البحث المتقدم

سُبل الاستفادة من مناهج تعلم الآلة لإثراء نواتج التعلم لدى الطلاب - حالة التعليم العالي في المملكة العربية السعودية

Title An Algorithmic Approach to Formulating Student-Learning Outcomes – Implications for Saudi HE

الباحث الرئيس سامي غزاي نافع السلمي
التخصص: التربية
التخصص الدقيق: القيادة والإدارة التربوية
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى بحث سُبل الاستفادة من بدائل التعلم الآلي في تحسين صياغة نواتج تعلم طلاب الجامعات السعودية. وتوظف الدراسة منهج مراجعة ونقد النصوص بهدف تعريف مجموعة بدائل التعلم التقليدية ومناظرتها بمجموعة بدائل التعلم الآلي. وتقوم أيضاً الدراسة على الفرضية المدعومة في الأدبيات المعاصرة بأن حجم مجموعة بدائل التعلم الآلي أكبر من حجم مجموعة بدائل التعلم التقليدي وقد تم تدعيم هذه الفرضية أيضاً من خلال منهج هذه الدراسة وبالتالي تم تعريف فرص محددة لنمو حجم مجموعة البدائل التقليدية وإثراء عملية صياغة نواتج تعلم. وقد خلصت الدراسة إلى إمكانية صياغة نواتج التعلم ودعم أنشطة اختزال البعد الطلابي في ظل بدائل التعلم الآلي التالية: التعلم الموجه، التعلم الغير الموجه، التعلم المصقول، التعلم العنقودي، التعلم المتشعب، التعلم المتناثر، التعلم الاستدلالي، التعلم الترابطي، التعلم المدعوم. وتشكل مجهودات تطوير وتحسين صياغة نواتج التعلم خطوة محورية لأي مجتمع يعتبر التعليم الآلية الطبيعية للوصول لتطلعاته وطموحاته كما هو في حالة المملكة العربية السعودية وبرامج تحقيق رويتها ٢٠٣٠.
Abstract: Student learning outcomes are increasingly becoming an important quality variable of higher education systems around the world. Unlike traditional quality variables (e.g., institutional, technological, and curricular factors) of higher education that are typically standardized and teaching-oriented, student learning outcomes define a quality variable that directly addresses student-specific needs and practice gaps. Furthermore, student learnings outcomes depart greatly from, though related to, student learning objectives for the learning outcomes define specific abilities that may be gained via the objectives, which define specific activities. In this regard, perhaps the most discerning feature of student learning outcomes is assuming the student's position and incorporating her peculiar experience and background. Toward this end, the objective of this study is to produce an algorithmic approach to formulating student learning outcomes. Since student-specific experience and training are at the core of the notion of learning outcomes, the algorithmic approach developed in this study borrows greatly from the theory of predictive analytics and data training. In particular, this study's algorithmic approach exhausts elements of supervised learning, cluster learning, reinforcement learning, feature learning, manifold learning, sparse heuristics, anomalies inductive association and support vectors. The study in this fashion entails practical and conceptual implications for the Saudi higher education policy that is greatly instructed by the 2030 vision realization programs. Throughout, the working hypothesis of this study is that though the difference between typical student learning and algorithmic artificial learning is accentuated, the highly-disciplined and well-structured approach to the latter may contribute meaningfully to the former in several learning areas including retention, comprehension, and synthesis.
الحالة: محكم ومنشور
جهة التحكيم: The 5th Annual International Educational Conference: (Visions and Ideas for Critical Issues in Higher Education: Arab Universities towards Global Entrepreneurship)
دار النشر:
سنة النشر: 2021
تحويل التاريخ