الفصل الأول- المتسعات الكهربائية

جاءت مرحلة التصميم (Design) بعد الانتهاء من تحليل احتياجات الطلبة وبيانات الاختبار القبلي وطبيعة تعلم موضوع المتسعات. وفي هذه المرحلة تحولت النتائج التي تم الوصول إليها في التحليل إلى قرارات تعليمية محددة تتعلق بمسار التعلم، وطريقة عرض المحتوى، والأنشطة، والوسائط، والتفاعل، والدعم بالذكاء الاصطناعي، والتقويم.

ولذلك لم يبدأ تصميم الفصل من اختيار شكل الصفحة أو إضافة الوسائط بصورة منفصلة، بل بدأ بالسؤال عن ماذا يحتاج الطالب أن يتعلم؟ وكيف يمكن أن يتفاعل مع المفهوم؟ وما نوع الدعم الذي يحتاج إليه؟ وكيف يمكن متابعة أدائه؟ ثم تم اختيار عناصر البيئة التعليمية في ضوء هذه الأسئلة.

وتشير مراجعة حديثة أجراها Kibar & Ilgaz (2026) إلى أن دمج الذكاء الاصطناعي في التصميم التعليمي يتجه نحو جعله شريكًا داعمًا في عمليات التحليل والتصميم والتطوير والتقويم، مع بقاء الخبرة التربوية والقرار التعليمي في مركز عملية التصميم.

تم تنظيم الفصل الأول بصورة متدرجة، تبدأ بالمفاهيم الأساسية المتعلقة بالمتسعة ثم تنتقل إلى السعة الكهربائية، والعوامل المؤثرة فيها، والعازل الكهربائي، وربط المتسعات، والطاقة المختزنة، والشحن والتفريغ، مع الانتقال من المفهوم إلى القانون ثم إلى التطبيق والمسألة.

ولم يتم تصميم المحتوى في صورة نصوص متتابعة فقط، بل تم التخطيط لاستخدام النص، والصورة، والرسم، والجدول، والفيديو، والتجربة، والقانون، والمثال، والمسألة بصورة مترابطة، حتى يستطيع الطالب الانتقال بين أكثر من تمثيل للمفهوم الفيزيائي نفسه.

وتؤكد الدراسات الحديثة في تعليم العلوم أن بناء المعنى العلمي يستفيد من قدرة الطالب على الانتقال بين التمثيلات المختلفة وربطها ببعضها، بدل التعامل مع كل تمثيل بصورة منفصلة. وقد بين Knain, Fredlund & Furberg (2021) أهمية بناء التمثيلات ومناقشتها في دعم استدلال الطلبة وفهمهم العلمي.

تم تصميم الأنشطة بحيث يكون الطالب مشاركًا في عملية التعلم، وليس متلقيًا للمحتوى فقط. ولذلك تم إدخال التجارب، والأسئلة، والمسائل، والمقارنات، والمواقف التي تتطلب من الطالب تفسير ما يحدث عند تغيير أحد العوامل المؤثرة في المتسعة.

ومن أمثلة ذلك التفكير في أثر تغيير المسافة بين الصفيحتين، أو إدخال مادة عازلة، أو فصل المتسعة عن المصدر، أو تغيير طريقة الربط، ثم ربط النتيجة بالعلاقة الفيزيائية المناسبة.

وبهذا أصبح النشاط مصممًا بحيث يقود الطالب من الملاحظة ← إلى التفسير ← إلى استخدام القانون ← إلى تطبيقه في موقف جديد ، وهو ما يجعل النشاط جزءًا من بناء الفهم وليس مجرد تدريب بعد انتهاء الشرح.

تم تحديد دور الذكاء الاصطناعي منذ مرحلة التصميم بوصفه أداة لدعم الطالب أثناء التعلم، وليس وسيلة لتقديم الإجابة النهائية له. لذلك تم تصميم خيارات تسمح للطالب بطلب التلميح، وإعادة صياغة المسألة، والشرح خطوة بخطوة، وتوضيح الفكرة عند الحاجة .

ويتيح هذا النوع من الدعم للطالب أن يحاول أولًا، ثم يحصل على مستوى من المساعدة عندما يواجه صعوبة، بحيث تبقى عملية التفكير والحل جزءًا من مسؤوليته أثناء التعلم.

وتشير المراجعات الحديثة في الذكاء الاصطناعي في التعليم إلى أن من أهم أدواره التعليمية تقديم التغذية الراجعة، والدعم الشخصي، والتوجيه الذكي، والتكيف مع احتياجات المتعلم. وقد بينت مراجعة Chiu وآخرين (2023) أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تمتد عبر مجالات التعلم والتدريس والتقويم، مع ضرورة ربطها بأهداف تعليمية واضحة.

تم الأخذ في الاعتبار أن البحث يستهدف مهارات التفكير العلمي، ولذلك لم يتم تصميم جميع الأسئلة على أساس استرجاع القانون أو التعريف، بل أُدرجت مواقف تتطلب من الطالب الملاحظة، والمقارنة، وتحديد العلاقات بين المتغيرات، وتفسير النتائج، واستخدام الأدلة، والوصول إلى استنتاج .

وتتناسب هذه المهارات مع طبيعة تعلم الفيزياء، لأن الطالب يواجه متغيرات وعلاقات ونتائج تحتاج إلى تفسير، وليس مجرد إجابة محفوظة. ولذلك تم ربط التفكير العلمي بالمحتوى والأنشطة والتجارب نفسها.

وقد قدم Vaesen & Houkes (2021) إطارًا حديثًا لتعليم الاستدلال العلمي، يركز على استخدام الفرضيات والنماذج والأدلة في تفسير الظواهر العلمية والوصول إلى نتائج يمكن تبريرها.

كما تم تصميم تجربة التعلم بحيث تمنح الطالب دورًا نشطًا داخل الفصل، من خلال التنوع بين الشرح، والفيديو، والتجربة، والأسئلة، والمسائل، وإتاحة المحاولة وإعادة المحاولة والحصول على المساعدة عند الحاجة.

ولم يكن الهدف من هذا التنوع إضافة عناصر كثيرة داخل الصفحة، بل زيادة مشاركة الطالب وشعوره بأنه قادر على التقدم والتعامل مع المهمة خطوة بعد أخرى، بما يدعم الدافعية نحو التعلم.

وتوضح نظرية التحديد الذاتي في عرضها الحديث لدى Ryan & Deci (2020) أن البيئة التي تدعم شعور المتعلم بالقدرة والاستقلالية والارتباط ترتبط بدافعية أكثر جودة ومشاركة واستمرار أكبر في التعلم.

كما تؤكد مراجعة منهجية وتحليلًا بعديًا حديثًا للتدخلات التعليمية القائمة على نظرية التحديد الذاتي أن توفير بيئات تعلم تدعم الحاجات النفسية الأساسية للمتعلم يمثل أساسًا مهمًا عند تصميم تدخلات تستهدف الدافعية (2024).

تم تصميم الأسئلة والتدريبات داخل الفصل بحيث يكون لها دور تعليمي وتقويمي في الوقت نفسه. فالطالب يستطيع الإجابة، والتحقق من إجابته، وإعادة المحاولة، ثم استخدام التلميح أو الشرح عندما يحتاج إليه.

كما تم التخطيط لأن تنتقل بيانات الأداء من الاختبارات والأنشطة إلى أنظمة التحليل داخل المنصة، حتى لا تبقى نتيجة الطالب رقمًا منفصلًا، بل تصبح جزءًا من عملية متابعة التعلم وتحسين البيئة التعليمية.

وهذا يتفق مع الاتجاهات الحديثة في التقويم الرقمي والتغذية الراجعة، التي تنظر إلى بيانات الأداء بوصفها مصدرًا يمكن استخدامه لتحديد ما يحتاج المتعلم إلى تحسينه وتوجيه الدعم في الوقت المناسب.

من القرارات المهمة في هذه المرحلة أن تكون بيانات الطالب جزءًا من تصميم البيئة، ولذلك تم التخطيط لمسار يربط بين تفاعل الطالب داخل الفصل ونتائج الأداء والتحليل داخل المنصة.

ويجعل هذا التصميم الذكاء الاصطناعي جزءًا من دورة التعلم، لا مجرد أداة خارجية، لأن البيانات الناتجة عن أداء الطالب يمكن أن تستخدم في تنظيم الدعم والتقويم والتحسين اللاحق للبيئة.

وتؤكد المراجعات الحديثة في الذكاء الاصطناعي التعليمي أهمية الدمج بين التعلم، والتدريس، والتقويم، والبيانات، واتخاذ القرار ضمن تصميم واحد مترابط، بدل التعامل مع كل عنصر بصورة منفصلة.