GitHub Copilot GH-300 Practice Exams - 300 Questions - 2026

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

هل تستعد لامتحان GitHub Copilot Certification GH-300؟ عزز استعدادك للاختبار من خلال اختبارات التدريب الشاملة الخاصة بـ Microrsoft GitHub Copilot، والمصممة لتعكس اختبار GH-300 الرسمي. اكتسب الثقة والإتقان والنجاح في الامتحان من خلال التدرب على أسئلة الامتحانات عالية الجودة التي تغطي كل موضوع في أحدث منهج GitHub Copilot 2026. تتضمن هذه الدورة 6 اختبارات تدريب كاملة مع 300 سؤال (60 لكل اختبار)، تم تصميمها بعناية لتتناسب مع صعوبة وشكل وصياغة اختبار شهادة GH-300 الحقيقي. يأتي كل سؤال مع شرح تفصيلي لكل من الإجابات الصحيحة وغير الصحيحة، مما يساعدك على فهم المفاهيم، وتجنب الأخطاء، ومعالجة أي اختلاف في الاختبار بفعالية. تدرب في ظل ظروف الاختبار المحددة بوقت لتطوير السرعة والانضباط والثقة، مما يضمن أنك مستعد تمامًا لاجتياز شهادة GitHub Copilot GH-300 في محاولتك الأولى. يتم تحديث هذه الدورة بانتظام لتظل متوافقة مع أحدث منهج GH-300 وأهداف الاختبار، مما يجعلها مصدر الإعداد النهائي للمطورين والمهنيين الذين يهدفون إلى التفوق في شهادة GitHub Copilot.
تتضمن دورة اختبار تدريب GitHub Copilot ما يلي:

• 300 سؤال على نمط الاختبار عبر 6 اختبارات تدريبية محددة بوقت (60 سؤالًا لكل منها).
• تفسيرات تفصيلية لكل من الإجابات الصحيحة وغير الصحيحة.
• واقعية محاكاة الاختبار مع التسجيل والتوقيت.
• تغطية المنهج متوافقة مع GH-300.
• تقارير الأداء لتحديد نقاط القوة والضعف.
• إمكانية الوصول إلى قسيمة مجانية للتدريب لفترة محدودة.

المهارات الأساسية المغطاة:

• أساسيات البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• تقنيات إنشاء الأكواد الفعالة والإكمال التلقائي
• الأفضل لاقتراح الكود السياقي الممارسات
• اعتبارات الأمان والأخلاق والامتثال في الترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• تحسين سير العمل باستخدام GitHub Copilot

تفاصيل الاختبار - GH-300: شهادة GitHub Copilot:

• نص الاختبار: Microsoft (بالشراكة مع GitHub)
• اسم الاختبار: GH-300: GitHub Copilot الشهادة
• الشهادة المطلوبة مسبقًا: لا شيء (لا توجد شهادة مسبقة مطلوبة)
• تنسيق الاختبار: أسئلة الاختيار من متعدد (MCQs)
• صلاحية الشهادة: سنتان (تتطلب التجديد)
• عدد الأسئلة: حوالي 60 سؤالًا
• مدة الاختبار: 90 دقيقة
• درجة النجاح: 700 نقطة (من أصل) 1000) - عتبة النجاح القياسية في Microsoft
• اللغة: الإنجليزية والإسبانية والبرتغالية (البرازيل) والكورية واليابانية
• توفر الاختبار: يتم مراقبته عبر الإنترنت عبر Pearson VUE أو مراكز الاختبار المعتمدة.
  

شهادة GitHub Copilot (GH-300) - نظرة عامة موجزة على المنهج (2026) المنهج التفصيلي والموضوع الوزن: المهارات في لمحة سريعة

استخدام GitHub Copilot بشكل مسؤول (15-20%)

استخدام ميزات GitHub Copilot (25-30%)

فهم بيانات وبنية GitHub Copilot (10-15%)

تطبيق الهندسة السريعة وصياغة السياق (10-15%)

تحسين إنتاجية المطورين باستخدام GitHub مساعد الطيار (10-15%)

تكوين الخصوصية واستثناءات المحتوى والضمانات (10-15%)

يتمحور اختبار GH-300 حول عدة مجالات رئيسية. النسبة التقريبية لكل موضوع:المجال 1: استخدام GitHub Copilot بطريقة مسؤولة (15–20%)

• شرح مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة (العدالة والخصوصية والمساءلة).
• وصف المخاطر والقيود (الهلوسة، والتحيز، والتعليمات البرمجية غير الآمنة، ومخاطر الملكية الفكرية).
• تحديد الأضرار واستراتيجيات التخفيف (التحقق، والاختبار، وإنفاذ السياسات).
• اشرح الحاجة إلى المراجعة التحقق من صحة المخرجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
• تشغيل Copilot بشكل مسؤول ضمن إرشادات الإدارة.

المجال 2: استخدام ميزات GitHub Copilot (25–30%)

• تمكين وتكوين Copilot في IDE.
• تشغيل الاقتراحات عبر المضمنة والدردشة وCLI ووضع الخطة.
• استخدم Copilot CLI لإنشاء الأوامر و البرمجة النصية.
• تطبيق وضع الوكيل، ووضع التحرير، وMCP، وسير عمل الجلسة.
• استخدم Copilot لمراجعة التعليمات البرمجية وملخصات طلبات السحب.
• تكوين الإعدادات والاستثناءات وسجلات التدقيق على مستوى المؤسسة.
• إدارة الاشتراكات باستخدام REST API.

المجال 3: فهم بيانات Copilot وبنيته (10–15%)

• وصف تدفق البيانات، والمطالبة البناء وجمع السياق.
• شرح دورة حياة الاستدلال ومرشحات ما بعد المعالجة.
• فهم حدود الرموز المميزة، والهلوسة، وقيود السياق.
• تصور دورة حياة اقتراح التعليمات البرمجية.

المجال 4: تطبيق الهندسة السريعة (10–15%)

• هيكلة المطالبات الفعالة مع السياق والقيود.
• فهم اللقطة الصفرية مقابل اللقطة القليلة. المطالبة.
• تطبيق أفضل الممارسات لتحقيق الوضوح والخصوصية.
• إدارة سجل الدردشة واستمرارية الجلسة.

المجال 5: تحسين إنتاجية المطور (10–15%)

• إنشاء التعليمات البرمجية وإعادة تصميمها وتوثيقها.
• إنشاء اختبارات وتحديد حالات الحافة.
• إنشاء نماذج بيانات وتحديث التعليمات البرمجية القديمة.
• اقتراح الأمان والأداء التحسينات.

المجال 6: تكوين الخصوصية والضمانات (10–15%)

• تكوين استثناءات المحتوى وإعدادات المحرر.
• فهم ملكية المخرجات ومسؤوليتها.
• تمكين اكتشاف التكرار وتحذيرات الأمان.
• تحري الخلل في الاقتراحات ومشكلات السياسة وإصلاحها.

هيكل الاختبار العملي:

• 6 كامل الطول الاختبارات
• يحتوي كل اختبار على 60 سؤالًا على طراز الاختبار
• يتضمن أسئلة من جميع مجالات منهج GH-300
• التعليقات التفصيلية والشروحات: يتضمن كل سؤال شرحًا من سطر واحد للإجابات الصحيحة وغير الصحيحة
• ترتيب عشوائي: يتم اختيار الأسئلة والإجابات عشوائيًا في كل مرة
• تتبع التقدم: عرض النتيجة، وحالة النجاح/الرسوب، والمجالات التي تحتاج إلى التركيز.
  
  

نماذج من أسئلة التدريب:السؤال 1: يقوم GitHub Copilot بإنشاء وظيفة تعليمات برمجية يتم تجميعها بدون أخطاء ولكنها تُرجع نتائج غير صحيحة في ظل ظروف إدخال محددة. ما الذي يوضحه هذا السلوك بدقة أكبر باعتباره أحد القيود على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية؟ أ. عدم الفهم النحوي ب. عدم القدرة على إنشاء كود C قابل للتشغيل. إمكانية الحصول على مخرجات معقولة ولكنها غير صحيحة د. الاعتماد المفرط على تنوع بيانات التدريبالإجابة: جالتفسيرات:

• أ. شرح الخيار أ: هذا غير صحيح لأن التعليمات البرمجية يتم تجميعها بدون أخطاء، مما يوضح أن برنامج Copilot يفهم بناء الجملة بشكل صحيح.
• ب. شرح الخيار ب: هذا غير صحيح لأن الكود يعمل؛ فهو يُرجع نتائج غير صحيحة إلا في ظل ظروف محددة.
• ج. شرح الخيار ج: هذا صحيح لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن ينتج مخرجات تبدو صحيحة (صالحة نحويًا) ولكنها تحتوي على أخطاء منطقية أو هلوسة في ظل ظروف معينة.
• د. شرح الخيار د: هذا غير صحيح لأنه على الرغم من أن تنوع بيانات التدريب يمكن أن يؤثر على المخرجات، فإن السلوك الموصوف هو مثال مباشر لنموذج ينتج إجابة معقولة ولكنها خاطئة.

المجال: أساسيات وقيود الذكاء الاصطناعي
السؤال 2:
لاحظ فريق التطوير أن GitHub Copilot يقترح باستمرار اصطلاحات تسمية متغيرة وهياكل تعليمات برمجية تفضل الأنماط السائدة في مستودعات مفتوحة المصدر باللغة الإنجليزية، وتمثل الأنماط الشائعة في المستودعات الأخرى تمثيلاً ناقصًا مجتمعات البرمجة. ما هي فئة المخاطر التي يمثلها هذا السلوك ضمن قيود أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية؟ أ. خطر الضعف الأمني
ب. مخاطر الملكية الفكرية
ج. مخاطر التحيز والعدالة
د. خطر الاستقرار التشغيليالإجابة: C

• الشرح:
  أ. شرح الخيار أ: هذا غير صحيح لأن السيناريو يصف التحيز الأسلوبي والثقافي، وليس مقدمة مباشرة للعيوب الأمنية.
  ب. توضيح للخيار ب: هذا غير صحيح لأن المشكلة تتعلق بتمثيل أنماط الترميز، وليس بنسخ التعليمات البرمجية المرخصة.
  ج. شرح الخيار ج: هذا صحيح لأن السلوك يعكس انحيازًا في بيانات التدريب الذي يفضل معايير ثقافية أو لغوية معينة، مما يؤدي إلى مخرجات قد لا تكون عادلة أو شاملة لممارسات التنمية المتنوعة.
  د. شرح الخيار د: هذا غير صحيح لأن النمط الموصوف لا يؤثر بشكل مباشر على استقرار وقت التشغيل أو أداء التطبيق.

المجال: الذكاء الاصطناعي المسؤول
السؤال: 3
نص السؤال: أنت مطور يعمل في شركة monorepo كبيرة بها ملفات مفتوحة متعددة من مجالات خدمة مختلفة. لاحظت أن اقتراحات GitHub Copilot لوحدة معالجة الدفع تبدو متأثرة بالسياق من ملف خدمة مصادقة غير ذي صلة قمت بفتحه في علامة تبويب محرر منفصلة. ما هو جانب البناء الفوري لـ Copilot الذي يفسر هذا السلوك بشكل أفضل؟ أ. استنفاد حد الرمز المميز مما يتسبب في تسرب السياق
ب. تضمين كافة علامات التبويب المفتوحة في IDE كسياق تكميلي
C. أخذ عينات عشوائية من بيانات التدريب لكل اقتراح
د. عدم قدرة النموذج على التمييز بين لغات البرمجة المختلفةالإجابة: ب

• شرح:
  أ. توضيح للخيار أ: هذا غير صحيح لأن استنفاد حد الرمز المميز عادةً ما يؤدي إلى فقدان السياق، وليس تضمين السياق من ملفات غير ذات صلة.
  ب. شرح الخيار ب: هذا صحيح لأن GitHub Copilot يتضمن تلقائيًا محتوى الملفات الأخرى المفتوحة في المحرر، إلى جانب الملف الحالي، كسياق إضافي لإنشاء الموجه المرسل إلى النموذج.
  C. شرح الخيار C: هذا غير صحيح لأن اقتراحات Copilot تعتمد على السياق المقدم (الملفات الحالية والمفتوحة)، وليس عينات عشوائية من بيانات التدريب.
  د. شرح الخيار د: هذا غير صحيح لأن النموذج يستطيع التمييز بين اللغات؛ تكمن المشكلة في أنه مستمد من ملف غير ذي صلة ومفتوح، ولا يسيء تفسير اللغة.

المجال: GitHub Copilot Fundamentals
استراتيجية الإعداد والإرشادات:

• فهم مخطط الاختبار: دراسة المنهج الدراسي الرسمي لـ GH-300 بدقة.
• التدرب في ظل ظروف الاختبار: استخدم اختبارات التدريب الستة لمحاكاة التوقيت و البيئة.
• راجع الأخطاء بعناية: قم بتحليل الإجابات غير الصحيحة لفهم الفجوات المعرفية.
• التركيز على التطبيق العملي: تدرب على مهام البرمجة وسيناريوهات العالم الحقيقي.
• استهدف 80%+ في الاختبارات التدريبية: على الرغم من أن 65% هي علامة النجاح، إلا أن التسجيل المستمر فوق 80% يضمن النجاح.
• المراجعة المستمرة: أعد محاولة اختبارات التدريب حتى تصبح واثقًا في جميع الاختبارات. المواضيع.

لماذا تعد هذه الدورة التدريبية ذات قيمة:

• محاكاة الاختبار الحقيقي: اختبارات محددة التوقيت تعكس بيئة اختبار GH-300 الفعلية.
• تفسيرات متعمقة: يتم شرح كل خيار للإجابة بوضوح.
• تغطية المنهج بالكامل: 300 سؤال في جميع مجالات الاختبار.
• تحديثات منتظمة: تتماشى مع الاختبار و تحديثات المنهج الدراسي.
• تعزيز المهارات: تساعد على استيعاب مفاهيم مساعد الطيار، وليس فقط حفظ الإجابات.
• بناء الثقة: كن مستعدًا تمامًا ليوم الامتحان.
  

أهم الأسباب التي تجعل هذه الاختبارات التدريبية هي مفتاح النجاح:

• 6 مجموعات كاملة من الاختبارات التدريبية: تغطي 300 سؤال أصلي عالي الجودة
• تتوافق بنسبة 100% مع منهج GH-300
• يحاكي اختبار الشهادة الفعلي: سيناريوهات واقعية ومحددة التوقيت
• شرح تفصيلي: شرح كل خيار
• أسئلة عشوائية: تمنع الحفظ
• إمكانية الوصول مدى الحياة: الدراسة في أي وقت وفي أي مكان
• الوصول عبر الهاتف المحمول: التعلم المريح أثناء التنقل
• تتبع التقدم: تحديد المناطق الضعيفة وتحسينها بكفاءة

ضمان استعادة الأموال: تأتي هذه الدورة مع ضمان غير مشروط لاسترداد الأموال لمدة 30 يومًا. إذا لم تلبي اختبارات التدريب العملي توقعاتك، فيمكنك طلب استرداد كامل المبلغ - دون طرح أي أسئلة.
لمن تستهدفه هذه الدورة:

• المطورون الذين يستعدون للحصول على شهادة GitHub Copilot (GH-300)
• مهندسو البرمجيات الذين يهدفون إلى الاستفادة من الترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال
• متخصصو ضمان الجودة الذين يدمجون أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي في سير عمل الأتمتة
• الطلاب الذين يسعون للحصول على شهادة للتحقق من صحة التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي المهارات
• مديرو الاختبار والقادة الذين يرغبون في فهم برنامج Copilot لتوجيه الفريق
• أي شخص يتطلع إلى تعزيز إنتاجية البرمجة باستخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي.

ما ستتعلمه:بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، ستتمكن من:

• مفاهيم شهادة GitHub Copilot (GH-300) وهيكل الاختبار
• تطوير الكفاءة في البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك إكمال التعليمات البرمجية و الاقتراحات
• تطبيق حالات استخدام عملية للمطورين لـ Copilot: تصحيح الأخطاء وإعادة البناء والتوثيق
• فهم ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة والأخلاقيات واعتبارات الخصوصية
• صياغة مطالبات فعالة والاستفادة من الهندسة السريعة للحصول على تعليمات برمجية دقيقة يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
• Optim

  ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

  (احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

  يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)