Abdullah Alamer د. عبدالله العامر

مرحباً بكم في فصل جديد من فهمنا لظاهرة القلق من تعلّم اللغة الأجنبية! في دراسة جديدة، شاركني فيها البروفيسور ريتشارد سباركس والبروفيسور فيليب ديل، ونُشرت في المجلة المرموقة The Modern Language Journal، التي لا تتجاوز نسبة قبول الأبحاث فيها 9%، نقدم أدلة علمية تتحدى إحدى أشهر النظريات في مجال تعلّم اللغات، وهي نظرية المرشح العاطفي (Affective Filter Hypothesis) لستيفن كراشن (1982)، وتحديداً فيما يتعلق بدور القلق اللغوي. توصلنا إلى ثلاث نتائج قد تعيد تشكيل فهمنا لهذه الظاهرة: 1️⃣ القلق ليس سبباً لفشل تعلّم اللغة الأجنبية على المدى الطويل. فالنتائج لا تدعم الفرضية الشائعة بأن القلق هو ما يعيق تطور الكفاءة اللغوية. 2️⃣ القلق انعكاس لمستوى المتعلّم في اللغة الحالي. فكلما تحسنت كفاءة المتعلّم اللغوية، انخفض مستوى قلقه. أي إن التحسن في الأداء اللغوي هو ما يسبق انخفاض القلق، وليس انخفاض القلق هو ما يقود بالضرورة إلى تحسن الأداء. 3️⃣ المفاجأة الأكبر: جذور القلق من تعلّم لغة أجنبية قد تعود إلى مستوى المتعلّم في لغته الأم! نعم، قرأت ذلك بشكل صحيح: اللغة الأم. تشير نتائجنا إلى أن انخفاض الكفاءة في اللغة الأم يرتبط بارتفاع القلق عند تعلّم لغة جديدة. وهذا يعزز فكرتنا بأن القلق قد يكون انعكاساً للقدرات اللغوية الأساسية للمتعلّم، لا سبباً في ضعف تحصيله. كتبنا هذا البحث العلمي بعناية فائقة، وأرى أنها تمثل دعوة لإعادة النظر في الطريقة التي نفهم بها القلق اللغوي ونفسر علاقته بالتحصيل. ربما حان الوقت لنتوقف عن النظر إلى القلق بوصفه سبباً لضعف تعلّم اللغة، ونبدأ بفهمه بوصفه نتيجة لهذا الضعف. أدعو الباحثين والمهتمين إلى قراءة الدراسة ومناقشة نتائجها، لعلها تفتح فصلاً جديداً في بحوث علم النفس اللغوي واللغويات التطبيقية. 🔗 onlinelibrary.wiley.com/doi/…

الخطوة الأولى ليست إلزامية ولكنها ستضعك في أولوية المفاضلة. ابحث عن أستاذ ممكن تعمل معه وهو يرغب باستضافتك "hosting" لاتنس الحصول على ثلاث توصيات عند تقديم فولبرايت، واحدة تكون من رئيسك المباشر. التقديم على التفرغ يكون من جامعك سيكون بناءً على حصولك على استضافة من الجامعة وليس من موافقة فولبرايت لأنها منحة بينما قبول الاستضافة هي المسوغ للحصول على تفرغ علمي.

كأحد محرري مجلة الجامعة، ندعوك لتجربة إرسال أبحاثك الرصينة لنا وتلقي تغذية راجعة من التحكيم وفرصة النشر في وعاء مفتوح المصدر ومجاني. مرحب باستخدام اللغة العربية والإنجليزية ضمن مواضيع المجلة

كل التهاني للبروفيسور كارول ديسروث، أستاذ هندسة الأعضاء الحيوية بجامعة ستانفورد، لحصول فريقه على جائزة نوبل ٢٠٢٦ عن بحث بدأ عام ٢٠٠٥ وتطور باكتشافات متتالية حتى حقق هذه الجائزة. وكأستاذ زائر حالياً في ستانفورد، أرى أن بيئة الجامعة مهمة في توفير الفرص والإمكانات المادية والبشرية، وفي رفع سقف طموح منسوبيها. ويتميز طلاب الماجستير والدكتوراه ممن ألتقي بهم في ستانفورد بتفكير نقدي عالٍ وتبنٍّ للأفكار الجديدة (تذكروا أن مؤسسي قوقل ورئيسها التنفيذي الحالي، وإنفيديا، من خريجي ستانفورد). لذا تتبنى الجامعة منهجاً قائماً على تدريس الذكاء الاصطناعي ضمن أطر أخلاقية محددة. غير أن البداية تكون من رغبة الباحث ودافعيته وانضباطه طويل الأمد. فهناك باحثون ناجحون لامعون في جامعات متوسطة التصنيف، بفضل العمل الجاد وروح الفريق الدولي وحضور المؤتمرات والتواصل المستمر، والابتعاد عن السعي إلى المناصب، وكل ذلك غير مرهون بقوة الجامعة دائماً.

سعيد بتلقي قبول 5 أوراق علمية، منها ورقتين مع الصديق الواعد: عبدالله العرفج وذلك في أهم مؤتمرين عالمياً في المجال AAAL 2027 ومؤتمر AILA 2027. ستكون ورقتنا لهذه السنة في كلا المؤتمرين إحصائية حيث ستستعرض برنامجنا الذي عكفنا عليه السنتين الماضية Composite-SEM كما لدي ورقة منفردة حول "سراب السبب والنتيجة في الأبحاث الكمية"، وورقة حول "الاندماج الصفي المزيف" وذلك مع الزميل بروف علي الحوري @Ali_AlHoorie وورقة أخرى حول استحدام الذكاء الاصطناعي في البحث الإحصائي مع الباحث الياباني @MizumotoAtsushi من بين أكثر من ٢٧٠٠ متقدم يتم عادة قبول حوالي ٣٠٪ فقط. تهانينا لكل الزملاء المشاركين، نلتقيكم السنة القادمة في أمريكا وكندا إن شاء الله

⚠️يؤسفني أن أقول لك أن هذه الممارسة تتعارض مع العلم الحديث! من متخصص ومجرب: إلى كل أستاذ يحب الخير لطلابه، عليك إعادة التفكير في استخدام المكافآت والدرجات والمديح كمحفزات خارجية (البديل في نهاية المنشور). أجرينا دراسة تجريبية على طلاب مرحلة ابتدائية (ذكور وإناث) لمعرفة الدور الإيجابي أو السلبي للتحفيز بالشوكولاته كمثال على التحفيز الخارجي (ينطبق على الدرجات والعقوبات). نشرناها في مجلة Learning and Motivation في الصور التوضيحية المولدة بالذكاء الاصطناعي، أجرينا تجربة تربوية مثيرة كالتالي: 1️⃣ قدمنا لطلاب الصف السادس (قسم دولي) لعبة الكلمات المبعثرة لإعادة ترتيبها (مثال: الكلمة الأولى المبعثرة هي CHAIR، انظر الصور أدناه). 2️⃣ أخبرناهم أن هناك ٢٠ فائز. بدأت اللعبة بحماس، وانتهت الجولة بعد عشر دقائق. 3️⃣ جمعنا الأوراق، وخارج الصف حددنا عشرين فائز وهمي (ليسوا الأعلى في الدرجات)، وفرحوا بالجائزة. 4️⃣ طرحنا أسئلة عن حبهم للعبة والإحباط والخوف من الفشل وصعوبة اللعبة، ثم أعلنا الجولة الثانية بدون مكافأة أو شوكولاته. 5️⃣ هنا بدأت المشكلة: رفض ١٤٪ من الطلاب (منهم فائز في الجولة الأولى) المشاركة في الجولة الثانية. 6️⃣ بعد انتهاء الجولة الثانية، شكرنا الجميع وأهدينا كل طالب شوكولاته، وأخبرناهم أنهم جميعاً فائزون وأنها كانت مجرد تجربة علمية. 7️⃣ تفحصنا نتائج الجولة الثانية في المكتب، وكانت النتيجة صادمة: انهيار الأداء! انخفض المتوسط من ٦ إجابات صحيحة إلى ٣ فقط، وكان أداء الخاسرين في الجولة الأولى أسوأ بكثير (متوسط إجابتين فقط)، رغم أنهم ليسوا بالضرورة خاسرين حقيقيين. 8️⃣ تفحصنا الاستبانة التي عبئها المشاركون قبل الجولة الثانية: أبدى الخاسرون إحباطاً كبيراً وخوفاً من الفشل وعدم استمتاع باللعبة، وشعوراً مرتفع بالصعوبة، بينما أبدى الفائزون (الوهميون) عكس ذلك. 🔖 يالها من تجربة ونتائج مثيرة للتأمل!! 💡رسالتنا للمعلم المتميز: تُثبت دراستنا أن المكافآت الخارجية تعطي تأثير البالون: مؤقتة ثم تتلاشى في الهواء. ⬅️البديل: غرس حب التعلم وإيصال الهدف من التعلم بالقصة والحوار وتمكين الاختيارات والعلاقة الإيجابية بالطلاب، كما تنادي به نظرية #الدافعية_الذاتية (self-determination theory). 📌للباحثين: اقرأوا ورقتنا المنشورة في مجلة Learning and Motivation doi.org/10.1016/j.lmot.2025.…

📌 أسعد بمشاركتكم الصفحة الرسمية لنظرية #الدافعية_الذاتية Self-determination theory وأساليب #التحفيز_السليم ،وفي الصفحة تمت إضافة مقطع البودكاست الخاص بي حول الدافعية كأول محتوى عربي في الموقع selfdeterminationtheory.org/… 🌿 يشرفني استماعكم و اطلاعكم عليه

== Composite-SEM 1.5.0 == 📍The updates continue with our free, easy-to-use Composite-SEM module—a Jamovi module (co-developed with my brilliant colleague Abdullah Alarfaj) for estimating composites and latent variables! Use PLS-SEM, GSCA, and more! Now in its 1.5.0 version, we are celebrating one year since we began developing the module. What is new in Composite-SEM 1.5.0? ✅ The most requested feature: SEM diagram 🥳 Here is what we did: ⭐️ You can now request an SEM diagram with a beautiful look. Our module distinguishes latent variables (they are pictured as circles while composites are pictured as hexagons). In the attached picture, it can be seen that two composites have effects on one latent variable. ⭐️ You can visualize the model without the values. For example, to present it first as a hypothetical model in your paper followed by a model with the parameter values later in the Results section. ⭐️ You can simplify the names of the constructs by limiting them to 3 or 4 letters. In the attachment, it was set to 4. ⭐️ Display significance markers (with * p < .05, p < .01, *** p < .001) with a simple click. But remember that bootstrapping is needed to get these, and you can activate that in the top window. ⭐️ Plenty of options to change the font size, layout, and direction of the paths. ✅ Change the weight mode: Mode A and Mode B: ⭐️ Mode B is the default to estimate composites (emergent variables), but Mode A can be used for certain cases like in collinearity (Alamer, 2025). -- Download Jamovi (free) jamovi.org/ After installing it, go to the top right and click the + icon and then "jamovi library". In the new window search using "CompositeSEM". Happy SEM analysis! The official github page is: github.com/AbdullahAlarfaj10… -- Reference for SEM as well as Mode A vs. Mode B doi.org/10.1016/j.rmal.2025.…

تعديل المحتوى وتحسينه لا يُعدّ سرقة علمية، ولكن من اللائق والمتعارف عليه أن يذكر الباحث في قسم الإفصاح (Declaration) أنه استخدم برنامجًا معيّنًا للتحسين اللغوي. وأنا، مثل كثير من الباحثين، أستخدم هذه الاستراتيجية في أبحاثي المنشورة في أرقى المجلات الدولية.