كما ذكرت في نقاش سابق، دخلت في سلسلة من التحديات مع نفسي منذ منتصف العام الماضي. كانت احدى هذه التحديات هي أن أقوم بالدخول في مجال تحليل البيانات وتحديدًا في مجال الـ “Learning Analytics” أي تحليل البيانات في المؤسسات التعليمية بهدف تحسين العملية التعليمية من نواحٍ مختلفة. أحكي لكم تجربتي من لحظة اتخاذي القرار، تحديدي للأهداف المرجو الوصول إليه، والمرحلة التي أقف عندها الآن.

المرحلة الأولى – التعرف على المجال:

في المرحلة الأولى، قمت بالتعرف على متطلبات الدخول في المجال، تعريف أساسي له ومقدماته، وتاريخه بشكل مجمل، وما هي أهم تطبيقاته وأهم تحدياته ونقاط تحوله في الوقت الحالي. تحليل البيانات التعليمية هو مزيج بين علم البيانات (Data Science) وبين علم النفس، وعلوم التعلم (Science of Learning). لحسن الحظ، درست أساسيات علم النفس من قبل، كما أدرس علوم التعلم لاهتمامي بالتعلم كظاهرة. أم عن علم البيانات، فالدخول فيها يتطلب النجاح في العدي من الأشيا، منها: الإحصاء والرياضيات، البرمجة، والذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة "Machine Learning".

المرحلة الثانية – تحديد الأهداف:

في هذه المرحلة، كان علي أن أكون واقعيًا، ملتزمًا بأهداف محددة، وبجدول زمني محدد. لهذا السبب، قمت بتحديد هذه الأهداف للمرحلة الابتدائية:

  1. تعلم الإحصاء: لحسن الحظ، في الوقت الذي قررت فيه البدء بالتعلم ظهرت منحة المليون مبرمج ( http://www.arabcoders.ae/) وقررت من خلالها تعلم الإحصاء الوصفي – descriptive statistics. كما قررت من خلالها تعلم أساسيات لغة SQL. اتخذت أيضًا منهج الإحصاء في أكاديمية خان ( https://www.khanacademy.org... مصدرًا مساعدًا. كما قمت بتحدي نفسي لإنهاء دورة Statistics in R المقدمة عبر جامعة Duke والتي أتعلم فيها أساليب البحث والإحصاء باستخدام لغة R ( https://www.coursera.org/le... المدة الزمنية: 6 أشهر.
  2. تعلم أساسيات البرمجة بلغة الـ R و Python: قمت باستخدام موقع Bootcamp وليندا في تعلم أساسية البرمجة بلغة الـ R. المدة الزمنية: شهرين
  3. إتمام سلسلة مساقات Learning Analytics الموجودة على منصة edX من جامعة تكساس أرلنجتون: لحسن الحظ، أعلنت الجامعة عن سلسلة من المساقات في هذا المجال فقررت فورًا إتمامها. أنا الآن في المساق الأول من السلسلة. المدة الزمنية: 9 شهور
  4. العمل على مشروع بحثي فعلي: بحكم عملي في منصة إدراك، هنالك العديد من البيانات لدى الطلاب. قمت بالتوجه إلى مدير فريق البحث بالمنصة وأخبرته بمدى تقدمي في المجال برغبتي على العمل على مشروع لتحليل بيانات الطلبة بشكل إضافي. رحب فريق العمل برغبتي وأنا الآن أعمل على تطبيق ما تعلمته في مشروع فعلي. المدة الزمنية: 9 شهور.
  5. إتمام دورات مقدمة في علوم الحاسب من جامعة هارفارد: إنهاء الدورات المشهورة CS50B & CS50T.
  6. مبادئ تصميم الجرافيك: أردت تعلم المبادئ لأن جزء الـ Data Visualization يعد جزءًا مهمًا في عملية تحليل البيانات.

أين أنا الآن؟

لازلت مبتدءًا بكل تأكيد. لكني الآن أكثر ثقة في التعامل مع الأرقام، ومع كتابة وقراءة بعد سطور الكود. أنا على دراية بمبادئ علوم الحاسب وكيفية حل المشاكل الحوسبية بشكل عام جدًا. أستطيع الآن أن أقوم بتصميم بصري مريح للأعين عن طريق برنامج الـ Illustrator.

أين أريد الذهاب؟

لازال لدي الكثير لأتعلمه. أريد دراسة التفاضل والتكامل، البدء في مجال الـ machine learning، الدخول في بناء النماذج من خلال البيانات (Data Modeling).

لعلكم لاحظتم تكرار عبارة "لحسن الحظ"، وأنا حقيقة ممتن جدًا لمساندة الحظ لي في رحلتي. ولكني على يقين بأن الحظ وليد الاستعداد الجيد للفرص (Luck is when opportunity meets preparation).

هل لديكم أية اقتراحات لي؟ :)