تطوير نموذج تربوي إلكتروني قائم على الاستقصاء النقدي لتعزيز مهارات التفكير النقدي لدى طلاب المرحلة الثانوية: دراسة منهجية مختلطة في السياق الليبي

المؤلفون

  • Layla Miloud Al-Souri Department of Mathematics, Faculty of Science and Natural Resources, Al-Jafara University, Libya Author
  • Asma Mustafa Abuadla Department of Mathematics, Faculty of Science and Natural Resources, Al-Jafara University, Libya Author
  • Jibreel Ramadan Mubarak Department of Computer Science, Faculty of Science and Natural Resources, Al-Jafara University, Libya Author
  • Siham Saleh Khalifa Al-Qablawi Department of Mathematics, Faculty of Science and Natural Resources, Al-Jafara University, Libya Author
  • Intisar Muammar Makari Department of Mathematics, Faculty of Science and Natural Resources, Al-Jafara University, Libya Author

DOI:

https://doi.org/10.65405/3n361e51

الكلمات المفتاحية:

التفكير النقدي؛ نموذج التعليم الإلكتروني؛ الاستقصاء النقدي؛ نمذجة المعادلات الهيكلية؛ المنهج المختلط؛ ليبيا؛ التعلم غير المتزامن؛ مجتمع الاستقصاء

الملخص

الخلفية: على الرغم من الجهود المؤسسية الرامية نحو الرقمنة، لا تزال هناك فجوة مستمرة تفصل بين توفر الموارد التقنية وتوظيفها الهادف تربوياً في المدارس الثانوية الليبية. ولا تزال أساليب التدريس التقليدية القائمة على النقل المعرفي تهيمن على العملية التعليمية، وهو ما يتفاقم بسبب عدم الاستقرار المتقطع في البنية التحتية التقنية.

الهدف: تهدف هذه الدراسة إلى تطوير والتحقق من صحة واختبار تجريبي لـ "نموذج التعليم الإلكتروني القائم على الاستقصاء النقدي" (CIEM)، وهو إطار تعليمي مبتكر مُصمم للعمل بكفاءة في بيئات النطاق الترددي المنخفض (Low-bandwidth)، بهدف تعزيز مهارات التفكير النقدي لدى طلاب المرحلة الثانوية بشكل منهجي.

المنهجية: اعتمدت الدراسة تصميمًا مختلطًا تفسيريًا متتابعًا (كمّي ← نوعي). شملت العينة 240 طالباً وطالبة من المرحلة الثانوية موزعين على أربع مدارس في مدينة طرابلس. تم تحليل البيانات الكمية باستخدام تحليل التغاير (ANCOVA) ونمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) عبر برنامج AMOS 26؛ بينما خضعت البيانات النوعية لتحليل موضوعي انعكاسي استناداً إلى معايير الموثوقية التي وضعها لينكولن وجوبا (1985).

النتائج: كشف تحليل التغاير (ANCOVA) عن تأثير جماعي ذو دلالة إحصائية (F(1, 237) = 22.45، p < .001، مربع إيتا الجزئي = .086، حجم التأثير لكوهين d = 0.85). وأكدت نمذجة المعادلات الهيكلية مساراً وساطياً كاملاً: حيث عزز النموذج (CIEM) الانخراط المعرفي بشكل كبير (β = .54، p < .001)، والذي تنبأ بدوره بزيادة مكاسب التفكير النقدي (β = .61، p < .001). وكان التأثير غير المباشر باستخدام طريقة التمهيد (Bootstrapping): β = .33، مع فترة ثقة 95% [.24, .42]. وأكدت تحليلات القوة الإحصائية (باستخدام GPower 3.1؛ f = 0.25، α = .05، قوة = .95) أن حجم العينة (n = 240) كان كافياً. وأسلطت النتائج النوعية الضوء على "الاحتكاك المعرفي المنتج" كآلية رئيسية للتغيير.

الخلاصة: يقدم نموذج (CIEM) إطاراً تربوياً صالحاً وحساساً للسياق المحلي، ويثبت أن الاستقصاء غير المتزامن المنظم  وليس التكنولوجيا بحد ذاتها ـ هو المحرك الأساسي لتطوير التفكير النقدي في البيئات محدودة الموارد.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

Abrami, P. C., Bernard, R. M., Borokhovski, E., Waddington, D. I., Wade, C. A., & Persson, T. (2015). Strategies for teaching students to think critically: A meta-analysis. Review of Educational Research, 85(2), 275–314. https://doi.org/10.3102/0034654314551063

Al-Smadi, O. S. (2022). The impact of blended learning on developing critical thinking skills among high school students in Jordan. International Journal of Instruction, 15(1), 45–62. https://doi.org/10.29333/iji.2022.1513a

Bjork, E. L., & Bjork, R. A. (2011). Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning. In M. A. Gernsbacher, R. W. Pew, L. M. Hough, & J. R. Pomerantz (Eds.), Psychology and the real world (pp. 56–64). Worth Publishers.

Azouz, A., Fawzi, M., Mohammed, I., Hamed, O., Maher, A., & Baddi, M. (2026). Influence of Electrolyte Chemistry and Electrode Material on Hydrogen Production Performance in Alkaline Water Electrolysis. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(2), 49-66.

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (2nd ed.). Routledge.

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). Sage.

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The 'what' and 'why' of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). GPower 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. https://doi.org/10.3758/BF03193146

Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C., & Paris, A. H. (2004). School engagement: Potential of the concept, state of the evidence. Review of Educational Research, 74(1), 59–109. https://doi.org/10.3102/00346543074001059

Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (2000). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. The Internet and Higher Education, 2(2–3), 87–105. https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6

Guetterman, T. C., Fetters, M. D., & Creswell, J. W. (2015). Integrating quantitative and qualitative results in health science mixed methods research through joint displays. Annals of Family Medicine, 13(6), 554–561. https://doi.org/10.1370/afm.1865

Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Kapur, M. (2016). Examining productive failure, productive success, unproductive failure, and unproductive success in learning. Educational Psychologist, 51(2), 289–299. https://doi.org/10.1080/00461520.2016.1155457

Kim, Y., & Lee, J. (2022). Asynchronous online discussion and critical thinking in South Korean high schools. Computers & Education, 178, 104390. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104390.

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

Ali, R. S. (2025). EFL Pre-Service Teachers’ Attitudes Towards Using AI Applications. Al-Farooq Journal of Sciences, 1(1), 93-109.

Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1975.tb01393.x

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.

Liu, D., Kyndt, E., Baert, S., & Gijbels, D. (2023). Fostering critical thinking in education: A systematic review of the empirical evidence. Educational Research Review, 39, 100518. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2023.100518

Lynn, M. R. (1986). Determination and quantification of content validity. Nursing Research, 35(6), 382–385. https://doi.org/10.1097/00006199-198611000-00017

Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., & Baki, M. (2013). The effectiveness of online and blended learning: A meta-analysis of the empirical literature. Teachers College Record, 115(3), 1–47.

Nosek, B. A., Alter, G., Banks, G. C., & Yarkoni, T. (2015). Promoting an open research culture. Science, 348(6242), 1422–1425. https://doi.org/10.1126/science.aab2374

O'Donnell, C. L. (2008). Defining, conceptualizing, and measuring fidelity of implementation and its relationship to outcomes in K–12 curriculum intervention research. Review of Educational Research, 78(1), 33–84. https://doi.org/10.3102/0034654307313793

Piaget, J. (1952). The origins of intelligence in children. International Universities Press.

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879

Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 3–10.

Sweller, J. (2011). Cognitive load theory. In B. H. Ross (Ed.), Psychology of learning and motivation (Vol. 55, pp. 37–76). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-387691-1.00002-8

Tiruneh, D. T., Verburgh, A., & Elen, J. (2016). Effectiveness of critical thinking instruction in higher education: A systematic review of intervention studies. Higher Education Studies, 6(3), 1–17. https://doi.org/10.5539/hes.v6n3p1

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.

Watson, G., & Glaser, E. M. (1980). Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal. Psychological Corporation.

Westland, J. C. (2010). Lower bounds on sample sizes in structural equation modeling. Electronic Commerce Research and Applications, 9(6), 476–487. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2010.07.003

Zayed, A., & Hassan, M. (2021). E-learning readiness and critical thinking among Arab secondary students: Structural barriers and opportunities. International Journal of Educational Research, 108, 101793. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2021.101793

التنزيلات

منشور

2026-06-16

كيفية الاقتباس

تطوير نموذج تربوي إلكتروني قائم على الاستقصاء النقدي لتعزيز مهارات التفكير النقدي لدى طلاب المرحلة الثانوية: دراسة منهجية مختلطة في السياق الليبي. (2026). مجلة الفاروق للعلوم, 2(4), 525-540. https://doi.org/10.65405/3n361e51