مساحة المدرّبينTrainer hub

حزمة المدرّب العامة الكاملةComplete public trainer pack

الأسبوع الثاني — حزمة المدرّبWeek 2 — Trainer pack

480 / 240 / 780دقائق التدريس / الممارسة الموجّهة / المختبر الخاضع للإشرافinstruction / guided practice / supervised lab minutes

حزمة المدرّب هذه عامة. تبقى مهام بوابة الأساس الحية وبنوك المهام وملاحظات المقيمين ونتائج المشاركين والإجابات المكتملة وملاحظات الحلول المشروحة غير عامة.This trainer pack is public. Live Foundation Gate tasks, task banks, assessor notes, participant results, completed answers, and worked solution notes remain non-public.

تنزيلات المدرّبTrainer downloads

حالة الحل الكاملComplete solution status

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

التحضيرPreparation

  • 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.

المواد المطلوبةRequired materials

  • تسلسل الشرائح العام لهذه الجلسة (3 شرائح).Public slide sequence for this session (3 slides).
  • ورقة عمل المتعلم القابلة للطباعة للمهام المنشورة وعددها 1.Printable learner worksheet for the 1 published tasks.
  • نسخة دون اتصال من الجلسة وتسميات الأدلة والملفات العامة المعتمدة.An offline copy of the session, evidence labels, and approved public files.
  • حالات الإدخال الاصطناعية المقدمة فقط وعددها 9؛ دون بيانات مشاركين حقيقية.Only the 9 supplied synthetic input cases; no real participant data.

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.

جدول التنفيذ الدقيقExact run sheet

اليوم 1: اليوم 1 — القوائم والحلقات وعدة سجلات مخزونDay 1: Day 1 — lists, loops, and several stock records
الفقرةBlockالدقائقMinutesالنمطModeإجراء المدرّبTrainer actionإجراء المتعلّمLearner action
حفظ عدة سجلات في قائمةKeep several records in a list120تدريسInstructionاعرض المفهوم باستخدام السجلات الخيالية المقدمة، وتتبع مثالاً واحداً سطراً بسطر، واربط كل اختيار برمجي بموضوع: حفظ عدة سجلات في قائمة.Model the concept with the supplied fictional records, trace one example line by line, and connect every code choice to keep several records in a list.توقّع كل تتبع قبل تشغيله، وعلّق على المثال، واشرح تحفظ القائمة قيماً مرتبة بكلمات المتعلم نفسه.Predict each trace before it runs, annotate the example, and explain a list keeps ordered values in the learner's own words.
تدريب موجّهGuided practice60ممارسة موجّهةGuided practiceاعرض الخطوة الأولى، وافحص التوقعات قبل التنفيذ، ثم قلّل التلميحات بينما تقارن الأزواج المخرجات الاصطناعية المقدمة فقط.Model the first step, check predictions before execution, then fade prompts while pairs compare only supplied synthetic outputs.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.
مختبر معالج المخزون بإشرافSupervised stock-processor lab120مختبر خاضع للإشرافSupervised labراقب التعديلات والتشغيلات الفردية، واطلب سبباً قبل كل تغيير، وأوقف أي استخدام لسجلات حقيقية للمستفيدين أو المتبرعين أو الأسر أو المؤسسات.Observe individual edits and runs, ask for a reason before each change, and stop any use of real beneficiary, donor, household, or organization records.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.

ملاحظات الشرحExplanation notes

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.

أمثلة العرضDemonstration examples
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"])

تسلسل الشرائح والعرضSlide and demonstration sequence

  1. 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.

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

  2. 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"])

    إشارة التقديمSpeaker cueغطِّ 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.

  3. 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.

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

تيسير الممارسة الموجّهةGuided-practice facilitation

  1. 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.

تيسير المختبرLab facilitation

  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.

الأدلة المتوقعةExpected evidence

  • يثبت تتبع الفهرسة والحلقة عدد السجلات الثمانية ويحافظ على ترتيب معرّفات الأصناف الخيالية الدقيق.The index-and-loop trace proves the eight-record count and preserves the exact fictional item-ID order.w2d1-list-trace-evidence

معايير التحقق المنشورةPublished checkpoint criteria

مهمة التحقق المنشورةPublished checkpoint prompt

قسّم برنامج معالجة سجلات إلى دوال باستخدام القوائم والقواميس.Split a record-processing program into functions using lists and dictionaries.

  • تستخدم السجلات حقول قاموس متسقة داخل قائمة.Records use consistent dictionary fields inside a list.
  • التحقق والمعالجة دالتان منفصلتان بقيم معادة مفيدة.Validation and processing are separate functions with useful return values.
  • يعالج البرنامج السجلات الصالحة ويستبعد غير الصالحة من الملخص.The program processes valid records and excludes invalid ones from the summary.

الأخطاء الشائعةCommon errors

  • 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.

تدخلات المدرّبTrainer interventions

  • ارجع إلى تتبع ورقي لسجل واحد، وضع دائرة حول كل وصول إلى حقل، وسمِّ مدخل الدالة وقيمتها المعادة قبل التعديل.Return to a paper trace with one record, circle each field access, and label the function's input and return before editing.
  • استخدم أول سجل منشور فاشل لعزل مسؤولية واحدة؛ واطلب من المتعلم توقع السجل الصالح المجاور قبل إعادة التشغيل.Use the first failing published record to isolate one responsibility; ask the learner to predict the neighboring valid record before rerunning.

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.

البديل عند الانقطاعInterruption fallback

استخدم العرض المسجّل والحزمة العربية القابلة للتنزيل والنسخة المحلية من البداية؛ واعتمد دليلاً مكافئاً عن بُعد أو دون اتصال بعد أن يسجل المنسق الانقطاع.Use the recorded demonstration, downloadable Arabic-first pack and local starter copy; approve equivalent remote or offline evidence after the coordinator records the interruption.

الخصوصية والذكاء الاصطناعيPrivacy and AI reminders

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.

الذكاء الاصطناعي المسؤولResponsible AI

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.

نص التسجيلRecording script

مدة التسجيل المخططة: 12 دقيقة · w2d1-recordingPlanned recording length: 12 minutes · w2d1-recording

السردNarration

  1. قدّم حفظ عدة سجلات في قائمة، واقرأ الدليل المتوقع، واشرح كل قرار دون كشف كود TODO مكتمل.Introduce keep several records in a list, read the expected evidence, and explain each decision without revealing completed TODO code.

إجراءات الشاشةScreen actions

  1. اعرض ملف البداية وpublic_records.json والمحرر والطرفية فقط؛ وأبقِ المسارات الشخصية والتنبيهات وملفات الحل خارج الإطار.Show only the starter, public_records.json, editor, and terminal; keep personal paths, notifications, and solution files outside the frame.

النصوص الظاهرةCaptions

  1. اكتب في الترجمة مدخل كل دالة ومسؤوليتها وقيمتها المعادة والنتيجة الاصطناعية المتوقعة بالعربية أولاً ثم الإنجليزية.Caption each function input, responsibility, return value, and expected synthetic result in Arabic first and English second.

نقاط التوقفPause points

  1. توقف قبل التنفيذ لكتابة توقع، وبعد التنفيذ لشرح المتعلم وفحص الدليل.Pause before execution for a prediction and after execution for a learner explanation and evidence check.

قائمة التحقق من التسجيلRecording checklist

  1. تحقق من ملف بداية الأسبوع الثاني كما هو، والسجلات الخيالية الثمانية كلها، والمخرجات العربية أولاً، وعدم وجود بيانات حقيقية أو حل مكتمل، ووضوح مسار الاستدراك.Confirm exact Week 2 starter, all eight fictional records, Arabic-first output, no real data, no completed solution, and a visible recovery route.

اليوم 2Day 2

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

التحضيرPreparation

  • 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.

المواد المطلوبةRequired materials

  • تسلسل الشرائح العام لهذه الجلسة (3 شرائح).Public slide sequence for this session (3 slides).
  • ورقة عمل المتعلم القابلة للطباعة للمهام المنشورة وعددها 1.Printable learner worksheet for the 1 published tasks.
  • نسخة دون اتصال من الجلسة وتسميات الأدلة والملفات العامة المعتمدة.An offline copy of the session, evidence labels, and approved public files.
  • حالات الإدخال الاصطناعية المقدمة فقط وعددها 9؛ دون بيانات مشاركين حقيقية.Only the 9 supplied synthetic input cases; no real participant data.

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.

جدول التنفيذ الدقيقExact run sheet

اليوم 2: اليوم 2 — القواميس وحقول السجل الثابتةDay 2: Day 2 — dictionaries and stable record fields
الفقرةBlockالدقائقMinutesالنمطModeإجراء المدرّبTrainer actionإجراء المتعلّمLearner action
تسمية كل حقل في قاموسName each field in a dictionary120تدريسInstructionاعرض المفهوم باستخدام السجلات الخيالية المقدمة، وتتبع مثالاً واحداً سطراً بسطر، واربط كل اختيار برمجي بموضوع: تسمية كل حقل في قاموس.Model the concept with the supplied fictional records, trace one example line by line, and connect every code choice to name each field in a dictionary.توقّع كل تتبع قبل تشغيله، وعلّق على المثال، واشرح يربط القاموس مفاتيح ثابتة بقيم بكلمات المتعلم نفسه.Predict each trace before it runs, annotate the example, and explain a dictionary maps stable keys to values in the learner's own words.
تدريب موجّهGuided practice60ممارسة موجّهةGuided practiceاعرض الخطوة الأولى، وافحص التوقعات قبل التنفيذ، ثم قلّل التلميحات بينما تقارن الأزواج المخرجات الاصطناعية المقدمة فقط.Model the first step, check predictions before execution, then fade prompts while pairs compare only supplied synthetic outputs.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.
مختبر معالج المخزون بإشرافSupervised stock-processor lab120مختبر خاضع للإشرافSupervised labراقب التعديلات والتشغيلات الفردية، واطلب سبباً قبل كل تغيير، وأوقف أي استخدام لسجلات حقيقية للمستفيدين أو المتبرعين أو الأسر أو المؤسسات.Observe individual edits and runs, ask for a reason before each change, and stop any use of real beneficiary, donor, household, or organization records.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.

ملاحظات الشرحExplanation notes

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.

أمثلة العرضDemonstration examples
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"])

تسلسل الشرائح والعرضSlide and demonstration sequence

  1. 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.

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

  2. 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"])

    إشارة التقديمSpeaker cueغطِّ 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.

  3. 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.

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

تيسير الممارسة الموجّهةGuided-practice facilitation

  1. 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.

تيسير المختبرLab facilitation

  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.

الأدلة المتوقعةExpected evidence

  • يحدد جدول الحقول المكتمل بثمانية سطور القيم الفارغة وذات النوع الخطأ والسالبة قبل المعالجة.The complete eight-row field table identifies blank, wrong-type, and negative values before processing.w2d2-field-table-evidence

معايير التحقق المنشورةPublished checkpoint criteria

مهمة التحقق المنشورةPublished checkpoint prompt

قسّم برنامج معالجة سجلات إلى دوال باستخدام القوائم والقواميس.Split a record-processing program into functions using lists and dictionaries.

  • تستخدم السجلات حقول قاموس متسقة داخل قائمة.Records use consistent dictionary fields inside a list.
  • التحقق والمعالجة دالتان منفصلتان بقيم معادة مفيدة.Validation and processing are separate functions with useful return values.
  • يعالج البرنامج السجلات الصالحة ويستبعد غير الصالحة من الملخص.The program processes valid records and excludes invalid ones from the summary.

الأخطاء الشائعةCommon errors

  • 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.

تدخلات المدرّبTrainer interventions

  • ارجع إلى تتبع ورقي لسجل واحد، وضع دائرة حول كل وصول إلى حقل، وسمِّ مدخل الدالة وقيمتها المعادة قبل التعديل.Return to a paper trace with one record, circle each field access, and label the function's input and return before editing.
  • استخدم أول سجل منشور فاشل لعزل مسؤولية واحدة؛ واطلب من المتعلم توقع السجل الصالح المجاور قبل إعادة التشغيل.Use the first failing published record to isolate one responsibility; ask the learner to predict the neighboring valid record before rerunning.

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.

البديل عند الانقطاعInterruption fallback

استخدم العرض المسجّل والحزمة العربية القابلة للتنزيل والنسخة المحلية من البداية؛ واعتمد دليلاً مكافئاً عن بُعد أو دون اتصال بعد أن يسجل المنسق الانقطاع.Use the recorded demonstration, downloadable Arabic-first pack and local starter copy; approve equivalent remote or offline evidence after the coordinator records the interruption.

الخصوصية والذكاء الاصطناعيPrivacy and AI reminders

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.

الذكاء الاصطناعي المسؤولResponsible AI

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.

نص التسجيلRecording script

مدة التسجيل المخططة: 12 دقيقة · w2d2-recordingPlanned recording length: 12 minutes · w2d2-recording

السردNarration

  1. قدّم تسمية كل حقل في قاموس، واقرأ الدليل المتوقع، واشرح كل قرار دون كشف كود TODO مكتمل.Introduce name each field in a dictionary, read the expected evidence, and explain each decision without revealing completed TODO code.

إجراءات الشاشةScreen actions

  1. اعرض ملف البداية وpublic_records.json والمحرر والطرفية فقط؛ وأبقِ المسارات الشخصية والتنبيهات وملفات الحل خارج الإطار.Show only the starter, public_records.json, editor, and terminal; keep personal paths, notifications, and solution files outside the frame.

النصوص الظاهرةCaptions

  1. اكتب في الترجمة مدخل كل دالة ومسؤوليتها وقيمتها المعادة والنتيجة الاصطناعية المتوقعة بالعربية أولاً ثم الإنجليزية.Caption each function input, responsibility, return value, and expected synthetic result in Arabic first and English second.

نقاط التوقفPause points

  1. توقف قبل التنفيذ لكتابة توقع، وبعد التنفيذ لشرح المتعلم وفحص الدليل.Pause before execution for a prediction and after execution for a learner explanation and evidence check.

قائمة التحقق من التسجيلRecording checklist

  1. تحقق من ملف بداية الأسبوع الثاني كما هو، والسجلات الخيالية الثمانية كلها، والمخرجات العربية أولاً، وعدم وجود بيانات حقيقية أو حل مكتمل، ووضوح مسار الاستدراك.Confirm exact Week 2 starter, all eight fictional records, Arabic-first output, no real data, no completed solution, and a visible recovery route.

اليوم 3Day 3

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

التحضيرPreparation

  • 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.

المواد المطلوبةRequired materials

  • تسلسل الشرائح العام لهذه الجلسة (3 شرائح).Public slide sequence for this session (3 slides).
  • ورقة عمل المتعلم القابلة للطباعة للمهام المنشورة وعددها 1.Printable learner worksheet for the 1 published tasks.
  • نسخة دون اتصال من الجلسة وتسميات الأدلة والملفات العامة المعتمدة.An offline copy of the session, evidence labels, and approved public files.
  • حالات الإدخال الاصطناعية المقدمة فقط وعددها 9؛ دون بيانات مشاركين حقيقية.Only the 9 supplied synthetic input cases; no real participant data.

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.

جدول التنفيذ الدقيقExact run sheet

اليوم 3: اليوم 3 — الدوال الصغيرة والمعاملات والقيم المعادةDay 3: Day 3 — small functions, parameters, and return values
الفقرةBlockالدقائقMinutesالنمطModeإجراء المدرّبTrainer actionإجراء المتعلّمLearner action
إسناد مسؤولية واحدة لكل دالةGive each function one responsibility120تدريسInstructionاعرض المفهوم باستخدام السجلات الخيالية المقدمة، وتتبع مثالاً واحداً سطراً بسطر، واربط كل اختيار برمجي بموضوع: إسناد مسؤولية واحدة لكل دالة.Model the concept with the supplied fictional records, trace one example line by line, and connect every code choice to give each function one responsibility.توقّع كل تتبع قبل تشغيله، وعلّق على المثال، واشرح تدخل المعاملات إلى الدالة وتعيد return النتيجة بكلمات المتعلم نفسه.Predict each trace before it runs, annotate the example, and explain parameters enter a function; return sends a result back in the learner's own words.
تدريب موجّهGuided practice60ممارسة موجّهةGuided practiceاعرض الخطوة الأولى، وافحص التوقعات قبل التنفيذ، ثم قلّل التلميحات بينما تقارن الأزواج المخرجات الاصطناعية المقدمة فقط.Model the first step, check predictions before execution, then fade prompts while pairs compare only supplied synthetic outputs.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.
مختبر معالج المخزون بإشرافSupervised stock-processor lab120مختبر خاضع للإشرافSupervised labراقب التعديلات والتشغيلات الفردية، واطلب سبباً قبل كل تغيير، وأوقف أي استخدام لسجلات حقيقية للمستفيدين أو المتبرعين أو الأسر أو المؤسسات.Observe individual edits and runs, ask for a reason before each change, and stop any use of real beneficiary, donor, household, or organization records.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.

ملاحظات الشرحExplanation notes

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.

أمثلة العرضDemonstration examples
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

تسلسل الشرائح والعرضSlide and demonstration sequence

  1. 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.

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

  2. 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

    إشارة التقديمSpeaker cueغطِّ 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.

  3. 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.

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

تيسير الممارسة الموجّهةGuided-practice facilitation

  1. 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.

تيسير المختبرLab facilitation

  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.

الأدلة المتوقعةExpected evidence

  • يوضح مخطط الدوال وتتبع الاستدعاء مسؤولية واحدة ومعاملات واضحة وقيمة معادة قابلة لإعادة الاستخدام لكل خطوة.The function diagram and call traces show one responsibility, explicit parameters, and a reusable return for each step.w2d3-function-trace-evidence

معايير التحقق المنشورةPublished checkpoint criteria

مهمة التحقق المنشورةPublished checkpoint prompt

قسّم برنامج معالجة سجلات إلى دوال باستخدام القوائم والقواميس.Split a record-processing program into functions using lists and dictionaries.

  • تستخدم السجلات حقول قاموس متسقة داخل قائمة.Records use consistent dictionary fields inside a list.
  • التحقق والمعالجة دالتان منفصلتان بقيم معادة مفيدة.Validation and processing are separate functions with useful return values.
  • يعالج البرنامج السجلات الصالحة ويستبعد غير الصالحة من الملخص.The program processes valid records and excludes invalid ones from the summary.

الأخطاء الشائعةCommon errors

  • 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.

تدخلات المدرّبTrainer interventions

  • ارجع إلى تتبع ورقي لسجل واحد، وضع دائرة حول كل وصول إلى حقل، وسمِّ مدخل الدالة وقيمتها المعادة قبل التعديل.Return to a paper trace with one record, circle each field access, and label the function's input and return before editing.
  • استخدم أول سجل منشور فاشل لعزل مسؤولية واحدة؛ واطلب من المتعلم توقع السجل الصالح المجاور قبل إعادة التشغيل.Use the first failing published record to isolate one responsibility; ask the learner to predict the neighboring valid record before rerunning.

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.

البديل عند الانقطاعInterruption fallback

استخدم العرض المسجّل والحزمة العربية القابلة للتنزيل والنسخة المحلية من البداية؛ واعتمد دليلاً مكافئاً عن بُعد أو دون اتصال بعد أن يسجل المنسق الانقطاع.Use the recorded demonstration, downloadable Arabic-first pack and local starter copy; approve equivalent remote or offline evidence after the coordinator records the interruption.

الخصوصية والذكاء الاصطناعيPrivacy and AI reminders

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.

الذكاء الاصطناعي المسؤولResponsible AI

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.

نص التسجيلRecording script

مدة التسجيل المخططة: 12 دقيقة · w2d3-recordingPlanned recording length: 12 minutes · w2d3-recording

السردNarration

  1. قدّم إسناد مسؤولية واحدة لكل دالة، واقرأ الدليل المتوقع، واشرح كل قرار دون كشف كود TODO مكتمل.Introduce give each function one responsibility, read the expected evidence, and explain each decision without revealing completed TODO code.

إجراءات الشاشةScreen actions

  1. اعرض ملف البداية وpublic_records.json والمحرر والطرفية فقط؛ وأبقِ المسارات الشخصية والتنبيهات وملفات الحل خارج الإطار.Show only the starter, public_records.json, editor, and terminal; keep personal paths, notifications, and solution files outside the frame.

النصوص الظاهرةCaptions

  1. اكتب في الترجمة مدخل كل دالة ومسؤوليتها وقيمتها المعادة والنتيجة الاصطناعية المتوقعة بالعربية أولاً ثم الإنجليزية.Caption each function input, responsibility, return value, and expected synthetic result in Arabic first and English second.

نقاط التوقفPause points

  1. توقف قبل التنفيذ لكتابة توقع، وبعد التنفيذ لشرح المتعلم وفحص الدليل.Pause before execution for a prediction and after execution for a learner explanation and evidence check.

قائمة التحقق من التسجيلRecording checklist

  1. تحقق من ملف بداية الأسبوع الثاني كما هو، والسجلات الخيالية الثمانية كلها، والمخرجات العربية أولاً، وعدم وجود بيانات حقيقية أو حل مكتمل، ووضوح مسار الاستدراك.Confirm exact Week 2 starter, all eight fictional records, Arabic-first output, no real data, no completed solution, and a visible recovery route.

اليوم 4Day 4

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

التحضيرPreparation

  • 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.

المواد المطلوبةRequired materials

  • تسلسل الشرائح العام لهذه الجلسة (3 شرائح).Public slide sequence for this session (3 slides).
  • ورقة عمل المتعلم القابلة للطباعة للمهام المنشورة وعددها 1.Printable learner worksheet for the 1 published tasks.
  • نسخة دون اتصال من الجلسة وتسميات الأدلة والملفات العامة المعتمدة.An offline copy of the session, evidence labels, and approved public files.
  • حالات الإدخال الاصطناعية المقدمة فقط وعددها 9؛ دون بيانات مشاركين حقيقية.Only the 9 supplied synthetic input cases; no real participant data.

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.

جدول التنفيذ الدقيقExact run sheet

اليوم 4: اليوم 4 — المعالجة المتكاملة والتصحيح ومراجعة الذكاء الاصطناعي المسؤولةDay 4: Day 4 — integrated processing, debugging, and accountable AI review
الفقرةBlockالدقائقMinutesالنمطModeإجراء المدرّبTrainer actionإجراء المتعلّمLearner action
ربط الدوال والتحقق من مسار المعالجة كاملاًConnect functions and verify the whole pipeline120تدريسInstructionاعرض المفهوم باستخدام السجلات الخيالية المقدمة، وتتبع مثالاً واحداً سطراً بسطر، واربط كل اختيار برمجي بموضوع: ربط الدوال والتحقق من مسار المعالجة كاملاً.Model the concept with the supplied fictional records, trace one example line by line, and connect every code choice to connect functions and verify the whole pipeline.توقّع كل تتبع قبل تشغيله، وعلّق على المثال، واشرح يحافظ مسار المعالجة على حدود المسؤوليات بكلمات المتعلم نفسه.Predict each trace before it runs, annotate the example, and explain a processing pipeline preserves responsibility boundaries in the learner's own words.
تدريب موجّهGuided practice60ممارسة موجّهةGuided practiceاعرض الخطوة الأولى، وافحص التوقعات قبل التنفيذ، ثم قلّل التلميحات بينما تقارن الأزواج المخرجات الاصطناعية المقدمة فقط.Model the first step, check predictions before execution, then fade prompts while pairs compare only supplied synthetic outputs.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.
مختبر معالج المخزون بإشرافSupervised stock-processor lab120مختبر خاضع للإشرافSupervised labراقب التعديلات والتشغيلات الفردية، واطلب سبباً قبل كل تغيير، وأوقف أي استخدام لسجلات حقيقية للمستفيدين أو المتبرعين أو الأسر أو المؤسسات.Observe individual edits and runs, ask for a reason before each change, and stop any use of real beneficiary, donor, household, or organization records.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.

ملاحظات الشرحExplanation notes

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.

أمثلة العرضDemonstration examples
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

تسلسل الشرائح والعرضSlide and demonstration sequence

  1. 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.

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

  2. 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

    إشارة التقديمSpeaker cueغطِّ 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.

  3. 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.

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

تيسير الممارسة الموجّهةGuided-practice facilitation

  1. 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.

تيسير المختبرLab facilitation

  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.

الأدلة المتوقعةExpected evidence

  • ينتج مسار المعالجة المصحح 4 سجلات مقبولة و4 مرفوضة وكمية مقبولة 24 بدقة مع سجل قرار مكتمل للذكاء الاصطناعي المسؤول.The corrected pipeline produces exactly 4 accepted, 4 rejected, and accepted quantity 24 with a complete accountable-AI decision record.w2d4-pipeline-review-evidence

معايير التحقق المنشورةPublished checkpoint criteria

مهمة التحقق المنشورةPublished checkpoint prompt

قسّم برنامج معالجة سجلات إلى دوال باستخدام القوائم والقواميس.Split a record-processing program into functions using lists and dictionaries.

  • تستخدم السجلات حقول قاموس متسقة داخل قائمة.Records use consistent dictionary fields inside a list.
  • التحقق والمعالجة دالتان منفصلتان بقيم معادة مفيدة.Validation and processing are separate functions with useful return values.
  • يعالج البرنامج السجلات الصالحة ويستبعد غير الصالحة من الملخص.The program processes valid records and excludes invalid ones from the summary.

الأخطاء الشائعةCommon errors

  • 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.

تدخلات المدرّبTrainer interventions

  • ارجع إلى تتبع ورقي لسجل واحد، وضع دائرة حول كل وصول إلى حقل، وسمِّ مدخل الدالة وقيمتها المعادة قبل التعديل.Return to a paper trace with one record, circle each field access, and label the function's input and return before editing.
  • استخدم أول سجل منشور فاشل لعزل مسؤولية واحدة؛ واطلب من المتعلم توقع السجل الصالح المجاور قبل إعادة التشغيل.Use the first failing published record to isolate one responsibility; ask the learner to predict the neighboring valid record before rerunning.

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.

البديل عند الانقطاعInterruption fallback

استخدم العرض المسجّل والحزمة العربية القابلة للتنزيل والنسخة المحلية من البداية؛ واعتمد دليلاً مكافئاً عن بُعد أو دون اتصال بعد أن يسجل المنسق الانقطاع.Use the recorded demonstration, downloadable Arabic-first pack and local starter copy; approve equivalent remote or offline evidence after the coordinator records the interruption.

الخصوصية والذكاء الاصطناعيPrivacy and AI reminders

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.

الذكاء الاصطناعي المسؤولResponsible AI

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.

نص التسجيلRecording script

مدة التسجيل المخططة: 12 دقيقة · w2d4-recordingPlanned recording length: 12 minutes · w2d4-recording

السردNarration

  1. قدّم ربط الدوال والتحقق من مسار المعالجة كاملاً، واقرأ الدليل المتوقع، واشرح كل قرار دون كشف كود TODO مكتمل.Introduce connect functions and verify the whole pipeline, read the expected evidence, and explain each decision without revealing completed TODO code.

إجراءات الشاشةScreen actions

  1. اعرض ملف البداية وpublic_records.json والمحرر والطرفية فقط؛ وأبقِ المسارات الشخصية والتنبيهات وملفات الحل خارج الإطار.Show only the starter, public_records.json, editor, and terminal; keep personal paths, notifications, and solution files outside the frame.

النصوص الظاهرةCaptions

  1. اكتب في الترجمة مدخل كل دالة ومسؤوليتها وقيمتها المعادة والنتيجة الاصطناعية المتوقعة بالعربية أولاً ثم الإنجليزية.Caption each function input, responsibility, return value, and expected synthetic result in Arabic first and English second.

نقاط التوقفPause points

  1. توقف قبل التنفيذ لكتابة توقع، وبعد التنفيذ لشرح المتعلم وفحص الدليل.Pause before execution for a prediction and after execution for a learner explanation and evidence check.

قائمة التحقق من التسجيلRecording checklist

  1. تحقق من ملف بداية الأسبوع الثاني كما هو، والسجلات الخيالية الثمانية كلها، والمخرجات العربية أولاً، وعدم وجود بيانات حقيقية أو حل مكتمل، ووضوح مسار الاستدراك.Confirm exact Week 2 starter, all eight fictional records, Arabic-first output, no real data, no completed solution, and a visible recovery route.

اليوم 5Day 5

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

التحضيرPreparation

  • 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.

المواد المطلوبةRequired materials

  • تسلسل الشرائح العام لهذه الجلسة (3 شرائح).Public slide sequence for this session (3 slides).
  • ورقة عمل المتعلم القابلة للطباعة للمهام المنشورة وعددها 1.Printable learner worksheet for the 1 published tasks.
  • نسخة دون اتصال من الجلسة وتسميات الأدلة والملفات العامة المعتمدة.An offline copy of the session, evidence labels, and approved public files.
  • حالات الإدخال الاصطناعية المقدمة فقط وعددها 9؛ دون بيانات مشاركين حقيقية.Only the 9 supplied synthetic input cases; no real participant data.

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.

جدول التنفيذ الدقيقExact run sheet

اليوم 5: اليوم 5 — التحقق الفردي لمعالج المخزونDay 5: Day 5 — individual stock-processor checkpoint
الفقرةBlockالدقائقMinutesالنمطModeإجراء المدرّبTrainer actionإجراء المتعلّمLearner action
البناء الفردي والتحققIndividual build and checkpoint300مختبر خاضع للإشرافSupervised labوزّع ملف البداية دون تغيير والسجلات الثمانية المنشورة؛ وراقب دون تزويد المتعلم بالكود، وسجّل الأدلة وفق المعيار، ورتّب استدراكاً مركزاً عند الحاجة.Issue the unchanged starter and eight published records; observe without supplying code, record evidence against the rubric, and schedule focused recovery when needed.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.

ملاحظات الشرحExplanation notes

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.

أمثلة العرضDemonstration examples
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

تسلسل الشرائح والعرضSlide and demonstration sequence

  1. 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.

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

  2. 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

    إشارة التقديمSpeaker cueغطِّ 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.

  3. 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.

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

تيسير الممارسة الموجّهةGuided-practice facilitation

  1. 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.

تيسير المختبرLab facilitation

  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.

الأدلة المتوقعةExpected evidence

  • يستوفي المصدر الفردي ونص الحالات الثماني وملخص 4/4/24 وسجل الذكاء الاصطناعي والشرح المباشر تحقق الأسبوع الثاني.The individual source, eight-case transcript, 4/4/24 summary, AI record, and live explanation satisfy the Week 2 checkpoint.w2d5-checkpoint-evidence

معايير التحقق المنشورةPublished checkpoint criteria

مهمة التحقق المنشورةPublished checkpoint prompt

قسّم برنامج معالجة سجلات إلى دوال باستخدام القوائم والقواميس.Split a record-processing program into functions using lists and dictionaries.

  • تستخدم السجلات حقول قاموس متسقة داخل قائمة.Records use consistent dictionary fields inside a list.
  • التحقق والمعالجة دالتان منفصلتان بقيم معادة مفيدة.Validation and processing are separate functions with useful return values.
  • يعالج البرنامج السجلات الصالحة ويستبعد غير الصالحة من الملخص.The program processes valid records and excludes invalid ones from the summary.

الأخطاء الشائعةCommon errors

  • 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.

تدخلات المدرّبTrainer interventions

  • ارجع إلى تتبع ورقي لسجل واحد، وضع دائرة حول كل وصول إلى حقل، وسمِّ مدخل الدالة وقيمتها المعادة قبل التعديل.Return to a paper trace with one record, circle each field access, and label the function's input and return before editing.
  • استخدم أول سجل منشور فاشل لعزل مسؤولية واحدة؛ واطلب من المتعلم توقع السجل الصالح المجاور قبل إعادة التشغيل.Use the first failing published record to isolate one responsibility; ask the learner to predict the neighboring valid record before rerunning.

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.

البديل عند الانقطاعInterruption fallback

استخدم العرض المسجّل والحزمة العربية القابلة للتنزيل والنسخة المحلية من البداية؛ واعتمد دليلاً مكافئاً عن بُعد أو دون اتصال بعد أن يسجل المنسق الانقطاع.Use the recorded demonstration, downloadable Arabic-first pack and local starter copy; approve equivalent remote or offline evidence after the coordinator records the interruption.

الخصوصية والذكاء الاصطناعيPrivacy and AI reminders

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.

الذكاء الاصطناعي المسؤولResponsible AI

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.

نص التسجيلRecording script

مدة التسجيل المخططة: 18 دقيقة · w2d5-recordingPlanned recording length: 18 minutes · w2d5-recording

السردNarration

  1. قدّم بناء المعالج واختباره وشرحه بصورة فردية، واقرأ الدليل المتوقع، واشرح كل قرار دون كشف كود TODO مكتمل.Introduce individually build, test, and explain the processor, read the expected evidence, and explain each decision without revealing completed TODO code.

إجراءات الشاشةScreen actions

  1. اعرض ملف البداية وpublic_records.json والمحرر والطرفية فقط؛ وأبقِ المسارات الشخصية والتنبيهات وملفات الحل خارج الإطار.Show only the starter, public_records.json, editor, and terminal; keep personal paths, notifications, and solution files outside the frame.

النصوص الظاهرةCaptions

  1. اكتب في الترجمة مدخل كل دالة ومسؤوليتها وقيمتها المعادة والنتيجة الاصطناعية المتوقعة بالعربية أولاً ثم الإنجليزية.Caption each function input, responsibility, return value, and expected synthetic result in Arabic first and English second.

نقاط التوقفPause points

  1. توقف قبل التنفيذ لكتابة توقع، وبعد التنفيذ لشرح المتعلم وفحص الدليل.Pause before execution for a prediction and after execution for a learner explanation and evidence check.

قائمة التحقق من التسجيلRecording checklist

  1. تحقق من ملف بداية الأسبوع الثاني كما هو، والسجلات الخيالية الثمانية كلها، والمخرجات العربية أولاً، وعدم وجود بيانات حقيقية أو حل مكتمل، ووضوح مسار الاستدراك.Confirm exact Week 2 starter, all eight fictional records, Arabic-first output, no real data, no completed solution, and a visible recovery route.