يبرز الواقع المعزز والتعلم القائم على اللعب بوصفهما أداتين تحويليتين في التعليم، ولا سيما في تنمية مهارات التفكير الحاسوبي لدى طلاب المرحلة المتوسطة، إذ يجمعان بين التفاعل الحسي والانغماس اللعبي وحل المشكلات البرمجية في بيئة واحدة محفزة، ومع ذلك تظل الحاجة قائمة إلى أدوات تقويم دقيقة تلتقط ما يحدث داخل عقول المتعلمين أثناء اللعب لا مخرجاته النهائية فحسب، وتأتي هذه الدراسة لتدمج التعلم القائم على اللعب بالواقع المعزز مع تقنية تتبع العين وتحليل الشبكات المعرفية، في إطار متعدد الأنماط يقوّم نواتج التعلم والانخراط المعرفي معا، ويقارن بين الطلاب متفاوتي المستوى السابق في التفكير الحاسوبي
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تقصي تكامل التعلم القائم على اللعب بالواقع المعزز مع تتبع العين وتحليل الشبكات المعرفية لتقويم نواتج التعلم والانخراط المعرفي لدى الطلاب، وشارك في الدراسة سبعة وستون طالبا في المرحلة المتوسطة وفق تصميم قبلي بعدي، إذ انخرط المشاركون في لعبة برمجة بالواقع المعزز صممت خصيصا لتعزيز مهارات التفكير الحاسوبي، واستخدموا لعبة تعليمية بالواقع المعزز قائمة على العلامات وبطاقات لعب لحل تحديات برمجية عبر اثني عشر مستوى، وسجل جهاز تتبع العين أنماط تثبيت النظر كاشفا عن مناطق تركيز الطلاب أثناء اللعب، وجمع الباحثون بين التحليل الكمي لبيانات تتبع العين وتحليل الشبكات المعرفية للتمييز بين الطلاب ذوي مهارات التفكير الحاسوبي السابقة المرتفعة وأقرانهم ذوي المهارات المنخفضة
كما استكملت الدراسة صورتها النوعية بتحليل التغذية الراجعة المستمدة من استبانات ذات أسئلة مفتوحة باستخدام تحليل الشبكات المعرفية، بما أتاح ربط ما رصدته العين من سلوك انتباهي بما عبر عنه الطلاب من فهم وتقويم لتجربة التعلم، في إطار منهجي يزاوج بين البيانات الكمية والنوعية
ثانيًا: أبرز النتائج
أبرز التحليل الكمي لبيانات تتبع العين المقترن بتحليل الشبكات المعرفية فروقا واضحة بين المجموعتين، فقد أظهر الطلاب ذوو مهارات التفكير الحاسوبي المرتفعة انخراطا استراتيجيا بتركيزهم على مستويات اللعبة المتقدمة والمحتوى التعليمي، بينما ركز الطلاب ذوو المهارات المنخفضة على المراحل الأساسية في المقام الأول، وقدم الطلاب المتفوقون تغذية راجعة بناءة مبررة جيدا دلت على فهم أعمق للإمكانات التعليمية لبيئة الواقع المعزز، في حين جاءت استجابات أقرانهم الأقل مستوى إيجابية عموما لكنها افتقرت إلى التحديد وعكست صعوباتهم في حل المشكلات عالي الرتبة، وكشف تحليل الشبكات المعرفية أنماطا متميزة في كيفية معالجة المجموعتين للمعلومات وصياغتهما للتغذية الراجعة، بما يؤكد الحاجة إلى تصميم تعليمي مخصص يراعي الفروق الفردية
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تسهم هذه الدراسة في تقديم إطار منهجي متين يستفيد من البيانات متعددة الأنماط لتقويم أثر الواقع المعزز في تنمية التفكير الحاسوبي، وتدل نتائجها مصممي التعلم على أن دمج البيانات الكمية والنوعية عبر تحليل الشبكات المعرفية في سياقات التعلم القائم على اللعب بالواقع المعزز يمكن أن يوجه بناء بيئات تعلم أكثر تكيفا وشمولا تستجيب لحاجات الطلاب متفاوتي المستوى، فالطالب المبتدئ يحتاج إلى تدرج ودعم في المراحل الأساسية، بينما يحتاج الطالب المتقدم إلى تحديات أعمق تستثمر انخراطه الاستراتيجي، وتدعو الدراسة البحوث المستقبلية إلى فحص قابلية تعميم هذه النتائج عبر مجتمعات متنوعة وتقصي الآثار طويلة الأمد لتدخلات التعلم القائم على اللعب بالواقع المعزز في الاحتفاظ بالمهارات
ويمنح الجمع بين بيانات تتبع العين والتغذية الراجعة النوعية صورة مزدوجة العدسة لعملية التعلم، إذ ترصد الأولى أين يتجه انتباه الطالب وكم يمكث عند كل عنصر من عناصر اللعبة، بينما تفسر الثانية كيف يفهم الطالب تجربته ويقوم قيمتها، وبتقاطع العدستين يصبح بالإمكان التمييز بين طالب ينظر إلى المحتوى المتقدم من دون أن يستوعبه وطالب آخر يركز على الأساسيات لأنه ما يزال يبني قاعدته المعرفية، وهو تمييز لا تتيحه درجات الاختبارات وحدها مهما بلغت دقتها
ومن هنا تبرز قيمة الأساليب متعددة الأنماط في تقويم بيئات التعلم الرقمية الغامرة، إذ تحول البيانات السلوكية الدقيقة إلى قرارات تصميمية قابلة للتنفيذ بدلا من أن تبقى أرقاما وصفية عامة لا توجه الممارسة
وخلاصة القول إن توظيف تتبع العين وتحليل الشبكات المعرفية داخل بيئات التعلم القائم على اللعب بالواقع المعزز يمنح الباحثين والمصممين نافذة دقيقة على الانخراط المعرفي للطلاب أثناء تعلمهم التفكير الحاسوبي، وإن الفروق الراسخة بين الطلاب مرتفعي المستوى السابق ومنخفضيه في أنماط التركيز وجودة التغذية الراجعة تجعل التصميم التعليمي المخصص ضرورة لا ترفا لبناء بيئات واقع معزز عادلة وفعالة لجميع المتعلمين
