شبكة المعلومات العربية التربوية

أدى التطور السريع لتكنولوجيا الهواتف المحمولة إلى ضرورة دمج الأساليب الحديثة المبتكرة في تعليم طلاب الحاسب الآلي. يعرض البحث نظام تعلم ذكي مبني على المنطق الضبابي (FILS) لتنمية مهارات تطوير تطبيقات الهواتف المحمولة لطلاب معلمي الحاسب الآلي بكلية التربية النوعية. تستخدم المنهجية المقترحة نظام تعلم ذاتي يعتمد على المنطق الضبابي من البيانات التي تمثل معرفة الطلاب وقدراتهم المهارية ومتطلباتهم التعليمية. يستخدم FILS لتحسين تقديم المعرفة بناء على خصائص المتعلمين الفردية حيث يتكيف النظام وفق خصائص الطالب أثناء موقف التعلم وتقديم المحتوى. تم التطبيق على 70 طالبا وتم تقسيمهم عشوائيا إلى مجموعتين: مجموعة ضابطة ومجموعة تجريبية، حيث تكونت كل مجموعة من 35 طالبا. تدربت المجموعة الضابطة بطرق التعليم التقليدية، بينما تفاعلت المجموعة التجريبية مع نظام التعلم الذكي الضبابي المقترح. اعتمدت البحث على المنهج التجريبي ذو تصميم شبه تجريبي، مع التركيز على التحليل المقارن بين نتائج الاختبار وبطاقة الملاحظة القبلي والبعدي لكلا المجموعتين. تم تخصيص FILS لضبط محتوى التعلم بشكل ديناميكي استنادا إلى نظام استدلال المنطق الضبابي، الذي أخذ في الاعتبار وتيرة التعلم الفردية ومستويات الفهم. أشارت النتائج إلى تحسن ملحوظ في مهارات تطوير تطبيقات الهواتف المحمولة ضمن المجموعة التجريبية مقارنة بالمجموعة الضابطة. أظهر التحليل الإحصائي أن درجات الاختبار البعدي للمجموعة التجريبية كانت أعلى بشكل ملحوظ، مما يؤكد بأن FILS سهل بفعالية فهما أعمق وإتقانا في تطوير مهارات تطبيقات الهواتف المحمولة لدى طلاب الحاسب الآلي. يوصي البحث بضرورة البحث في متغيرات تصميم الأنظمة الذكية المعتمدة على المنطق الضبابي والإفادة في تنمية المهارات المختلفة لدى الطلاب. (الملخص المنشور)

The rapid evolution of mobile technology has necessitated the integration of innovative teaching methods into computer education. This paper presents a fuzzy intelligent learning system (FILS) to improve mobile app development skills for computer teacher students. The proposed methodology uses a self-learning system based on fuzzy logic from data that represents learners' knowledge and skill capabilities and their educational requirements. FILS is used to improve knowledge delivery based on individual learners' characteristics as it adapts during the learning situation and content delivery. A total of 70 students were randomly assigned to either a control group or an experimental group, with each group consisting of 35 students. The control group received traditional instruction methods, while the experimental group engaged with the proposed fuzzy intelligent learning system. The methodology embraced a quasi-experimental design, focusing on comparative analysis between the pre-test and post-test results of both groups. The FILS was tailored to adjust the learning content dynamically based on the fuzzy logic inference system, which considered individual learning pace and understanding levels. Results indicated a significant improvement in mobile app development skills within the experimental group compared to the control group. Statistical analysis showed that the experimental group’s post-test scores were significantly higher, suggesting that the FILS effectively facilitated a deeper understanding and proficiency in mobile app development. (Published abstract)