عن الدورة
في هذه الدورة ستتعلّم أهم الأساليب لاكتشاف كيفية تقسيم المحتوى التعليمي إلى مهارات ومفاهيم، وكيفية قياس معرفة الطالب بينما تتغير بمرور الوقت—أي أثناء عملية التعلّم نفسها. ستتعرّف على طرق بناء «بنية المجال» التي تربط عناصر المحتوى بالمهارات/المفاهيم اللازمة لإتقانها، ثم استخدام هذه البنية لإجراء «استدلال المعرفة» وحساب ما يعرفه الطالب بدقة اعتمادًا على أدائه. كما تغطي الدورة أساليب مرتبطة لاكتشاف البنية في البيانات غير الموسومة (غير المعلّمة)، مثل التحليل العاملي (Factor Analysis) والعنقدة (Clustering)، لفهم الأنماط الكامنة وتقسيم المتعلمين أو العناصر التعليمية إلى مجموعات ذات معنى. وتتناول الدورة أيضًا طرق تنقيب العلاقات (Relationship Mining)، بما في ذلك كيفية إجراء تنقيب الارتباطات (Correlation Mining) بصورة صحيحة وصالحة إحصائيًا، وكيفية الاكتشاف الآلي لقواعد الارتباط (Association Rules) والقواعد/الأنماط التسلسلية (Sequential Rules) التي تكشف تتابعات شائعة في سلوك المتعلمين أو استخدامهم للمحتوى. هذه الدورة المصغّرة لا تفترض معرفة برمجية مسبقة تتجاوز ما تكون قد تعلمته في مقررات أخرى ضمن هذا المسار (MicroMasters)، مع أن أدوات متقدمة ستُناقش للطلاب المهتمين بالتعمّق. تتضمن هذه الدورة محتوى يُقدَّم أيضًا في جامعة بنسلفانيا.
ماذا ستتعلم
- اكتشاف بنية المجال: كيفية ربط المحتوى بالمهارات والمفاهيم
- استدلال المعرفة: حساب ما يعرفه الطالب
- العنقدة والتحليل العاملي
- تنقيب الارتباطات
- تنقيب أنماط الارتباط والأنماط التسلسلية
المتطلبات المسبقة
- يوصى بشدة بدراسة مقرر «معالجة اللغة الطبيعية وفهم اللغة الطبيعية في البحث التربوي» قبل البدء بهذه الدورة
- الدورة موجهة لحملة درجة البكالوريوس الراغبين في تطوير مهارات التعلم وعلوم البيانات للعمل في قطاعات التعليم والشركات والمنظمات غير الربحية والقطاع العسكري
- ستكون الخبرة في البرمجة والإحصاء مفيدة للمشاركين
المدرسون
Ryan Baker
Associate Professor