ما هو «التخصص» وما مجالاته؟
«التحليلات التعليمية المفتوحة - Open Learning Analytics (OLA)» مجال يدمج علوم البيانات وعلوم التعلّم بتقنيات ومعايير مفتوحة لبناء منظومات ترصد أثر التعلّم لحظةً بلحظة، وتُحوّل تفاعلات المتعلّمين داخل المنصات إلى مؤشرات قابلة للتنفيذ. يرتكز على:
1. منصّات ومعماريات مفتوحة: أطر ومنهجيات لبناء منظومات قابلة للتوسّع والتكامل بين أدوات متعددة (LMS، مستودعات بيانات، لوحات متابعة)، مع تبنّي تصميمات معيارية.
2. نمذجة التعلّم والتنبؤ المبكر: خوارزميات تتنبّأ بمخاطر التعثّر وتوصي بتدخلات إسنادية شخصية، كما في مشروع OU Analyse.
3. معايير التتبع والتشغيل البيني: مثل Caliper وxAPI لتوحيد أحداث التعلّم ودمجها من مصادر متعددة.
4. بُنى بيانات وأطر مشاركة: مستودعات و«سير عمل» مفتوحة لمشاركة البيانات والأساليب مثل LearnSphere/DataShop.
5. مجموعات بيانات مفتوحة: مثل OULAD التي تُعين الباحثين على إعادة إنتاج النتائج وبناء نماذج مقارنة.
لماذا يخدم «النهوض الحضاري»؟
هذا الحقل يحرّك عجلة رأس المال البشري عبر ثلاثة مسارات عملية:
- إنصاف تعليمي مُقاس بالبيانات: مؤشرات مبكرة للفجوات، وخطط دعم موجهة لشرائح الطلاب، وخفض الفاقد التعليمي بقرارات مبنية على أدلة.
- تصميم تعلم موجّه بالمخرجات: لوحات متابعة تربط الحضور والتفاعل والتكليفات بالمردود، ما يرفع الكفاءة ويقلل الهدر في نظم التعليم والتدريب.
- سياسات عامة ذكية: أطر حوكمة تُدخل الخصوصية والأخلاقيات في صلب اتخاذ القرار، وتدعم انتقالًا منظّمًا نحو تعليم رقمي جدير بالثقة.
المهارات والخبرات المطلوبة
- أساس علم البيانات: Python/R، SQL، تنظيف البيانات، هندسة الميزات، تجارب مضبوطة، قياس الأثر.
- تعلم آلي وتحليلات تنبؤية: نماذج تصنيف وتجزئة وتنبؤ زمني، مع فهمٍ تربويّ لمعنى المؤشرات.
- تصميم لوحات وتصور بصري: Tableau/Power BI/Plotly وربطها بمستودعات تعليمية.
- فهم تربوي/نظريات تعلم: تعلم منظّم بالبيانات، تصميم تعلّم، تقويم تكويني.
- المعايير والاندماج التقني: Caliper، xAPI، تكامل Canvas/Moodle/Open edX.
- حَوْكمة البيانات: أخلاقيات، موافقات مستنيرة، سياسات استخدام، وأطر مؤسسية للنضج التحليلي.
اتجاهات البحث والابتكار الآن
1. تحليلات متعددة الوسائط: دمج نقرات النظام مع أثر النص والصوت والفيديو لسياقٍ أعمق للتعلّم. (تظهر في مستودعات وخطوط عمل LearnSphere الحديثة).
2. تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلّم التحليلي: واجهات مساعدة توليدية تعتمد مؤشرات LA لاقتراح تغذية راجعة دقيقة وتخصيص المسارات.
3. التنبّه المبكر والإسناد الشخصي عند القياس المؤسسي: خدمات وطنية كتجربة Jisc التي رفعت سرعة المنصة وقابليتها للاستخدام في 2024.
4. سياسات وأطر نضج مؤسسي: امتداد مشاريع SHEILA لصياغة سياسات تشغيلية قابلة للتبنّي عبر الجامعات.
5. فتح البيانات والقابليّة لإعادة الاستخدام: توسّع قواعد بيانات تعليمية مفتوحة مثل OULAD التي غدت مرجعًا للتجارب القابلة لإعادة الإنتاج.
6. البنية المعيارية المفتوحة: استمرار ترسيخ Caliper وxAPI كأساس للتشغيل البيني عبر أنظمة متعددة.
أبرز البيئات والجامعات والبرامج
عالميًا
- The Open University (UK): ريادة تطبيقية واسعة، مشروع OU Analyse، وبرنامج بحثي في «التعلّم التحليلي وتصميم التعلّم». تميّزه: تجارب على نطاق ضخم وحالة استخدام حقيقية داخل مؤسسة عملاقة للتعليم المفتوح.
- Carnegie Mellon – LearnSphere/DataShop (USA): بنية تحتية ومخازن بيانات وأدوات «سير عمل» مفتوحة، تسهّل مشاركة الأساليب والنتائج. تميّزه: منظومة أدوات قابلة لإعادة التركيب وإعادة الإنتاج.
- Stanford – Lytics Lab (USA): مجتمع بحثي متعدد التخصصات يدمج علوم التعلّم والبيانات على نطاق واسع. تميّزه: منظورات نظرية وتطبيقية معًا وقوائم مجلات ومؤتمرات مرجعية.
- University of Edinburgh (UK): «مركز البحث في التعليم الرقمي» ومشاريع SHEILA وسياسات التعلم التحليلي المؤسسية. تميّزه: مزاوجة السياسات بالتطبيقات مع حوكمة واضحة.
- Universitat Oberta de Catalunya – UOC (Spain): خدمات LA مؤسسية ومجموعات بحث (LAIKA)، وتكامل بحثي مع الذكاء الاصطناعي. تميّزه: خبرة تعليم مفتوح كامل عبر الإنترنت.
- KU Leuven / imec itec (Belgium): بحث تطبيقي في النمذجة الإحصائية وتخصيص التعلّم على منصات ضخمة. تميّزه: ربط LA بعلوم الأعصاب الإدراكية واللغة والتعلّم التعاوني.
- University of South Australia – C3L (Australia): مركز بحثي يركّز على تغيّر التعلّم في عصر الذكاء الاصطناعي. تميّزه: تركيز على التعقيد والنظم والتخصيص الذكي.
- UTS – Connected Intelligence Centre (Australia): برامج بحثية ودرجات في LA ومساقات مهنية، مع خط تركيز على التحليلات لتحسين التغذية الراجعة. تميّزه: جمع أكاديمي ومهني في حزمة واحدة.
- البنية المهنية الداعمة عالميًا: مؤتمر LAK ومنظمة SoLAR يوفّران أحدث الاتجاهات والنتائج سنويًا.
في الشرق الأوسط
- Hamdan Bin Mohammed Smart University – HBMSU (الإمارات): مساقات ومنتجات ذكية تعتمد التحليلات ضمن ماجستير «تصميم التعلّم والتقنية»، ومبادرات رقمية موجهة لرفع الكفاءة في بيئات ذكية. تميّزه: تركيزٌ تطبيقي قوي وتبنّي أطر LA ضمن برامج «سمارت ليرننغ».
- Qatar University: أبحاث حديثة في قياس التعلّم المنظّم ذاتيًا وتحليلات الأداء في البيئات المتزامنة عبر أدوات LA. تميّزه: تركيز بحثي على مؤشرات السلوك التعلمي.
- AUB – الجامعة الأميركية في بيروت: مسارات وتحويلات في تحليل البيانات على مستوى الدراسات العليا، ما يهيّئ البنية التحليلية لتطبيق LA مؤسسيًا. تميّزه: قاعدة منهجية صلبة لعلوم البيانات مع قابلية وصلها ببيئات التعليم.
ملاحظة عملية:
كثير من جامعات المنطقة تُدرّس علوم البيانات والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، ومع توفر المعايير المفتوحة (Caliper/xAPI) يمكن بناء قدرات LA مؤسسية بسرعة دون انتظار «تخصص مسمّى» باسم LA.