Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 9 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.
Growth
54 measurements spanning 87 days, net +814. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 30,547–31,688 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 54
Measured (UTC)
Subscribers
Change
31 Oct 2026, 19:21
31,498
-8
30 Oct 2026, 21:26
31,506
-9
29 Oct 2026, 19:39
31,515
-9
28 Oct 2026, 17:54
31,524
-9
27 Oct 2026, 15:54
31,533
-5
26 Oct 2026, 17:30
31,538
-2
24 Oct 2026, 14:27
31,540
-15
23 Oct 2026, 15:55
31,555
-1
22 Oct 2026, 14:34
31,556
+9
21 Oct 2026, 07:56
31,547
+27
20 Oct 2026, 03:27
31,520
+80
18 Oct 2026, 23:58
31,440
-10
17 Oct 2026, 03:41
31,450
+29
16 Oct 2026, 04:35
31,421
+1
15 Oct 2026, 07:31
31,420
-3
14 Oct 2026, 08:59
31,423
+15
12 Oct 2026, 19:36
31,408
-10
8 Oct 2026, 08:36
31,418
-42
3 Oct 2026, 22:01
31,460
-62
25 Sept 2026, 06:40
31,522
first reading
Engagement
38 posts held, back to 20 February 2024 — the reader has reached the start of this channel’s public history, so this is the full archive Telegram still exposes. Read across 146 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.30%
avg views ÷ 31,498 subscribers
Avg views / post
1,990
4 posts measured
Reaction rate
0.151%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 38 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 25 October 2026
Posts held
38 (20 February 2024 – 25 October 2026)
Views total
7,940
Reactions total
12
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
31 Oct 2026, 20:35 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Links
28
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 31 October 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Reaction mix
1,524 reactions across 36 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 54.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
831
54.5%
👍
566
37.1%
🥰
33
2.17%
🤩
18
1.18%
😁
12
0.787%
🔥
11
0.722%
🙏
11
0.722%
🤣
11
0.722%
👏
10
0.656%
👌
8
0.525%
👎
8
0.525%
💔
5
0.328%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 36 of the 38 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 1,524 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 38 most recent posts we hold, published 20 February 2024 to 25 October 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
أدوات ذكاء إصطناعي إحترافية هتوفر وقتك وتنجز شغلك وبطريقة متتوقعهاش 🤩
ـ ChatGPT : هيجاوبك على كل حاجة بسهولة، تسأله على معلومة، أو تتعلم معاه مهارة
https://blog.edumefree.com/171187/
ـNapkin.ai: تقدر تحول من خلاله أي نص لصورة
https://blog.edumefree.com/186371
Gamma : هتعمل عليه أي برزينتيشن بسهولة
https://blog.edumefree.com/187216/
ـ Notion AI
هيزود انتاجيتك👇
https://blog.edumefree.com/176491/
ـ Murf ai : هيحول…
مواقع للذكاء الاصطناعي توفر عليك الكثير من الجهد👇🏼
ـ ChatGPT : يجيب على أي شيء
ـ Midjourney : يصمم لك أي صورة
ـ Tome : للعروض التقديمية
ـ Tabnine : يبرمج لك
ـ Durable : يبني لك موقعاً
ـ Murf ai : نص إلى صوت
ـ Copy ai : كتابة الإعلانات
ـ Character ai : تقمص شخصيات
ـ Looka : يصمم لك شعارات
ـ Tryellie : يرد على الإيميل
وهنا اهم المواقع هتساعدك علي الإنجاز
Phind
بحث ذكي بإجابات منظمة ومن مصادر موثوقة
👈 https://blog.edu…
الـ AI مجاني
كورسات Google مجانية
كورسات Harvard مجانية
تعلم البرمجة مجاني
تعلم التسويق مجاني
تعلم تحليل البيانات مجاني
تعلم التصميم مجاني
تعلم الـ Cyber Security مجاني
عمرك ما كنت محتاج ميزانية ضخمة عشان تبدأ تتعلم.
الفجوة بينك وبين الشخص اللي سابقك في شغله أو مهاراته…مش الفلوس. ❌️
الفجوة غالبًا:
⟵ استمرارية ✅️
⟵ تركيز✅️
⟵ واختيار تتعلم حاجة فعلًا مطلوبة ✅️
عشان كده جمعتلك كورسات ومصادر في أكتر المجالات
المطلوب…
عندك مهارة كويسة… لكن لحد دلوقتي مش عارف تحولها لدخل؟ 💻
ممكن تكون بتعرف تكتب، تصمم، تترجم، تعمل مونتاج أو تتعامل مع أدوات مختلفة.
لكن امتلاك المهارة وحده مش كفاية.
لازم تعرف:
كيف تختار المجال المناسب؟
كيف تعرض خدمتك؟
أين تجد العملاء؟
وكيف تبني Portfolio يخلي الناس تعرف أنت تقدر تقدم إيه؟
ابدأ بفهم الصورة كاملة:
📌 مجالات العمل الحر للمبتدئين: 25 مجال
https://tinyurl.com/y9cdppzm
📌 كل ما تحتاجه لبدء شغل فري لان…
الذكاء الاصطناعي ممكن يوفر عليك وقتًا كبيرًا… وممكن يضيّع وقتك لو بتستخدمه بطريقة غلط. 🤖
المشكلة مش في الأداة نفسها، لكن في طريقة تعاملك معها.
من الأخطاء اللي ممكن تقع فيها:
❌ تعتمد على الإجابة دون مراجعتها
❌ تستخدمه بدل ما تتعلم بنفسك
❌ تعطيه معلومات غير واضحة وتتوقع نتيجة دقيقة
❌ تنسخ الناتج كما هو دون تعديل
❌ تستخدم الذكاء الاصطناعي في كل شيء حتى عندما لا تحتاجه
خصوصًا لو بتستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي في الشغ…
بتتعلم كتير… لكن مش حاسس إنك بتتقن حاجة فعلًا؟ 👀
المشكلة أحيانًا مش في قلة المصادر، لكن في إنك بتتنقل من مهارة لمهارة من غير ما تدي واحدة منهم وقت كفاية.
لو عايز تتعلم أي مهارة بشكل أكثر تنظيمًا، ابدأ من 3 خطوات:
🧠 افهم إزاي تتعلم
التعلم الذاتي مش معناه إنك تجمع كورسات وتبدأ فيها كلها.
محتاج تعرف إزاي تختار المصادر، وتنظم وقتك، وتقيس تقدمك.
📌 التعلم الذاتي: دليل شامل للبداية من الصفر حتى الاحتراف
🔗 https://tin…
عايز تبدأ تتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر؟
مش لازم تكون مبرمج أو عندك خلفية تقنية عشان تبدأ 👌
جمعنالك في دليل واحد مجموعة من كورسات الذكاء الاصطناعي للمبتدئين، و
منها مسارات مقدمة من جهات وشركات معروفة
مثل IBM وGoogle وOpenAI،
هتتعلم من خلالها أساسيات
الـAI،
وChatGPT،
وPrompt Engineering،
والذكاء الاصطناعي التوليدي
واستخداماته في الدراسة والشغل.
والأهم؟ الدليل مرتب بحيث تبدأ من المستوى المناسب ليك وتطور مهاراتك…
أشهر 3 مشاكل اللي بتواجه الشخص وهو بيتعلم الذكاء الاصطناعي
1️⃣ التشتت بين الأدوات والمصادر 🤯
كل يوم أداة جديدة، كورس جديد، نموذج جديد… فيبدأ الواحد يجرب كل حاجة بدل ما يبني مسار واضح.
الحل: https://tinyurl.com/3x96up6m
2️⃣ الفجوة بين المعرفة والتطبيق 🧠 → 💻
يتفرج على شروحات عن ChatGPT وPrompt Engineering وAI Tools، لكن لما ييجي يستخدم الذكاء الاصطناعي في مهمة حقيقية مش عارف يبدأ منين أو يطلع نتيجة جيدة.
الحل: ht…
لو عايز تبدأ تتعلم الذكاء الاصطناعي،
لكن مش عارف تبدأ منين أو تختار كورس منين… 🤖
ابدأ من منصة لها اسم وثقل عالمي مثل IBM SkillsBuild.
IBM من الأسماء المعروفة عالميًا في مجال التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي،
ومن خلال IBM SkillsBuild تقدر تتعلم مهارات رقمية وتقنية من مصادر موثوقة،
ومن بينها أساسيات الذكاء الاصطناعي.
📚 ومن الكورسات المناسبة للبداية:
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
هتتعرف من خلاله على أساسيات الذكاء الاصط…
التسويق الإلكتروني ليس مجرد نشر محتوى أو إطلاق إعلان؛
فنجاحك فيه يعتمد على مجموعة من المهارات التي تساعدك على فهم الجمهور،
تحليل النتائج،
وصناعة محتوى مؤثر.
والأهم أن بعض هذه المهارات أصبحت مرتبطة بأدوات وتقنيات مثل: تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
إذا كنت تبدأ في التسويق الإلكتروني، تعرّف على أهم المهارات التي تحتاج إلى تطويرها وكيف تبدأ في اكتسابها عمليًا.
اقرأ المقال وتعرّف عليها 👇
https://tinyurl.com/4xxjew…
اليوم مرّت سنة كاملة على الدورة التي أجّلتَها لأنك قلت:
سأبدأ لاحقًا…
سأبدأ عندما أجد وقتًا…
ما زال أمامي وقت طويل…
هل تتذكر هذه الجملة؟
الحقيقة أن السنة مرّت فعلًا، وربما ما زلت في المكان نفسه.
مستواك لم يتغير، والفرص التي كان يمكن أن تحصل عليها مرّت، والمهارات التي كان بإمكانك اكتسابها ضاعت مع الوقت.
لكن تخيّل لو أنك بدأت حينها:
✅ كنت أنهيت الدورة بالفعل.
✅ كان مستوى تفكيرك ومهاراتك قد تطوّرا.
✅ وربما كانت فر…
❤6🔥1
Showing the 12 most recent of 38 posts we hold for @ailearing. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Mentions
Named by 5 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 31 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Ai learning guide” (@ailearing), 31,498 subscribers as measured 31 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ailearing.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.