Egypt. J. of Appl. Sci., 31 (2)

Transcript

1 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () "استخدام التحميل العاممي التمييزي لقياس مدى فاعمية التعميم اإللكتروني والتعميم المدمج في كمية العموم والد ارسات اإلنسانية باألفالج فرع الطالبات جامعة األمير سطام بن عبد العزيز " أف ارح يحي محمد الر ازمي أستاذ مساعد - التخصص: إحصاء جامعة األمير سطا بف عبد العزيز- كمية العمو والد ارسات اإلنسانية المممكة العربية السعودية الممخص : تسعى الد ارسة الحالية إلى االستفادة مػف تننيػة التحميػؿ العػاممت التمييػزا لنيػاس مػدة اعميػة التعمػػػي اإللكترونػػػت والتعمػػػي المػػػدمل ػػػت تػػػدريس المنػػػر ارت الد ارسػػػية ػػػت كميػػػة العمػػػو والد ارسػػػات اإلنسانية باأل الج جامعة األير سطا بف عبد العزيز. وذلؾ مف خالؿ استطالع آ ارء الطالبات حيث ت تصػمي اسػتبياف كػاداة لجمػل البيانػات باالعتمػاد عمػى أربعػة محػاور رةيسػة ثنا ػة التعمػي اإللكترونػػت تطبيػػؽ التعمػػي اإللكترونػػت الفاةػػدة مػػف تطبيػػؽ التعمػػي اإللكترونػػت معو ػػات التعمػػي اإللكترونت( باإلضا ة إلى المتغي ارت الثناةية. وأظيرت النتاةل ما يمت: النموذج المالة لتمثيؿ الدالة التمييزية ىو النموذج الخطت. حيث ت استخالص (10) متغي ارت مف بيف (8) متغير ليا الندرة عمى التمييز بيف أ سا الكمية. الدالة التمييزية المعيارية األولى تكفت لتفسير التبايف بيف أ سا الكمية وىت كما يمت: إلى موا ل الطالبات (األستاذة ترشد أف المتغير الدالة تبي ف خالؿ معامالت ومف أعضاء ىيةة التدريس( ىو المتغير المييمف ت ىذه الدالة وبتاثير سالب. وىذا يدؿ أف ىناؾ األستاذة ضعؼ شديد ت تطبيؽ ىذه المتغير. واكبر مساىمة موجبة كانت لػمتغير تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة إلكترونت (. وىذا يدؿ أف ىناؾ تند كبير ت تطبيؽ ونناط الموجبة المعامالت خالؿ مف النوة نناط بي نت التمييزية الدالة أف إا المتغير. ىذا الضعؼ مف خالؿ المعامالت السالبة. تطبيؽ التعمي تبي ف أف اعمية التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل مرتبط بشكؿ وثيؽ بمحور اإللكترونت( أا أف الفروؽ بيف أ سا الكمية ترجل ليذا المحور. ال ي ازؿ التدريس والتعمي المدمل ت اإللكترونت التعمي اعمية كما اظيرت النتاةل اف محدود. بما يمت: توصت الباحثة نشر ثنا ة التعمي اإللكترونت مف خالؿ إ امة دو ارت تدريبة لألساتذة والطالبات. وفأ يكوف ىناؾ تحفيز وتشديد أكثر لتطبيؽ نظا التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل.

2 63 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 تطبيؽ التحميؿ العاممت التمييزا نظ ار النو يو ر تفسي ار حنينيا لموا ل ويشرح العال ات بيف المتغي ارت و ينيس تاثيرىا عمى المتغير التابل عندما يكوف المتغير التابل ذو طبيعة وصفية. الجزء األول: المقدمة ومنهجية البحث: (1-1) المقدمة: إف تطبيؽ التعمي اإللكترونت بانواعو المختمفة يحتاج إلى وجود صفات معينة يجب أف تتو ر ت األساتذة و الطالب والبنية التحتية لمجامعة. و د دأبت جامعة األمير سطا بف عبد العزيز خالؿ السنوات الماضية عمى االىتما بالبنية التحتية المتمثمة ت بناء شبكة داخمية وتزويد مكاتب أعضاء ىيةة التدريس باجيزة الكمبيوتر باإلضا ة إلى تو ير دو ارت تدريبية لألساتذة كؿ ذلؾ يفترض أف يحنؽ عاةدا مجزيا عمى العممية التعميمية. ومف ىنا جاءت كرة ىذا البحث لتسميط الضوء عمى مدة اعمية التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل باستخدا تننية التحميؿ العاممت التمييزا الذا يعد مف األساليب اإلحصاةية المتندمة. عمى اعتبار أف ىناؾ العديد مف الد ارسات السابنة التت تناولت األساليب اإلحصاةية التنميدية ت مجاؿ التعمي اإللكترونت. ويتكوف البحث مف أربعة أج ازء رةيسية: الجزء األوؿ/ المندمة ومنيجية البحث. الجزء الثانت/ أدبيات البحث. الجزء الثالث/ الجانب التطبينت. الجزء ال اربل / النتاةل والتوصيات. (-1) مشكمة البحث Problem) :(Reserch يمكف تمخيص مشكمة البحث باإلجابة عمى األسةمة التالية: ىؿ يمكف االعتماد عمى التحميؿ العاممت التمييزا لنياس مدة اعمية التعمي اإللكترونت ىؿ يمكف الحصوؿ عمى دالة تمييز خطية ليا الندرة عمى التمييز بيف أ سا الكمية بد ة ىؿ ىناؾ عال ة ذات داللة إحصاةية بيف المتغي ارت المنترحة ت الد ارسة ودالة التمييز ىؿ ىناؾ عال ة ذات داللة إحصاةية بيف متوسطات محاور الد ارسة ودالة التمييز (3-1) - أهمية البحث Significnce) :(Reserch لند أولت جامعة األمير سطا بف عبد العزيز موضوع التعمي اإللكترونت أىمية كبيرة خالؿ السنوات األخيرة. و د بدأت بتنفيذ خطوات جادة ت ىذا االتجاه. وال شؾ أف تحنيؽ ىذا األمر يستوجب إج ارء د ارسات عممية موضوعية تحدد م ازيا التحوؿ مف التعمي التنميدا إلى التعمي اإللكترونت. ومف ىنا جاءت أىمية ىذ البحث بتناولو لموضوع التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل. وأيضا االستفادة النصوة مف األساليب اإلحصاةية وتوظيفيا ت خدمة البحث العممت. ومف خالؿ نتاةل البحث يمكف اكتشاؼ النصور ت و ت مبكر مما يسمح لألط ارؼ المعنية ت الجامعة بالتدخؿ التخاذ اإلج ارءات التصحيحية المناسبة. (4-1) أهداف البحث Objectives) :(Reserch يي ؼد البحث إلى ياس مدة اعمية التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل باستخدا التحميؿ العاممت التمييزا معرة مدة درة الدالة التمييزية الخطية عمى التمييز بيف ا سا الكمية معرة المتغي ارت المستنمة االكثر تاثير عمى ةات المتغير التابل أ سا الكمية(.

3 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () (5-1) فرضيات البحث Hypotheses) :(Reserch يوجد تاثير معنوا لممتغي ارت المستنمة عمى ةات المتغير التابل أ سا الكمية(. الدالة التمييزية الخطية ادرة عمى التمييز بيف أ سا الكمية بد ة. توجد روؽ ذات داللة إحصاةية بيف ةات المتغير التابل تعزة لمحاور البحث. (6-1) منهجية البحث Methodology) :(Reserch لتحنيػؽ ىػدؼ البحػث تػ اعتمػاد المػنيل الوصػفت الػذا تنػاوؿ الجانػب المتعمػؽ بادبيػات البحث والمنيل االسػتن ارةت المتعمػؽ بػػ د ارسػة عينػة مػف طالبػات كميػة العمػو والدارسػات اإلنسػانية بػػاأل الج ) باسػػتخدا التحميػػؿ العػػاممت التمييػػزا (AFD) لبنػػاء نمػػوذج خطػػت ينػػيس مػػدة اعميػػة التعمػػػي اإللكترونػػػت والتعمػػػي المػػػدمل. وباالعتمػػػاد عمػػػى البرنػػػامل اإلحصػػػاةت الجػػػاىز (SPSS) اإلصدار (). ويكوف نموذج الد ارسة المنترح كما يمت: شكل )1( نووذج الدراست الوقترح الوتغيراث الوستقلت الوتغيراث الثنبئيت هحبور البحث M 1 ثقبفت نظبم التعلين اإللكتروني M تطبيق التعلين اإللكتروني M 3 الفبئدة هن تطبيق التعلين اإللكتروني M 4 هعوقبث التعلين اإللكتروني فئبث الوتغير التببع: )دراسبث إسالهيت لغت إنجليزيت حبسب لغت عربيت ريبضيبث( الوصدر: هن إعداد الببحثت )7-1( أسموب جمع البيانات: أعدت الباحثة استبياف خاص بيذه الد ارسة. و بؿ توزيعو عمى أ ارد العينة ت التاكد مف صالحيتو ت النياس كما يمت:

4 65 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 صدق المحتوى : ت عرض االستبياف عمى مجموعة مف الزمالء والزميالت أساتذة الجامعة ت سمت الحاسب و الرياضيات ت كمية العمو والدارسات اإلنسانية باأل الج. معامل الثبات Coefficient) :(Relibility ت توزيل عينة تجريبية حجميا (30) استمارة الختبار ثبات االستبياف. وكانت يمة ألفا كرو نباخ Alph) (Cronbch's تساوا %84 تنريبا تزيد عف النسبة المنبولة %70(. الصدق البنائي Vlidity) (Structure او االتساق الداخمي لفق ارت االستبيان: يعتبر الصدؽ البناةت أحد مناييس صدؽ األداة الذا ينيس مدة تحنؽ األىداؼ التت تريد األداة الوصوؿ إلييا ويبيف مدا ارتباط كؿ محور مف محاور الد ارسة بمحور الدرجة الكمية. والجدوؿ (1) يبيف أف معامؿ االرتباط لجميل المحاور مل الدرجػػة الكمػيػة دالة إحصاةيا عند مستػػوا معنوية = 0.05 α( مما يؤكد أف االستبياف يتمتل بدرجة عالية مف الصدؽ. ويكوف اإلستبياف ت صورتو النياةية كما ىو موضح ت ممحؽ (3) ابؿ لمتوزيل والنياس. وبذلؾ تكوف الباحثة د تاكدت مف صدؽ وثبات واتساؽ االستبياف. جدول (1) االتساق الداخمي لفق ارت االستبيان المتوسط الكمت لجميل محاور الد ارسة Correltion Sig. (-tiled) ثنا ة نظا التعمي اإللكترونت **.000 تطبيؽ التعمي اإللكترونت 0.79 **.000 الفاةدة مف تطبيؽ التعمي اإللكترونت **.000 التعمي اإللكترونت معو ات **.000 ** Person Correltion is significnt t the 0.01 level (-tiled). المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت. الجزء الثاني: أدبيات البحث Reserch) :(Literture Review of the (1-) الدارسات السابقة: د ارسة الجرف ) 147 ه( "مدة اعمية التعمي اإللكترونت ت تعمي المغة اإلنجميزية بالمرحمة الجامعية بالمممكة العربية السعودية" طبنت الد ارسة ت كمية المغات والترجمة جامعة الممؾ سعود استخدمت الباحثة اإلحصاء الوصفت واختبارT. وأظيرت نتاةل الد ارسة تفوؽ طالبات المجموعة التجريبية التت استخدمت منر ار إلكترونيا مف المنزؿ إلى جانب المنرر التنميدا عمى طالبات المجموعة الضابطة التت درست بالطرينة التنميدية نط. د ارسة عاشور) 007 م( " اعمية برنامل التعمي المساند ت تحسيف تحصيؿ الطمبة مف وجية نظر المعمميف ت مسطيف" استخدمت الباحثة اإلحصاء الوصفت واختبار (F). وتوصمت الد ارسة إلى أف برنامل التعمي المساند ساى ت تحسيف تحصيؿ الطالب. د ارسة صيام و رحاحمة )008 م( "العوامؿ الشخصية المؤثرة عمى استفادة الطالب مف التعمي الجامعت المحاسبت اإللكترونت د ارسة حالة الجامعة الياشمية ىد ت الد ارسة

5 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () إلى إب ارز أىمية استخدا تكنولوجيا المعمومات ت التدريس الجامعت. استخد الباحثاف اإلحصاء الوصفت ومعامؿ ارتباط بيرسوف واختبار مربل كاا. وتوصمت الد ارسة إلى أف االستخدا الفعمت لمتعمي اإللكترونت ت التدريس الجامعت ال ي ازؿ محدود. د ارسة األحمدي )008 م( " اعمية التعمي اإللكترونت ت التحصيؿ واالحتفاظ لدة طالبات العمو االجتماعية بكمية اآلداب والعمو اإلنسانية بالمدينة المنورة". استخدمت الباحثة اإلحصاء الوصفت تحميؿ التبايف األحادا. أظيرت نتاةل الد ارسة رو ا معنوية بيف المجموعة األولى التعمي اإللكترونت باستخدا البرمجية التعميمية( والمجموعة الثانية التعمي اإللكترونت باستخدا المنرر اإللكترونت عبر المو ل التعميمت( لصالح المجموعة الثانية. د ارسة عوض ) 009 م( "أثر استخدا نمط التعمي المدمل عمى تحصيؿ الدارسيف ت جامعة الندس المفتوحة" استخد الباحث اإلحصاء الوصفت واختبارT. بي نت النتاةل وجود روؽ ت متوسط التحصيؿ لدة الدارسيف بػؿ تطبيؽ نمط التعمي المدمل وبعده. د ارسة (010 (Dukic " د ارسة لمتعمي اإللكترونت ت التعمي العالت ت كرواتيا" استخد الباحث التحميؿ العاممت لمعالجة البيانات والتحميؿ العاممت التمييزا الختبار الفروؽ ت اتجاىات الطالب بالنسبة لمجنس والمستوة الد ارست. د ارسة ارئد وأخرون) 011 م( "تعديف بيانات مشتركت خدمة األنترنت باستخدا المنطؽ المضبب والدالة التمييزية" ت تندير وتصنيؼ بيانات المشتركيف ت خدمة األنترنت حسب حج البيانات وو ت االستخدا. وتوصمت الد ارسة إلى أف الدالة التمييزية صنفت المشتركيف أ ضؿ مف المنطؽ المضبب. د ارسة تيسير) 013 م( اعمية التعمي المدمل ت أكاديمية البمناء اإللكترونية مف وجية نظر أعضاء ىيةة التدريس ت جامعة البمناء التطبينية". ىد ت الد ارسة إلى التعرؼ عمى اعمية التعمي المدمل. استخد الباحث اإلحصاء الوصفت اختبارT وتحميؿ التبايف. د ارسة جا ارهلل ) 013 م( "التدريب اإللكترونت ألعضاء ىيةة التدريس". أكدت الد ارسة عمى ضرورة تدريب أعضاء ىيةة التدريس عمى استخدا أنظمة التعيم اإللكترونت. نالحظ من خالل الد ارسات السابقة: ندرة الد ارسات التت تناولت أسموب التحميؿ العاممت التمييزا ت مجاؿ التعمي اإللكترونت د ارستيف نط لػ( 010 (Dukic, و ارةد عمى الرغ مف وجود مةات األبحاث ت ىذا المجاؿ استخدمت األساليب اإلحصاةية التنميدية. -) ) التعميم اإللكتروني lerning( :)Electronic إف السنوات مف ( يمكف أف تعادؿ عنود مف الزمف مف منظور التطور الياةؿ ت تننية المعمومات واالتصاالت مما أدة إلى شيوع العديد مف أنواع التعمي أبرزىا التعمي اإللكترونت التعمي عف بعد التعمي المفتوح ومل ازدياد المنا سة بيف الجامعات و ظيور عم الجودة أصبحت معيارية التعمي اإللكترونت ضية جوىرية. وي عد التعمي اإللكترونت مف أبرز األساليب التعميمية الحديثة الذا يعمؿ عمى توظيؼ تننيات االتصاالت ت مساعدة المتعم ت الوصوؿ إلى مصادر التعم ت أا و ت ومف أا مكاف. بمعنى أف كممة التعمي اإللكترونت ستصبح بديال عف كممة التعمي الحالية. ونجد أف التعمي التنميدا والتعمي اإللكترونت يتفناف ت اليدؼ ويختمفاف ت الوسيمة التعمي التنميدا يعتمد أساسا عمى الحضور ت الناعات الد ارسة لتمنت العم أما التعمي اإللكترونت يعتمد عمى التنوع ت الوساةؿ المستخدمة ت ننؿ

6 67 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 المعرة إلى المتعمميف مما يجعؿ عممية التعم أكثر متعة. وتكوف عممية التواصؿ بيف المتعم والمعم ت التعمي اإللكترونت عمى نوعيف )الصالح 013) ) العادلي 013). : ) Synchronous E-Lerning التعمي اإللكترونت المت ازمف. ىو تعمي بشكؿ مباشر عمى اليواء يحتاج إلى وجود المتعمميف ت نفس الو ت أما أجيزة )Chtting أو الفصوؿ اال ت ارضية clssroom).(virtul الحاسوب عبر غرؼ المحادثة : )Asynchronous E-Lerning التعم اإللكترونت غير المت ازمف b. ىو تعمي غير مباشر ال يحتاج إلى وجود المتعمميف ت نفس الو ت أو ت نفس المكاف. وتننس بيةات التعميػػ اإللكترونت إلى نوعيف ىت: التعمي المساند Lerning) (Adjunct ( النجدي :(01. استخدا المنر ارت اإللكترونية كمنر ارت مساندة لممنر ارت التنميدية مثؿ استخدا الشبكة مف بؿ الطالب لمحصوؿ عمى المعمومات أو استفادة األستاذ مف اإلنترنت...الخ. التعمي المدمل )Blended Lerning ( محمد, 010 ) :.b ي عد أكثر البيةات التعميمية كفاءة إذ يدمل يو التعم اإللكترونت مل التعمي التنميدا ويتطمب وجود أماكف مجيزة ت الكمية بتننيات العرض واالتصاؿ مل التاكيد عمى أف دور المعم ليس الممنف بؿ الموجو شريطة أف يكوف مكمال لمتعمي التنميدا. و يتميز ىذا النوع مف كالمنر ارت اإللكترونية وضل االختبا ارت عمى النت التعمي باختصار الو ت والجيد والتكمفة عمؿ تكميفات لمطالب عمؿ حمنات النناش المنتديات...إلخ. :(Full E-Lerning التعمي اإللكترونت الكامؿ c. يستخد التعمي اإللكترونت الكامؿ بديال عف التعمي التنميدا خارج حدود الناعات الد ارسية بؿ خارج أسوار الجامعة. إذ يت التعم مف أا مكاف و ى أا و ت. وتتحوؿ الناعات الد ارسية إلى اعات ا ت ارضية. ويكوف دور المتعم ىنا ىو الدور األساست حيث يتعم ذاتيا بطرينة ردية أو بطرينة تعاونية مل زمالةو. ويت إلغاء العال ة المباشرة بيف األستاذ والطالب. 3-( ) التحميل العاممي التمييزي (DFA) : )ع ازم 199) (1998,.)Kndil, Multivrite التحميؿ العاممت التمييزا يعد أحد أساليب تحميؿ متعدد المتغي ارت )Anlysis ويستخد إليجاد الدواؿ التمييزية والتت تعتبر أدوات ميمة لمنياس والتندير والتمييز عمى متغي ارت ذات طبيعة وصفية وباالعتماد التابل المتغير يكوف عندما والتصنيؼ والتنبؤ مستنمة كمية او رتبية او وصفية(. أهداف التحميل العاممي التمييزي( 00 :(Alvin, تحديد المتغي ارت المستنمة ذات األىمية ت تفسير وتندير و ياس ةات المتغير التابل. التحنؽ مف وجود روؽ معنوية بيف ةات المتغير التابل تعزة لممتغي ارت المستنمة. التنميؿ مف درجة التداخؿ بيف ةات المتغير التابل إلى أدنى درجة ممكنة. إيجاد العال ات المتبادلة بيف المتغي ارت المستنمة وتفسيرىا. إيجاد اعدة لتصنيؼ كؿ مشاىدة جديدة. مل تنيي د ة التصنيؼ. شروط التحميل العاممي التمييزي الخطي )ذنون, 01 ) العينة يجب أف تكوف عشواةية والمتغي ارت المستنمة يجب أف تتبل التوزيل طبيعت. المجتمعات الخاضعة لمد ارسة يجب أف تكوف منفصمة إحصاةيا و ابمة لمتمييز.

7 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () Z Z r r T تساوا مصفو ة التغاير المشتركة (Pooled Cov-Mtrix داخؿ ةات المتغير التابل. التاكد مف عد وجود ازدواج خطت( Multicollinerity ) بيف المتغي ارت المستنمة. حذؼ او معالجة الني الشاذة (Outlier) الف ليا تاثير وا عمى النتاةل. أنواع التحميل العاممي التمييزي( 014, El-Jzzr :(El-Hbil & التحميؿ التمييزا المباشر( Direct ) يت إدخاؿ جميل المتغي ارت مرة واحدة ت التحميؿ. التحميؿ اليرمت( Hierrchicl ( يت إدخاؿ المتغي ارت طبنا لجداوؿ ينظميا الباحث(. )Stepwise يعتمد عمى طرؽ إحصاةية تحدد أولوية إدخاؿ المتغي ارت. التحميؿ المتدرج الدالة التمييزية الخطية في حالة أكثر من مجموعتين: تكوف دالة يشر الخطية التميي زية الغير معيارية كما يمت:( 007 Sons, (Wiley nd ودالة يشر الخطية التمييزية المعيارية كما يمت: n p b0 bij X ij r 1,,...( K 1) n p i1 j1 i1 j1 b ij X ij r 1,,...( K 1) حيث أف: b: ij معامالت الدالة التمييزية ) أو ازف المتغي ارت وىت معال مجيولة مطموب تنديرىا(. : X ij تمثؿ المتغي ارت المستنمة متغي ارت عشواةية تتبل التوزيل الطبيعت(. : p عدد المتغي ارت المستنمة. : n تمثؿ عدد المشاىدات عدد أ ارد العينة (. : r تمثؿ عدد دواؿ التمييز عدد ةات المتغير التابل 1(. : K المجموعات النابمة لمتمييز عدد ةات المتغير التابل ) و يت تندير معامالت الدالة التمييزية كما يمت: b ij نفرض أف T تمثؿ مصفو ة التبايف الكمية: n p i1 j 1 ( X X )( X X ) ij ij \ و W: تمثؿ مصفو ة التبايف داخؿ المجموعات: ni \ W ( X ij X i)( X ij X i) و تكوف مصفو ة التبايف بيف المجموعات: B T W i1. (1). () ث يت تعظي نسبة التبايف بيف المجموعات إلى التبايف داخؿ المجموعات كما يمت :

8 69 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 \ \ \ b Bb [( b W b)( Bb) ( b Bb)( Wb)] \ \ 0 [( b W b)( Bb) ( b Bb)( Wb)] 0 \ \ b W b b ( b W b) \ ( b Bb) Bb) ( W b) 0 ( b W b) ( \ وبنسمة الطريف عمى b) ( b \ W بالتعويض عف تصبح المعادلة: ( Bb) ( Wb) 0 b[ B W] 0 [ W 1 ( B W I) b 0 : ) b λ 1 > λ > λ 3 > λ r 1 : ) b مف خالؿ يمة B WW 1 ] b 0 ويت ايجاد يمة المتجو حيث أف: حؿ المعادلة التالية : B 1 W : الجذ ور المميزة لممصفو ة التبايف المشترؾ (Eigen Vectors) المنابمة لممتجو المميزة )λ i : I مصفو ة الوحدة. ث يت إيجاد الجذور المميزة حيث أف النيمة المرتفعة لمجذور المميزة تكوف مؤش ار عمى درة الدالة عمى التمييز وبالتالت إف الدالة التمييزية األولى تمتمؾ اكبر جذر مميز λ( 1. (4- ) خطوات إج ارء التحميل العاممي التمييزي)الكاتب,010) )الشم ارني,008): أوال : تحديد فئات المتغير التابع: ينو الباحث بتحديد المجموعات التت يرغب ت تصنيفيا. إما باستخدا معمومات مسبنة حوؿ ىذه المجاميل أو بواسطة التحميؿ اليرمت )Hierrchicl nlysis أو باستخدا التحميؿ العننودا )Cluster nlysis أو غيرىا مف األساليب اإلحصاةية. ثانيا : اختبار معنوية المتغي ارت المستقمة: يت اختبار معنوية جميل المتغي ارت المستنمة. وذلؾ لمعرة أىمية كؿ متغير ت دالة التمييز ومدة تاثيره ت تحميؿ النتاةل. وتكوف رضية العد و الفرضية البديمة لالختبار كما يمت: H 0 : 1 3,...M p H 1 : 1, 3, 1 3,......M p

9 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () والختبار ىذه الفرضية ت استخدا منياس Lmbd) (Wilks' كما يمت: W W B W T ( 0 1). (3) يمة ا تربت وكمما المفسر. غير التبايف مندر ينيس وىو الصفر مف لممتغير. ونظ ار لصعوبة الحصوؿ عمى النيمة الجدولية الخاصة بمنياس وىو ينيس منياس ىو Ro يمة كبرت وكمما المفسر. التبايف مندار معنوية عمى ذلؾ دؿ وضل معيار أخر مف عمى ذلؾ دؿ عالية بؿ معنوية )F ms I F p( k 1) 1/ 5 1/ 5 F P ( k1),( pms ) 1 P (1 k) 4 m ( n 1)( )( n p) S (1 ) 5 k P F المتغير وصيغتو الرياضية كما يمت : حيث أف : p ( k 1) 4 ثالثا : اختيار المتغي ارت المستقمة المكونة يت اختيار المتغي ارت التت يكوف ليا أعمى لمدالة التمييزية( 006 (HuBerty, : يمة F( وادنى يمة عمى المتغي ارت ذات الطابل التمييزا نط باستخدا التحميؿ المتدرج.(Stepwise) اربعا: اختبار تساوي مصفوفة التغاير ) cov-mtrix (Pooled داخل المجموعات: يستخد الختبار تجانس مصفو ة التغاير داخؿ المجموعات ) لكت يشتمؿ النموذج بيدؼ معر ة النوع H H 0 1 : : K j1 1 1 j S n s j K, / n j1 j 1 3 : اختبارM Box's المالة مف النماذج التمييزية خطية أ غير خطية ) كما يمت,... 3 K,... S: ىو تندير لمصفو ة التبايف والتبايف المشترؾ. وتكوف إحصاءة ىذا االختبار كما يمت : K. (4) M K n j1 j Ln S j K n j1 j Ln S j

10 71 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 و د أثبت Box أنو إذا ضرب M ت ثابت (A) والذا يساوا : P 3P 1 K 1 1 A 1 K 6( P 1)( K 1) j1 n j n j1 Box' s M ~ :(Abid, 009) 1 ( r 1)( p1) j إننا نحصؿ عمى منياس Box's M والذا ينترب مف توزيل مربل ك اا واذا شؿ ىذا االختبار ت بوؿ رضية العد ممكف اتخاذ عدد مف اإلج ارءات البديمة: االعتماد عمى حج عينة كبيرة والتاكد مف عد وجود ي متطرة. تفسير النتاةل باالعتماد عمى المحدد الموغاريتمت كمما كانت يمة المحدد الموغاريتمت متطابؽ بيف المجموعات دؿ ذلؾ عمى تجانس مصفو ة التغاير داخؿ المجموعات. خامسا : اختبار معنوية الدالة التمييزية الخطية: )الجبوري,000) التمييزية الدالة درة مدة معر ة بيف التمييز عمى الخطية المجموعات التو يؽ لدالة التمييز الخطية. و تكوف رضية العد و الفرضية البديمة كما يمت: جودة اختبار أا H 0 : 1 3,...M K H 1 : 1, 3, 1 3,......M K = ويوجد العديد مف المناييس اإلحصاةية الختبار الفرضية السابنة منيا:.)Cnonicl correltion وتكوف صيغتو كاآلتت: (1 ) = (1- ). معامؿ االرتباط النانونت حيث أف : : يمثؿ معامؿ التحديد إذ أف النيمة المرتفعة لمعامؿ االرتباط يكوف مؤشر عمى جودة تو يؽ عالية لدالة التمييز..)Wilks' Lmbd وتكوف صيغتو كاآلتت: (0 1). (5). (6) b. اختبار. (7)

11 أو حسب المعادلة (3). وكمما ا تربت يمة Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () : ( ) اختبار.c مف الصفر دؿ ذلؾ عمى معنوية عالية لدالة. يعد ىذا المنياس اكثر د ة مف منياس و صيغتو الرياضية كاآلتت: C n C n ( p k) ( p k) ln( ) 1 ln (1-1 )...(1- ) C n 1 r ( p k) 1 ln (1-1 ) p( k1). (8) وبالمثؿ لمدالة التمييزية الثانية إلى عدد ) r) مف دواؿ التمييز. سادسا : المصفوفة الهيكمية Mtrix) (Structure : تعطت ىذه المصفو ة معامالت االرتباط بيف المتغي ارت المستنمة ودالة التمييز. وتفيد ت إمكانية إيجاد تفسير لكؿ دالة. ومف ث تسمية كؿ دالة بالمتغير المرتبط بيا بشكؿ أ وة. سابعا : المعامالت التمييزية لدالة التمييز المعيارية :(Stndrdized) تفسر معامالت ىذه الدالة األىمية النسبية لممتغي ارت المستنمة ت عممية تندير ةات و ياس المتغير التابل. إذ أف المتغي ارت التت تكوف النيمة المطمنة لمعامميا كبيرة تساى بشكؿ كبير ت تكويف المعادلة التمييزية وتكوف مساىمة المتغير كبيرة اذا كانت النيمة المطمنة لمعاممة كبيرة وتدؿ إشارة المعامؿ التمييزا عمى مساىمة المتغير سالبة كانت أو موجبة. (Dechume, 011) ثامنا : المعامالت التمييزية لدالة التمييز الغير معيارية (Unstndrdized) : تشتؽ مف البيانات الخا. و تفسر معامالت ىذه الدالة نفس ما تفسره معامالت Bet غير المعيارية ت نموذج االنحدار الخطت المتعدد وتفيد ت تحنيؽ ىدؼ التنبؤ. تاسعا : إيجاد خطأ التصنيف :(Misclssifiction) يعرؼ خطا التصنيؼ بانو احتماؿ تصنيؼ مفردة معينة إلى المجموعة التت ال تنتمت إلييا. وىو عامؿ مي إلثبات كفاءة دالة التمييز. حيث أف دالة التمييز التت تعطت أ ؿ خطا تصنيؼ ىت الدالة األكثر كفاءة. عاش ار : إيجاد دوال التصنيف لفئات المتغير التابع : عمميػة التصػنيؼ ىػت العمميػة الالحنػة بعػد تكػويف دواؿ التمييػز. وتشػتؽ المعػامالت التصنيفية مف خالؿ مصفو ة التغاير داخؿ المجموعات والم اركز المتوسطة لممتغي ارت التمييزية. ويتحدد عدد دواؿ التصنيؼ بعدد ةات المتغير التابل. الجزء الثالث : الجانب التطبيقي (Applictions) (1-3) مجتمع وعينة الد ارسة: يشمؿ مجتمل الد ارسة جميل طالبات كمية العمو والدارسات اإلنسػانية بػاأل الج ػت كػؿ المسػػػتويات مػػػا عػػػدة مسػػػتوة أوؿ كمػػػا ىػػػو موضػػػح ػػػت جػػػدوؿ (). تػػػ تحديػػػد حجػػػ العينػػػة باستخدا المعاينة العننودية بنسبة %15 مف عدد الطالبات ت كؿ س.

12 73 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 جدول )( يوضح مجتمع وعينة الد ارسة النسبة )Prior عينة الد ارسة مجتمل الد ارسة النس د ارسات إسالمية اإلنجميزا الحاسب المغة العربية الرياضيات Totl % المصدر : كمية العمو والد ارسات اإلنسانية باأل الج- اإلرشاد االكاديمت الفصؿ الثانت ( ( ىػ المصدر: من إعداد الباحثة باالعتماد على بيانات الجدول () المتوسط الحسابي لكل محور من لمحاور الد ارسة في كل قسم: مف خالؿ جدوؿ (3) تبي ف أف طالبات س الحاسب يوجد لدييف شعور كبير بفاةدة التعمي اإللكترونت. وأ ؿ تطبيؽ لمتعمي اإللكترونت كاف ت س المغة اإلنجميزية. وأ ؿ معو ات كانت ت س الرياضيات. ولكف ىذه المؤش ارت تعتبر مضممة وال تمثؿ الوا ل ألف منياس المتوسط الحسابت غير د يؽ عندما يكوف مصدر البيانات ميدانت. جدول )3( المتوسط الحسابي لمحاور الد ارسة لكل قسم محاور الد ارسة Men for Group الرياضيات المغة العربية د ارسات إسالمية اإلنجميزا الحاسب Totl ثنا ة نظا التعمي اإللكترونت تطبيؽ التعمي اإللكترونت الفاةدة مف تطبيؽ التعمي اإللكترونت التعمي اإللكترونت معو ات المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت.

13 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () (-3) خطوات تطبيق التحميل العاممي التمييزي لمتغي ارت البحث: بما إف حج العينة كبير( 45 ) طالبة إذف توزيل العينة ينترب مف التوزيل الطبيعت. وتكوف خطوات التحميؿ التمييزا العاممت كما يمت : أوال: تحديد فئات المتغير التابع: ت تحديد ةات المتغير التابل حسب معمومات مسبنة. إذ يمثؿ أ سا الكمية الد ارسات اإلسالمية المغة اإلنجميزية الحاسب المغة العربية الرياضيات ) ثانيا : اختبار معنوية المتغي ارت المستقمة في الدالة التمييزية: ت استخدا منياس Lmbd) ( Wilks' بتطبيؽ المعادلة (3) ومنياس (Ro) بتطبيؽ المعادلة (4) الختبار الفرضية االولى التت تنص عمى "يوجد تأثير معنوي لممتغي ارت المستقمة عمى فئات المتغير التابع". أظيرت النتاةل ت ممحؽ (1) معنوية 15 متغير. ثالثا : اختيار المتغي ارت المستقمة المكونة لمدالة التمييزية: ت استخدا التحميؿ المتدرج Anlysis) (Stepwise الختيار المتغي ارت االكثر معنوية. ومف خالؿ جدوؿ( 4 ) نالحظ أف ىناؾ 56 خطوة ا البرنامل بتنفيذىا ت كؿ خطوة يت إدخاؿ المتغير األكثر معنوية. إذ نالحظ أنو بعد إضا ة جميل المتغي ارت ذات المعنوية العالية إلى النموذج وصمت يمة (0.39 = ). وكانت أدنى مستوة داللة لحذؼ المتغير ىت. وأظيرت النتاةل دخوؿ (10) متغي ارت واستبعاد (18) متغي ار كما أف ي مؤشر( Tolernce ( تبيف أف ىذه المتغي ارت ال تعانت مف مشكمة االزدواج الخطت. جدول ( 4 )اختيار المتغي ارت المستقمة الداخمة في التحميل Stepwise Sttistics (Vribles Entered ) / Removed,b,c Tolernce Wilks' Lmbd F Sig ىؿ يوجد مختبر حاسبات ت النس ىؿ خدمة اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة الد ارسية األستاذة ترشد الطالبات األستاذة تستخد السبورة ىؿ إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس الذكية مل عرض المادة اإللكترونت استخدمت نسخ الكرتونية مف الكتب التت تدرسيا ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية االستاذة أتابل صفحة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل التعمي اإللكترونت يجب تحويؿ كؿ المواد إلكترونيا. عمى مو ل الجامعة األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات. Mximum number of steps is 56. b. Mximum significnce of F to enter is ( 0.05). c. Minimum significnce of F to remove is ( 0.10) المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت

14 75 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 اربعا : اختبار تجانس مصفوفة التغاير داخل كل قسم Cov-Mtrix) :(Pooled ت استخدا اختبار (M Box's ) بتطبيؽ المعادلتيف (5). نالحظ مف جدوؿ (5) أنو ت رض رضية العد أا أف ا ت ارض تجانس مصفو ة التغاير ل يتحنؽ. ولكف بالنظر إلى ي المحدد الموغاريتمت( Determinnt Log ) نجد أف يمة المحدد متناربة ت جميل األ سا وخصوصا بيف سمت الرياضيات والحاسب مف جية وأ سا المغة العربية و اإلنجميزا والد ارسات اإلسالمية مف جية أخرة. وبالتالت اف النموذج المالة لتمثيؿ دالة التمييز ىو النموذج الخطت. وعمود رتبة المصفو ة يدؿ عمى أف جميل المتغي ارت الداخمة ت التحميؿ أخذت ت االعتبار ت جميل األ سا. جدول )5( اختبار تساوي مصفوفة التغاير داخل أقسام الكمية (Box's Test of Equlity of Covrince Mtrices) Rnk Log Determinnt Test Results النس F Box's M د ارسات إسالمية Approx اإلنجميزا الحاسب المغة العربية.000 Sig الرياضيات المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت Pooled within-groups Tests null hypothesis of equl popultion covrince mtrices خامسا : اختبار معنوية الدوال التمييزية الخطية: يت اختبار الفرضية الثانية ت البحث "الدالة التمييزية الخطية قادرة عمى التمييز بين أقسام الكمية بدقة " أا اختبار جودة التو يؽ لدالة التمييز الخطية. جدول (6) اختبار معنوية الدوال التمييزية الخطية Test of Function Eigen vlue % of Vrince Cnonicl Correltion Wilks' Lmbd Chi-Squre d. f Sig. 1 through through through المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت. First 4 cnonicl discriminnt functions were used in the nlysis بتطبيؽ المعادالت (8,6),7 تكونت أربل دواؿ تمييزية جميعيا معنوية كما ىو مبيف ت جدوؿ (6). كما نالحظ أف الدالة التمييزية األولى ينابميا أعمى يمة مميزة (0.57) بتبايف ) 6.6%) ومعامؿ ارتباط انونت( 0.67 ). وتمتمؾ أعمى يمة لػ وأدنى يمة لػ. وعميو اف الدالة التمييزية األولى ىت األكثر معنوية. لذلؾ يت تكفت لتفسير التبايف بيف أ سا الكمية.

15 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () سادسا : المصفوفة الهيكمية Mtrix) (Structure : مف خالؿ ممحؽ () نستنتل أف اكبر معامؿ ارتباط كاف لمتغير األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس( بنيمة سالبو( ( لذلؾ يمكف أف نطمؽ عمت ىذه الدالة األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس(. سابعا : معامالت الدالة التمييزية المعيارية :(Stndrdized) باالعتماد عمى دالة (Fisher) و بتطبيؽ المعادلة (). ومف خالؿ جدوؿ( 7 ) تكونت الدالة التمييزية المعيارية األولى كما يمت : مف خالؿ ىذه الدالة يمكف ترتيب المتغي ارت حسب درتيا عمى التمييز بيف األ سا كما يمت: المتغير األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس( ىو المتغير المييمف ت ىذه الدالة بنيمو معيارية مطمنة مندارىا وبتاثير سالب. يميو متغير األستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة اإللكترونت( بنيمة موجبة. ث متغير أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة ) بنيمة سالبة. ث متغير ( x 5 ىؿ يوجد مختبر ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا (. يميو متغير ) حاسبات ت النس( ث متغير ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية(. ث متغير يجب تحويؿ كؿ المواد إلكترونيا(. يميو متغير األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات (. ث متغير ىؿ خدمة اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة(. و ت األخير ياتت متغير األستاذة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل (. جدول (7) معامالت الدوال التمييزية الخطية Coefficients) (Discriminnt Function الغير معيارية المعيارية ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا ىؿ يوجد مختبر حاسبات ت النس ىؿ خدمة اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة الد ارسية يجب تحويؿ كؿ المواد الكترونت األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس االستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة الكترونت األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة االستاذة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل (Constnt) (9) المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت

16 77 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 ثامنا : معامالت الدالة التمييزية الغير معيارية :(Unstndrdized) تحتوا ىذه الدالة عمى معامالت المتغي ارت باإلضا ة إلى الحد الثابت حيث أف المتغي ارت المستنمة تظير بالني الحنينية عمما أف وحدات النياس مختمفة متغي ارت وصفية متغي ارت رتبية( لذلؾ اف ىذه المعامالت ال يمكف االعتماد عمييا ت تفسير النتاةل. حيث أف ىذه المعامالت تفيد ت تحنيؽ ىدؼ التنبؤ وتصاغ دالة التمييز الغير معيارية كما يمت:. (10) تاسعا : احتمال التصنيف الصحيح Clssifiction) :(Probbility of يت إعادة تصنيؼ الطالبات إلى النس الذا تنتمت إليو باستخدا دالة التمييز. ومف خالؿ جدوؿ (8) و بالنظر إلى معامالت النطر الرةتس نجد أف أ ضؿ تصنيؼ كاف لنس الرياضيات (% 75 ) أا أف( 1 ) طالبة مف جممة (16) طالبة صنفت بشكؿ صحيح و( 4 ) طالبات صنفت بالخطا. كما نالحظ أف نسبة التصنيؼ الصحيح الكمت (% 65) و ىذا يفسر أف التصنيؼ الحنينت يتوا ؽ مل نتاةل تصنيؼ دالة التمييز إلى حد ما. جدول (8) )نتائج التصنيف و التنبؤ لمتحميل التمييزي( الرياضيات المغة العربية الحاسب اإلنجميزا د ارسات إسالمية % % % % % Sum الد ارسات إسالمية اإلنجميزا الحاسب المغة العربية الرياضيات المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت. 65.0% of originl grouped cses correctly clssified عاش ار : معامالت دوال التصنيف الخطية لفيشر: مف جدوؿ (9) نالحظ أف متغير ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا( كانت معامالتو مرتفعة وموجبة وىذا يدؿ عمى أف ىذ المتغير ىو األكثر تطبيؽ ت كؿ األ سا. كما نالحظ أيضا أف س الرياضيات ىو األكثر تطبيؽ لإلنترنت داخؿ الناعات الد ارسية وأف متغيرا األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس( و أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة( ىما األ ؿ تطبيؽ.

17 النس Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () جدول (9) معامالت دوال التصنيف Coefficients) ( Clssifiction Function رياضيات عربت حاسب إنجميزا إسالمية ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا ىؿ يوجد مختبر حاسبات ت النس ىؿ خدمة اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة الد ارسية يجب تحويؿ كؿ المواد إلكترونيا األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس االستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة الكترونيا األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة االستاذة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل Fisher's liner discriminnt functions (Constnt) المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتماد عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت (3-3) خطوات تطبيق التحميل العاممي التمييزي لمتوسطات محاور البحث: أوال: تحديد فئات المتغير التابع: يمثؿ أ سا الكمية الد ارسات اإلسالمية المغة اإلنجميزية الحاسب المغة العربية الرياضيات( نفس المتغير التابل المستخد ت التحميؿ العاممت التمييزا لمتغي ارت البحث. ثانيا : اختبار معنوية متوسطات المحاور في الدالة التمييزية: يت اختبار رضية البحث الثالثة التت تنص عمى "يوجد فروق ذات داللة إحصائية بين فئات المتغير التابع تعزى لمتوسطات محاور الد ارسة". الختبار ىذه الفرضية ت استخدا طرينة التحميؿ العاممت التمييزا المباشر Anlysis).(Direct Discriminte وتبي ف مف جدوؿ (10) أف محور تطبيؽ التعمي اإللكترونت( ىو المحور الوحيد المعنوا أا أف الفروؽ بيف أ سا الكمية ترجل ليذا المحور.اما بنية المحاور ال يوجد ليا تاثير عمى ةات المتغير التابل ا سا الكمية(. جدول (10) اختبار معنوية متوسطات محاور الد ارسة Wilks F df1 متوسطات محاور الد ارسة df Sig. ثنا ة نظا التعمي اإللكترونت تطبيؽ التعمي اإللكترونت الفاةدة مف تطبيؽ التعمي اإللكترونت التعمي اإللكترونت معو ات المصدر: مف إعداد الباحثة باالعتما د عمى نتاةل التحميؿ اإلحصاةت.

18 79 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 الجزء ال اربع / النتائج والتوصيات. (1-4) تفسير النتائج: ت استخدا التحميؿ العاممت التمييزا لنياس مدة اعمية التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل ت كمية العمو والد ارسات اإلنسانية باأل الج. وكانت نتاةل التحميؿ كما يمت : النموذج المالة لتمثيؿ دالة التمييز ىو النموذج الخطت. كما تبي ف أف الدالة التمييزية األولى تكفت لتفسير التبايف بيف أ سا الكمية. وعند حص معامالت ىذه الدالة مف المعادلة (9) تبي ف أف : المتغير األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس( ىو المتغير المييمف ت ىذه الدالة وبتاثير سالب. وىذا يدؿ أف ىناؾ ضعؼ شديد ت تطبيؽ ىذه المتغير. واكبر مساىمة موجبة كانت لػمتغير األستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة اإللكترونت (. و ىذا يدؿ أف ىناؾ تندما كبير ت تطبيؽ ىذا المتغير. أا أف الدالة التمييزية المعيارية بي نت نناط النوة مف خالؿ المعامالت الموجبة ونناط الضعؼ مف خالؿ المعامالت السالبة. و التت تعجز أدوات التحميؿ التنميدية عف تحنينيا. عند إج ارء تحميؿ منارف لدواؿ التصنيؼ بيف أ سا الكمية لوحظ أف متغير ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا( يحتؿ مركز الصدارة باكبر معامالت موجبة ت جميل األ سا. وىذا يدؿ عمى أف ىذ المتغير ىو األكثر تطبيؽ ت جميل األ سا. وأف متغيرا األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس( و أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة( ىما األ ؿ. وىذا يدؿ أف اعمية التعمي اإللكترونت ل يصؿ إلى المستوة المنبوؿ. بمغ احتماؿ التصنيؼ الصحيح الكمت لدالة التمييز (65%) و ىذا يدؿ أف التصنيؼ الحنينت أل سا الكمية يتوا ؽ مل نتاةل التصنيؼ لدالة التمييز بنسبة منبولة. تبي ف أف اعمية التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل مرتبط بشكؿ وثيؽ بمحور تطبيؽ التعمي اإللكترونت( أا أف الفروؽ بيف أ سا الكمية ترجل ليذا المحور. (-4) التوصيات: نتاةل ىذه الد ارسة أدت إلى ا ت ارح جممة مف التوصيات ممكف تعود بالفاةدة عمى متخذا الن ارر ت الجامعة و تتمثؿ ىذه التوصيات ت ما يمت: السعت إلى رل الندرة التنا سية بيف أ سا الكمية ت تطبيؽ نظا التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل عمما أف إمكانيو التطبيؽ متو رة. تحفيز التوجو نحو التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل لما يحننو مف م ازيا وكيفية االستفادة مف المادة العممية المتو رة إلكترونيا. نشر ثنا ة التعمي االلكترونت مف خالؿ ا امة دو ارت تدريبة لألساتذة والطالبات وطرح أمثمة وا عية. وأف يكوف ىناؾ تحفيز تشديد أكثر لتطبيؽ نظا التعمي اإللكترونت والتعمي المدمل. نظػ ار لكوف متغير األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس( حصؿ عمى أعمى مساىمة سالبة وبناء عميو إف الباحثة توصت باالىتما بيذا المتغير. تحديث ىذه الد ارسة لمو وؼ عمى مدة التحسف ت تطبيؽ التعمي اإللكترونت. تطبيؽ التحميؿ العاممت التمييزا ت الد ارسات المختمفة نظ ار ألنو يو ر تفسي ار حنينيا لموا ل ويشرح العال ات بيف المتغي ارت المستنمة لمظاىرة معينة و ينيس تاثيرىا عمى المتغير التابل عندما يكوف المتغير التابل ذو طبيعة وصفية.

19 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () ممحق (1) اختبار معنوية المتغي ارت المستقمة في الدالة التمييزية F df1 df Sig ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية ىؿ لديؾ خط أنترنت منزليا ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا ىؿ تمتمؾ بريد إلكترونت ىؿ يوجد مختبر حاسبات ت النس ىؿ اشتركت ت دورة تدريبية عف التعمي اإللكترونت ىؿ خدمة اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة الد ارسية ىؿ لديؾ معمومات عف مفيو التعمي اإللكترونت لتعمي اإللكترونت المدمل مكمال ألساليب التعمي التعمي اإللكترونت يعطت الطالبة االستناللية ت التمنت التعمي اإللكترونت يتيح التعم ت أا و ت و ت أا مكاف المعمومات التت يو رىا موا ل أعضاء ىيةة التدريس حديثة يجب تحويؿ كؿ المواد إلكترونيا التعمي اإللكترونت يساعد عمى رل مستوة الطالبات أكاديمي ا األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس أتابل كؿ ما يكتبو أستاذا عمى الموا ل التعم اإللكترونت يجعؿ الكمية تستجيب لمتغيير بشكؿ أسرع األستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة اإللكترونت األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة يساعد استخدا األجيزة اإللكترونية عمى زيادة اعمية التعمي التعم اإللكترونت يو ر المعمومات بشكؿ أسرع وبصورة مكثفة األستاذة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل المنرر اإللكترونت سوؼ يحرمنت مف إب ارز إمكانياتت لألستاذة بيةة غرؼ الد ارسة غير مالةمة أجد صعوبة ت البحث عف المنر ارت الد ارسية ت األنترنت انشغاؿ الطالبات بموا ل ليس ليا عال ة بالتعمي أو التعم عد تو ر الو ت لالستخدا

20 81 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 ممحق )( المصفوفة الهيكمية Mtrix) (Structure Function * 14. أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة * ىؿ خدمة اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة الد ارسية * األستاذة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل * األستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة اإللكترونت. التعم * اإللكترونت يو ر المعمومات بشكؿ أسرع وبصورة مكثفة * التعمي اإللكترونت يساعد عمى رل مستوة الطالبات أكاديمي ا..91 * ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية 8. * * األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس * * األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات 03. * ىؿ يوجد مختبر حاسبات ت النس أتابل كؿ ما يكتبو استاذا عمى الموا ل يساعد استخدا األجيزة اإللكترونية عمى زيادة اعمية التعمي) التعم عد تو ر الو ت لالستخدا * * * * المعمومات التت يو رىا موا ل أعضاء ىيةة التدريس حديثة التعم اإللكترونت يجعؿ الكمية تستجيب لمتغيير بشكؿ أسرع * * التعمي اإللكترونت يعطت الطالبة االستناللية ت تمنت المعمومات * * ىؿ 046. * لديؾ معمومات عف مفيو التعمي اإللكترونت المدمل التعمي اإللكترونت يتيح التعم لمطالبة ت أا و ت و ت أا مكاف * ىؿ تمتمؾ بريد إلكترونت المنرر اإللكترونت انشغاؿ سوؼ يحرمنت مف إب ارز إمكانياتت لألستاذة الطالبات بموا ل ليس ليا عال ة بالتعمي أو التعم * * * ت ىؿ اشتركت دورة تدريبية عف التعمي اإللكترونت *.051 بيةة غرؼ الد ارسة غير مالةمة * ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسيا * 485. يجب تحويؿ كؿ المواد إلكترونيا * ىؿ * لديؾ خط انترنت منزليا ت أجد صعوبة البحث عف المنر ارت الد ارسية ت اإلنترنت * مكمال ألساليب التعمي التنميدية. التعمي اإللكترونت المدمل * This vrible not used in the nlysis.

21 ممحق (3) االستبيان تعد ىذه االستمارة جزء مف متطمبات إعداد البحث " ياس مدة اعمية التعمي اإللكترونت وتعمي المدمل ت جامعة األمير سطا بف عبد العزيز كمية العمو والد ارسات اإلنسانية باأل الج رع الطالبات " واف تفضمك باإلجابة عمى األسةمة تسي ت إكماؿ الجانب الميدانت لمبحث. معمومات عامة : ىؿ تمتمؾ حاسبة شخصية ىؿ لديؾ خط إنترنت منزلت. ىؿ تمتمؾ بريد إلكترونت. ىؿ ىؿ استخدمت نسخ إلكترونية مف الكتب التت تدرسو. يوجد مختبر حاسبات ت Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () النس. 6 7 ىؿ اشتركت ىؿ خدمة ت دورة تدريبية عف التعمي اإللكترونت. اإلنترنت متاحة داخؿ الناعة الد ارسية. نع نع نع نع نع نع نع ال ال ال ال ال ال ال أوا ؽ بشدة أوا ؽ إلى حد ما ال أوا ؽ ال أوا ؽ بشدة ثقافة التعميم اإللكتروني لديؾ معمومات عف مفيو التعمي اإللكترونت و التعمي المدمل التعمي المدمل( مكمال ألساليب التعمي التنميدية. التعمي اإللكترونت يعطت الطالبة االستناللية ت تمنت المعمومات. التعمي اإللكترونت يتيح التعم لمطالبة ت أا و ت و ت أا مكاف المعمومات التت تو رىا موا ل أعضاء ىيةة التدريس حديثة 13 يجب تحويؿ كؿ المواد إلكترونيا. 14 التعمي اإللكترونت يساعد عمى رل مستوة الطالبات أكاديمي ا. تطبيق التعميم اإللكتروني 15 األستاذة ترشد الطالبات إلى موا ل أعضاء ىيةة التدريس. 16 أتابل كؿ ما يكتبو أستاذا عمى المو ل. 17 األستاذة تعمؿ تكميفات لمطالبات عمى المو ل. 18 األستاذة تستخد السبورة الذكية مل عرض المادة اإللكترونت. 19 األستاذة تستخد البريد اإللكترونت لمتواصؿ مل الطالبات. أتابل صفحة التعمي اإللكترونت عمى مو ل الجامعة. 1 الفائدة من تطبيق التعميم اإللكتروني: 1 يساعد استخدا األجيزة اإللكترونية عمى زيادة اعمية التعمي. التعم اإللكترونت يو ر المعمومات بشكؿ أسرع وبصورة مكثفة. 3 التعم اإللكترونت يجعؿ الكمية تستجيب لمتغيير بشكؿ أسرع. معوقات تطبيق التعميم اإللكتروني : 4 المنرر اإللكترونت سوؼ يحرمنت مف إب ارز إمكانياتت لألستاذة 5 بيةة غرؼ الد ارسة غير مالةمة. أجد صعوبة ت البحث عف المنر ارت الد ارسية ت اإلنترنت. 6 7 انشغاؿ الطالبات بموا ل ليس ليا عال ة بالتعمي أو التعم. 8 عد تو ر الو ت لالستخدا.

22 ةمئاق عجرا ملا (References) : ةيبرعلا هجرا ملا :لاوا ادمحلأا وميمأ ديمح ؾرابم.)118 ةيمعاف ميمعتلا ينورتكللإا يف ليصحتلا ظافتحلااو ىدل تابلاط مومعلا ةيعامتجلاا ةيمكب بادلآا مومعلاو ةيناسنلإا ةعماج.ةبيط ة رو ؿمع ةمدنم ةعماجل ةبيط ةنيدملا ةرونملا ةكممملا ةيبرعلا ةيدوعسلا اروبجلا ؿلاش.)111 ليمحت ددعتم.ترا يغتملا ةعماجلا ةيرصنتسملا ةيمك ةرادلإا داصت لااو س ءاصحلإا بتكم ةعابطلا رشنلاو دادغب ؽرا علا ؼرجلا امير.)ػى1437) دعس ىدم ةيمعاف ميمعتلا ينورتكللإا يف ميمعت ةغملا ةيزيمجنلإا يف ةمحرملا ةيعماجلا يف ةكممملا ةيبرعلا.ةيدوعسلا ةمجم ةلاسر ةيبرتلا معو سفنلا ةيعمجلا ةيدوعسلا ومعمل ةيوبرتلا ةيسفنلاو ددعلا )6 ص )4-15 ةعماج ؾمملا دوعس ةكممملا ةيبرعلا.ةيدوعسلا للهرا اج تبابحلا دمحم.(013) بيردتلا ينورتكللإا ءاضعلأ ةئيه سيردتلا ة رو ؿمع ةمدنم رمتؤممل ثلاثلا معتمل تنورتكللإا يمعتلاو فع دعب ضايرلا ةيدوعسلا تنرا مشلا دمحم.)118 ةسرا د ةنراقم نيب ليمحتلا يزييمتلا ليمحتو نيابتلا ددعتملا يف ليمحت تانايبلا ةددعتم ترا يغتملا ةلاسر هرا وتكد ةعماج أ ةرنلا ةكم ةيدوعسلا حلاصلا ردب للهادبع.)113 اياضق ةمساح يف جذومن ممعتلا ينورتكللإا نع دعب ة رو ؿمع ةمدنم رمتؤممل ثلاثلا معتمل تنورتكللإا يمعتلاو فع دعب ضايرلا ةيدوعسلا بتاكلا دمحم (010)ةماسأ. ةلادلا ةزيمملا ةيطخلا يف ةلاح رثكأ نم.نيتعومجم ديعملا تننتلا ةمجم ةيبرتلا معلاو دمجملا 3 ) ددعلا.)4 تلداعلا ظاك فىلاعو.)113 تاهاجتا ءاضعأ ةئيه سيردتلا ةعماجلاب وحن مادختسا بساحلا يللآا يف.سيردتلا ةمجملا ةيميداكلأا ةيبرعلا ت ؾرامندلا 14ددعلا -ص (40-7) ؾرامندلا ادجنلا ريمس.)11 ميوقت ةدوج ممعتلا ينورتكللإا يف ةعماج سدقلا ةحوتفملا ءوض يف ريياعملا ةيملاعلا.ةدوجمل ةمجملا ةينيطسمفلا يمعتمل حوتفملا 3دمجملا ددعلا 6 11ص. دمحم ؿيعامسإ.)111 ميمعتلا.جمدملا ةمجم يمعتلا تنورتكللإا ردصت فع ةدحو يمعتلا تنورتكللإا ةعماجب ةروصنملا ددعلا 5 ص )11.رصم فونذ سنوي.)11 مادختسا يتقيرط ليمحتلا يدوقنعلا ليمحتلاو يزييمتلا يف فينصتلا عم قيبطت ىمع جئاتن تاجردلا.ةيمماعلا ةعماج تيركت ةيمك ةرادلإا داصت لااو ةمجم تيركت ومعمل ةيرادلإا ةيداصت لااو (8)دمجملا (5)ددعلا ؽرا علا ضوع (009)تنسح. رثأ مادختسا طمن ميمعتلا جمدملا ىمع ليصحت نيسرادلا. ة رو ؿمع ةمدنم ويل ايجولونكت تامومعملا تلااصتلااو.ثلاثلا زكرم ايجولونكت تامومعملا (ICTC) تلااصتلااو ةعماج سدنلا ةحوتفملا.فيطسم 83 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016

23 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () (. تعدين بيانات مشتركي خدمة األنترنت باستخدام المنطق المضبب والدالة ارةد حامد 18( ( ص العدد اإلحصاةية لمعمو الع ار ية المجمة التمييزية. الع ارؽ 113(. فاعمية التعميم المدمج في أكاديمية البمقاء اإللكترونية من تيسير سمي اند اروس وجهة نظر أعضاء هيئة التدريس في جامعة البمقاء التطبيقية. المؤتمر الدولت الثالث لمتعم اإللكترونت والتعمي عف بعد الرياض 117(. العوامل الشخصية المؤثرة عمى استفادة الطالب من صيػا وليػد و رحاحمة محمد التعميم الجامعي المحاسبي اإللكتروني د ارسة حالة الجامعة الهاشمية. مجمة المنارة لمبحوث والد ارسات العدد 1 ص (14). عاشور ختا عبد الرحمف( 007 ). فاعمية برنامج التعميم المساند في تحسين تحصيل الطمبة من وجهة نظر معممي التعميم المساند ومعمماته أطروحة ماجستير كمية الد ارسات العميا ت جامعة النجاح الوطنية مسطيف. لمنشر المريخ دار المتعددة. لممتغي ارت اإلحصائي التحميل. المرضت( 1998 ) عبد ع از الرياض. ثانيا: الم ارجع االجنبية: Abid, Noor (009). Suggested pplying technique (VAS) for n ordinl ctegory dt tht could be trnsformed to quntittive mesurement in liner discriminte nlysis. AL-TAQANI Journl, Volume.,:71 Bghdd. Abdull El-hbil nd Mjed El-Jzzr (014), A Comprtive Study between Liner Discriminnt Anlysis nd Multinomil Logistic Regression, Plestine -An - Njh Univ. J. Res.,8: 6. HuBerty, J. Corl. (006) Applied ANOVA nd Discriminte Anlysis, Edition, John Wiley nd Sons, Inc, Cnd, Dechume, F., Monceu, K.rine, nd Frnk Cezill (011): Sexing Birds Using Discriminnt Function Anlysis. 18(1), P(78 86), The Americn Ornithologists Printed in USA - Union, Dukic, Drko, (010)"E-Lerning in Crotin Higher Eduction", An Anlysis of Students' Perceptions. 147 (1):8-4. John Wiley nd Sons.(007) An Introduction to Ctegoricl Dt Anlysis. Second Edition, Deprtment of Sttistics, University of Florid Ginesville, Florid A. Kndil, A.M., Discriminnt with mixtures of continuous, discrete nd nominl vribles" The Egyptin Journl, ISSR, Ciro Univ. 36. (1): Rencher, Alvin C (00): Methods of Multivrite nlysis, second edition, wiley, interscience published simultneously in Cnd,

24 85 Egypt. J. of Appl. Sci., 31 () 016 "USING DISCRIMINANT FACTOR ANALYSIS (DFA) TO MEASURE EFFECTIVENESS OF E LEARNING & BLENDED LEARNING IN COLLEGE OF SCIENCE AND HUMANITARIAN STUDIES- ALAFLAJ- GIRLS SECTION-PRINCE SATTAM BIN ABDUL-AZIZ UNIVERSITY " Afrh Yhy Mohmmed AL-Rezmi The current work: Prince Sttm bin Abdulziz University College of science nd humnitrin studies Aflg Girl section - Kingdom of Sudi Arbi frhlrezmee@yhoo.com.lrezmee@psu.edu.s Te ABSTRACT The study used Discriminnt Fctor Anlysis (DFA) to mesure effectiveness of E Lerning & Blended Lerning in the teching of courses in Prince Sttm Bin Abdul-Aziz University- College of Science nd Humnitrin Studies- Alflj- Girls Section, A questionnire ws designed s tool to collect dt bsed on four min xes (the culture of e-lerning, e-lerning ppliction, the benefit of the ppliction of e-lerning, e-lerning constrints), nd the binry vribles. Results revel the following: Liner model fits discriminnt function. 10 vribles entered in the nlysis from vrible 8. Stndrdized Discriminnt Function ws obtined s follows : Note tht: (Professor guide students to fculty members websites = ) got the lrgest coefficient negtive. This shows tht there is wekness in the ppliction of the vrible, nd (Professor uses smrt blckbord nd electrnic presenttion of the course = ) got the lrgest coefficient positive. This indictes tht there is strength in the ppliction of this vrible. It mens tht the stndrd of discrimintion function showed strengths (positive coefficient) nd weknesses (negtive coefficient) nd tht cnnot be chieved for the trditioml nlysis tools. Deprtments re different becuse of the stndrd (ppliction of e-lerning), this indictes tht there is wekness in the ppliction in ll the deprtments. The resultes indicte the effechinenss of e-lerning hs not get come up to expecttions. The resercher recommends the following: University should offer trining of professors nd students. University should encourge professors nd students to use e-lerning nd blended lerning. Discriminnt fctor nlysis should be used in the nlysis when the dependent vrible is qulittive.