صفحة 159 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

سؤال 5: تم تكليفك بإنشاء نموذج تنبؤي لحوادث المرور في المملكة، وبالطبع فإن عليك أولاً تحديد البيانات التي تحتاج إليها في هذا النموذج. ابحث في منصة البيانات المفتوحة عبر الويب (https://open.data.gov.sa) عن البيانات المناسبة، ثم حدد نوع هذه البيانات وعدد سنوات البيانات التي ستحتاج إليها.

الإجابة: س5: البيانات: إحصاءات الحوادث (عدد، إصابات) حسب المنطقة. النوع: جدولية .(CSV) المدة: 10 سنوات.

خطوات الحل:

1. **الشرح:** لنفهم هذا السؤال. المطلوب هو إنشاء نموذج تنبؤي لحوادث المرور. أول خطوة في أي نموذج تنبؤي هي جمع البيانات المناسبة. السؤال يوجهنا للبحث في منصة البيانات المفتوحة الحكومية (open.data.gov.sa). الفكرة هنا هي أننا نحتاج بيانات تاريخية عن حوادث المرور لنتمكن من تحليلها والتنبؤ بالمستقبل. البيانات التي سنبحث عنها يجب أن تتضمن معلومات مثل عدد الحوادث وعدد الإصابات أو الوفيات، ويفضل أن تكون مفصلة حسب المنطقة (مثل المدن أو المناطق الإدارية) وحسب الزمن (مثل الأشهر أو السنوات). نوع هذه البيانات عادة ما يكون في شكل جداول (مثل ملفات CSV أو Excel) لأنها أسهل في المعالجة والتحليل. أما بالنسبة لعدد سنوات البيانات، فالنماذج التنبؤية تحتاج إلى بيانات كافية لرصد الأنماط والتغيرات. فترة طويلة نسبياً (مثلاً 5-10 سنوات) تعطي صورة أوضح عن الاتجاهات السنوية والتغيرات الموسمية مقارنة ببيانات سنة أو سنتين فقط. إذن، للوصول لإجابة منظمة: البيانات المطلوبة هي إحصاءات الحوادث (عدد، إصابات) مفصلة حسب المنطقة، وستكون عادة في شكل جدولي (مثل CSV)، وسنحتاج بيانات لمدة كافية مثل 10 سنوات لضمان جودة النموذج التنبؤي.

سؤال 6: تم تكليفك بإنشاء نموذج تنبؤي لتصنيف مجموعة من الصور لوسائل المواصلات المختلفة، والتي تشمل السيارات والطائرات والسفن. وضح الخطوات التي ستقوم بها لإنشاء هذا النموذج، بدءًا من عملية جمع البيانات حتى عملية تدريب النموذج.

الإجابة: س6: 1- تحديد الفئات 2-جمع الصور 3-تنظيف البيانات 4-الوسم 5-التقسيم 6-إنشاء المشروع 7-التدريب 8-التقييم 9-التحسين 10-التصدير

خطوات الحل:

1. **الخطوة 1 (المفهوم):** المطلوب هو إنشاء نموذج تعلم آلي لتصنيف الصور إلى فئات محددة (السيارات، الطائرات، السفن). هذا النوع من النماذج يسمى نموذج تصنيف الصور، ويعتمد على تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN).
2. **الخطوة 2 (خطوات العملية):** لإنشاء هذا النموذج، نتبع سلسلة من الخطوات المنطقية: 1. **تحديد الفئات:** نحدد الفئات التي نريد التصنيف إليها (هنا: سيارات، طائرات، سفن). 2. **جمع البيانات:** نجمع مجموعة كبيرة من الصور تمثل كل فئة. يمكن الجمع من مصادر مفتوحة على الإنترنت أو قواعد بيانات خاصة. 3. **تنظيف البيانات:** نفحص الصور المجمعة ونزيل أي صور غير مناسبة أو ضعيفة الجودة أو غير مرتبطة بالفئة. 4. **وسم البيانات (التوسيم):** نعين لكل صورة تسمية (Label) توضح إلى أي فئة تنتمي (مثلاً: "سيارة"، "طائرة"). هذه الخطوة ضرورية للتعلم المُشرف. 5. **تقسيم البيانات:** نقسم مجموعة البيانات إلى ثلاث مجموعات: مجموعة تدريب (لتعليم النموذج)، مجموعة تحقق (لضبط النموذج أثناء التدريب)، و مجموعة اختبار (لتقييم الأداء النهائي). 6. **إنشاء وتهيئة النموذج:** نختار بنية نموذج مناسبة (مثل استخدام نموذج CNN جاهز ونعدله) ونحدد معالمه. 7. **تدريب النموذج:** نعرض صور مجموعة التدريب على النموذج ليتعلم الأنماط المرتبطة بكل فئة. 8. **تقييم النموذج:** نختبر دقة النموذج باستخدام مجموعة الاختبار لنرى كم نسبة الصور التي صنفها بشكل صحيح. 9. **تحسين النموذج:** إذا كانت الدقة غير مرضية، نعود لخطوات سابقة مثل جمع المزيد من البيانات، أو تغيير إعدادات النموذج، أو تدريبه لفترة أطول. 10. **تصدير النموذج النهائي:** بعد الوصول لدقة مقبولة، نصدر النموذج لاستخدامه في تصنيف صور جديدة. إذن، هذه هي الخطوات المتسلسلة التي نقوم بها لإنشاء نموذج تصنيف الصور.

سؤال 7: ابحث على الإنترنت عن أمثلة حول المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالخصوصية، والتي قد تُعزى إلى استخدام النمذجة التنبؤية. على سبيل المثال، هل يحق للشركات من الناحية الأخلاقية تعيين وترقية الموظفين وفقاً لنماذج التنبؤ التي تعتمد على البيانات الصحية لأولئك الموظفين؟

الإجابة: س7: المخاوف: جمع دون إذن، كشف الهوية، المراقبة. التوظيف الصحي: غير أخلاقي (تمييز) إلا بضوابط وموافقة.

خطوات الحل:

1. **الشرح:** هذا السؤال يتناول جانباً مهماً في عالم النمذجة التنبؤية، وهو الجانب الأخلاقي وعلاقته بالخصوصية. لنفكر في الفكرة الأساسية: النماذج التنبؤية تعمل على تحليل كميات كبيرة من البيانات للتنبؤ بسلوك أو نتائج مستقبلية. عندما تتعلق هذه البيانات بأشخاص، تظهر مخاوف أخلاقية. من خلال البحث والتفكير، نجد أن من أبرز المخاوف: 1. **جمع البيانات دون علم أو موافقة:** هل تم جمع البيانات الشخصية (مثل عادات التصفح، الموقع، الحالة الصحية) بمعرفة الشخص وموافقته الواعية؟ 2. **كشف الهوية وإعادة التعريف:** حتى إذا كانت البيانات مجهولة المصدر، قد تستخدم النماذج المتطورة لربط البيانات ومحاولة التعرف على هوية الأشخاص. 3. **المراقبة والتنميط:** استخدام النماذج لمراقبة سلوك الأفراد وتصنيفهم إلى فئات قد تؤثر على فرصهم (مثل الحصول على قرض أو تأمين) بناءً على تنبؤات وليس حقائق مؤكدة. بالنسبة للمثال المطروح عن استخدام البيانات الصحية للتنبؤ بأداء الموظفين أو قرارات التوظيف والترقية: الفكرة هنا هي أن هذا الاستخدام يثير إشكالية أخلاقية كبيرة. يعتبره الكثيرون غير أخلاقي لأنه: - قد يؤدي إلى **تمييز** ضد موظفين بناءً على وضعهم الصحي المتوقع، وليس على كفاءتهم الفعلية أو إنجازاتهم. - ينتهك **الخصوصية** بشكل صريح، حيث أن البيانات الصحية حساسة للغاية. - قد يكون غير عادل إذا اعتمد على تنبؤات غير دقيقة أو متحيزة. ومع ذلك، قد يكون هناك رأي يقول إنه يمكن قبول ذلك فقط ضمن ضوابط صارمة جداً، مثل وجود موافقة صريحة ومستنيرة من الموظف، وضمان أن النموذج يستخدم لغايات محددة ومفيدة للجميع (مثل تحسين بيئة العمل الصحية)، وليس للتمييز. إذن، الإجابة التي نصل إليها تجمع بين ذكر المخاوف العامة (جمع دون إذن، كشف الهوية، المراقبة) وتوضيح أن استخدام البيانات الصحية للتوظيف يعتبر عملاً غير أخلاقي في الغالب لأنه شكل من أشكال التمييز، إلا إذا توفرت ضوابط قوية وموافقة واضحة.

ما الخطوة الأولى المنهجية عند تكليفك بإنشاء نموذج تنبؤي لحوادث المرور؟

• أ) اختيار خوارزمية التعلم الآلي المناسبة.
• ب) تحديد وجمع البيانات المناسبة للنموذج.
• ج) تصدير النموذج النهائي ونشره.
• د) تقييم أداء النموذج على بيانات الاختبار.

الإجابة الصحيحة: b

الإجابة: تحديد وجمع البيانات المناسبة للنموذج.

الشرح: 1. أي نموذج تنبؤي يعتمد على البيانات التاريخية للتعلم والتنبؤ بالمستقبل. 2. الخطوة الأولى هي تحديد نوع البيانات المطلوبة (مثل: عدد الحوادث، الإصابات، المنطقة، التاريخ). 3. ثم البحث عنها في مصادر موثوقة مثل منصة البيانات المفتوحة الحكومية.

تلميح: فكر في الأساس الذي يبنى عليه أي نموذج تنبؤي.

التصنيف: خطوات | المستوى: سهل

عند إنشاء نموذج لتصنيف الصور، ما الخطوة التي تلي مباشرة عملية جمع الصور وتنظيفها؟

• أ) تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
• ب) تدريب النموذج على مجموعة البيانات.
• ج) وسم البيانات (إعطاء كل صورة تسمية بالفئة المنتمية إليها).
• د) تحسين النموذج بناءً على نتائج التقييم.

الإجابة الصحيحة: c

الإجابة: وسم البيانات (إعطاء كل صورة تسمية بالفئة المنتمية إليها).

الشرح: 1. بعد جمع الصور وتنظيفها من الصور غير المناسبة، يجب تحضيرها للتعلم المُشرف. 2. يتم ذلك عن طريق تسمية كل صورة يدوياً أو آلياً لتوضيح الفئة التي تنتمي إليها (مثل: 'سيارة'، 'طائرة'). 3. بدون هذه الخطوة، لا يستطيع النموذج معرفة ما الذي يجب أن يتعلمه من كل صورة.

تلميح: هذه الخطوة ضرورية لجعل النموذج قادراً على التعلم من الأمثلة.

التصنيف: خطوات | المستوى: متوسط

أي مما يلي يعد من أبرز المخاوف الأخلاقية المرتبطة باستخدام النمذجة التنبؤية مع البيانات الشخصية؟

• أ) استخدام خوارزميات معقدة قد تكون بطيئة في التنبؤ.
• ب) تكلفة تخزين كميات كبيرة من البيانات.
• ج) جمع البيانات الشخصية دون علم أو موافقة صريحة من الأفراد.
• د) صعوبة تفسير نتائج النماذج البسيطة.

الإجابة الصحيحة: c

الإجابة: جمع البيانات الشخصية دون علم أو موافقة صريحة من الأفراد.

الشرح: 1. من المبادئ الأخلاقية الأساسية احترام استقلالية الفرد وخصوصيته. 2. جمع البيانات الشخصية (مثل العادات الصحية أو سلوكيات القيادة) دون إعلام الشخص والحصول على موافقته الواعية يعتبر انتهاكاً صريحاً لهذا المبدأ. 3. هذا يسبق مخاوف أخرى مثل دقة النموذج أو كيفية استخدام النتائج.

تلميح: فكر في المبادئ الأساسية لحماية الخصوصية وحقوق الأفراد.

التصنيف: مفهوم جوهري | المستوى: متوسط

لماذا يُعتبر استخدام البيانات الصحية للتنبؤ بأداء الموظفين في قرارات التوظيف إشكالية أخلاقياً في الغالب؟

• أ) لأن البيانات الصحية عادة ما تكون غير دقيقة ولا يمكن الاعتماد عليها.
• ب) لأنه قد يؤدي إلى التمييز ضد الأفراد بناءً على وضعهم الصحي المتوقع وليس كفاءتهم الفعلية.
• ج) لأنه يزيد من تكاليف التدريب للموظفين الجدد.
• د) لأنه يتطلب موافقة إدارة الموارد البشرية فقط وليس الموظف نفسه.

الإجابة الصحيحة: b

الإجابة: لأنه قد يؤدي إلى التمييز ضد الأفراد بناءً على وضعهم الصحي المتوقع وليس كفاءتهم الفعلية.

الشرح: 1. قرارات التوظيف والترقية يجب أن تعتمد على معايير موضوعية متعلقة بالكفاءة والأداء. 2. استخدام تنبؤات تعتمد على بيانات صحية قد تستبعد أفراداً مؤهلين بسبب مخاطر صحية متوقعة، حتى لو لم تظهر عليهم أعراض. 3. هذا يشكل تمييزاً غير عادل وينتهك مبدأ تكافؤ الفرص.

تلميح: فكر في مبدأ العدالة والمساواة في الفرص.

التصنيف: تفكير ناقد | المستوى: صعب