المؤتمر 43 للمنظمة العربية للمسؤولين عن القبول والتسجيل في الجامعات بالدول العربية
الحوكمة الذكية لعمادات القبول والتسجيل: من تنظيم الإجراءات إلى استثمار البيانات وصناعة القرارات
انطلاقاً من دور المنظمة الريادي في تطوير منظومة التعليم العالي، وبشراكة استراتيجية مع جامعة الملك سعود، يأتي هذا المؤتمر تحت عنوان ’الحوكمة الذكية لعمادات القبول والتسجيل : من تنظيم الاجراءات الى استثمار البيانات وصناعة القرارات‘، ليضع خارطة طريق نحو مستقبل أكاديمي قائم على الاستثمار الأمثل للبيانات. نحن نؤمن بأن حوكمة البيانات هي الركيزة الأساسية لتمكين صناع القرار من الوصول إلى رؤى دقيقة تدعم التخطيط الاستراتيجي المتطور.
ومن خلال هذا المنبر، وبالتعاون المثمر مع جامعتنا المستضيفة، نسعى لتأسيس منهجية ’المصدر الموحد للبيانات‘ التي تضمن توحيد الرؤية المؤسسية، مع الالتزام التام ببناء أطر عمل وسياسات صارمة تكفل أمن وخصوصية بياناتنا الأكاديمية وحمايتها، بما يضمن استدامة وموثوقية التعليم العالي في عالمنا العربي، ويفتح آفاقاً جديدة للابتكار في عمادات القبول والتسجيل.“
أهداف المؤتمر
تعزيز التخطيط الاستراتيجي للمؤسسات الأكاديمية عبر الاستثمار الأمثل في البيانات.
تمكين صناع القرار في كافة المستويات من الوصول إلى رؤى دقيقة وسليمة.
بناء إطار عمل وسياسات صارمة لضمان أمن وخصوصية البيانات وحمايتها.
تأسيس منهجية “المصدر الموحد للبيانات” لتوحيد الرؤية المؤسسية.
المعايير الأساسية للمواضيع المقدمة
الارتباط المباشر بمجال القبول والتسجيل أو الخدمات الأكاديمية ذات العلاقة.
تقديم تجربة أو دراسة أو مبادرة قابلة للتطبيق.
إظهار أثر واضح أو نتائج قابلة للقياس.
معالجة تحدٍ أو فرصة مستقبلية في التعليم العالي.
المساهمة في تطوير السياسات أو الإجراءات أو الأنظمة.
محاور المؤتمر
المحور الأول: دور البيانات في تعزيز التصنيف العالمي للجامعات
وصف المحور
يستقبل الأوراق التي تتناول المؤشرات البيانية المؤثرة في التصنيفات الدولية، ودور عمادات القبول والتسجيل في توفير بيانات دقيقة وموثوقة تعكس الأداء المؤسسي وتُعزز المكانة التنافسية للجامعة
مساهمة سياسات القبول في تحسين التصنيف.
مؤشرات الطلبة الدوليين واستراتيجيات استقطابهم والاحتفاظ بهم في ضوء الحوكمة الذكية وتحليل البيانات.
استثمار بيانات رحلة الطالب والحراك الأكاديمي لدعم مؤشرات التصنيف العالمي.
إدارة البيانات المؤسسية الداعمة للتصنيفات.
استثمار بيانات الاعتراف بالمؤهلات الأجنبية لدعم التنافسية والتصنيف العالمي للجامعات.
المحور الثاني: البيانات كأداة جوهرية في تعزيز الإرشاد النفسي والأكاديمي للطلبة
وصف المحور
يستقبل الأوراق التي تتناول توظيف بيانات القبول والتسجيل والأداء الأكاديمي في بناء برامج إرشادية استباقية، وأنظمة الإنذار المبكر، ودعم الصحة النفسية للطلبة وتعزيز نجاحهم الأكاديمي
فاعلية اختبارات القبول البديلة في التنبؤ بالأداء الأكاديمي.
توظيف البيانات في إدارة رحلة الطالب من التقديم إلى التخرج.
قياس رضا الطلبة وتحسين التجربة.
خدمات الطلبة ذوي الإعاقة ودعم الفئات الخاصة.
استخدام البيانات لدعم الصحة النفسية والرفاه الطلابي.
التحليلات التنبؤية وأنظمة الإنذار المبكر للكشف عن التعثر الأكاديمي.
تكافؤ الفرص في التعليم العالي.
المحور الثالث: آفاق الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات الطلبة واستشراف المستقبل
وصف المحور
يستقبل الأوراق التي تتناول تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل بيانات القبول والتسجيل، والنماذج التي تتوقع اتجاهات الطلبة، وأتمتة الإجراءات، مع مراعاة الاعتبارات الأخلاقية لهذه التقنيات في البيئة الأكاديمية
الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمات القبول والتسجيل.
المساعدات الذكية في الإرشاد الأكاديمي ودعم الطلبة (AI Advisors).
أتمتة إجراءات القبول والتحقق من الوثائق.
النماذج التنبؤية لدعم اتخاذ القرار في القبول والتسجيل.
أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات.
المحور الرابع: معايير جودة البيانات وتكاملها في أنظمة القبول الحديثة
وصف المحور
يستقبل الأوراق التي تتناول أطر حوكمة البيانات وسياساتها، وتكامل أنظمة المعلومات الطلابية، ومعايير جودة البيانات وأمنها وخصوصيتها، بما يضمن موثوقية المعلومات الأكاديمية كمصدر موحد للقرار المؤسسي
تكامل أنظمة القبول والتسجيل مع الأنظمة الأكاديمية والمؤسسية.
الهوية الرقمية للطالب.
الوثائق والسجلات الأكاديمية الرقمية.
توظيف سلاسل الكتل في توثيق الشهادات الرقمية
التدقيق الداخلي القائم على البيانات لعمليات القبول والتسجيل.
حوكمة البيانات الأكاديمية.
أمن البيانات الأكاديمية وخصوصيتها وإدارة مخاطرها.
مؤشرات جودة البيانات وكفاءة أنظمة القبول والتسجيل.
.إتاحة الخدمات الرقمية وسهولة الوصول إليها لجميع فئات المستفيدين.
تبسيط الإجراءات الأكاديمية من خلال تكامل الأنظمة وجودة البيانات.
تطوير الخدمات الذاتية الذكية بالاعتماد على تكامل البيانات.
الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة البيانات واكتشاف الأخطاء الأكاديمية.
إدارة البيانات المرجعية وتوحيد مصادر البيانات الأكاديمية.
