1. المقدمة
1.1 الخلفية وأسئلة البحث
يُجري هذا البحث دراسة حول دافعية متعلمي اللغة الثانية وتعلم اللغة الإنجليزية في تايلاند، مع التركيز على كيفية دعم المعلمين لدافعية الطلاب في بيئات الفصول الدراسية الطبيعية. تتناول الدراسة الدور الحاسم للدافعية في اكتساب اللغة الثانية، خاصة في سياقات تعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية حيث تهيمن مصادر الدافعية الخارجية ويكون التعرض للغة الإنجليزية خارج الفصول الدراسية محدودًا.
1.2 الإطار النظري
بناءً على نظرية التحديد الذاتي (SDT)، تدرس الدراسة أنواع الدافعية المختلفة: الدافعية الذاتية (الاهتمامات والمتعة الداخلية)، والدافعية الخارجية (المكافآت الخارجية)، وعدم الدافعية (انعدام الرغبة في المشاركة). يُبنى البحث على أعمال سابقة لكل من Dörnyei (2001)، وGardner (2007)، وRyan & Deci (2000) لفحص كيفية تأثير هذه الأنواع من الدافعية على نتائج التعلم.
نطاق البحث
12 فصلًا دراسيًا للغة الإنجليزية في جميع أنحاء تايلاند
مصادر البيانات
استبيانات الطلاب، تقارير المعلمين، ملاحظات الفصول الدراسية
2. المنهجية
2.1 تصميم البحث
استخدمت الدراسة منهجية الأساليب المختلطة التي تجمع بين المسوح الكمية وملاحظات الفصول الدراسية النوعية. تم تطوير الاستبيانات بناءً على مبادئ نظرية التحديد الذاتي لقياس الأبعاد المختلفة لدافعية الطلاب.
2.2 جمع البيانات
تم جمع البيانات من الطلاب والمعلمين في اثني عشر فصلًا دراسيًا للغة الإنجليزية في جميع أنحاء تايلاند. تمت مراقبة كل درس من قبل مراقبين مستقلين لضمان الموثوقية. وفرت تثليث مصادر البيانات رؤى شاملة حول ديناميكيات الدافعية.
3. النتائج والاستنتاجات
3.1 مستويات دافعية الطلاب
كشفت النتائج أن معظم الطلاب أظهروا مستويات دافعية مرتفعة نسبيًا، حيث أبلغ العديد عن اهتمامات داخلية في تعلم اللغة الإنجليزية. ومع ذلك، لم يتم تقييم مستويات التحصيل التعليمي الفعلية على أنها عالية، مما يشير إلى وجود فجوة بين الدافعية والأداء. ومن الجدير بالذكر أن كل فصل دراسي احتوى على بعض الطلاب الذين أظهروا عدم دافعية.
3.2 استراتيجيات المعلمين
استخدم المعلمون استراتيجيات دافعية متنوعة، شملت كلًا من أساليب الدعم الذاتي والأساليب المسيطرة. بينما كانت الاستراتيجيات المسيطرة شائعة الملاحظة، وجدت استراتيجيات الدعم الذاتي بشكل رئيسي في الفصول الدراسية ذات الدافعية العالية والأداء المرتفع. وهذا يشير إلى أهمية تنمية الدافعية الداخلية بدلاً من مجرد بدء المشاركة.
الرؤى الرئيسية
- الدافعية العالية لا تؤدي دائمًا إلى تحقيق تعليمي مرتفع
- ترتبط استراتيجيات الدعم الذاتي بأداء أفضل
- يستمر عدم الدافعية حتى في الفصول الدراسية ذات الدافعية العامة
- تؤثر استراتيجيات المعلمين بشكل كبير على مشاركة الطلاب
4. التحليل التقني
4.1 الإطار الرياضي
يمكن التعبير عن الأساس النظري للدراسة من خلال نموذج الاحتياجات النفسية الأساسية لنظرية التحديد الذاتي:
$M_i = f(A, C, R) + \epsilon$
حيث تمثل $M_i$ الدافعية الذاتية، و$A$ تمثل إشباع الاستقلالية، و$C$ تمثل إشباع الكفاءة، و$R$ تمثل إشباع الانتماء، و$\epsilon$ تمثل حد الخطأ. تتبع العلاقة:
$M_i = \beta_1A + \beta_2C + \beta_3R + \epsilon$
يتوافق هذا الإطار مع اقتراح Ryan & Deci (2000) بأن الدافعية الذاتية تزدهر عندما يتم إشباع هذه الاحتياجات النفسية الأساسية الثلاثة.
4.2 النتائج التجريبية
استخدم البحث استبيانات مقياس ليكرت لقياس أبعاد الدافعية. أظهرت النتائج ارتباطًا كبيرًا بين استراتيجيات التدليم الداعمة للاستقلالية والمشاركة المستدامة للطلاب ($r = 0.67, p < 0.01$). كشفت ملاحظات الفصول الدراسية أن المعلمين الذين يستخدمون استراتيجيات مسيطرة كان لديهم معدلات أعلى لعدم مشاركة الطلاب (متوسط معدل عدم المشاركة: 23% مقابل 8% في الفصول الدراسية الداعمة للاستقلالية).
علاقة الدافعية بالأداء
كشفت الدراسة عن علاقة معقدة بين أنواع الدافعية ونتائج التعلم. بينما أظهرت الدافعية الذاتية ارتباطًا قويًا بالاحتفاظ طويل المدى ($r = 0.72$)، أظهرت الدافعية الخارجية ارتباطًا أضعف ولكنه لا يزال مهمًا بالأداء الفوري ($r = 0.45$).
5. التطبيق
5.1 أمثلة برمجية
يوضح الكود الزائف التالي كيف يمكن تنفيذ استراتيجيات الدافعية في أنظمة التعلم التكيفية:
class MotivationalStrategy:
def __init__(self, student_profile):
self.student = student_profile
self.motivation_level = student_profile.motivation_score
def apply_autonomy_support(self):
if self.motivation_level > 0.7:
return self.provide_choice()
else:
return self.scaffold_autonomy()
def provide_choice(self):
"""تقديم خيارات مسارات التعلم للطلاب ذوي الدافعية العالية"""
learning_options = self.generate_learning_paths()
return {
'strategy': 'autonomy_support',
'options': learning_options,
'guidance_level': 'minimal'
}
def scaffold_autonomy(self):
"""بناء الاستقلالية تدريجيًا للطلاب الأقل دافعية"""
return {
'strategy': 'scaffolded_autonomy',
'structured_choices': self.limited_choices(),
'guidance_level': 'moderate'
}
5.2 التطبيقات المستقبلية
للنتائج آثار كبيرة على تكنولوجيا التعليم، وبرامج تدريب المعلمين، وتطوير المناهج. تشمل التطبيقات المستقبلية:
- أنظمة التعلم التكيفية: منصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعدل استراتيجيات الدافعية بناءً على بيانات مشاركة الطلاب في الوقت الفعلي
- التنمية المهنية للمعلمين: برامج تدريبية تركز على ممارسات التدريس الداعمة للاستقلالية
- التطبيقات عبر الثقافات: توسيع نطاق البحث إلى سياقات تعليمية آسيوية أخرى ذات ديناميكيات ثقافية مماثلة
- الدراسات الطولية: تتبع أنماط الدافعية والتحصيل على فترات ممتدة
التحليل الأصلي: دمج نظرية التحديد الذاتي في سياقات تعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية
يساهم هذا البحث بشكل كبير في فهم كيفية عمل نظرية التحديد الذاتي في الفصول الدراسية التايلاندية لتعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية. تتوافق النتائج مع أبحاث علم النفس التربوي الأوسع مع تسليط الضوء على الخصوصيات الثقافية. مقارنة بالسياقات التعليمية الغربية التي تمت دراستها في العمل الأصلي لنظرية التحديد الذاتي لـ Ryan & Deci (2000)، تظهر الفصول الدراسية التايلاندية أنماطًا فريدة حيث تتفاعل القيم الثقافية الجماعية مع احتياجات الاستقلالية.
يوفر المنهج المنهجي للدراسة المتمثل في الجمع بين الاستبيانات وملاحظات الفصول الدراسية تثليثًا قويًا للبيانات، على غرار الأساليب المستخدمة في الدراسة متعددة الجنسيات لـ Bernaus & Gardner (2008). ومع ذلك، يضيف هذا البحث عمقًا من خلال فحص ديناميكية المعلم والطالب في دعم الاستقلالية على وجه التحديد. تكرار النتيجة التي تشير إلى أن استراتيجيات الدعم الذاتي ترتبط بأداء أعلى نتائج من Assor et al. (2005)، ولكن مع تعديلات ثقافية مهمة للسياقات التايلاندية.
من الناحية التقنية، يساهم البحث في القياس التربوي من خلال تطوير أدوات قائمة على نظرية التحديد الذاتي تم التحقق من صحتها في السياقات الآسيوية. يمكن دمج إطار تقييم الدافعية مع تقنيات التعليم الحديثة، على غرار كيفية تحويل CycleGAN (Zhu et al., 2017) معالجة الصور من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف. يمكن للعمل المستقبلي تطبيق أساليب غير خاضعة للإشراف مماثلة لتحديد أنماط الدافعية الكامنة في مجموعات البيانات التعليمية الكبيرة.
تثير الفجوة بين الدافعية المبلغ عنها والتحصيل التعليمي الفعلي أسئلة مهمة حول صلاحية القياس وتحيزات الاستجابة الثقافية. يتوافق هذا مع المخاوف التي أثيرت في أبحاث علم النفس عبر الثقافات (Heine et al., 2002) حول مقاييس التقرير الذاتي في المجتمعات الجماعية. يجب أن يدمج البحث المستقبلي مقاييس سلوكية وتحليلات التعلم لتكملة بيانات التقرير الذاتي.
من منظور التطبيق، تشير النتائج إلى أن برامج تعليم المعلمين تحتاج إلى تدريب صريح في استراتيجيات الدعم الذاتي. يمكن أن يشمل ذلك جسات التدريس المصغرة مع ملاحظات في الوقت الفعلي، على غرار نماذج التدريب السريري في التعليم الطبي. يشير البحث أيضًا نحو تطوير دعم استقلالي مناسب ثقافيًا يحترم التقاليد التعليمية التايلاندية مع تعزيز الدافعية الذاتية.
6. المراجع
- Assor, A., Kaplan, H., Kanat-Maymon, Y., & Roth, G. (2005). Directly controlling teacher behaviors as predictors of poor motivation and engagement in girls and boys. Journal of Educational Psychology, 97(4), 684-699.
- Bernaus, M., & Gardner, R. C. (2008). Teacher motivation strategies, student perceptions, student motivation, and English achievement. Modern Language Journal, 92(3), 387-401.
- Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2008). Self-determination theory: A macrotheory of human motivation, development, and health. Canadian Psychology, 49(3), 182-185.
- Dörnyei, Z. (2001). Motivational strategies in the language classroom. Cambridge University Press.
- Gardner, R. C. (2007). Motivation and second language acquisition. Porta Linguarum, 8, 9-20.
- Heine, S. J., Lehman, D. R., Peng, K., & Greenholtz, J. (2002). What's wrong with cross-cultural comparisons of subjective Likert scales? Journal of Personality and Social Psychology, 82(6), 903-918.
- Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist, 55(1), 68-78.
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2223-2232.