تجاوز إلى المحتوى الرئيسي
تابعنا على تيليجرامانضم

تحليل البيانات

ملخص تقنيات تحليل البيانات، المهارات الرقمية

القوانين والتعريفات والأفكار الأساسية في الموضوع، من الكتاب المقرّر. راجعها داخل TawjihiAI مع البطاقات والأسئلة.

طرائق جمع البيانات:

  • المقابلات ⁦(Interviews)⁩: تُعدّ المقابلات واحدة من أكثر طرائق جمع البيانات شيوعًا وفاعلية، وهي تمتاز بتنوّع أساليبها التي تُناسب مختلف الأهداف. كذلك تُعدّ المقابلات أداة مرنة وفاعلة لجمع البيانات النوعية.
  • المقابلة الفردية: تُرّكز المقابلة الفردية على شخص واحد للحصول على بيانات عميقة ومُفصّلة عنه.
  • المقابلة الجماعية: تشمل المقابلة الجماعية الالتقاء بمجموعة من الأشخاص؛ ما يتيح جمع آراء مُتعدّدة في آنٍ معًا.
  • المقابلة الرسمية: يُخطّط للمقابلة الرسمية مُسبقًا بأسئلة مُجهّزة وواضحة.
  • المقابلة غير الرسمية: تُعقد المقابلة غير الرسمية من دون تخطيط دقيق ومُحكم، وفيها تكون الأسئلة مفتوحة لتتيح نقاشًا حُرًّا.
  • وجهًا لوجه: يمتاز هذا النوع من المقابلات بالتفاعل المباشر بين الطرفين.
  • عن بُعد: يمتاز هذا النوع من المقابلات باستخدام وسائل الاتصال، مثل: الهاتف، والتطبيقات المرئية.
  • الاستبانات ⁦(Questionnaires)⁩: تُعَدُّ الاستبانة أداة لجمع البيانات، وهي تتضمَّن مجموعة من الأسئلة (ورقية أو إلكترونية) يجيب عنها أفراد من مجموعة مُستهدفة. تُعَدُّ الاستبانة أداة مثالية إذا كان الهدف منها هو جمع بيانات شاملة ومُوحَّدة تُسهِّل عملية التحليل واتِّخاذ القرارات، وهي تمتاز بتوافرها لشريحة واسعة من الأفراد، وسهولة جمعها للبيانات وتحليلها.
  • أُنشِئ استبانة إلكترونية باستخدام نماذج جوجل ⁦(Google Forms)⁩، وأُضمِّنها مجموعة من الأسئلة بهدف جمع بيانات عن الطلبة في صفي، مثل: الاسم، والعمر، وتاريخ الميلاد.
  • أُشارك الاستبانة مع زملائي/زميلاتي في الصف، ثمَّ أطلب إليهم تعبئتها والإجابة عن الأسئلة الواردة فيها.
  • بعد ذلك، أُطَّلع على نتائج الاستبانة، وأُلاحظ السرعة والسهولة في الحصول على البيانات وتحليلها.

لإنشاء استبانة إلكترونية

  • المسوحات أو الاستطلاعات ⁦(Surveys)⁩: تُشبه هذه الطريقة الاستبانات من حيث التصميم، لكنَّها تختلف عنها في جمعها بيانات من عدد أكبر من الأفراد. وفيها تُكتب مجموعة من الأسئلة المُخصَّصة، ثمَّ تُوزَّع على عينة مختارة بعناية من أفراد المجتمع المُستهدف. تُعَدُّ المسوحات وسيلة فاعلة لجمع كَمٍّ كبير من البيانات بهدف استكشاف مواقف الأفراد، وتحديد الفروق في السلوكات، ومراقبة التغيُّرات المُحتملة بمرور الوقت، وصولًا إلى فهم الاتِّجاهات العامة داخل المجتمعات.
  • الملاحظة ⁦(Observation)⁩: تُعَدُّ الملاحظة إحدى أدوات جمع البيانات التي تعتمد على مراقبة الباحث لعناصر مُعيَّنة أو عمليات وأحداث مُحدَّدة، إضافةً إلى تسجيل ملاحظاته بدقة. تُستخدم هذه الطريقة كثيرًا في مراقبة السلوكات والظواهر بصورة مباشرة ودقيقة؛ ما يتيح جمع بيانات موضوعية عن الواقع بعيدًا عن التحيز أو التعصُّب. من الأمثلة على الملاحظة: مراقبة سلوك الطلبة الصغار داخل الصفوف؛ لفهم كيفية تفاعلهم مع المُعلِّمين/ المُعلِّمات والزملاء/ الزميلات، ودراسة تفاعل الأفراد في بيئة العمل؛ لفهم ديناميكيات الفريق.
  • مجموعات التركيز ⁦(Focus Groups)⁩: تُعَدُّ هذه الطريقة واحدة من الطرائق النوعية لجمع البيانات، وهي تعتمد على مناقشات جماعية مُنظَّمة تُرَكِّز على موضوع مُعيَّن. تضمُّ المجموعة عادةً (6-12) فردًا لديهم اهتمام (أو خبرة) مُشترك بالموضوع الذي يُراد دراسته. تهدف هذه الطريقة إلى فهم تصوُّرات المشاركين وآرائهم ومواقفهم عن طريق طرح مجموعة من الأسئلة التوجيهية التي تتعلَّق بالموضوع. من الأمثلة على مجموعات التركيز: دراسة آراء المُستهلكين بخصوص مُنتج جديد، واستكشاف مواقف المُعلِّمين/ المُعلِّمات تجاه تطبيق استراتيجيات تعليمية مُبتكرة.
  • دراسة الحالة ⁦(Case Study)⁩: تُعَدُّ دراسة الحالة أسلوبًا بحثيًا يُركِّز على التحليل المُعمَّق لوحدة مُحدَّدة، مثل: الفرد، والأسرة، والمجتمع، والمدرسة، والموقع المُعيَّن. تهدف هذه الطريقة إلى جمع بيانات شاملة عن هذه الوحدة؛ بُغية فهم الظاهرة المدروسة بوضوح ودقة، وهي تعتمد على ملاحظة الظاهرة في سياقها الطبيعي، مع توثيق التفاصيل المحيطة بها. يُذكر أنَّ دراسة الحالة تُستخدم على نطاق واسع في المجالات الاجتماعية والتعليمية والطبية.

استكشاف البيانات

  • المرحلة الأوّلية لتحضير البيانات: تبدأ هذه المرحلة بتحديد المشكلة أو السؤال الذي نرغب في الإجابة عنه باستكشاف البيانات، ويُعدّ وجود هدف واضح خطوة أساسية لتوجيه عملية الاستكشاف بصورة فاعلة. بعد ذلك تُجمع البيانات اللازمة للتحليل من مصادر مُتنوّعة، مثل: قواعد البيانات، والواجهات البرمجية ⁦(APIs)⁩، وجداول البيانات، والملفات النصية. يُذكر أنّ هذه المرحلة تُعدّ حجر الأساس في استكشاف البيانات وتحضيرها لتحليل أعمق.
  • تنظيف البيانات ⁦(Data Cleaning)⁩: تتضمّن…