How Much of the Engagement–Performance Association Survives Adjustment? A Double Machine Learning Study in Online Higher Education

في الجامعة الحديثة، تترك حياة الطلاب بصمة رقمية هائلة. فكلما سجل المتعلم دخوله إلى موقع الدورة التدريبية، أو نقر على رابط، أو قام بتنزيل مستند، يتم إنشاء سجل لذلك. ولطالما تعامل التربويون والباحثون مع هذه الآثار الرقمية كنافذة على نجاح الطلاب. يبدو المنطق بسيطاً: إذا كان الطالب نشطاً عبر الإنترنت، فمن المرجح أنه مندمج، وإذا كان مندمجاً، فمن المرجح أن يؤدي جيداً في فصله الدراسي. وقد دفع هذا الاعتقاد إلى إنشاء لوحات معلومات وأنظمة إنذار مبكر مصممة لرصد الطلاب المتعثرين من خلال عدّ نقراتهم. ومع ذلك، ظل هناك سؤال جوهري بلا إجابة: هل النشاط نفسه هو ما يسبب الدرجات الجيدة، أم أن الدرجات الجيدة هي مجرد علامة على طالب كان بالفعل مستعداً ومتحفزاً؟ والفرق بين الأمرين بالغ الأهمية؛ فإذا كان النشاط مجرد عرض للنجاح، فإن إجبار الطالب على النقر على المزيد من الأزرار لن يساعده على التعلم. أما إذا كان النشاط محركاً حقيقياً للتعلم، فإن تشجيع المزيد من التفاعل يمكن أن يكون أداة قوية للتحسين.

لقد وضع فريق من الباحثين هدفاً لفك تشابك هذه العلاقة باستخدام مجموعة ضخمة من البيانات من الجامعة المفتوحة في المملكة المتحدة. حيث فحصوا سجلات أكثر من واحد وعشرين ألف طالب شاركوا في اثنين وعشرين عرضاً مختلفاً للدورات التدريبية عبر الإنترنت. كانت مجموعة البيانات غنية، حيث احتوت على تفاصيل حول خلفيات الطلاب، وأدائهم الأكاديمي السابق، وأكثر من عشرة ملايين تفاعل مع بيئة التعلم الافتراضية. وركز الباحثون تحديداً على الفترة التي تسبق قيام الطالب بتسليم قطعة من الأعمال الدراسية. لقد قاموا بعدّ عدد النقرات والأنشطة التي حدثت في الأيام التي سبقت الموعد النهائي للتسليم، مع ضمان عدم احتساب أي نشاط يحدث بعد تسليم العمل. كان هذا التوقيت الدقيق أمراً حاسماً لضمان أنهم ينظرون إلى السلوك الذي حدث قبل معرفة النتيجة.

بدأت الدراسة بالنظر في الأرقام الخام، وهي نوع الارتباط البسيط الذي غالباً ما يظهر في التقارير القياسية. ووجدوا رابطاً قولاً: مقابل كل زيادة معيارية في حجم النشاط عبر الإنترنت، ارتفت درجة التقييم بنحو ثلاثة نقاط وربع. وهذا الرقم هو ما قد تسلط لوحة المعلومات النموذجية الضوء عليه للإشارة إلى أن المزيد من النشاط يعني أداءً أفضل. ومع ذلك، كان الباحثون يعلمون أن هذا الرقم الخام يتضمن على الأرجح تأثير العديد من العوامل الأخرى. فالطلاب الذين حققوا نتائج جيدة في الماضي قد ينقرون أكثر بطبيعة الحال لأنهم واثقون، أو قد ينقرون أكثر لأنهم بارعون بالفعل في المادة. ولإيجاد التأثير الحقيقي للنشاط نفسه، استخدم الباحثون طريقة إحصائية متطورة مصممة لتجريد هذه الاختلافات الموجودة مسبقاً. لقد قاموا بتعديل البيانات لتأخذ في الاعتبار كل ما عرفوه عن الطلاب قبل بدء نافذة النشاط، بما في ذلك درجاتهم السابقة، وخلفيتهم الديموغرافية، وتاريخ استخدامهم للمنصة.

وعندما طبق الباحثون هذا التعديل، تغيرت القصة بشكل كبير. لم يختفِ الرابط بين النشاط والدرجات، لكنه تقلص بشكل ملحوظ. فبعد مراعاة التاريخ السابق، انخفضت زيادة الدرجة من ثلاثة نقاط وربع إلى أقل من نقطة وسبعة عشر من مئة (واحد وثلاثة أربع) مقابل نفس الزيادة في النشاط. وهذا يعني أن ما يقرب من نصف الارتباط الأصلي بين النقر والدرجة كان في الواقع بسبب خلفيات الطلاب وأدائهم السابق، وليس بسبب النشاط نفسه. أما الرابط المتبقي، رغم أنه لا يزال حقيقياً وذا دلالة إحصائية، فقد كان أصغر بكثير مما اقترحته الأرقام الخام. وهذا يشير إلى أنه بينما يحمل النشاط عبر الإنترنت معلومات مفيدة حول كيفية سير حال الطالب، فإن الاعتماد على الأرقام غير المعدلة سيؤدي بالمؤسسات إلى المبالغة في تقدير مدى قدرة مجرد زيادة النقرات على تحسين درجة الطالب.

كما نظر الباحثون فيما إذا كان هذا الارتباط المعدل يبدو مختلفاً لأنواع مختلفة من الطلاب أو أنواع مختلفة من التكليفات. ووجدوا أن الرابط كان أقوى بالنسبة للتكليفات التي تتطلب إجابات مكتوبة ومفتوحة يتم تقييمها من قبل معلم بشري، مقارنة بالأسئلة متعددة الخيارات التي يتم تقييمها بواسطة الكمبيوتر. وهذا يشير إلى أن نوع العمل مهم؛ فقد يكون النشاط الرقمي مرتبطاً بشكل أوثق بالتفكير العميق المطلوب للمهام ذات الطابع المقالي مقارنة بالاختبارات السريعة والمؤتمتة. كما اكتشفوا أن الارتباط كان أقوى للطلاب الذين حصلوا على درجات أقل في الماضي. فبالنسبة لهؤلاء المتعلمين، بدا النشاط عبر الإنترنت إشارة أكثر موثوقية لأدائهم الحالي. وفي المقابل، لم يظهر الرابط فرقاً واضحاً بناءً على ما إذا كان الطالب ينتمي إلى خلفية محرومة أو لديه إعاقة، وإن كانت البيانات لم تكن دقيقة بما يكفي لاستبعاد الفروق الصغيرة تماماً.

وعلى الرغم من هذه النتائج، ظل الباحثون حذرين بشأن الادعاء بأن النشاط يسبب الدرجات. ولاختبار وجود عوامل خفية لم يتمكنوا من قياسها، أجروا فحصاً محدداً. فقد تساءلوا عما إذا كان النشاط الحالي عبر الإنترنت يمكن أن يتنبأ بدرجة من تكليف سابق تم إكماله بالفعل قبل بدء النشاط الحالي. ومن الناحية المنطقية، لا يمكن للنقرات المستقبلية أن تغير درجة سابقة. ومع ذلك، أظهرت البيانات أن الطلاب الذين نقروا أكثر في النافذة الحالية كانت لديهم بالفعل درجات أعلى في ذلك التكليف السابق، حتى بعد كل التعديلات. تشير هذه النتيجة إلى أن هناك قوى غير مرئية لا تزال تلعب دوراً. فربما يكون بعض الطلاب بطبيعتهم أكثر تحفيزاً أو لديهم عادات دراسية أفضل، مما يدفع كلاً من نشاطهم عبر الإنترنت ودرجاتهم. وبسبب ذلك، خلص الباحثون إلى أنه بينما يعد الرابط المعدل حقيقياً، إلا أنه ليس ضماناً بأن التدخل لفرض المزيد من النقرات سيؤدي تلقائياً إلى رفع الدرجات بالقدر الكامل للرقم المعدل.

تقدم الدراسة درساً واضحاً لكيفية استخدام الجامعات للبيانات لدعم الطلاب. إن الآثار الرقمية التي يتركها المتعلمون قيمة، لكنها ليست مجرد مفتاح بسيط يشغل عملية التعلم. إن الارتباط الخام بين النشاط والنجاح قوي، ولكنه يتأثر بشدة بمن هو الطالب وما فعله من قبل. وعندما يستخدم التربويون هذه الأرقام لتقرير من يحتاج إلى المساعدة، يجب عليهم أن يفهموا أن الأرقام تروي قصة ارتباط، وليس بالضرورة علاقة سبب ونتيجة. قد يحتاج الطالب ذو النشاط المنخفض إلى الدعم، لكن مجرد إخباره بالنقر أكثر من غير المرجح أن يحل المشكلة إذا كانت القضية الأساسية هي نقص المعرفة السابقة أو نقص التحفيز. إن النهج الأكثر فعالية هو استخدام هذه الإشارات السلوكية كمحفز للمحادثة والتشخيص، مع الإدراك بأن النشاط هو علامة تشير إلى حالة الطالب، وليس رافعة يمكن سحبها لفرض نتيجة أفضل.