- الدور
- مساعد باحث ومطوّر رئيسي
- الفترة
- ٢٠٢٣ إلى ٢٠٢٥
- النوع
- بحث تطبيقي في الاستدامة
- التقنيات
- Node.js، Firebase، JavaScript، Python
المشكلة
يصعب تحويل قواعد إعادة التدوير إلى عادات يومية. وقد بحث مشروع Transformers في جامعة راين-فال ما إذا كان التعلّم التفاعلي وآليات الألعاب قادرَين على تغيير ذلك.
ما بنيناه
منصة ويب تجمع بين أنشطة التعلّم والمكافآت وتتبّع التفاعل لحظة بلحظة. ويصف البحث المنشور الاختبارات القصيرة وأنشطة الفرز والتغذية الراجعة عن التقدّم.
دوري
عملت مساعد باحث ومطوّراً رئيسياً من سبتمبر ٢٠٢٣ حتى مايو ٢٠٢٥. بنيت منصة البحث بـ Node.js وFirebase، وحلّلت بيانات السلوك بـ Python باستخدام pandas وscikit-learn.
كيف تترابط الأجزاء
- أنشطة تعلّم تفاعلية
- منطق الأحداث والمكافآت بـ Node.js
- Firebase لبيانات التفاعل اللحظية
- تحليل بـ Python باستخدام pandas وscikit-learn
الجزء الصعب
كان على كل تفاعل من المشاركين أن يتحوّل إلى بيانات بحثية نظيفة، دون أن تصبح التجربة استبياناً. كان يجب أن تبدو لعبة لمن يستخدمها، وأن تعمل أداةَ قياس للباحثين.
أين وصل اليوم
بحثان محكّمان في ٢٠٢٥: ورقة في المؤتمر الأوروبي للتعلّم القائم على الألعاب (ECGBL) وفصل منشور لدى دار Nomos. كما أسهم العمل في البنية التقنية لمقترح منحة EXIST بقيمة ١١٦٬٣٠٠ يورو. ولا أدّعي أي تغيير مُقاس في سلوك إعادة التدوير.
ما خرجت به
للنموذج البحثي جمهوران: الناس الذين يستخدمونه، والباحثون الذين يطرحون عليه أسئلتهم. وعليه أن يخدم الاثنين.
المصادر والنطاق
المصادر: سيرتي الذاتية وسجلّا DOI للبحثين. تصف ورقة ECGBL التخصيص بالذكاء الاصطناعي عملاً مستقبلياً، لا ميزة منفّذة.
