حقيبة تدريبية
التعليم الموجَّه بالبيانات والذكاء الاصطناعي في تطوير المناهج
5 أيام، 25 ساعة تدريبية
تتضمن الحقيبة الملفات التالية:
شرائح العرض PowerPoint
دليل المدرب Word
مذكرة المتدرب Word
أوراق العمل Word
الاختبار القبلي والبعدي Word
الدليل التعريفي للحقيبة Word
نموذج تقييم دورة تدريبية Word
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 AI 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 الأول: مدخل إلى التعليم الموجه بالبيانات والذكاء الاصطناعي
الجلسة الأولى: مفهوم التعليم الموجه بالبيانات (Data-Driven Education)
تعريف التعليم الموجه بالبيانات وأهميته في التعليم الحديث
دور البيانات في اتخاذ القرارات التعليمية
أنواع البيانات التعليمية (الكمية، الكيفية، السلوكية، التحصيلية)
العلاقة بين تحليل البيانات وجودة التعليم
نماذج عالمية في التعليم القائم على البيانات
الجلسة الثانية: دور الذكاء الاصطناعي في تطوير التعليم
مفهوم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته التربوية
كيف يساعد AI في تحليل وتفسير البيانات التعليمية
التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتحليل التربوي (Learning Analytics + AI)
التنبؤ بالأداء الأكاديمي باستخدام الذكاء الاصطناعي
التحديات الأخلاقية لاستخدام AI في التعليم
اليوم الثاني: البيانات التعليمية وتحليلها لتطوير المناهج
الجلسة الأولى: جمع البيانات التعليمية وتنظيمها
مصادر البيانات في البيئة التعليمية (نظام إدارة التعلم، تقييمات، سلوك المتعلم)
أنواع مؤشرات الأداء التربوي
أساليب جمع البيانات وتحليلها في المدارس
توظيف لوحات البيانات (Dashboards) لعرض النتائج
تحديد الفجوات التعليمية من خلال البيانات
الجلسة 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 الثالث: تطوير المناهج بالاعتماد على البيانات والذكاء الاصطناعي
الجلسة الأولى: بناء المناهج القائمة على الأدلة والبيانات
خصائص المنهج الموجه بالبيانات
تحليل نتائج التعلم السابقة لتطوير المحتوى الدراسي
الربط بين أهداف التعلم ونتائج التحليل
التخطيط لتحديث الوحدات التعليمية بناء على الأدلة
نماذج عالمية لمناهج تعتمد على تحليل البيانات
الجلسة 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 الرابع: تطبيقات وأدوات التعليم الموجه بالبيانات
الجلسة 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 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 الخامس: التطبيق العملي واستشراف المستقبل
الجلسة 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 الثانية: مستقبل تطوير المناهج بالذكاء الاصطناعي
التحول من المناهج الثابتة إلى المناهج الديناميكية
التعلم المخصص والمدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-Personalized Learning)
التحليل التنبؤي لتوجيه سياسات تطوير المناهج
الذكاء الاصطناعي التوليدي في تأليف الكتب الدراسية المستقبلية
ختام الدورة والتوصيات النهائية