"التعليم" تعتمد 8 عناصر رئيسية لتقييم أداء المعلمين وتعزيز الجودة
تاريخ النشر: 20th, February 2025 GMT
أطلقت وزارة التعليم نموذجًا شاملًا لتقييم أداء شاغلي الوظائف التعليمية بهدف تحسين العملية التعليمية والارتقاء بمستوى المعلمين وتعزيز مخرجات التعلم وفق أحدث المعايير التعليمية العالمية.
ويهدف النموذج إلى تقديم رؤية واضحة وشاملة حول أداء المعلمين من خلال مجموعة من العناصر الأساسية التي تعكس مستوى كفاءة المعلم في الجوانب المهنية والتربوية، وذلك في إطار جهود الوزارة المستمرة لتعزيز جودة التعليم وتحقيق التطوير المهني المستدام للمعلمين.
وأوضحت أن هذه العناصر تشمل التنويع في استراتيجيات التدريس وتحسين نتائج المتعلمين وإعداد وتنفيذ خطة التعلم وتوظيف التقنيات ووسائل التعلم المناسبة وتهيئة بيئة تعليمية محفزة والإدارة الصفية وتحليل نتائج المتعلمين وتحسين مستواهم.
هذا إضافة إلى تنوع أساليب وأدوات التقويم، حيث يمثل كل عنصر من هذه العناصر معيارًا رئيسيًا يسهم في تطوير قدرات المعلمين وتحقيق الأهداف التربوية والتعليمية المرجوة.التنويع في استراتيجيات التدريسوبينت الوزارة أن عناصر التقييم تشمل التنويع في استراتيجيات التدريس، مشيرة إلى أن هذا العنصر يعد أحد أبرز عناصر التقييم حيث يقاس مدى قدرة المعلم على استخدام أساليب وطرق تدريس متنوعة تعزز من عملية التعلم وتسهم في تحقيق الأهداف التعليمية.
وتشمل قدرة المعلم على استخدام استراتيجيات تدريس مناسبة لكل موقف تعليمي بحيث تكون متوافقة مع طبيعة الدرس واحتياجات الطلاب، بالإضافة إلى توظيف استراتيجيات تتناسب مع ميول واهتمامات المتعلمين مما يعزز من مشاركتهم في العملية التعليمية.
كما يشمل هذا العنصر قدرة المعلم على تطبيق أساليب تدريس تساهم في تنمية مهارات التفكير الناقد والإبداعي لدى الطلاب وتعزز من قدرتهم على حل المشكلات والاستنتاج.
ويركز أيضًا على قدرة المعلم على استخدام استراتيجيات تعزز الحوار والمناقشة بين المتعلمين وتوفر بيئة تعليمية تفاعلية تسهم في بناء شخصية الطالب وتنمية قدراته التواصلية والفكرية.
.article-img-ratio{ display:block;padding-bottom: 67%;position:relative; overflow: hidden;height:0px; } .article-img-ratio img{ object-fit: contain; object-position: center; position: absolute; height: 100% !important;padding:0px; margin: auto; width: 100%; } التعليم تستهدف تحسين العملية التعليمية والارتقاء بمستوى المعلمين - اليومتحسين نتائج المتعلمينكما كشفت وزارة التعليم أن عنصر تحسين نتائج المتعلمين هو عنصر أساسي يقيس مدى قدرة المعلم على دعم وتطوير التحصيل الدراسي للطلاب ومعالجة نقاط الضعف لديهم، وتعزيز نقاط القوة من خلال وضع أهداف تعليمية ومعايير واضحة تجعل المتعلمين على دراية بما هو متوقع منهم تحقيقه.
كما يتضمن هذا المعيار قدرة المعلم على تقديم تغذية راجعة فورية ومحددة عند ملاحظة أداء الطلاب بحيث يركز على الإيجابيات ويقدم اقتراحات بناءة للتحسين بما يساعدهم على تطوير أدائهم بشكل مستمر.
هذا إضافة إلى ذلك يركز هذا المعيار على أهمية تكييف التغذية الراجعة لتكون متناسبة مع احتياجات الطلاب الفردية لضمان التفاعل الفعّال وتشجيعهم على طرح الأسئلة وتطبيق الاقتراحات التحسينية.
كما يشمل تعزيز ثقة المتعلمين بأنفسهم من خلال تقديم ملاحظات إيجابية وتوفير فرص للتحسين والتطور، ويشجع على استخدام التكنولوجيا في تقديم التغذية الراجعة بطرق مبتكرة مثل البريد الإلكتروني ومنصات التعلم الرقمية.إعداد وتنفيذ خطة التعلموأوضحت الوزارة أن إعداد وتنفيذ خطة التعلم هو عنصر يركز على قدرة المعلم على وضع خطة تعليمية منظمة تساعد على تحقيق الأهداف التعليمية بوضوح وكفاءة.
ويتطلب هذا المعيار قدرة المعلم على إعداد خطة التعلم وفق السياسات التعليمية المنظمة وبما يتلاءم مع تشخيص واقع المتعلمين ومستوياتهم الأكاديمية.توظيف التقنيات ووسائل التعلمكما كشفت الوزارة أن توظيف التقنيات ووسائل التعلم المناسبة هو معيار يقيس مدى قدرة المعلم على استخدام الوسائل التعليمية والتكنولوجية الحديثة بفعالية لتعزيز العملية التعليمية.
ويشمل هذا المعيار قدرة المعلم على توظيف تقنيات ووسائل التعلم بما يتناسب مع طبيعة الدرس وأهدافه التعليمية.
وأوضحت الوزارة أن تهيئة بيئة تعليمية محفزة هو عنصر يعكس قدرة المعلم على توفير بيئة تعليمية تضمن تفاعلًا إيجابيًا بين الطلاب وتعزز من فرص التعلم الفعّال.
ويشمل هذا العنصر توفير بيئة تعليمية إيجابية تقوم على الاحترام المتبادل وعدم التمييز وتعزز الشعور بالأمان النفسي والمادي.
ويشمل ذلك قدرة المعلم على تعزيز الانضباط الذاتي لدى المتعلمين وتوظيف استراتيجيات الإدارة الصفية التي تساعد في تنظيم بيئة التعلم بشكل يعزز من التفاعل الإيجابي بين الطلاب.
وبينت الوزارة أن تحليل نتائج المتعلمين وتحسين مستواهم يركز على قدرة المعلم على تحليل بيانات أداء الطلاب لاستخلاص استنتاجات تسهم في تحسين العملية التعليمية.
ويشمل تحليل نتائج التعلم لتحديد نقاط القوة والضعف ووضع خطط علاجية تستند إلى البيانات لضمان تحقيق تقدم ملموس في مستويات الطلاب.
.article-img-ratio{ display:block;padding-bottom: 67%;position:relative; overflow: hidden;height:0px; } .article-img-ratio img{ object-fit: contain; object-position: center; position: absolute; height: 100% !important;padding:0px; margin: auto; width: 100%; } التعليم تعمل على تعزيز مخرجات التعلم وفق أحدث المعايير التعليمية العالمية - اليوم
ويشمل ذلك فهم أساليب التقويم المناسبة وتطبيق التقويم البنائي والتكويني والختامي واستخدام وسائل متعددة مثل الملاحظة الصفية والاختبارات وتحليل نتائج التعلم لضمان تقييم عادل وموثوق.
ويمثل هذا النموذج خطوة استراتيجية نحو تعزيز جودة التعليم وتطوير أداء المعلمين وفق أحدث المعايير التعليمية العالمية.
ويأتي في إطار رؤية وزارة التعليم الرامية إلى تحسين مخرجات التعلم وضمان تقديم تعليم نوعي، يسهم في إعداد أجيال قادرة على مواجهة تحديات المستقبل.
المصدر: صحيفة اليوم
كلمات دلالية: عبدالعزيز العمري جدة وزارة التعليم تعليم السعودية أخبار التعليم في السعودية التطوير المهني للمعلمين الوظائف التعليمية السعودية المعلمين وزارة التعليم السعودية أداء المعلمين استراتيجيات التدريس العملیة التعلیمیة أداء المعلمین وزارة التعلیم بیئة تعلیمیة هذا المعیار الوزارة أن خطة التعلم article img ratio
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
زلزال نحر الأضحية نيابة عن المغاربة يسقط مسؤولين كبار بالمجلس العلمي ووزارة الأوقاف