الدرس الثاني: جمع البيانات والتحقق من صحتها - كتاب التقنية الرقمية - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 جمع البيانات والتحقق من صحتها

المفاهيم الأساسية

جمع البيانات (Data Collection): عملية جمع الحقائق والأرقام والكلمات للمتغيرات المستهدفة وتحسينها، باستخدام أجهزة مثل المستشعرات ومسجلات البيانات.

مصادر البيانات الرئيسية (Primary Data Sources): تحتوي على بيانات لم تُجمع من قبل، مثل البيانات المجمعة من المستشعرات أو الاستبيانات.

مصادر البيانات الثانوية (Secondary Data Sources): بيانات تُنتج باستخدام مصادر البيانات الرئيسية، ويمكن تصنيفها إلى مصادر داخلية (من داخل المؤسسة) ومصادر خارجية (من مؤسسات أو أفراد خارجيين).

خريطة المفاهيم

```markmap

الوحدة الأولى: علم البيانات

المفاهيم الأساسية

البيانات والمعلومات والمعرفة

• البيانات

- تعريف: حقائق أو أرقام أولية غير معالجة

- مثال: بيانات درجة الحرارة العظمى ومتوسط هطول الأمطار

• المعلومات

- تعريف: بيانات تمت معالجتها وأصبح لها معنى في سياق محدد ومفيد

- مثال: جدول أحوال الطقس

• المعرفة

- تعريف: استنتاج من المعلومات يساعد في اتخاذ القرارات

- مثال: معرفة أن طقس يناير و فبراير أكثر برودة من مارس وأبريل، مما يساعد في تخطيط موسم الرياض

- مثال تطبيقي: إبلاغ السائحين والمشاركين في حدث موسم الرياض للاستعداد للطقس

أنواع البيانات

• البيانات الرقمية

- مثال: 50، 6.25، -10، 0003756

- خاصية: يمكن ترتيبها تصاعدياً أو تنازلياً

• البيانات الأبجدية

- مثال: سعد، أحمر، رسالة قصيرة، KSA

• البيانات الأبجدية الرقمية

- مثال: #، $، %، الرياض، رقم 10-1، 6 - مارس - 2022

• البيانات الرسومية

- مثال: مخططات، رسوم بيانية، صور

• عرض البيانات

- بيانات مقاطع الفيديو: سلسلة من الصور المتحركة (مثل: إعلان تلفزيوني، مقطع فيديو عن موسم الرياض).

- البيانات الصوتية: الأصوات والتأثيرات الصوتية المختلفة (مثل: تسجيلات إرشادية للمتاحف والأماكن السياحية).

- البيانات الثابتة: لا تتغير بعد تسجيلها (مثال: مجلة مطبوعة).

- بيانات متغيرة (ديناميكية): قد تتغير بعد تسجيلها وتحتاج تحديثاً (مثال: موقع إلكتروني).

مثال عام: إجراءات علم البيانات

• المرحلة الأولى: جمع البيانات الأولية (قراءات المستشعرات)
• المرحلة الثانية: تحليل البيانات (إنشاء رسم بياني أو جدول للمعلومات)
• المرحلة الثالثة: توليد المعرفة (الاستنتاج واتخاذ القرار)

ترميز البيانات

• تعريف: تنظيم وترتيب البيانات الأولية باستخدام رموز.
• أمثلة من الحياة اليومية:

- رموز المطارات (IATA): رمز مكون من 3 حروف.

- DMM: مطار الملك فهد الدولي

- JED: مطار الملك عبد العزيز الدولي

- RUH: مطار الملك خالد الدولي

- رموز العملات: اختصارات متعارف عليها.

- SAR: الريال السعودي

- USD: الدولار الأمريكي

- EUR: اليورو

• مزايا ترميز البيانات:

- إدخال أسرع للبيانات (مثل: كتابة RUH بدلاً من مطار الملك خالد الدولي).

- تأخذ مساحة أقل (مثل: رموز تسجيل المركبات الدولية على وسائل النقل).

- تسريع عمليات البحث عن البيانات (مثل: الرمز البريدي لتسهيل توزيع البريد).

• عيوب ترميز البيانات:

- معنى غامض للبيانات (صعوبة التمييز بين الرموز المتشابهة).

- صعوبة فهم الترميز (صعوبة تفسير أو تذكر معنى الرمز).

- الرموز المستخدمة قد تستنفذ (عندما يكون عدد العناصر كبيراً جداً).

أمثلة على الرموز المرئية

#### الرموز الشريطية (Barcodes)

• الوصف: خطوط سوداء رفيعة مع أرقام تحتها.
• الغرض: تنظيم المعلومات وفهرستها أو وضع علامة على أسعار المنتجات.
• مكونات الأرقام:

- الأرقام الستة الأولى: تحدد الشركة المصنعة أو البائعة.

- الأرقام الستة التالية: تصف المنتج نفسه.

- الرقم الأخير: للتحقق من القراءة الصحيحة بواسطة الماسح الضوئي.

#### رموز الاستجابة السريعة (QR Codes)

• الوصف: أنماط مربعة أو نقطية سوداء متجاورة.
• الغرض: يحتوي على معلومات أكثر من الرمز الشريطي.
• ما يمكن أن يشير إليه: مواقع إلكترونية، مقاطع فيديو، ملفات رقمية.
• طريقة القراءة: باستخدام كاميرات الهواتف الذكية.

#### رقم الكتاب المعياري الدولي (ISBN)

• الوصف: رقم فريد مكون من خمس مجموعات أرقام.
• الغرض: تحديد عناوين الكتب وإصداراتها.
• مكونات الأرقام:

- الرقم البادئ: يتكون من ثلاثة أرقام (978 أو 979). للكتب السعودية: 978.

- رقم التسجيل: معرف للبلد. للكتب السعودية: 603 أو 9960.

- رقم المسجل: معرف للناشر.

- رقم النشر: قد يصل إلى ستة أرقام، يحدد إصدار محدد.

- رقم التحقق: رقم واحد في النهاية، للتحقق من صحة باقي الأرقام.

جودة المعلومات

• تعريف: مدى استخدام المعلومات في اتخاذ القرارات.
• أهميتها:

- تحديد الاحتياجات الفعلية للمشروعات.

- توجيه الخدمات.

- زيادة الكفاءة.

• مخاطر المعلومات غير الدقيقة:

- خلل في الأعمال.

- تقليل الكفاءة.

- إنجاز المشروعات بشكل غير صحيح.

• معايير الجودة (Quality standards):

- الدقة (Accuracy): التأكد من صحة المعلومات وخلوها من الأخطاء.

- الملاءمة (Appropriateness): مدى ارتباط المعلومات بالموضوع أو السؤال البحثي.

- التوقيت (Timeliness): مدى حداثة المعلومات ومناسبتها لموضوع البحث.

- عند استخدامه يجب مراعاة:

- التحقق من تاريخ المصادر المستخدمة.

- التحقق من تاريخ الكلمات المفتاحية الخاصة بالحقوق الفكرية.

- التحقق من تاريخ مراجعة أو تحرير المعلومات.

- التحقق من تاريخ النشر.

- مستوى التفاصيل (Level of Detail): تحديد جودة المعلومات من خلال كمية التفاصيل التي تقدمها.

- الكفاية (Completeness): شمولية المعلومات المقدمة لإعطاء صورة كاملة عن الواقع.

- مثال تطبيقي: موقع المركز الوطني للأرصاد

- الدقة: يمكن التحقق من دقة المعلومات (مثل: نسبة 53% في العنوان تشير لموقع حكومي).

- الملاءمة: المعلومات مرتبطة بموضوع البحث عن الطقس.

- التوقيت: يمكن رؤية تاريخ المعلومات المعروضة للتأكد من حداثتها.

- مستوى التفاصيل: يحتوي على معلومات كافية عن الطقس.

- الكفاية: يوفر بيانات شاملة (المدينة، التاريخ، الرطوبة، سرعة الرياح، درجة الحرارة) ولا يوجد نقص في المعلومات المطلوبة.

جمع البيانات والتحقق من صحتها

#### جمع البيانات (Data Collection)

• تعريف: عملية جمع الحقائق والأرقام والكلمات للمتغيرات المستهدفة وتحسينها.
• أهميتها: من أهم مراحل الدراسة لظاهرة معينة.
• متطلباتها: فهم عميق للمعلومات، تخطيط، وعمل دؤوب للحصول على بيانات عالية الجودة.
• أجهزة الجمع: المستشعرات (مثل: مستشعرات درجة الحرارة، مستشعرات الرياح، مقاييس المطر، مقاييس الرطوبة) ومسجلات البيانات.
• مثال تطبيقي (الطقس): جمع قيم درجة الحرارة، سرعة الرياح، ومعدل هطول الأمطار.

#### مصادر البيانات

##### مصادر البيانات الرئيسية (Primary Data Sources)

• تعريف: تحتوي على بيانات لم تُجمع من قبل.
• أمثلة:

- مستشعر درجة الحرارة (يجمع بيانات درجة حرارة الهواء).

- مستشعر سرعة الرياح (يقيس سرعة الرياح).

- استبيان للعملاء حول الطقس المفضل للرحلات.

##### مصادر البيانات الثانوية (Secondary Data Sources)

• تعريف: بيانات تُنتج باستخدام مصادر البيانات الرئيسية.
• مثال: استخدام بيانات درجة الحرارة وسرعة الرياح (مصادر أولية) لحساب درجة حرارة الرياح الباردة باستخدام الصيغة (مصدر ثانوي).
• التصنيف:

- مصادر داخلية: البيانات التي تُجمع من مستشعر ينتمي إلى الجامعة أو المؤسسة نفسها.

- مصادر خارجية: البيانات التي تُجمع من مؤسسات أخرى أو أفراد خارجيين.

الأهداف التعليمية

المفاهيم

• أنواع البيانات وطرق ترميزها
• جودة المعلومات ومعاييرها
• ماهية التشفير

التطبيق العملي (مايكروسوفت إكسل)

• التحقق من صحة إدخال البيانات
• التنبؤ بالعائد المستقبلي
• استخدام التشفير لحماية البيانات

الأدوات المستخدمة

• مايكروسوفت إكسل

تدريبات التطبيق

تدريب 1: تحديد الجمل الصحيحة والخطأ

• الهدف: تقييم فهم المفاهيم السابقة.
• المفاهيم المختبرة:

- علاقة علم البيانات بالرياضيات والإحصاء.

- تعريف البيانات.

- تحول البيانات إلى معرفة.

- مصدر المعرفة.

- طرق عرض البيانات.

- أمثلة على ترميز البيانات.

- أهمية جودة المعلومات.

- معايير جودة المعلومات (الدقة، الملاءمة، التوقيت).

تدريب 2: تحويل البيانات إلى معلومات

• الهدف: التطبيق العملي لتحويل البيانات إلى معلومات.
• المطلوب:

- إنشاء قائمة من البيانات.

- تحويلها إلى معلومات مفيدة.

- توضيح كيف يحول الحاسب البيانات إلى معلومات.

تدريب 3: مقارنة البيانات الأولية والمعالجة

• الهدف: فهم الفرق بين البيانات الأولية والمعالجة.
• المطلوب:

- مقارنة بين مجموعة بيانات أولية وبيانات معالجة تصف درجات طالب وأداءه.

- تحديد الأفكار التي يمكن الحصول عليها من كل مجموعة.

تدريب 4: البحث عن مصادر المعلومات وتقييم جودتها

• الهدف: تطبيق معايير جودة المعلومات على مصادر حقيقية.
• المطلوب:

- البحث في الإنترنت عن مواقع تقدم معلومات عن الطقس.

- تحديد معايير الجودة الخمسة في أحد هذه المواقع.

```

نقاط مهمة

• مرحلة جمع البيانات هي من أهم مراحل دراسة أي ظاهرة.
• البيانات عالية الجودة تمكن من إجراء التحليل المناسب وأداء المهام بفعالية لاستخراج معلومات مفيدة.
• يجب التحقق من مراحل جمع البيانات بطريقة دقيقة وصادقة.
• مثال على مصدر بيانات ثانوي: استخدام صيغة درجة حرارة الرياح الباردة (ضرب سرعة الرياح في 0.7 ثم طرح الناتج من درجة حرارة الهواء).

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa

الدرس الثاني: جمع البيانات والتحقق من صحتها

جمع البيانات

تعد مرحلة جمع البيانات (Data Collection) من أهم مراحل الدراسة لظاهرة معينة، وهي عملية جمع الحقائق والأرقام والكلمات للمتغيرات المستهدفة وتحسينها، ويمكن جمع البيانات باستخدام أجهزة مختلفة مثل المستشعرات ومسجلات البيانات.

وتحتاج عملية جمع البيانات فهمًا عميقًا للمعلومات في الدراسة، بالإضافة إلى التخطيط والعمل الدؤوب للحصول على بيانات عالية الجودة، حيث تمكن البيانات عالية الجودة من إجراء عملية التحليل المناسبة وأداء المهام بفعالية؛ لاستخراج معلومات مفيدة حول الظاهرة قيد الدراسة.

تختلف طرق جمع البيانات باختلاف الوصف، ولكن تظل عملية التحقق من مراحل جمع البيانات بطريقة دقيقة وصادقة مهمة دائمًا.

تعد معرفة حالة الطقس واحدة من أهم المجالات المتعلقة بالسفر. يمكن استخدام العديد من الأجهزة لجمع العوامل المتعلقة بالطقس، بما في ذلك مستشعرات درجة الحرارة ومستشعرات الرياح ومقاييس المطر ومقاييس الرطوبة. البيانات التي يتم جمعها من هذه الأجهزة هي: قيم درجة الحرارة، وقيم سرعة الرياح، ومعدل هطول الأمطار.

مصادر البيانات الرئيسية والثانوية

يوجد تصنيفان أساسيان لمصادر البيانات: مصادر البيانات الرئيسة (primary data sources) ومصادر البيانات الثانوية (secondary data sources).

مصادر البيانات الرئيسية

يحتوي مصدر البيانات الرئيسة على بيانات لم تُجمع من قبل ويمكن جمعها من المستشعرات ومسجلات البيانات وحتى من الاستبيانات. ومن الأمثلة التي تدل على مصادر البيانات الرئيسة: مستشعر درجة الحرارة الذي يجمع بيانات درجة حرارة الهواء، ومستشعر سرعة الرياح الذي يقيس سرعة الرياح، وإجراء استبيان للعملاء حول طبيعة الطقس الذي يفضلونه للرحلات الخارجية.

مصادر البيانات الثانوية

يأتي هذا النوع من البيانات عندما تستخدم مصادر البيانات الرئيس لإنتاج بيانات أخرى. على سبيل المثال يمكنك استخدام بيانات درجة حرارة الهواء وسرعة الرياح من مستشعرين مختلفين للحصول على بيانات الرياح الباردة من ضرب سرعة الرياح في 0.7 ثم طرح هذه القيمة من درجة حرارة الهواء (صيغة درجة حرارة الرياح الباردة)؛ لمعرفة أثرى. وكذلك أولا استخدام مستشعرات درجة الحرارة ومستشعرات الرياح كمصادر بيانات أولية لحساب بيانات درجة حرارة وسرعة الرياح، ثم يمكنك استخدام صيغة درجة حرارة الرياح الباردة كمصدر بيانات ثانوي من أجل الحصول على بيانات درجة حرارة الرياح الباردة.

يمكن تصنيف مصادر البيانات الثانوية إلى مصادر داخلية ومصادر خارجية. على سبيل المثال تُعد البيانات التي تُجمع من مستشعر ينتمي إلى جامعة أو مؤسسة علمية بيانات داخلية، بينما تُعد البيانات التي يتم جمعها من مؤسسات أخرى أو أفراد أو من مصادر خارج الجامعة المحددة بيانات خارجية.

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa الدرس الثاني: جمع البيانات والتحقق من صحتها --- SECTION: جمع البيانات --- جمع البيانات تعد مرحلة جمع البيانات (Data Collection) من أهم مراحل الدراسة لظاهرة معينة، وهي عملية جمع الحقائق والأرقام والكلمات للمتغيرات المستهدفة وتحسينها، ويمكن جمع البيانات باستخدام أجهزة مختلفة مثل المستشعرات ومسجلات البيانات. وتحتاج عملية جمع البيانات فهمًا عميقًا للمعلومات في الدراسة، بالإضافة إلى التخطيط والعمل الدؤوب للحصول على بيانات عالية الجودة، حيث تمكن البيانات عالية الجودة من إجراء عملية التحليل المناسبة وأداء المهام بفعالية؛ لاستخراج معلومات مفيدة حول الظاهرة قيد الدراسة. تختلف طرق جمع البيانات باختلاف الوصف، ولكن تظل عملية التحقق من مراحل جمع البيانات بطريقة دقيقة وصادقة مهمة دائمًا. تعد معرفة حالة الطقس واحدة من أهم المجالات المتعلقة بالسفر. يمكن استخدام العديد من الأجهزة لجمع العوامل المتعلقة بالطقس، بما في ذلك مستشعرات درجة الحرارة ومستشعرات الرياح ومقاييس المطر ومقاييس الرطوبة. البيانات التي يتم جمعها من هذه الأجهزة هي: قيم درجة الحرارة، وقيم سرعة الرياح، ومعدل هطول الأمطار. --- SECTION: مصادر البيانات الرئيسية والثانوية --- مصادر البيانات الرئيسية والثانوية يوجد تصنيفان أساسيان لمصادر البيانات: مصادر البيانات الرئيسة (primary data sources) ومصادر البيانات الثانوية (secondary data sources). --- SECTION: مصادر البيانات الرئيسية --- مصادر البيانات الرئيسية يحتوي مصدر البيانات الرئيسة على بيانات لم تُجمع من قبل ويمكن جمعها من المستشعرات ومسجلات البيانات وحتى من الاستبيانات. ومن الأمثلة التي تدل على مصادر البيانات الرئيسة: مستشعر درجة الحرارة الذي يجمع بيانات درجة حرارة الهواء، ومستشعر سرعة الرياح الذي يقيس سرعة الرياح، وإجراء استبيان للعملاء حول طبيعة الطقس الذي يفضلونه للرحلات الخارجية. --- SECTION: مصادر البيانات الثانوية --- مصادر البيانات الثانوية يأتي هذا النوع من البيانات عندما تستخدم مصادر البيانات الرئيس لإنتاج بيانات أخرى. على سبيل المثال يمكنك استخدام بيانات درجة حرارة الهواء وسرعة الرياح من مستشعرين مختلفين للحصول على بيانات الرياح الباردة من ضرب سرعة الرياح في 0.7 ثم طرح هذه القيمة من درجة حرارة الهواء (صيغة درجة حرارة الرياح الباردة)؛ لمعرفة أثرى. وكذلك أولا استخدام مستشعرات درجة الحرارة ومستشعرات الرياح كمصادر بيانات أولية لحساب بيانات درجة حرارة وسرعة الرياح، ثم يمكنك استخدام صيغة درجة حرارة الرياح الباردة كمصدر بيانات ثانوي من أجل الحصول على بيانات درجة حرارة الرياح الباردة. يمكن تصنيف مصادر البيانات الثانوية إلى مصادر داخلية ومصادر خارجية. على سبيل المثال تُعد البيانات التي تُجمع من مستشعر ينتمي إلى جامعة أو مؤسسة علمية بيانات داخلية، بينما تُعد البيانات التي يتم جمعها من مؤسسات أخرى أو أفراد أو من مصادر خارج الجامعة المحددة بيانات خارجية. --- VISUAL CONTEXT --- **QR_CODE**: Untitled Description: A black and white QR code with the text 'www.ien.edu.sa' printed below it. It is located within a white rectangular box with a blue border. Context: Provides a digital link for the lesson content. **DIAGRAM**: Untitled Description: An illustration of a red liquid thermometer. The thermometer has a bulb at the bottom and a red column indicating a temperature reading. A stylized sun icon is positioned to the right of the thermometer, suggesting its use in measuring ambient temperature. Context: Illustrates a primary data source, specifically a temperature sensor, used for collecting environmental data. **DIAGRAM**: Untitled Description: A circular, clock-like diagram with a white face and black hands. The perimeter of the circle is adorned with various weather icons, including sun, clouds, rain, lightning, and snow. The hands point to different weather conditions, suggesting a device that measures or displays multiple weather parameters. Context: Illustrates a device or concept related to weather data, potentially combining multiple weather factors to derive secondary data like wind-chill temperature, as mentioned in the accompanying text.