علم البيانات الضخمة وعصر الذكاء الإصطناعى Big Data Science | ||
| المجله الدوليه للتعليم بالانترنت | ||
| Volume 23, Issue 1, January 2024, Pages 1-26 PDF (1.03 M) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/jaee.2024.358444 | ||
| Author | ||
| محمد العزب | ||
| Abstract | ||
| يمر العالم بسرعة نحو التحول الرقمي ويدخل إلى عالم جديد مع العديد من التطورات غير المسبوقة. وتؤثر هذه الاتجاهات الجديدة على المجتمع والوظائف المستقبلية، وبالتالي وظائف الطلاب. ويكمن في قلب هذا التحول الرقمي علم البيانات ألا محدودة؛ ذلك التخصص الذي يكسب البيانات الضخمة معنى. ومع وجود العديد من التحديات الرقمية الناشئة التي تتزايد معدلات نموها أمام أعيننا بسرعة فائقة ، تناقش هذه المقالة وجهات النظر حول فرص كليات المعلومات، والمقترحات في مجال تعليم علم البيانات. ويمكن القول بأن مدارس المعلومات يجب أن تمكن طلابها من خلال تخصصات "حوسبة المعلومات"، التي نعرّفها على أنها القدرة على حل المشكلات وإنشاء القيم والمعلومات والمعرفة باستخدام الأدوات في المجالات التطبيقية المختلفة. وباعتبارها مناهج متخصصة لدعم تخصصات حوسبة المعلومات في تعليم علم البيانات، فنقترح المحاور الثلاثة القائمة على المستخدم، والأداة، والتطبيق. ستعمل على التمييز بين تعليم علم البيانات في مدارس المعلومات، وتعليم علوم الحاسب أو كليات إدارة الأعمال. ونقدم إطار تعليم علم البيانات متعدد الطبقات Data Science Education Framework (DSEF)، ذو وحدات بناء، تتضمن الركائز الثلاث لعلم البيانات (الأشخاص، والتقنية، والبيانات)، والتفكير الحاسوبي، والنماذج القائمة على البيانات، ودورات حياة علم البيانات. وبالتالي ، يجب تصميم مقررات علم البيانات استناداً إلى هذا الإطار باستخدام المناهج القائمة على المستخدم، والقائمة على الأدوات والقائمة على التطبيق. وسوف يساعد هذا الإطار طلابنا على التفكير في مشكلات علم البيانات من منظور الصورة الكبيرة، وتعزيز مهارات حل المشكلات المناسبة جنبًا إلى جنب مع المنظورات الواسعة لدورات حياة علم البيانات. ونأمل أن يساعد إطار تعليم علم البيانات متعدد الطبقات الذي تمت مناقشته في هذه المقالة الزملاء في مدارس المعلومات في تصميمهم لمناهج علم البيانات الجديدة. | ||
| Keywords | ||
| البيانات الضخمة; علم البيانات; حوسبة المعلومات; الثورة الصناعية الرابعة; مدارس المعلومات; التفكير الحاسوبي; نموذج مستند إلى البيانات; دورة حياة علم البيانات | ||
|
Statistics Article View: 293 PDF Download: 233 |
||
