حقيبة تدريبية
التعليم الموجَّه بالبيانات والذكاء الاصطناعي في تطوير المناهج
خمسة أيام (25 ساعة تدريبية)

تتضمن الحقيبة الملفات التالية:

  1. شرائح العرض PowerPoint
  2. دليل المدرب Word
  3. مذكرة المتدرب Word
  4. أوراق العمل Word
  5. الاختبار القبلي والبعدي Word
  6. الدليل التعريفي للحقيبة Word
  7. نموذج تقييم دورة تدريبية Word

​​​​​​​جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل

الهدف العام:

  • تمكين المشاركين من توظيف البيانات التعليمية وتقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير المناهج وتحسين جودة التعليم، من خلال تحليل الأداء وتخصيص التعلم وتصميم مناهج قائمة على الأدلة والمعلومات.

الأهداف التفصيلية:

  • يتعرف المشاركون على مفهوم التعليم الموجه بالبيانات وأهميته في تطوير المناهج
  • يحلل المشاركون دور الذكاء الاصطناعي في دعم القرارات التربوية وتصميم المناهج الذكية
  • يطبق المشاركون أدوات تحليل البيانات التعليمية لتشخيص الفجوات وتحسين المحتوى
  • يوظف المشاركون تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تخصيص التعلم وتطوير المخرجات التعليمية
  • يبني المشاركون نماذج عملية لتصميم منهج قائم على البيانات والذكاء الاصطناعي

الفئة المستهدفة:

  • مصممو المناهج والمقررات الدراسية
  • المشرفون التربويون وقادة التعليم
  • المعلمون والمعلمات في المراحل المختلفة
  • أخصائيو تكنولوجيا التعليم وتحليل البيانات
  • المدربون والمطورون في التعليم الرقمي

المحاور التدريبية:

اليوم التدريبي الأول: مدخل إلى التعليم الموجَّه بالبيانات والذكاء الاصطناعي

الجلسة التدريبية الأولى: مفهوم التعليم الموجَّه بالبيانات (Data-Driven Education)

  • تعريف التعليم الموجَّه بالبيانات وأهميته في التعليم الحديث
  • دور البيانات في اتخاذ القرارات التعليمية
  • أنواع البيانات التعليمية الكمية والكيفية والسلوكية والتحصيلية
  • العلاقة بين تحليل البيانات وجودة التعليم
  • نماذج عالمية في التعليم القائم على البيانات

الجلسة التدريبية الثانية: دور الذكاء الاصطناعي في تطوير التعليم

  • مفهوم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته التربوية
  • كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل وتفسير البيانات التعليمية
  • التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتحليل التربوي
  • التنبؤ بالأداء الأكاديمي باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • التحديات الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم

اليوم التدريبي الثاني: البيانات التعليمية وتحليلها لتطوير المناهج

الجلسة التدريبية الأولى: جمع البيانات التعليمية وتنظيمها

  • مصادر البيانات في البيئة التعليمية
  • أنواع مؤشرات الأداء التربوي
  • أساليب جمع البيانات وتحليلها في المدارس
  • توظيف لوحات البيانات لعرض النتائج
  • تحديد الفجوات التعليمية من خلال البيانات

الجلسة التدريبية الثانية: التحليل التربوي (Learning Analytics)

  • مفهوم التحليل التربوي ودوره في تحسين التعليم
  • تصنيف المتعلمين بناءً على الأداء والاهتمامات
  • تحليل التفاعل الرقمي داخل المنصات التعليمية
  • استخدام البيانات في تصميم التدخلات التعليمية
  • أدوات التحليل الإحصائي والذكاء الاصطناعي في التعليم

اليوم التدريبي الثالث: تطوير المناهج بالاعتماد على البيانات والذكاء الاصطناعي

الجلسة التدريبية الأولى: بناء المناهج القائمة على الأدلة والبيانات

  • خصائص المنهج الموجَّه بالبيانات
  • تحليل نتائج التعلم السابقة لتطوير المحتوى الدراسي
  • الربط بين أهداف التعلم ونتائج التحليل
  • التخطيط لتحديث الوحدات التعليمية بناءً على الأدلة
  • نماذج عالمية لمناهج تعتمد على تحليل البيانات

الجلسة التدريبية الثانية: الذكاء الاصطناعي في تصميم المناهج التفاعلية

  • أنظمة التوصية الذكية في اختيار الموارد التعليمية
  • تحليل أداء المتعلمين لتخصيص الأنشطة التعليمية
  • تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تصميم المناهج الرقمية
  • استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتطوير المحتوى
  • مؤشرات جودة المناهج الذكية

اليوم التدريبي الرابع: تطبيقات وأدوات التعليم الموجَّه بالبيانات

الجلسة التدريبية الأولى: أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل وتحسين المناهج

  • استخدام ChatGPT وGemini وCopilot في تحليل المحتوى
  • تحليل النصوص والأنشطة الدراسية لتطوير الخطط التعليمية
  • إنشاء محتوى جديد بناءً على احتياجات المتعلمين
  • أدوات تقييم وتغذية راجعة ذكية للمتعلمين
  • ربط أدوات الذكاء الاصطناعي بمنصات إدارة التعلم

الجلسة التدريبية الثانية: تحويل البيانات إلى قرارات تربوية فعالة

  • تحليل التقارير الإحصائية لاتخاذ قرارات التطوير
  • تحسين التخطيط الدراسي باستخدام البيانات التحليلية
  • قياس أثر التحسينات على نواتج التعلم
  • استخدام البيانات لتوجيه السياسات التعليمية
  • التحديات في تحويل البيانات إلى معرفة قابلة للتطبيق

اليوم التدريبي الخامس: التطبيق العملي واستشراف المستقبل

الجلسة التدريبية الأولى: مشروع عملي لتطوير منهج قائم على البيانات

  • اختيار مادة دراسية وتحليل بيانات الأداء الخاصة بها
  • تصميم خطة تحسين مبنية على النتائج الفعلية
  • تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في إعادة تصميم المحتوى
  • تجريب خطة المنهج الذكي ومناقشة نتائجها
  • عرض النماذج وتقديم التغذية الراجعة
  • الجلسة التدريبية الثانية: مستقبل تطوير المناهج بالذكاء الاصطناعي
  • التحول من المناهج الثابتة إلى المناهج الديناميكية
  • التعلم المخصص والمدعوم بالذكاء الاصطناعي
  • التحليل التنبؤي لتوجيه سياسات تطوير المناهج
  • الذكاء الاصطناعي التوليدي في تأليف الكتب الدراسية المستقبلية
  • ختام الدورة والتوصيات النهائية