دمج أساليب التعلم في نظام التعلم الإلكتروني التكيفي

ترجمة لدراسة بعنوان:

Integrating Learning Styles into adaptive e-learning system: Current developments, problems and opportunities

من إعداد : Huong May Truong

ترجمة : دلال عبد الرحمن عبد الكريم العوهلي
باحثة ماجستير ، كليات الشرق العربي ، الرياض

بيانات النشر : Computers in Human Behavior, Volume 55, Part B, February 2016, Pages 1185-1193

الملخص
تقدم هذه الورقة نظرة عامة ومحدثة حول مشروع بحث الدكتوراة الذي يركز على دمج أساليب التعلم في نظام التعلم الالكتروني التكيفي. يهدف هذا المشروع أولا، الى تطوير نظام تصنيف أساليب تعلم الطلاب من خلال سلوكهم التعليمي عبر الإنترنت. وسيتبع ذلك دراسة عن العلاقة المعقدة بين أساليب التعلم، ودعم التعلم ونتائج التعلم.

يمكن ان تسهم النتائج بشكل كبير في المنطقة التي لاتزال مع العديد من الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها.

وبالإضافة إلى ذلك، واستناداً إلى النتائج، يمكن ايضاً تقديم توصيات ذات مغزى وتكييف مناسب على الإنترنت إلى مجموعة واسعة من أصحاب المصلحة في النظام التعليمي.

الكلمات المفتاحية: أساليب التعلّم، التعلم الالكتروني، نظام التعلّم التكيفي، استخراج البيانات، تحليلات التعلم

1. المقدمة
أساليب التعلم يمكن تعريفها الطرق المفضلة لدى الطلاب للتعلم يمكن أن تلعب دورا مهما في تطوير نظام التعلّم الالكتروني. مع المعرفة بالأنماط المختلفة، النظام قد يعرض افكار ونصائح لنطاق واسع من الجهات المعنية مثل الطلاب والمعلمين لينظم بفاعلية طرق تعلّمهم وأنشطة الطلاب ليكون التعلّم في مساره الأمثل.

على سبيل المثال، في إطار اٌطر أساليب التعلم لدى Felder-Silverman’s قد يفضل الطلاب معالجه المعلومات بشكل نشط اوعاكس. بالنسبة لطلاب “النشطين” فإنهم يؤدون أداء أفضل من خلال التفاعل مع الطلاب الأخرين مقارنه بالفصول التقليدية. وبالتالي فمن المستحسن للمعلمين توفير مثل هذه المجموعة الفرصة للتفاعل ومناقشة موضوع التعلم حتى ان تقريراً حديثا Thalmann [17] الذي قام بمسح مطوري نظام التعلم الإلكتروني أشار إلى ان اساليب التعلم هي أكثر مصادر التخصيص فأئده من بين عوامل أخرى مثل المعرفة الخلفية وتاريخ المستخدم.

وبالإضافة إلى ذلك، هناك فوائد محتملة واضحة لكل من مجالات البحث في أساليب التعلم وتطوير نظام التعلم الإلكتروني. فمن جهة يمكن ان يساعد التكامل على تحسين تجربة التعلم الإلكتروني، وتوفير وسائل لبناء قواعد لتخصيص الموارد. ومن جهة أخرى، فإن نظام التعلم الإلكتروني الذي يسمح باستخراج البيانات والخوارزميات المحوسبة يمكن ان يوفر فرصة لمراقبة وتحليل واكتساب مزيد من المعلومات في أساليب التعلم للطلاب طوال عملية التعلم بأكملها والتي لا يمكن القيام بها بسهولة في نظريات أساليب التعلم التقليدية.

ومع ذلك، فإن دمج النظريات التقليدية التي لها قاعدة في علم النفس والتربية والبحث المعرفي في بيئة الإنترنت ليست مهمة مباشرة إلى الأمام. وتعتمد أساليب القياس التي توفرها النظريات التقليدية في الغالب على استبيانات طويلة للحكم الذاتي [14] وبالتالي، لا تتوفر وسائل كافية تتناسب مع نظام التعلم الإلكتروني. وعلاوة على ذلك، لايزال العلماء لا يتفقون على كيفية تحسين عملية المطابقة بين أساليب التعلم ودعم التعلم [16،4] الذي يترك أماكن لمزيد من الاستكشاف.

مع الدافع لمعالجة هذه المشاكل البحثية لدمج أساليب التعلم في نظام التعلم الإلكتروني التكيفي، تحتوي هذه الورقة على مقترحاتي وكذلك التقدم البحثي الحالي.

2. بيان المشكلة والمساهمات المقترحة

1،2 تساؤلات البحث

بطريقة أكثر شمولا، يمكن تعريف أساليب التعلم، وفقا keefe [11]. على النحو التالي:” مركب من العوامل المعرفية، العاطفية، الفسيولوجية المميزة التي تكون بمثابة مؤشرات مستقرة نسبيا لكيفية إدراك المتعلم، لتفاعل معه ويستجيب لبيئة التعلم”. على جانب النظريات التقليدية، التي تقوم على اساساً على البحوث النفسية والتربوية والمعرفية، التي تم استعراضها من قبل Coffield, Moseley, Hall&Ecclestone [4] وقد حددت أكثر من 70 نظرية ونموذج.

في حين لا توجد نظريات تتفوق على الأخرين [4] النظريات التي تنظر في المرونة والتغيرات من أساليب العمل الإضافي تبدو أكثر شعبية في تطبيق التعلم الإلكتروني. وتشمل النظريات البارزة في هذه المجموعة: نظرية أساليب التعلم Felder-Silverman’s [5] الذي يقسم المتعلمين على أساس مدخلا المعلومات، وعملية المعلومات، والتصور، والفهم، Kolb’s جرد أنماط التعلم [12] Honey &Mumford’s كلاهما قسم أساليب التعلم بناء على التعلم المقترحة.

2،1.1 تصنيف أساليب التعلم

من حيث قياس أساليب التعلم، واستعراض من قبل [4] يظهر ان جميع النظريات يتم تقييمها من خلال الاستبانات او الدراسات الاستقصائية، مما يتطلب من المتعلمين تقييم اوترتيب أساليبهم سلوكياتهم الخاصة. هذا النوع من القياس النوعي يعاني من سلبيات كثيرة. اولاً، يعتمد على الأحكام الذاتية للطلاب التي يمكن ان تكون تحيزاً. ثانيا، على الرغم من أساليب التعلم، وفق العديد من النظريات، يمكن ان تتغير مع مرور الوقت، فإن الدراسات الاستقصائية والاستبيانات لا تقيس الأنماط في نقطة واحدة من الزمن. بالإضافة إلى ذلك هناك عدة دراسات استقصائية،

بالإضافة إلى أن العديد الاستقصاءات يتم التساؤل عنها بواسطة النقاد من حيث صحتها وموثوقيتها. إنها تستغرق الكثير من الوقت حيث أن هناك استقصاءات يمكن أن تتضمن ٤٠ سؤالاً، وبالتالي، قد لا يتم تحديثها بشكل يومي. من هنا، فإن هذه العيوب تصنع الكثير من الصعوبات لتطوير نظام التعليم الإلكتروني التكيفي.

وفي السنوات الأخيرة، يتيح تطبيق التعلم الآلي الذي يسمح للخوارزميات المحوسبة بتحليل مجموعة من البيانات الضخمة للسلوك على الإنترنت فرصة لتطويراساليب قياس جديدة تتغلب على السلبيات الحالية. ونتيجة لذلك، فقد فتحت دعوة لدمج أساليب التعلم الإلكتروني باستخدام تطبيق التعلم الآلي [14،1].

بما ان هذا المجال لايزال في مرحلته الأولى فإن هناك القليل من الأبحاث المناسبة لا استعراض الأقران التي تحاول معالجة هذه النظريات. ولاتزال هناك مشاكل عديده دون إجابة. اولاً، يمكن تتبع العديد من مؤشرات أساليب التعلم في الأدب السابق الذي يظهر علاقة معقدة بين أساليب التعلم والسلوك عبر الإنترنت. على سبيل المثال، لقياس  أساليب التعلم في إطار Felder-Silverman’s،في حين ان استخدام السمات المتعلقة بالمنتديات والدردشات ومراجعة الامتحانات وما إلى ذلك ، 20 تقاس باستخدام المتغيرات المتعلقة بالتقييم مثل الأسئلة التي تجيب على الوقت ،والأداء في الاختبار ، وأسئلة التحقق من الوقت وما إلى ذلك ، من خلال استعراض ادبي من 51 ورقة سابقة [18]،لم تتمكن أي من الأوراق من مقارنة قوة المنبئين المختلفة .وستكون نتائج هذه المقارنات مثيرة جدا للاهتمام وقيمة لإنها يمكن ان تكون بمثابة مبادئ توجيهية للمطورين في المستقبل وان تسهم إسهاما كبيرا في تحسين أداء وكفاءة نماذج التصنيف. ثانياً، من حيث خوارزميات تصنيف التعلم الآلي، من بين 51 ورقة تمت مراجعتها [18]، الطريقة الأكثر شعبية التي تم تحديدها هي شبكات بايزي (and Naïve Bayes – a special case of Bayesian network)

وقد اظهر هذا النوع من النهج نتائج إيجابية في عدد من البحوث حتى الأن. فلكي تعمل نظرية بايزي، فإنه يتطلب عدد من الاحتمالات المشروطة وشبكة العلاقة التي يتم تحديدها والتي ليست دائماً مباشرة إلى الأمام. هذه المجموعة من الأساليب قابلة لتفسير، ومع ذلك، فإنها تعتمد بشكل كبير على مدى ” ترجمة ” الباحثين للنظرية إلى عالم الإنترنت. على سبيل المثال Graf et al., [8] استنادا الى وصف أساليب التعلم من Felder-Silverman’s للحصول على “قواعد” على سبيل المثال إذا كان الطالب يستخدم ممارسة أكثر تواترا، وقال انه من المرجح ان يفضل أسلوب التعلم النشط. لاتزال المجموعة المتبقية من الباحثين تركز بشكل رئيسي على الأساليب الخاضعة لإشراف واحد والتي تركت أماكن لتطبيق أساليب التعلم الآلي المتقدمة مثل التعلم الهجين والمجموعة التي تجمع بين خوارزميات التعلم الآلي المختلفة معا. وقد أظهرت هذه الأساليب المتقدمة أداء اعلى بكثير من الخوارزمية المفردة في تطبيقات أخرى مثل الطب والتمويل ([19،3]).

من الناحية الواقعية، تفتقر النماذج الحالية ايضاً الى التعميم ([15،2]). ولاتزال البحوث تستخدم في سياق معين واحد فقط. وأشار Akbult&Cardak [1] الى ان عدد الأبحاث تقريبا لاتزال مقتصره على الطلاب الجامعيين. وبالتالي، فإنه يثير السؤال عما إذا كان يمكن تطبيق هذه النماذج على حالة مختلفة عن حالتها.

وقد أدت هذه الثغرات المفتوحة لنموذج تصنيف أفضل وجدت في التعلم أدت أساليب البحث في المجال إلى الأسئلة البحثية التالية:

• كيف يمكننا دمج التعلم الآلي ونظريات أساليب التعلم التقليدية؟ كيف يمكننا قياس أساليب التعلم من خلال السلوك عبر الإنترنت؟
• ماهي المتنبئات الأكثر جدوى في التنبؤ بأساليب التعلم في بيئة الإنترنت؟ ماهي العلاقة بين السلوك عبر الإنترنت وأساليب التعلم؟
• ماهي الطريقة الأكثر فعالية لتصنيف أساليب التعلم مقارنة بالأساليب الحالية؟
• هل من الممكن تعميم طريقة القياس؟

2.1.2 العلاقة بين أساليب التعلم ودعم التعلم ونتائج التعلم

دعم التعلم ونتائج التعلم. وتتعلق المسألة الثانية بالعلاقة بين أساليب التعلم، والتعلم يدعم الأساليب ونتائج التعلم من جهة، يفضل الطلاب الذين يعانون من أساليب تعلم مختلفة الدراسة بطرق مختلفة. من ناحية أخرى، لايزال الباحثون لا يتفقون على كيفية تحسين عملية المطابقة هذه بين أساليب التعلم ودعم التعلم والتدخلات. وفي الوقت نفسه لاتزال العلاقة بين أساليب التعلم ونتائج التعلم غير واضحة Pashler, McDaniel, Rohrer and Bjork.[1] [13] ذكرت ان الأبحاث السابقة لاتزال تظهر عيوب في منهجيتها، ونتيجة لذلك، تفشل في اظهار تأثير مقنع من أدوات التعلم على الطلاب مع أساليب التعلم المختلفة. وهناك ايضاً عدة نتائج متناقضة. على سبيل المثال ford and chen

(2001cited in [4]) اقترح ان مطابقة أساليب تعلم الطلاب مع أسلوب التدريس المفضل لديهم يرتبط بنتائج تعليمية أفضل. ومع ذلك، وجدت Holodnaya [9] انه سيكون من المفيد الدراسة في ظل حالة غير متطابقة. وبالتالي، لكي نتمكن من تقديم تغذية راجعة موثقة لمختلف أصحاب المصلحة في النظام التعليمي، من الضروري إعادة النظر في هذه المسألة. وقد أثيرت الأسئلة البحثية التالية:

• كيف يمكننا مطابقة دعم التعلم مع أساليب التعلم لتحسين نتائج التعلم؟
• تحت نفس هذه الظروف، هل تحدث أساليب التعلم أي اختلافات في نتائج التعلم؟ هل هناك أي أساليب مفضلة أكثر تحت ظروف معينة؟

2.2 المساهمات المحتملة

عموما، فإن مجال دمج نظريات أساليب التعلم في نظم التعلم الإلكتروني قد اكتسب اهتماما على مدى السنوات الماضية، ومع ذلك لا تزال هناك العديد من الأسئلة التي يتم استكشافها بالقدر الكافي. وهكذا، فإن هذا البحث، اولاً، سيعالج عدداً من الثغرات البحثية في هذا المجال مثل العلاقة والتأثير لمختلف السمات على الإنترنت على أساليب التعلم. ويمكن نتيجة لذلك، تحديد أنماط مثيرة للاهتمام بين مختلف الأنماط والسلوكيات. ثانياُ، يهدف إلى التقدم في أساليب تصنيف أساليب التعلم التي من شأنها تحسين الدقة والكفاءة. واخيراً، سوف يعيد تأكيد النقاش من حيث العلاقة بين أساليب التعلم ونتائج التعلم ودعم التعلم التي يمكن ان تسهم بشكل كبير في مساعدة الطلاب على التفوق في دراستهم. بالإضافة الى ذلك، يمكن ان تعمل النتائج ايضاً كمبادئ توجيهية والمساهمة في تطوير التعلم الإلكتروني في المستقبل.

3. الأساليب المقترحة والتقدم حالياً

سيتم إجراء البحث على مرحلتين يخصص كل منهما لمشكلة مذكورة في القسم2. في المرحلة الحالية، وانا أركز على المرحلة 1 وهي تطوير نظام تصنيف أساليب التعلم. وبالتالي، فإن هذا القسم سوف يركز ساسا على طريقة المرحلة 1 والتحديثات. ولوضع طريقة تصنيف سيتم تنفيذ العملية التالية: سوف تبدأ باختيار نظريات أسلوب التعلم، ثم سمات ال أسلوب التعلم، ثم سمات الاختيار، واخيراً، تطوير أساليب التصنيف وتقييمها.

اولاً، بينما يتم تصنيف أساليب التعلم [4]، من خلال مراجعة دقيقه من حيث النظريات الموثوقية، والصلاحية، والفائدة في التوصية، في هذه الدراسة اخترت اتباع نظرية Felder-Silverman’s التي تعد واحدة من أكثر شعبية النظريات المنفذة في نظام التعلم الإلكتروني [1]. وبالتالي سيوفر ايضاً فرصة للقياس الأداء.

من حيث اختيار السمات، لقد أجريت دراسة استقصائية على أساس الأدب [18] مع التركيز ليس فقط على أبحاث تطوير نظام تخصيص السابقة، ولاكن أيضا أوراق دراسة العلاقة بين أساليب التعلم والسلوك عبر الإنترنت. والنتيجة قائمة طويلة من السمات المحتملة (اكثر من 80 بنداً) والتي يمكن تقسيمها إلى ثلاثة مصادر رئيسية بما في ذلك البيانات الثابتة مثل خلفية المستخدم، الأعراق الرئيسية وما إلى ذلك ، السلوك عبر الإنترنت مثل الوقت الذي يقضيه في أنشطة معينة ومصادر التخصيص الأخرى مثل الذكاء وسعة الذاكرة.

ويجري حالياً برمجة البيانات المتعلقة بسمات مختلفة وجمعها لتطوير أساليب التصنيف باستخدام نظام تعلم تم تطويره

Corvinno called STUDIO كما تم إجراء مسحFelder-Silverman’s لإنه لايزال الخط الأساسيلتقييم النمذجة عبر الإنترنت الذ ي تم استخدامه فيه جميع الأوراق السابقة تقريباً. ويجري رصد أكثر من 250 طالباً جامعياً مع الخطة لجميع البيانات عن المجموعة الثانية من الطلاب لنموذج القدرة عل تقييم التعميم في الفصل الدراسي المقبل في أيلول /سبتمبر.

واخيراً، لايزال تطوير أساليب التصنيف في مرحلة مبكرة. لإن معظم البحوث السابقة لاتزال تستخدم أساليب تصنيف واحده، أرى تطبيق تقنيات أكثر تقدماً ممثل التعلم الآلي الفرقة التي تجمع بين خوارزميات واحدة مختلفة لتحسين الأداء. وقد اظهر هذا النوع من الأساليب تفوقًا في أداء طرق فردية في تطبيقات أخرى مثل التطبيقات الطبية والمالية.

4. نصائح وتوجيهات للمستقبل

لايزال البحث في مرحلة مبكرة، وبالتالي، هناك عدد من التحديات المقبلة التي آمل ان يتمكن الإتحاد من تقديم النصائح، بشأن تجارب مماثلة او تبادل الأفكار المتعلقة فيما يلي:

• مقارنة السمات مع عدد كبير من السمات والخوارزميات واختبارها.
• بينما سأركز على الأساليب المختلطة والهجينة، فأنا أيضا مهتم إذا كان هناك أخرى، وخاصة مجال التعدين تسلسل.
• التعميم هل هذا ضروري/ ممكن لتعميم نماذج الكشف؟ ماهي الشروط التي يتعين علينا اختبارها للتعميم؟ هل الاختبار على مجموعة سكانية مختلفة يكفي؟

اعتراف

يتم تنفيذ هذا العمل في إطار شبكة التدريب الأوليEduworks وانشطة Marie Skłodowska-Curie  (MSCA)FP7 والإجراءات من اللجان الأوربية.