صفحة 61 - كتاب التقنية الرقمية - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

سؤال 1, 2: 1. اختر أحد الموضوعات التالية لجمع البيانات حولها: - جمع البيانات حول مرض السكري وعدد المصابين به في العامين السابقين، وبناء توقع لعدد المصابين للعام القادم بناءً على عدد المصابين في العامين السابقين. - جمع بيانات حول البطالة في المملكة لآخر سنتين وبناء توقع مستقبلي وفق ذلك. - مبيعات الأجهزة الذكية والتنبؤ بالمبيعات المستقبلية بناءً على البيانات الواردة لمبيعات أحد الشركات لهذا العام. - جمع بيانات حول الحوادث المرورية في مدينتك لآخر سنتين وبناء توقع مستقبلي وفق ذلك. 2. أنشئ ملف إكسل وزعه على الفئة المستهدفة بالدراسة، وتحقق من صحة البيانات في هذا الملف.

الإجابة: س1: اخترت جمع بيانات البطالة في المملكة لآخر سنتين (2023-2024) وبناء توقع للعام القادم (2025). س2: أنشأت ملف إكسل "البطالة في المملكة"، ووضعت الجدول وتحققت من صحة البيانات.

خطوات الحل:

1. **الشرح:** لنفهم هذا السؤال. الفكرة هنا هي أنك مطالب أولاً باختيار موضوع من القائمة المذكورة لجمع البيانات حوله. هذه المواضيع تتعلق بتحليل بيانات سابقة للتنبؤ بالمستقبل. بعد الاختيار، المطلوب هو إنشاء ملف إكسل لجمع هذه البيانات من الفئة المستهدفة (مثل استطلاع رأي أو جمع إحصاءات) ثم التحقق من صحة البيانات المدخلة في الملف. إذن، في الإجابة المقدمة، تم اختيار موضوع "البطالة في المملكة"، وجمعت البيانات للسنين 2023 و2024. ثم أنشئ ملف إكسل باسم "البطالة في المملكة" ووضعت فيه جدولاً للبيانات، وقمت بالتحقق من أن هذه البيانات صحيحة (مثل التأكد من أنها أرقام واقعية وليست خاطئة). لذلك الإجابة هي: **اختيار موضوع البطالة وجمع بيانات 2023-2024، وإنشاء ملف إكسل والتحقق من صحة البيانات فيه**

سؤال 3: تحقق من احتواء الملف على أعمدة بالبيانات اللازمة لأي موضوع يتم اختياره، وتحقق من صحة البيانات في: - "عمود السنة" من خلال القيم المحددة مسبقًا. - التحقق من صحة البيانات سواء "عدد المصابين، أو قيم البطالة، أو المبيعات للأجهزة الذكية" حتى لا تكون سالبة. - التحقق من صحة البيانات سواء "عدد المصابين، أو قيم البطالة، أو المبيعات للأجهزة الذكية" حتى لا تكون في شكل عشري.

الإجابة: س3: الأعمدة: السنة + معدل البطالة. التحقق من السنة: قائمة (2023، 2024، 2025). التحقق من البطالة: عدد صحيح غير سالب.

خطوات الحل:

1. **الخطوة 1 (المفهوم):** نتذكر أن التحقق من صحة البيانات في ملف إكسل يعني التأكد من أن البيانات المدخلة صحيحة ومنطقية وتتبع قواعد محددة، وهذا مهم لضمان دقة التحليل لاحقاً.
2. **الخطوة 2 (التطبيق):** بتطبيق هذا على السؤال، المطلوب هو التحقق من ثلاث نقاط في الملف: 1- عمود "السنة": يجب أن يحتوي على قيم محددة مسبقاً (مثل 2023، 2024، 2025) وليس أي سنة أخرى. 2- عمود البيانات (مثل عدد المصابين أو معدل البطالة): يجب أن تكون القيم غير سالبة (أي أكبر من أو تساوي صفر) لأنها تمثل أعداداً أو نسباً. 3- نفس عمود البيانات: يجب أن تكون القيم أعداداً صحيحة وليست كسوراً عشرية، إلا إذا كان الموضوع يتطلب ذلك (وهنا يفترض أن تكون صحيحة).
3. **الخطوة 3 (النتيجة):** لذلك، كما في الإجابة، يتم إنشاء أعمدة للسنة والبيانات (مثل معدل البطالة)، والتحقق من أن قيم السنة هي 2023 و2024 و2025 فقط، وأن قيم البطالة أعداد صحيحة غير سالبة. إذن الإجابة هي: **تضمين أعمدة للسنة والبيانات، والتحقق من قيم السنة والبيانات لتكون صحيحة وغير سالبة وصحيحة**

سؤال 4: بناءً على المعلومات التي جمعتها، أنشئ تنبؤًا مستقبليًا للموضوع المختار، وارسم المخطط البياني المناسب بناءً على هذه التنبؤات.

الإجابة: س4: مثال: 2023 (8)، 2024 (7) -> توقع .(6) 2025 المخطط: خطي (Line Chart) يوضح التغير والميل.

خطوات الحل:

1. **الخطوة 1 (المعطيات):** لنحدد ما لدينا: - البيانات المجمعة: على سبيل المثال، معدل البطالة في 2023 هو 8%، وفي 2024 هو 7%. - الهدف: إنشاء تنبؤ للعام القادم (2025) بناءً على هذه البيانات.
2. **الخطوة 2 (طريقة التنبؤ):** نستخدم فكرة بسيطة للتنبؤ، مثل ملاحظة الاتجاه. هنا، معدل البطالة انخفض من 8 إلى 7، أي انخفاض بمقدار 1. لذا، يمكن توقع استمرار هذا الانخفاض بمقدار 1 للعام 2025، ليصبح 6%. هذا تنبؤ خطي مبسط، وفي الواقع قد نستخدم طرقاً إحصائية أكثر تعقيداً، ولكن الفكرة هي بناء توقع منطقي بناءً على البيانات السابقة.
3. **الخطوة 3 (الرسم البياني):** بعد الحصول على التنبؤ (مثلاً: 2023=8، 2024=7، 2025=6)، نرسم مخططاً بيانياً. المخطط المناسب هنا هو المخطط الخطي (Line Chart)، لأنه يوضح التغير في البيانات عبر الزمن (السنة) ويسهل رؤية الاتجاه أو الميل (مثل الانخفاض في هذه الحالة).
4. **الخطوة 4 (النتيجة):** إذن، كما في الإجابة، يتم إنشاء تنبؤ (مثلاً 6% لـ 2025) ورسم مخطط خطي يوضح هذا التغير. لذلك الإجابة هي: **توقع معدل بطالة 6% لـ 2025 بناءً على بيانات 2023-2024، ورسم مخطط خطي يوضح الاتجاه**

ما الهدف الرئيسي من التحقق من صحة البيانات (Data Validation) في ملف إكسل عند جمع البيانات لإنشاء تنبؤ؟

• أ) تسريع عملية إدخال البيانات تلقائياً دون مراجعة.
• ب) تغيير تنسيق الخلايا وجعل الملف أكثر جمالية.
• ج) ضمان دقة التحليل لاحقاً من خلال التأكد من أن البيانات المدخلة صحيحة ومنطقية وتتبع قواعد محددة.
• د) حفظ الملف تلقائياً على السحابة الإلكترونية.

الإجابة الصحيحة: c

الإجابة: ضمان دقة التحليل لاحقاً من خلال التأكد من أن البيانات المدخلة صحيحة ومنطقية وتتبع قواعد محددة.

الشرح: 1. التحقق من صحة البيانات هو عملية في برامج الجداول الحسابية مثل إكسل. 2. تهدف إلى فرض قيود على نوع البيانات أو نطاقها التي يمكن إدخالها في خلية. 3. الغرض الأساسي هو منع إدخال بيانات غير صحيحة أو غير منطقية. 4. هذا يضمن أن البيانات المستخدمة في التحليل الإحصائي أو التنبؤ تكون موثوقة ودقيقة. 5. النتيجة: ضمان دقة التحليل والتنبؤات المستقبلية.

تلميح: فكر في سبب أهمية أن تكون البيانات صحيحة قبل استخدامها في التحليل والتنبؤ.

التصنيف: مفهوم جوهري | المستوى: سهل

عند التحقق من صحة عمود 'السنة' في ملف إكسل لبيانات التنبؤ، ما الطريقة المناسبة؟

• أ) السماح بإدخال أي نص أو رقم في الخلية.
• ب) استخدام قائمة القيم المحددة مسبقاً (مثل 2023، 2024، 2025).
• ج) تلوين عمود السنة بلون مميز فقط.
• د) جعل العمود مقروءاً فقط دون إمكانية التعديل.

الإجابة الصحيحة: b

الإجابة: استخدام قائمة القيم المحددة مسبقاً (مثل 2023، 2024، 2025).

الشرح: 1. التحقق من صحة البيانات في إكسل يسمح بتحديد شروط للإدخال. 2. لإدخال سنوات محددة (مثل سنوات الدراسة)، نستخدم خاصية 'القائمة' (List). 3. نقوم بتعيين قيم القائمة المحددة مسبقاً، مثل: 2023، 2024، 2025. 4. عند محاولة إدخال سنة غير موجودة في القائمة، سيرفض إكسل الإدخال أو يظهر تحذيراً. 5. النتيجة: ضمان أن عمود 'السنة' يحتوي فقط على القيم المسموح بها.

تلميح: كيف يمكنك تقييد الإدخال في عمود السنة ليكون ضمن سنوات محددة فقط؟

التصنيف: صيغة/خطوات | المستوى: متوسط

عند التحقق من صحة عمود البيانات (مثل عدد المصابين أو معدل البطالة) لإنشاء تنبؤ، ما الشرطان المهمان المذكوران؟

• أ) أن تكون القيم نصوصاً قصيرة ومرمزة.
• ب) أن تكون القيم أعداداً عشرية فقط لزيادة الدقة.
• ج) أن تكون القيم أعداداً صحيحة (ليست عشرية) وغير سالبة.
• د) أن تكون القيم محصورة بين 0 و 100 فقط.

الإجابة الصحيحة: c

الإجابة: أن تكون القيم أعداداً صحيحة (ليست عشرية) وغير سالبة.

الشرح: 1. البيانات مثل عدد المصابين أو معدل البطالة تمثل كميات. 2. هذه الكميات في السياق الطبيعي لا يمكن أن تكون سالبة (لا يوجد عدد مصابين سالب). 3. لذلك، الشرط الأول: يجب أن تكون القيم غير سالبة (أكبر من أو تساوي صفر). 4. في العديد من الحالات، وخاصة للتنبؤ المبسط، تكون هذه البيانات أعداداً صحيحة. 5. لذلك، الشرط الثاني: يجب أن تكون القيم أعداداً صحيحة وليست كسوراً عشرية. 6. النتيجة: ضمان منطقية وصحة البيانات المدخلة.

تلميح: تذكر نوع البيانات المنطقي لتمثيل الأعداد أو النسب في مثل هذه الدراسات.

التصنيف: مفهوم جوهري | المستوى: متوسط

ما نوع المخطط البياني الأنسب لتمثيل بيانات التنبؤ (مثل معدل البطالة عبر السنوات 2023، 2024، 2025)؟

• أ) المخطط الدائري (Pie Chart)
• ب) المخطط الخطي (Line Chart)
• ج) مخطط الأعمدة (Bar Chart)
• د) المخطط المبعثر (Scatter Plot)

الإجابة الصحيحة: b

الإجابة: المخطط الخطي (Line Chart)

الشرح: 1. البيانات تمثل قيماً رقمية (نسب مئوية) مرتبطة بفترات زمنية (سنوات). 2. الهدف هو عرض الاتجاه أو الميل (Trend) لهذه القيم عبر الزمن. 3. المخطط الخطي يربط نقاط البيانات بخطوط. 4. هذا يسمح برؤية واضحة إذا كان الاتجاه تصاعدياً أو تنازلياً أو ثابتاً. 5. في مثال البطالة، يظهر المخطط الخطي انخفاضاً من 8% إلى 7% إلى 6%. 6. النتيجة: المخطط الخطي هو الأنسب لعرض التغير عبر الزمن والتنبؤ بالاتجاه.

تلميح: فكر في المخطط الذي يظهر التغير في القيمة عبر الزمن بشكل واضح.

التصنيف: مفهوم جوهري | المستوى: متوسط

عند إعداد ملف بيانات لغرض التنبؤ الإحصائي (مثل أعداد المصابين أو المبيعات)، ما هي معايير التحقق من صحة البيانات (Data Validation) التي تضمن منطقية المدخلات؟

• أ) يجب أن تكون البيانات أرقاماً عشرية سالبة فقط.
• ب) يجب أن تكون البيانات أرقاماً صحيحة وغير سالبة.
• ج) يجب أن تكون البيانات نصوصاً وصفية مطولة.
• د) يجب أن تكون البيانات قيماً منطقية (صح/خطأ) فقط.

الإجابة الصحيحة: b

الإجابة: يجب أن تكون البيانات أرقاماً صحيحة وغير سالبة.

الشرح: 1. التحقق من صحة البيانات يهدف لمنع الأخطاء البشرية والمنطقية أثناء الإدخال. 2. بما أن البيانات تمثل وحدات فعلية (أشخاص، حوادث، أجهزة)، فمن غير المنطقي أن تكون قيمتها أقل من الصفر (سالبة). 3. كما يجب أن تكون أعداداً صحيحة وليست كسوراً عشرية لضمان دقة التعداد الإحصائي، وهو شرط أساسي لسلامة بناء التوقعات المستقبلية والمخططات البيانية.

تلميح: فكر في طبيعة البيانات الإحصائية للبشر أو الحوادث؛ هل يمكن منطقياً أن تكون قيمة سالبة أو عدداً بكسور عشرية؟

التصنيف: مفهوم جوهري | المستوى: متوسط