تحليل الأداء الأكاديمي المحسن لمديري التعليم (نائب المدير الأكاديمي)
المسار: Vice Principal ( Academics)
متطلب أساسي: التخطيط ومتابعة الأداء المؤسسي لمدير الشؤون الأكاديمية
مقرر متقدم يهدف إلى تطوير قدرات تحليل الأداء الأكاديمي ودعم اتخاذ القرارات الإدارية المبنية على الأدلة، مع التركيز على التطبيقات العملية والتجارب الميدانية العميقة. يغطي المقرر الأدوات والإطارات والتقنيات المتطورة في تحليل البيانات الأكاديمية، ويهدف إلى تمكين نائب المدير الأكاديمي من إدارة الأداء الأكاديمي بفعالية عبر استخدام أحدث الأساليب والأساليب القائمة على التحليل الدقيق.
#تحليل_الأداء الأكاديمي#مديري_التعليم#نائب_المدير الأكاديمي#تحليل_البيانات الأكاديمية#اتخاذ_القرارات الإدارية#التطبيقات_العملية#التجارب_الميدانية#أدوات_تحليل الأداء#إطارات_تحليل البيانات#تقنيات_متطورة في التعليم#إدارة_الأداء الأكاديمي#أساليب_التحليل الدقيق#تطوير_قدرات التعليم#دورات_تدريبية في التعليم#تحسين_الأداء الأكاديمي#التعليم_المبني على الأدلة#استراتيجيات_التعليم المتقدم#تحليل_الأداء التعليمي#تدريب_نائب المدير الأكاديمي#دورات_متقدمة في التعليم
1. اكتساب المعرفة الأساسية والمهارات التطبيقية لتحليل البيانات الأكاديمية بشكل متقدم
أهداف التعلم:
1. تحديد مصادر البيانات الأكاديمية بدقة مع تقييم جودتها
2. شرح مفاهيم الإحصاء والتحليل الأساسية والمتقدمة المستخدمة في التحليل
3. تطبيق معايير الجودة وممارسات إعداد البيانات باستخدام أدوات متخصصة
الوحدات النمطية
1. أساسيات تحليل البيانات الأكاديمية وتطبيقاتها العملية
1. 1. المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات
نتائج التعلم:
1. تحديد مفهوم البيانات الأكاديمية وأهميتها في سير العمل الإداري
2. شرح دور الأسس الإحصائية في دعم التحليل
3. تبيين معايير تقييم جودة البيانات ومعايير الاعتماد
4. تطبيق أسس تحليل البيانات على سيناريوهات عملية معتمدة
1. 2. التجهيز والتحضير للبيانات
نتائج التعلم:
1. تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات وتنظيفها
2. إعداد البيانات باستخدام برامج تحليل متخصصة
3. شرح خطوات تحويل البيانات لمجموعات قابلة للتحليل
4. تنفيذ عمليات تحقق من جودة البيانات بشكل عملي
2. أدوات وتقنيات تحليل البيانات
2. 1. استخدام البرامج الإحصائية والتحليلية
نتائج التعلم:
1. تنصيب وإعداد البرامج الإحصائية المتخصصة
2. استيراد وتنظيم البيانات من مصادر متعددة
3. تنفيذ تحليل إحصائي متقدم باستخدام أدوات برمجية
4. تفسير النتائج مع إشراف خبراء المجال
2. 2. التطبيق العملي للأدوات الذكية والتحليلات السحابية
نتائج التعلم:
1. تطبيق منصات تحليل البيانات السحابية
2. دمج أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التحليل