يمثل تسرب الطلبة من الجامعات أحد أبرز التحديات التي تواجه المؤسسات الأكاديمية، لما يترتب عليه من آثار سلبية في الطلبة والجامعات والمجتمع، إذ يحول دون نجاح الطلبة، ويهدر الوقت والموارد المالية، ويخفض معدلات التخرج، وقد وظفت دراسات سابقة تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في التنبؤ بالتسرب، غير أنها ركزت غالبًا على العوامل الأكاديمية واقتصرت على مؤسسة تعليمية واحدة، وفي المملكة العربية السعودية تشير التقارير الوطنية إلى أن ما بين 40 و50 في المئة من طلبة الجامعات لا يكملون برامجهم، بينما قلما تناولت الدراسات التسرب في جامعات متعددة أو أخذت في الحسبان مجموعة أوسع من العوامل المؤثرة، ويعني هذا القصور أن كثيرًا من التدخلات الجامعية القائمة قد تبنى على صورة جزئية لأسباب التسرب، فتغفل عوامل شخصية واجتماعية وثقافية لا تقل أثرًا عن العوامل الأكاديمية في قرار الطالب الاستمرار في دراسته أو الانقطاع عنها، ومن هنا جاءت هذه الدراسة لسد الفجوة ببناء نماذج تنبؤية شاملة الأبعاد وقابلة للتفسير
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تطوير نماذج تنبؤية للتسرب الأكاديمي في الجامعات السعودية باستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، مع أخذ عوامل متنوعة في الحسبان تشمل العوامل الأكاديمية والشخصية والاجتماعية والثقافية، وذلك بما يتجاوز التركيز التقليدي على العوامل الأكاديمية وحدها وعلى مؤسسة واحدة، وجمعت بيانات الدراسة من 4560 طالبًا وطالبة، ثم عولجت وحللت باستخدام اثني عشر نموذج تعلم قائمًا على اختيار الخصائص، ووظفت الدراسة تقنيتي شابلي للإسهامات الجمعية والتفسيرات المحلية القابلة للتأويل بوصفهما نموذجين للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير من أجل تحديد الخصائص الأكثر تأثيرًا في التسرب، كما استخدم إطار تقويم التفسيرات المحلية لمقارنة أداء هاتين التقنيتين وفق معايير محددة
ثانيًا: أبرز النتائج
أسفرت تحليلات الدراسة عن نتائج دقيقة تتعلق بالعوامل المؤثرة في تسرب الطلبة وبأداء النماذج التنبؤية وأدوات التفسير، ويمكن عرض أبرزها على النحو الآتي
النتيجة الأولى: حددت أدوات التفسير الخصائص الأكثر تأثيرًا في التنبؤ بتسرب الطلبة، وفي مقدمتها المعدل التراكمي، والسنة الدراسية، والحالة الوظيفية للطالب، ودعم الأسرة والأصدقاء، والمعرفة السابقة بالتخصص، بما يؤكد أن التسرب ظاهرة متعددة العوامل تتداخل فيها الجوانب الأكاديمية والشخصية والاجتماعية بصورة يصعب فصل بعضها عن بعض، وأن بعض أقوى مؤشراته ليست أكاديمية خالصة، فدعم الأسرة والأصدقاء والمعرفة المسبقة بطبيعة التخصص عوامل تصنع فارقًا حقيقيًا في استمرار الطالب، وهو ما يوسع نطاق ما ينبغي أن ترصده الجامعات عند تقويم مخاطر التسرب لدى طلبتها
النتيجة الثانية: أظهرت المقارنة بين النماذج أن النموذج القائم على الجيران الأقرب مع الإقصاء التكراري للخصائص حقق أفضل أداء تنبؤي، إذ بلغت دقته 97.6 في المئة، متفوقًا بذلك على سائر نماذج التعلم القائمة على اختيار الخصائص التي خضعت للاختبار في هذه الدراسة
النتيجة الثالثة: أظهر إطار تقويم التفسيرات المحلية أن تقنية التفسيرات المحلية تفوقت على تقنية شابلي في المعايير الأربعة جميعها، وهي الأمانة في تمثيل النموذج، والتوافق المحلي، والقوة التوجيهية للتفسير، والاستقرار، بما يجعلها أداة أكثر اعتمادًا عند تفسير قرارات النماذج التنبؤية وشرحها لصانعي القرار
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تقدم نتائج الدراسة رؤى معمقة حول العوامل الرئيسة المؤثرة في تسرب الطلبة بالجامعات السعودية، وتدعم تطوير استراتيجيات للتدخل المبكر تستهدف الطلبة المعرضين لخطر التسرب قبل تفاقم أوضاعهم الأكاديمية، إذ تتيح النماذج التنبؤية الدقيقة وأدوات التفسير الشفافة لإدارات الجامعات ومرشدي الطلبة رصد مؤشرات الخطر في وقت مبكر، وتصميم برامج دعم أكاديمي واجتماعي ونفسي موجهة بحسب العوامل الأكثر تأثيرًا، كما تفتح الباب أمام بناء أنظمة إنذار مبكر على مستوى الجامعات السعودية تستند إلى بيانات شاملة ومتعددة الأبعاد لا إلى المؤشرات الأكاديمية التقليدية وحدها، ويمكن لمكاتب الإرشاد الأكاديمي وعمادات شؤون الطلبة توظيف هذه النماذج في رصد الطلبة الأكثر عرضة للخطر منذ فصولهم الدراسية الأولى، والتواصل الاستباقي معهم، وإشراك أسرهم في خطط الدعم حين يكون دعم الأسرة عاملًا حاسمًا، بما يحول التنبؤ من مجرد رصد إحصائي إلى منظومة متابعة ورعاية متكاملة
وخلاصة القول إن الدراسة تثبت جدوى توظيف التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في التنبؤ بتسرب الطلبة بدقة عالية، وتحدد العوامل الأكاديمية والشخصية والاجتماعية الأكثر إسهامًا في هذه الظاهرة، بما يوفر أساسًا علميًا لسياسات جامعية استباقية تخفض معدلات التسرب وترفع معدلات الإكمال والتخرج في الجامعات السعودية
