التغذية الراجعة بلوحة معلومات تحليلات التعلم في بيئة تعلم ذكية (رؤية نظرية وتحديات أخلاقية) | ||||
| تکنولوجيا التعليم: سلسلة دراسات وبحوث | ||||
| Volume 35, Issue 6 - Serial Number 1, June 2025, Page 3-36 PDF (988.74 K) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/tesr.2025.434934 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
| وليد يوسف محمد* 1; وائل رمضان عبد الحميد* 2; حنان حسين قرنى* 1; منى محمود محمد* 3 | ||||
| 1كلية التربية - جامعة حلوان | ||||
| 2أستاذ تكنولوجيا التعليم ووكيل كلية كلية التربية لشئون التعليم والطلاب - جامعة حلوان | ||||
| 3معلم أول لغة عربية | ||||
| Abstract | ||||
| تتناول هذه الورقة الاستخدام المتنامي للوحة معلومات تحليلات التعلم (LADs) في بيئات التعلم الذكية، مسلطة الضوء على دورها في دعم عملية التعلم وتحسين مخرجاتها من خلال تقديم بيانات مرئية وتحليلية تساهم في تعزيز فهم المتعلمين والمعلمين لسير العملية التعليمية. تنطلق الورقة من تأطير نظري يربط هذه اللوحات بمفاهيم مثل الخصوصية، وقبول التكنولوجيا، والتنظيم الذاتي، وتستعرض مجالات تصميمها، وأنواع البيانات التي تستند إليها، والخصائص التي تجعلها أدوات فعالة في تقديم تغذية راجعة آنية وتفاعلية. كما توضح كيف تُسهم التغذية الراجعة المبنية على تحليل سلوك المتعلم وتقدمه، في رفع وعيه الذاتي، وتحفيزه، وتمكينه من اتخاذ قرارات تعليمية أكثر دقة. في المقابل، تشير إلى عدد من التحديات، منها ما يرتبط بجوانب التصميم، كزيادة العبء المعرفي، ومنها ما يتعلق بالعدالة في استخدام البيانات وتفسيرها، ما يبرز أهمية مراعاة البعد الأخلاقي عند تصميم وتوظيف هذه الأدوات. وتقترح الورقة ضرورة تبني إطار أخلاقي يُراعي مبادئ الشفافية، والخصوصية، والعدالة، لضمان الاستخدام الآمن والفعال للوحات المعلومات في بيئات التعليم الذكية، بما يسهم في بناء منظومة تعليمية أكثر إنصافًا واستدامة This paper explores the growing use of Learning Analytics Dashboards (LADs) within smart learning environments, highlighting their role in enhancing the educational process through real-time, visualized data that supports both learners and educators. Drawing on theoretical foundations such as privacy theory, technology acceptance models, and self-directed learning theory, the paper examines the design dimensions of LADs, the types of data they utilize, and the characteristics that enable them to provide personalized and actionable feedback. The paper further illustrates how such feedback—grounded in learners’ behavior and progress—can promote self-awareness, motivation, and informed decision-making. At the same time, it addresses a range of challenges, including design-related issues that may contribute to cognitive overload, as well as concerns around fairness, data interpretation, and user understanding. In response, the paper underscores the importance of embedding ethical considerations into the development and application of LADs. It advocates for a comprehensive ethical framework that ensures transparency, privacy, and justice—fostering a more equitable and sustainable use of learning analytics in smart educational systems. | ||||
|
Statistics Article View: 105 PDF Download: 85 |
||||
