النماذج التي تتنبأ بالمستقبل وإمکانية الإفادة منها في مصر

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

باحث بالمرکز القومي للبحوث التربوية والتنمية- شعبة بحوث التخطيط التربوي- القاهرة

المستخلص

يتطلب التخطيط الفعال التنبؤ بالأحداث المتوقع حدوثها في المستقبلين القريب والبعيد. ولهذا اعتمد المخططون والباحثون وصانعو السياسات على اللوغاريتمات لتحليل مقادير کبيرة من البيانات، ووظفوا تقنيات متنوعة بداية من التقنيات الأکثر تقليدية لتحليل الانحدار وصولاً إلى التقنيات الأکثر تعقيداً مثل نموذج الغابة العشوائية أو نماذج الشبکات العصبية. وقد حلل هذا البحث 22 أداة من أدوات التنبؤ بالمستقبل. ومن أمثلة النماذج التنبؤية: أسلوب دلفي، والتنبؤ من خلال الدراسة المستعرضة/المقطعية، والسلاسل الزمنية، والتنبؤ باستخدام البيانات المستعرضة/المقطعية، والتنبؤ باستخدام بيانات السلاسل الزمنية، والتنبؤ باستخدام أدوات لم يتم تقويم درجة فاعليتها. وقد حلل البحث طبيعة هذه النماذج المختلفة والأساليب الواردة ضمن کل نموذج، وکيفية الاستفادة منها في مصر.

 
 
1)   توفيق، صلاح الدين محمد. (2003). " المحاکاة وتطوير التعليم". مستقبل التربية العربية. المجلد 9. العدد 29. إبريل 2003.
2)   الجدري، على سعيد أحمد سعيد. (2016). "فاعلية رياضيات نظرية الفوضى في تنمية مهارات التفکير الناقد لدي الطلبة المعلمين بکليات التربية في اليمن". مجلة العلوم التربوية بکلية التربية-جامعة عين شمس. المجلد 40. العدد 4 (أ). 2016.
3)   حلمي، فؤاد أحمد وقدري، خالد. (2017). النماذج التنبؤية في التعليم. القاهرة: المرکز القومي للبحوث التربوية والتنمية.
4)   الحوت، محمد صبري. (1986). " النماذج الرياضية کأداة للتخطيط التربوي". مجلة کلية التربية بالزقازيق- کلية التربية- جامعة الزقازيق. المجلد الأول. العدد الأول. يناير 1986.
5)   زاهر، ضياء الدين. (2001). "منتدي عربي للفکر المستقبلي: إطار للتأمل".  مستقبل التربية العربية. المجلد 7. العدد 23. أکتوبر 2001.
6)   زاهر، ضياء الدين. (2002). " أسلوب دلفي: أحکام الخبراء وخبرة الحکماء". مستقبل التربية العربية. المجلد 8. العدد 24. يناير 2002.
 
ثانياً: المراجع الأجنبية
1)        Abigail, R. Colson; Adhikari, Sweta; Sleemi, Ambereen; Laxminarayan, Ramanan. (2017). ‘‘Quantifying Uncertainty in Intervention Effectiveness with Structured Expert Judgement: An Application to Obstetric Fistula’’. BMJ Open. Vol. 5. 2017.

2)        Adhikari, Ratnadip; & Agrawal, R. K. (n.d.). An Introductory Study on Time Series Modeling and Forecasting. Ithaca, NY: arXiv.

3)        Adya, M., Collopy, F., Armstrong, J. S., & Kennedy, M. (2001). ‘‘Automatic Identification of Time-Series Features for Rule-based Forecasting’’. International Journal of Forecasting. Vol. 17. No. 2. April 2001.

4)        Allen, Geoffrey; &  Fildes, Robert. (2001). ‘‘Econometric Forecasting’’. In: Armstrong, J. Scott. (Ed.). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers.
5)        Alvarado-Valencia, Jorge; Barrero, Lope H.; Onkal, Dilek; Dennerlein, Jack T. (2017). Expertise, Credibility of System Forecasts and Integration Methods In Judgmental Demand Forecasting. International Journal of Forecasting. Vol. 33. No. 1. January-March 2017.
6)        Andersen, P. D.; Dahl Andersen, A.; Jensen, P. A.; & Rasmussen, B. (2014). ‘‘Sectoral Innovation System Foresight in Practice: Nordic Facilities Management Foresight’’. Futures. Vol. 61. September 2014. 

7)        Armstrong J. Scott; Green, Kesten C.; & Graefe, Andreas. (February 2014). Golden Rule of Forecasting: Be Conservative. Munich: Munich Personal RePEc Archive.

8)        Armstrong, J. Scott. (2001). ‘‘Judgmental Bootstrapping: Inferring Experts' Rules for Forecasting’’. In: Armstrong, J. Scott. (Ed.). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers.

9)        Armstrong, J. Scott. (2002). ‘‘Assessing Game Theory, Role Playing, and Unaided Judgement’’. International Journal of Forecasting. Vol. 18. No. 3. July-September 2002.

10) Armstrong, J. Scott; & Collopy, Fred. (1992). ‘‘Error Measures for Generalizing About Forecasting Methods: Empirical Comparisons’’. International Journal of Forecasting. Vol. 8. No. 1. June 1992.

11) Armstrong, J. Scott; & Green, Kesten C.   (May 2017). Demand Forecasting II:  Evidence-Based Methods and Checklists. Philadelphia, PA: University of Pennsylvania.

12) Armstrong, J. Scott; & Green, Kesten C. (November 2017). Forecasting Methods and Principles: Evidence-Based Checklists. Philadelphia, PA: University of Pennsylvania.