تحليل الفجوة بين متطلبات منهج العلوم الابتدائي وبرامج المعهد الوطني للتطوير المهني التعليمي بالمملكة العربية السعودية
DOI:
https://doi.org/10.33193/JALHSS.132.2026.1709الكلمات المفتاحية:
تدريب المعلمين، تحليل الوثائق التعليمية، المعرفة التربوية بالمحتوى، النماذج اللغوية الكبيرة، المعهد الوطني للتطوير المهنيالملخص
لا يمكن لبرامج التطوير المهني للمعلمين التي تفتقر إلى الاتساق مع متطلبات المحتوى والمتطلبات التربوية للمنهج المُطبَّق أن تُكسب المعلمين الخبرات اللازمة لتنفيذ المنهج بفاعلية. هدف هذا البحث إلى تحليل مدى اتساق برامج تدريب المعلمين المقدَّمة من المعهد الوطني للتطوير المهني التعليمي مع المتطلبات المعرفية والتربوية لمحتوى منهج العلوم في المرحلة الابتدائية بالمملكة العربية السعودية (الصفوف 1–6). اعتمدت الدراسة إطار المعرفة التربوية بالمحتوى (PCK) بوصفه مرجعية تحليلية لتحديد نوع الخبرات المهنية التي يحتاجها معلم العلوم لتنفيذ المنهج بفاعلية. استخدم البحث تصميمًا قائمًا على تحليل الوثائق، حيث جرى بناء ملف مفاهيمي لمحتوى كتب العلوم الابتدائية، ثم مقارنته مع محتوى (74) برنامجًا تدريبيًا منشورًا في دليل برامج المعهد. استُخدم تحليل دلالي مدعوم بنماذج لغوية كبيرة لتحديد درجة التقاطع بين متطلبات المنهج ومحتوى البرامج التدريبية. أظهرت النتائج أن أربعة برامج فقط (5.4%) تتناول محتوى علميًا بصورة مباشرة، في حين لا تعالج ثمانية وستون برنامجًا (91.9%) متطلبات المحتوى العلمي أو التحديات المعرفية المرتبطة بتدريسه. كما كشفت المقارنة على مستوى مجالات المنهج الرئيسة عن غياب شبه كامل للدعم التدريبي المرتبط بالمجالات العلمية الأساسية، مقابل حضور محدود لبرامج تتناول ممارسات تدريسية عامة أو تقويمًا تعليميًا بصورة غير متخصصة. تشير هذه النتائج إلى وجود فجوة بنيوية بين متطلبات تنفيذ منهج العلوم وبرامج إعداد المعلمين أثناء الخدمة، بما يطرح تحديات مباشرة أمام جودة تطبيق المنهج في الصفوف الدراسية. ويوصي البحث بتكليف المعهد بتطوير خمسة برامج تطوير مهني خاصة بمجالات منهج العلوم الابتدائي (الصفوف 1–6)، وإطلاق برامج جسرية قصيرة تستهدف نقاط الانتقال المفاهيمي الأكثر تحديًا في المنهج، وإنشاء وحدة دائمة لمواءمة التطوير المهني مع المنهج داخل المعهد، وتفعيل آلية الربط البياني بين هيئة تقويم التعليم والتدريب والمعهد لتوجيه الاستثمار في التطوير المهني نحو المجالات الأشد حاجة استنادًا إلى نتائج تقويم الصف الرابع.
المراجع
1. AGBI. (2023, September). Inside Saudi Arabia’s plans to raise the bar on education [News article]. Arabian Gulf Business Insight. https://www.agbi.com/analysis/employment/2023/09/inside-saudi-arabias-plans-to-raise-the-bar-on-education/
2. Alharbi, M. S., & Albidewi, I. A. (2024). Initial teacher preparation program in Saudi Arabia: History and framework for transformation toward a new era. Frontiers in Education, 9, Article 1442528. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1442528
3. Almazroa, H., & Al-Shamrani, S. (2015). Saudi science teacher professional development. In N. Mansour & S. Al-Shamrani (Eds.), Science education in the Arab Gulf states (pp. 3–21). SensePublishers. https://doi.org/10.1007/978-94-6300-049-9_1
4. Alshamrani, S., Aldahmash, A., Alqudah, B., & Alroshood, J. (2012). The current situation for science teacher professional development in Saudi Arabia. The Letter of Arabic Gulf, 126, 215–261. https://faculty.ksu.edu.sa/sites/default/files/wq_lttwr_lmhny_lmlmy_llwm_fy_lmmlk_lrby_lswdy.pdf
5. Anthropic. (2026). Claude Opus 4.8 [Large language model]. https://www.anthropic.com
6. Blasi, D. E., Anastasopoulos, A., & Neubig, G. (2022). Systematic inequalities in language technology performance across the world’s languages. In S. Muresan, P. Nakov, & A. Villavicencio (Eds.), Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Vol. 1, pp. 5486–5505). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2022.acl-long.376
7. Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27–40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
8. Carlson, J., Daehler, K. R., Alonzo, A. C., Barendsen, E., Berry, A., Borowski, A., … Wilson, C. D. (2019). The refined consensus model of pedagogical content knowledge in science education. In A. Hume, R. Cooper, & A. Borowski (Eds.), Repositioning pedagogical content knowledge in teachers’ knowledge for teaching science (pp. 77–92). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-5898-2_2
9. Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
10. Desimone, L. M. (2009). Improving impact studies of teachers’ professional development: Toward better conceptualizations and measures. Educational Researcher, 38(3), 181–199. https://doi.org/10.3102/0013189X08331140
11. Fernandez, C. (2005). Lesson study: A means for elementary teachers to develop the knowledge of mathematics needed for reform-minded teaching? Mathematical Thinking and Learning, 7(4), 265–289. https://doi.org/10.1207/s15327833mtl0704_1
12. Garet, M. S., Porter, A. C., Desimone, L., Birman, B. F., & Yoon, K. S. (2001). What makes professional development effective? Results from a national sample of teachers. American Educational Research Journal, 38(4), 915–945. https://doi.org/10.3102/00028312038004915
13. Krippendorff, K. (2013). Content analysis: An introduction to its methodology (3rd ed.). SAGE Publications.
14. Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159–174. https://doi.org/10.2307/2529310
15. Lewis, C., Perry, R., & Hurd, J. (2009). Improving mathematics instruction through lesson study: A theoretical model and North American case. Journal of Mathematics Teacher Education, 12(4), 285–304. https://doi.org/10.1007/s10857-009-9102-7
16. Loucks-Horsley, S., Love, N., Stiles, K. E., Mundry, S., & Hewson, P. W. (2003). Designing professional development for teachers of science and mathematics (2nd ed.). Corwin Press.
17. Lucy, L., Demszky, D., Bromley, P., & Jurafsky, D. (2020). Content analysis of textbooks via natural language processing: Findings on gender, race, and ethnicity in Texas U.S. history textbooks. AERA Open, 6(3), 1–27. https://doi.org/10.1177/2332858420940312
18. Magnusson, S., Krajcik, J., & Borko, H. (1999). Nature, sources, and development of pedagogical content knowledge for science teaching. In J. Gess-Newsome & N. G. Lederman (Eds.), Examining pedagogical content knowledge (pp. 95–132). Kluwer. https://doi.org/10.1007/0-306-47217-1_4
19. Mansour, N., Alshamrani, S., Aldahmash, A., & Alqudah, B. (2013). Saudi Arabian science teachers and supervisors’ views of professional development needs. Eurasian Journal of Educational Research, 51, 1–27.
20. Microsoft Corporation. (2023). Power BI [Software]. https://powerbi.microsoft.com
21. Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). SAGE Publications.
22. NIEPD. (2024). Workshop on institute strategy and roles in education system. National Institute for Educational Professional Development. https://niepd.gov.sa/en/news/workshop-on-institute-strategy-and-roles-in-education-system
23. Rashtian, H., Hashemi, A., & Macfadyen, L. (2020). Harnessing natural language processing to support curriculum analysis. In Proceedings of ICERI2020 Conference (pp. 1779–1784). IATED. https://doi.org/10.21125/iceri.2020.0445
24. Schmidt, W. H., & Prawat, R. S. (2006). Curriculum coherence and national control of education: Issue or non-issue? Journal of Curriculum Studies, 38(6), 641–658. https://doi.org/10.1080/00220270600682804
25. Shulman, L. S. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4–14. https://doi.org/10.3102/0013189X015002004
26. Shulman, L. S. (1987). Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard Educational Review, 57(1), 1–22. https://doi.org/10.17763/haer.57.1.j463w79r56455411
27. Tai, R. H., Bentley, L. R., Xia, X., Sitt, J. M., Fankhauser, S. C., Chicas-Mosier, A. M., & Monteith, B. G. (2024). An examination of the use of large language models to aid analysis of textual data. International Journal of Qualitative Methods, 23. https://doi.org/10.1177/16094069241231168
28. Xiao, Z., Yuan, X., Liao, Q. V., Abdelghani, R., & Oudeyer, P.-Y. (2023). Supporting qualitative analysis with large language models: Combining a codebook with GPT-3 for deductive coding. In Companion Proceedings of the 28th International Conference on Intelligent User Interfaces (pp. 75–78). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3581754.3584136
29. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 د. باسل قايل العتيبي

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
