة معادة مقابل السجلات الثمانية ويسجل القرار؛ ولا تُرسل أي بيانات حقيقية.AI may suggest function names only after the learner draws the function diagram. The learner assigns responsibilities, checks each returned value against the eight records, and records the decision; no real data may be sent.

الاستدراكRecovery

خلال أسبوع واحد، أكمل تتبع w2d4 الورقي، وصحح دالة فاشلة يحددها المدرّب، وأعد تشغيل السجلات الخيالية الثمانية، ثم أعد تقديم سجل تصحيح مسار المعالجة وتشغيل الملخص الدقيق وسجل قرار الذكاء الاصطناعي المكتمل.Within one week, complete the w2d4 paper trace, correct one trainer-selected failing function, rerun the eight fictional records, and resubmit the pipeline debug record, exact summary run, and complete ai decision record.

أخطاء شائعة ينبغي ملاحظتهاCommon errors to notice

  • يتغير اسم الحقل بين السجلات، فيفشل الوصول إلى المفتاح.A field name changes between records, causing a key lookup failure.
  • تُضاف كميات السجلات المرفوضة إلى مجموع المقبول.Rejected quantities are added to the accepted total.
  • تطبع الدالة قيمة بدلاً من إعادتها إلى الدالة المستدعية.A function prints a value instead of returning it to its caller.
دليلي التعلّمي المُبلّغ عنه ذاتياًMy self-reported learning evidence

يُحفظ في هذا المتصفح فقط لدعم تعلّمك الشخصي. ليس حضوراً ولا درجة ولا نتيجة تحقق ولا سجلاً لشهادة.Saved only in this browser to support your own learning. It is not attendance, a score, a checkpoint result, or a certificate record.

جارٍ تحميل ملاحظاتك التعليمية المحلية…Loading your local learning notes…

اليوم 5Day 5

اليوم 5 — التحقق الفردي لمعالج المخزونDay 5 — individual stock-processor checkpoint

ملخص الشرائحSlide summary

الأهدافObjectives

  • أكمل ملف البداية دون تغيير بصورة فردية، واجتز السجلات الثمانية المنشورة، واشرح مسؤولية كل دالة وقيمتها المعادة.Individually complete the unchanged starter, pass all eight published records, and explain each function's responsibility and return value.
  • توقّع النتيجة وشغّلها واشرحها باستخدام السجلات الخيالية الثمانية المنشورة فقط.Predict, run, and explain the result using only the eight published fictional records.

المتطلبات المسبقةPrerequisites

  • اجتز تحقق الأسبوع الأول في التحقق والتفرع أو استخدم مسار الدعم المرتب.Pass the Week 1 validation-and-branching checkpoint or use the arranged supported path.
  • افتح ملف بداية الأسبوع الثاني؛ ولا تستبدل بياناته الخيالية بجدول أو سجل حقيقي.Open the Week 2 starter; do not replace its fictional data with a real spreadsheet or record.

الشروحاتExplanations

يثبت دليل التحقق انتقال التعلم بصورة مستقلةCheckpoint evidence proves independent transfer

أكمل ملف البداية دون تغيير بصورة فردية، واجتز السجلات الثمانية المنشورة، واشرح مسؤولية كل دالة وقيمتها المعادة.Individually complete the unchanged starter, pass all eight published records, and explain each function's responsibility and return value.

لا تكفي النتيجة الصحيحة: يجب أن يوضح المتعلم مصدر القيمة، وسبب قبول السجل أو رفضه، والدالة المسؤولة عن القرار.A correct result is not enough: the learner must show where the value came from, why a record was accepted or rejected, and which function owns the decision.

أمثلةExamples
التشغيل المطلوب: 4 مقبولة | 4 مرفوضة | الكمية المقبولة 24؛ والشرح: تحميل ← تحقق ← تقسيم ← تلخيص ← عرض.required run: accepted=4 | rejected=4 | accepted_quantity=24
required explanation: load -> validate -> partition -> summarize -> display

الشرائحSlides

نتيجة اليوم القابلة للملاحظةToday's observable result

  • أكمل ملف البداية دون تغيير بصورة فردية، واجتز السجلات الثمانية المنشورة، واشرح مسؤولية كل دالة وقيمتها المعادة.Individually complete the unchanged starter, pass all eight published records, and explain each function's responsibility and return value.

اطلب من متعلم إعادة صياغة الهدف والدليل قبل فتح المحرر.Ask one learner to restate the goal and evidence before opening the editor.

بناء المعالج واختباره وشرحه بصورة فرديةIndividually build, test, and explain the processor

  • التشغيل المطلوب: 4 مقبولة | 4 مرفوضة | الكمية المقبولة 24؛ والشرح: تحميل ← تحقق ← تقسيم ← تلخيص ← عرض.required run: accepted=4 | rejected=4 | accepted_quantity=24 required explanation: load -> validate -> partition -> summarize -> display

غطِّ القيمة النهائية، واجمع التوقعات، ثم اكشف خطوات التتبع واحدة تلو الأخرى.Cover the final value, collect predictions, then reveal one trace step at a time.

بيانات آمنة وذكاء اصطناعي خاضع للمساءلةSafe data and accountable AI

  • استخدم public_records.json فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء بعد رسم الدوال؛ ويقرر المتعلم المسؤوليات ويتحقق من كل قيمة معادة.Use only public_records.json. AI may suggest names after the function diagram; the learner decides responsibilities and verifies every return value.

افحص ملف الإدخال وسجل الذكاء الاصطناعي قبل بدء المختبر.Inspect the input file and the AI log before the lab begins.

التدريب الموجّهGuided practice

  • اقرأ معيار التحقق، وتوقع نتائج السجلات الثمانية، وجهّز مخطط الدوال قبل بدء البناء الفردي المحدد بالوقت.Read the checkpoint rubric, predict all eight outcomes, and prepare a function diagram before the timed individual build begins.

ورقة العملWorksheet

  1. أكمل سجل التحقق الفردي: مخطط الدوال، والنتائج المتوقعة والفعلية للسجلات الثمانية، وملخص 4/4/24، ومسارات الأدلة، وقرار الذكاء الاصطناعي، وقائمة الشرح المباشر.Complete the individual checkpoint record: function diagram, eight expected and actual outcomes, summary 4/4/24, evidence paths, AI decision, and live explanation checklist.مرجع الدليل: w2d5-checkpoint-evidenceEvidence reference: w2d5-checkpoint-evidence

خطوات المختبرLab steps

  1. اكتب النتيجة المتوقعة قبل تعديل الكود أو تشغيله.Write the expected result before editing or running code.
  2. أكمل دوال TODO الأربع بصورة فردية؛ وشغّل مجموعة السجلات الثمانية؛ واحفظ المصدر والملخص الدقيق وأسباب القبول والرفض وسجل الذكاء الاصطناعي أو بيان عدم استخدامه؛ ثم اشرح مساراً صالحاً وآخر غير صالح مباشرة.Complete all four TODO functions independently; run the eight-record suite; save source, exact summary, accepted/rejected reasons, AI log or non-use statement; then explain one valid and one invalid path live.
  3. شغّل السجلات الثمانية كلها وقارن مخرجات المقبول والمرفوض والملخص بالتوقعات المنشورة.Run all eight records and compare accepted, rejected, and summary outputs with the published expectations.
  4. احفظ المصدر ونص الطرفية وورقة العمل وملاحظة محجوبة عن استخدام الذكاء الاصطناعي أو عدم استخدامه في مجلد الأدلة.Save source, terminal transcript, worksheet, and a redacted AI-use or non-use note in the evidence folder.

البيانات الاصطناعيةSynthetic data

الإدخال المقدمSupplied inputالنوع المتوقعExpected kind
{"item_id":"STK-101","item_name":"عدس","quantity":12,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-102","item_name":"أرز","quantity":0,"unit":"kg"}accepted
{"item_id":"STK-103","item_name":"زيت","quantity":5,"unit":"litre"}accepted
{"item_id":"STK-104","item_name":"فاصولياء","quantity":-2,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-105","item_name":"","quantity":4,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"","item_name":"سكر","quantity":3,"unit":"kg"}rejected
{"item_id":"STK-107","item_name":"حليب","quantity":"خمسة","unit":"litre"}rejected
{"item_id":"STK-108","item_name":"تمر","quantity":7,"unit":"box"}accepted
{"accepted_count":4,"rejected_count":4,"accepted_quantity":24}summary

مسرد الإنجليزية التقنيةTechnical English glossary

  • مجموعة مرتبة من القيمlist
  • سجل من مفاتيح وقيمdictionary
  • وحدة كود ذات مهمة محددةfunction
  • اسم يستقبل قيمة داخل الدالةparameter
  • قيمة تعاد إلى المستدعيreturn

الخصوصيةPrivacy

استخدم مخزون المطبخ المجتمعي الخيالي المقدم فقط. لا تدخل سجلات مستفيدين أو متبرعين أو أسر أو متطوعين أو موردين أو تواصل أو مواقع أو بيانات دخول أو تشغيل حقيقية.Use only the supplied fictional community-kitchen stock. Never enter beneficiary, donor, household, volunteer, supplier, contact, location, credential, or operational records.

ممارسة الذكاء الاصطناعيAI practice

يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أسماء الدوال فقط بعد أن يرسم المتعلم مخطط الدوال. يحدد المتعلم المسؤوليات ويفحص كل قيمة معادة مقابل السجلات الثمانية ويسجل القرار؛ ولا تُرسل أي بيانات حقيقية.AI may suggest function names only after the learner draws the function diagram. The learner assigns responsibilities, checks each returned value against the eight records, and records the decision; no real data may be sent.

الاستدراكRecovery

خلال أسبوع واحد، أكمل تتبع w2d5 الورقي، وصحح دالة فاشلة يحددها المدرّب، وأعد تشغيل السجلات الخيالية الثمانية، ثم أعد تقديم المصدر الفردي ونص الحالات الثماني وملخص 4/4/24 الدقيق وسجل الذكاء الاصطناعي ومعيار الشرح المباشر.Within one week, complete the w2d5 paper trace, correct one trainer-selected failing function, rerun the eight fictional records, and resubmit the individual source, eight-case transcript, exact 4/4/24 summary, ai record, and live explanation rubric.

أخطاء شائعة ينبغي ملاحظتهاCommon errors to notice

  • يتغير اسم الحقل بين السجلات، فيفشل الوصول إلى المفتاح.A field name changes between records, causing a key lookup failure.
  • تُضاف كميات السجلات المرفوضة إلى مجموع المقبول.Rejected quantities are added to the accepted total.
  • تطبع الدالة قيمة بدلاً من إعادتها إلى الدالة المستدعية.A function prints a value instead of returning it to its caller.
دليلي التعلّمي المُبلّغ عنه ذاتياًMy self-reported learning evidence

يُحفظ في هذا المتصفح فقط لدعم تعلّمك الشخصي. ليس حضوراً ولا درجة ولا نتيجة تحقق ولا سجلاً لشهادة.Saved only in this browser to support your own learning. It is not attendance, a score, a checkpoint result, or a certificate record.

جارٍ تحميل ملاحظاتك التعليمية المحلية…Loading your local learning notes…