الإنشاء التلقائي للخرائط الذهنية من القرآن الكريم

حمد السالمي, أكرم زكي

Abstract


في هذه الأيام فإن الحاجة إلى توظيف التقنيات الحديثة لتطوير وتحديث التعليم بشكل عام والقرآن الكريم بشكل خاص يعد مطلبًا ضروريًا.  إن الخرائط الذهنية هي طريقة تساهم بشكل كبير في التعلم. وإنشاءها بعد قراءة وفهم نص معين يأخذ وقتًا طويلاً. معظم الطلاب الذين يدرسون القرآن الكريم يستعملون الطريقة التقليدية التي تعتمد على التكرار لحفظ القرآن الكريم عن ظهر قلب. إن هذه الطريقة تجعل عملية الحفظ صعبة وتأخذ الكثير من الوقت وتؤدي إلى سرعة نسيان ما تم حفظه. توجد حالياً القليل من البحوث التي تناولت موضوع إنشاء الخرائط الذهنية اليدوية من القرآن الكريم والتي ناقشت التأثير الإيجابي عند استعمالها مقارنة بالطرق التقليدية. كما توجد دراسات أخرى لإنشاء الخرائط الذهنية بشكل تلقائي ولكن من نصوص للغات أجنبية مثل اللغة الإنجليزية والكرواتية والإندونيسية. وبالمقابل لا يوجد بحوث لإنشاء خرائط ذهنية بشكل تلقائي من القرآن الكريم (حسب معرفة الباحثين). إن هدف هذه الدراسة هو عمل خوارزمية لإنشاء الخرائط الذهنية من القرآن الكريم بشكل تلقائي. ولتحقيق هذا الهدف يجب عمل وحدة الترميز. ووحدة التعرف على الكلمات المفتاحية. ووحدة التعرف على العلاقات. أن هذه الدراسة مهمة لأنها ستحسن فهم وحفظ القرآن الكريم عن ظهر قلب وذلك بوضع بعض المواضيع الأساسية للآيات على شكل خارطة تسهل عملية الإدراك والتذكر للعقل. وكذلك ستفيد هذه الدراسة في استخلاص معارف جديدة من القرآن الكريم من الخرائط الذهنية. كما وستسهم في فهم التفسير ومقاصد الشريعة.


Full Text:

PDF

References


أ الشنقيطي. (2007). Memorization of the Quran by repetition through technology. Holy Quran and contemporary technologies seminar. Madinah.

إبراهيم الدويش. (2017). الخارطة الذهنية للقرآن الكريم سورة البقرة أنموذجاً الطريق الأسهل للحفظ والتدبر معاً. الرياض: دار الميامن.

أحمد الكبيسي. (2017). موسوعة الكلمة وأخواتها في القرآن الكريم. بيروت: دار المعرفة.

آر كوديلك. أم مالكوفك. و آ لورنكيك. (2012). Mind map generator software. IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE) (الصفحات 123-127). Zhangiiajie: IEEE.

آر كوديلك. روبرت. أم كونكي. و أم مالكوفك. (2011). Mind map generator software model with text mining algorithm. International Conference on Information Technology Interfaces ITI (الصفحات 487-494). Cavtat: IEEE.

آر يولينتو. و أس مارياه. (2017). Building automatic mind map generator for natural disaster news in Bahasa Indonesia. International Conference of Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) (الصفحات 177-182). Bandung: IEEE.

إنتصار المسّلام. (2013). Towards Improving Quran Memorization Using Mind Maps. Taibah University International Conference on Advances in Information Technology for the Holy Quran and Its Sciences (الصفحات 128-132). Madinah: IEEE.

بي جاياثلكا. (2011). A novel mind map based approach for log data extraction. 6th International Conference on Industrial and Information Systems (الصفحات 130-135). Kandy: IEEE.

توني بوزان. (1974). Use your head.

توني بوزان؛ بي هاريسون. (2010). The Mind Map Book: Unlock Your Creativity, Boost Your Memory, Change Your Life. نيويورك. الولايات المتحدة الأمريكية: Pearson Education Ltd.

جي كودوري. (2003). Natural language processing. Annual review of information science and technolosrv. 51-89.

حسنين محمد مخلوف. (2013). القرآن الكريم - التفصيل الموضوعي. دمشق: دار الفكر الإسلامي.

راجي مؤمن. راضوان شهاب. رضوان فايز. و عبداللطيف عافيا. (2017). An NLP based text-to-speech synthesizer for Moroccan Arabic. IEEE. 1-5.

قيس دوكس. (2008). The Quranic Arabic Corpus. تم الاسترداد من http://corpus.quran.com/

م الحسيني. و أ الجمّال. (2016). Text to multi-level MindMaps: A novel method for hierarchical visual abstraction of natural language text.. (الصفحات 4217-4244).

محمد زكي خضر. (2017). Multiword corpus of the Holy Quran. International Journal on Islamic Applications in Computer Science And Technology. 1-11.

معهد آل البيت الملكي للفكر الإسلامي. (10 ديسمبر, 2019). الصفحة الرئيسية. تم الاسترداد من altafsir.com: https://www.altafsir.com

نوفاك. و دي جوزيف. (1990). Concept mapping: A useful tool for science education. Journal of research in science teaching. 937-949.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.