.منهجية البحث العلمي وأساليبه الحديثة

• محتوى التدريب: تعريف المشاركين بأساسيات البحث العلمي، من صياغة المشكلة البحثية حتى كتابة التقرير النهائي.
• المحاور:
• مفهوم البحث العلمي وأهميته.
• صياغة المشكلة البحثية وأسئلة البحث.
• أنواع البحوث: وصفية، تحليلية، تجريبية.
• خطوات المنهجية العلمية.
• الاعتبارات الأخلاقية في البحث.
• الأهداف:
• إكساب المشاركين القدرة على صياغة مشكلات بحثية واضحة.
• تعريفهم بالمناهج والأساليب البحثية المناسبة.
• رفع كفاءتهم في التخطيط للبحوث.
• تعزيز وعيهم بالأبعاد الأخلاقية والقانونية للبحث العلمي.
• المخرجات:
• خطة بحثية متكاملة قابلة للتنفيذ.
• مهارة صياغة فرضيات وأسئلة بحث دقيقة.
• وعي بالمناهج والأساليب المناسبة لمختلف أنواع البحوث.
• الالتزام بالمعايير الأخلاقية للبحث.

2. تصميم أدوات جمع البيانات وتحليلها

• محتوى التدريب: برنامج عملي يركز على إعداد وتصميم الاستبانات والمقابلات وأدوات القياس.
• المحاور:
• مفهوم أدوات جمع البيانات.
• خطوات إعداد الاستبانة العلمية.
• بناء أسئلة دقيقة ومحددة.
• أساليب المقابلات والملاحظات.
• اختبار صدق وثبات الأداة.
• الأهداف:
• تمكين المشاركين من تصميم أدوات جمع بيانات موثوقة.
• رفع مهاراتهم في صياغة أسئلة بحثية دقيقة.
• تعريفهم بطرق التحقق من صدق الأدوات.
• تعزيز استخدام الأدوات بما يتناسب مع طبيعة المجتمع الإماراتي.

• المخرجات:
• استبانة أو أداة قياس مصممة وفق معايير علمية.
• قدرة على التحقق من صدق وثبات الأدوات.
• مهارة إجراء مقابلات بحثية احترافية.
• تحسين جودة البيانات المجمعة.

3. الإحصاء الوصفي وتطبيقاته في البحث العلمي

• محتوى التدريب: يشرح أسس الإحصاء الوصفي وأدواته وتطبيقاته في تحليل البيانات البحثية.
• المحاور:
• المفاهيم الأساسية للإحصاء.
• مقاييس النزعة المركزية (المتوسط، الوسيط، المنوال).
• مقاييس التشتت (الانحراف المعياري، المدى).
• التوزيعات التكرارية والجداول.
• الرسوم البيانية التوضيحية.
• الأهداف:
• تعريف المشاركين بالإحصاء الوصفي ودوره في البحث.
• تمكينهم من تحليل البيانات بطريقة منظمة.
• رفع كفاءتهم في تقديم البيانات بشكل مرئي وجذاب.
• تعزيز استخدام البرامج الإحصائية في تحليل البيانات.
• المخرجات:
• جداول ورسوم بيانية واضحة.
• تحليل وصفي متكامل للبيانات.
• تقارير بحثية دقيقة.
• رفع جودة العرض البحثي.

4. الإحصاء الاستدلالي وتطبيقاته البحثية

• محتوى التدريب: برنامج يركز على استخدام الإحصاء الاستدلالي لاختبار الفرضيات واتخاذ القرارات البحثية.
• المحاور:
• مفهوم الإحصاء الاستدلالي.
• الفرضيات الإحصائية وأنواعها.
• اختبارات T و
• اختبار كاي تربيع.
• العلاقة بين المتغيرات (الارتباط والانحدار).
• الأهداف:
• تمكين المشاركين من استخدام الإحصاء الاستدلالي لاختبار الفرضيات.
• تعريفهم بطرق تحليل العلاقات بين المتغيرات.
• رفع مهاراتهم في اختيار الاختبارات المناسبة.
• تعزيز قدرتهم على تفسير النتائج.
• المخرجات:
• نتائج دقيقة لاختبارات الفرضيات.
• تقارير علمية تستند إلى الإحصاء الاستدلالي.
• قرارات مبنية على بيانات مثبتة علميًا.
• رفع مستوى الموثوقية في البحوث.

5. استخدام البرامج الإحصائية (SPSS/Excel) في البحث العلمي

• محتوى التدريب: برنامج عملي لاستخدام أدوات التحليل الإحصائي الأكثر شيوعًا.
• المحاور:
• إدخال البيانات في SPSS و
• تحليل وصفي للبيانات.
• اختبارات الفرضيات عبر
• الرسوم البيانية عبر
• تصدير وتفسير النتائج.
• الأهداف:
• إكساب المشاركين القدرة على استخدام برامج التحليل الإحصائي.
• تعزيز مهاراتهم في تحليل البيانات بكفاءة.
• تعريفهم بطرق عرض النتائج باستخدام البرامج.
• ربط التحليل بالجانب التطبيقي للبحث العلمي.
• المخرجات:
• ملفات بيانات جاهزة للتحليل.
• تقارير رقمية ورسوم بيانية.
• مهارة تحليل البيانات إلكترونيًا.
• نتائج قابلة للاستخدام المباشر في الأبحاث.

6.كتابة التقارير البحثية والأوراق العلمية

• محتوى التدريب: برنامج لتطوير مهارات كتابة التقارير والأوراق العلمية للنشر الأكاديمي.
• المحاور:
• هيكل التقرير البحثي.
• أسلوب الكتابة العلمية.
• توثيق المراجع (APA/MLA).
• عرض وتحليل النتائج.
• معايير النشر الأكاديمي.
• الأهداف:
• رفع مهارات الكتابة البحثية لدى المشاركين.
• تعريفهم بأساليب التوثيق العلمي المعتمدة.
• تمكينهم من إعداد تقارير بحثية متكاملة.
• تعزيز قدرتهم على النشر في مجلات علمية.
• المخرجات:
• تقرير بحثي متكامل.
• ورقة علمية وفق معايير النشر.
• مهارة التوثيق الأكاديمي.
• تعزيز فرص النشر العلمي.

7.البحث النوعي: منهجيات وأساليب التحليل

• محتوى التدريب: يُركز على البحث النوعي كأسلوب لفهم الظواهر والسلوكيات.
• المحاور:
• مفهوم البحث النوعي.
• أدوات جمع البيانات النوعية (المقابلات، الملاحظة).
• طرق تحليل البيانات النوعية (الترميز، التصنيف).
• مقارنة بين البحث النوعي والكمي.
• تطبيقات عملية من البيئة الإماراتية.
• الأهداف:
• تمكين المشاركين من اختيار منهجيات البحث النوعي.
• رفع مهاراتهم في جمع وتحليل البيانات النوعية.
• تعزيز فهمهم للاستخدامات التطبيقية للبحث النوعي.
• تحسين قدرتهم على تفسير السلوكيات الاجتماعية.
• المخرجات:
• خطط بحث نوعي متكاملة.
• مهارة تحليل المقابلات والنصوص.
• تقارير نوعية شاملة.
• تطبيقات عملية على قضايا محلية.

8.البحث الكمي: تصميم الدراسات الإحصائية

• محتوى التدريب:
  برنامج عملي لتصميم الدراسات الكمية باستخدام أساليب إحصائية متقدمة.
• المحاور:
• مفهوم البحث الكمي.
• تصميم العينة وحجمها.
• بناء الاستبيانات الكمية.
• تحليل المتغيرات الكمية.
• تطبيقات على الدراسات الميدانية.

• الأهداف:
• تعزيز مهارات تصميم الدراسات الكمية.
• تمكين المشاركين من اختيار العينات المناسبة.
• رفع كفاءتهم في بناء أدوات كمية دقيقة.
• ربط التحليل الكمي بالمشكلات المجتمعية.
• المخرجات:
• خطط بحث كمي جاهزة للتنفيذ.
• أدوات قياس كمية دقيقة.
• تقارير تحليل كمي متكاملة.
• بيانات صالحة لاتخاذ القرار.

9.أخلاقيات البحث العلمي والنزاهة الأكاديمية

• محتوى التدريب: برنامج توعوي يركز على المبادئ الأخلاقية في البحث.
• المحاور:
• مفهوم أخلاقيات البحث.
• الموافقات الأخلاقية للبحوث.
• السلوكيات غير الأخلاقية (السرقة العلمية، التلاعب).
• حماية المشاركين في البحث.
• النزاهة في النشر العلمي.
• الأهداف:
• رفع وعي المشاركين بأهمية الأخلاقيات في البحث.
• تعزيز النزاهة الأكاديمية.
• تمكينهم من حماية حقوق المشاركين.
• تقليل الأخطاء الأخلاقية في البحوث.
• المخرجات:
• التزام أخلاقي واضح في البحوث.
• نماذج موافقات أخلاقية.
• وعي بمخاطر الانتحال والسرقة العلمية.
• بيئة بحثية نزيهة.

10. تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في البحوث العلمية

• محتوى التدريب: برنامج يشرح دور البيانات الضخمة في دعم الدراسات البحثية الحديثة.
• المحاور:
• مفهوم البيانات الضخمة.
• مصادر جمع البيانات الضخمة.
• أدوات تحليل البيانات الكبيرة.
• استخدام البيانات الضخمة في الأبحاث.
• تطبيقات على قطاعات حكومية إماراتية (الصحة، التعليم، المدن الذكية).
• الأهداف:
• تعريف المشاركين بأهمية البيانات الضخمة في البحث.
• تمكينهم من استخدام أدوات التحليل الكبيرة.
• تعزيز قدرتهم على توظيف البيانات الضخمة لحل المشكلات.
• مواكبة التوجهات العالمية في البحث العلمي.
• المخرجات:
• مهارات متقدمة في التعامل مع البيانات الضخمة.
• تقارير تحليلية تستند إلى Big Data.
• أدوات عملية للتحليل المتقدم.
• أبحاث علمية مواكبة للتقنيات الحديثة