نمط تحكم المتعلم (نقص المفصل/ زيادة الموجز) في بيئة تعلم الكترونية لتنمية مهارات إدارة البيانات الضخمة عبر منصات الذكاء الاصطناعي والوعي بالتعلم الأخضر الرقمي لطلاب الدراسات العليا ذوي الفضول المعرفي (محدد/ متعدد الأشكال) | ||||
| المجلة الدولية للتعليم الإلکتروني | ||||
| Volume 14, Issue 2, December 2024, Page 55-237 PDF (2.56 MB) | ||||
| Document Type: البحوث والدراسات والمقالات المستوفاة للقواعد العلمية المتعارف عليها، والتى يجريها أو يشارک فى إجرائها أعضاء هيئة التدريس والباحثون فى الجامعات ومراکز البحوث المصرية والعربية، وذلک باللغتين العربية والإنجليزية . | ||||
| DOI: 10.21608/ijel.2024.395668 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
| أ.م.د. شيماء سمير محمد خليل1; د. شيماء سمير فهيم علي2 | ||||
| 1أستاذ مساعد تكنولوجيا التعليم، كلية التربية النوعية، جامعة المنيا | ||||
| 2مدرس تكنولوجيا التعليم، كلية التربية، جامعة بني سويف | ||||
| Abstract | ||||
| هدف البحث الحالي إلى تنمية مهارات إدارة البيانات الضخمة عبر منصة الذكاء الاصطناعي Microsoft Azure AI Platform والوعي بممارسات التعلم الأخضر الرقمي لطلاب الدراسات العليا ذوي الفضول المعرفي ـ عينة البحث ـ بقسم تكنولوجيا التعليم ـ كلية التربية النوعية ـ جامعة المنيا، من خلال تطوير بيئة تعلم إلكترونية قائمة على التفاعل بين نمط تحكم المتعلم (نقص المفصل/ زيادة الموجز) والفضول المعرفي للطلاب (محدد/ متعدد الأشكال)، تكونت عية البحث من أربعة مجموعات تجريبية تم تصنيفها وفقاً لنمط تحكم المتعلم (نقص المفصل/ زيادة الموجز) والفضول المعرفي (محدد/ متعدد الأشكال) حيث تضمنت المجموعة التجريبية الأولى على الطلاب (نقص المفصل، فضول محدد) والثانية (نقص المفصل، فضول متعدد الأشكال) والثالية (زيادة الموجز، فضول محدد) والرابعة (زيادة الموجز، فضول متعدد الأشكال)، تم التوصل لقائمة بالمعايير التصميمية لبيئة التعلم القائمة على نمط تحكم المتعلم، وتمثلت أدوات القياس في: اختبار تحصيل للجانب المعرفي لمهارات إدارة البيانات الضخمة عبر Microsoft Azure AI Platform، بطاقة ملاحظة مهارات إدارة البيانات الضخمة، مقياس الوعي بالتعلم الأخضر الرقمي، أشارت نتائج البحث عن فاعلية بيئة التعلم الالكترونية القائمة على نمط تحكم المتعلم في تنمية مهارات إدارة البيانات الضخمة والوعي بالتعلم الأخضر الرقمي لجميع عينة البحث، وتفوق طلاب نمط نقص المفصل في كل من الاختبار التحصيلي ومقياس الوعي بالتعلم الأخضر الرقمي، وتفوق الطلاب ذوي الفضول المعرفي المحدد بهم أيضاً، وتحققت نتائج أعلى في الاختبار التحصيلي ومقياس الوعي بالتعلم الأخضر الرقمي لمجموعة (نقص المفصل والفضول المعرفي المحدد) بينما تفوق طلاب نمط زيادة الموجز في بطاقة الملاحظة، وتفوق الطلاب ذوي الفضول متعدد الأشكال بها أيضاً، وتحققت نتائج أعلى في بطاقة ملاحظة المهارات لمجموعة (زيادة الموجز والفضول المعرفي متعدد الأشكال)، وأوصى البحث بضرورة تطوير بيئات التعلم الإلكترونية وفق أنماط التحكم التعليمي ودمج التعلم الأخضر الرقمي بها لتواكب مستجدات الثورة الصناعية الرابعة والجيل الرابع للتعليم Education4 وخاصة الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، والتأكيد على أهمية توظيف أدوات التعلم الأخضر الرقمي وإدارة البيانات الضخمة، وضرورة الاهتمام بمخرجات التعلم ذات الصلة بالمهارات اللازمة لمهن المستقبل لتمكن المتعلمين من اكتساب مهارات المستقبل بشكل إنتاجي في اقتصاد المعرفة المستقبلي. الكلمات المفتاحية: نمط تحكم المتعلم، الفضول المعرفي، إدارة البيانات الضخمة، منصات الذكاء الاصطناعي، التعلم الأخضر الرقمي. Abstract The current research aimed to develop big data management skills via the Microsoft Azure AI Platform and awareness of digital green learning practices for postgraduate students with cognitive curiosity; the research sample is selected from the Department of Educational Technology, Faculty of Specific Education, Minia University. This was achieved by designing and developing an electronic learning environment based on the interaction between the learner control Style (Full Minus/ Lean Plus)and students' cognitive curiosity (specific/multifaceted). The research sample was divided into four experimental groups classified according to the learner's control Style (Full Minus/ Lean Plus) and cognitive curiosity (specific/ Multifaceted). The first experimental group included students (Full Minus, specific curiosity), the second (Full Minus, Multifaceted curiosity), the third (Lean Plus, specific curiosity), and the fourth (Lean Plus, Multifaceted curiosity). They also developed a list of design standards for the learning environment based on the learner control pattern. The research followed the experimental method with a quasi-experimental design of four groups. Measurement tools included an achievement test for the cognitive aspect of big data management skills via Microsoft Azure AI Platform, an observation card for big data management skills, and a scale for awareness of digital green learning. The research results showed the learning environment's effectiveness in developing big data management skills and awareness of digital green learning for all research samples. Students in the Full Minus style excelled in the achievement test, the digital green learning awareness scale, and specific cognitive curiosity students. The group with (Full Minus style and specific cognitive curiosity) had higher results in the achievement test and digital green learning awareness scale. Meanwhile, students in the Lean Plus style excelled in the observation card and multifaceted curiosity students also. The group achieved higher results in the skills observation card with (Lean Plus style and multifaceted cognitive curiosity). The research recommended developing e-learning environments according to instructional control patterns and integrating digital green learning to keep pace with the Fourth Industrial Revolution and Education 4.0 developments, especially artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT). It emphasized the significance of employing digital green learning tools and big data management, as well as the need to focus on learning outcomes related to skills necessary for future professions to enable learners to acquire future skills productively in the future knowledge economy. Keywords: Learner control style, cognitive curiosity, big data management, artificial intelligence platforms, digital green learning. | ||||
|
Statistics Article View: 175 PDF Download: 212 |
||||
