Open Science Community Egypt
مبادرة مجتمع العلوم المفتوحة
هو مشروع يهدف إلى تعزيز العلم المفتوح في مصر
مبادرة مجتمع العلوم المفتوحة في مصر هي جزء من الشبكة الدولية لمجتمعات العلوم والمنح الدراسية المفتوحة، تهدف إلى رفع مستوى الوعي بالعلوم المفتوحة في مصر ومفاهيمه الرئيسية (حيث يستطيع الباحث إجراء بحثه بطريقة أكثر شفافية وتعاونية) من خلال إنشاء شبكة داعمة من الأفراد ذوي التفكير المماثل والمتحمسين للعلم المفتوح
OSCE is part of the International Network of Open Science & Scholarship Communities (INOSC). Aim to Raising awareness of open science in Egypt and its main concepts ( as you can carry out your research in a more transparent and collaborative way) by creating a supportive network of like-minded individuals who are passionate about open science.
02/09/2026
الذكاء الاصطناعي والعلم المفتوح: هل يمكن للبيانات المفتوحة أن تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر أخلاقية؟ 🤖🔓
أصبح الذكاء الاصطناعي يعتمد بدرجة كبيرة على البيانات في تدريبه وتطويره واتخاذه للقرارات. ومع تزايد الدعوات إلى فتح البيانات البحثية وإتاحتها لإعادة الاستخدام، يبرز سؤال مهم:
هل يمكن أن تساهم البيانات المفتوحة في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أخلاقية وشفافية وعدالة؟ 🤔
الإجابة هي: نعم، ولكن ليس بمجرد فتح البيانات.
فإتاحة البيانات بصورة مفتوحة يمكن أن تعزز الشفافية وإمكانية التحقق وإعادة الاستخدام والتعاون العلمي، كما تتيح للباحثين والمطورين فحص البيانات وفهم مصادرها واكتشاف أوجه القصور أو التحيز فيها. وتؤكد اليونسكو أن البيانات البحثية المفتوحة ينبغي أن تكون قابلة للاكتشاف والوصول والتشغيل البيني وإعادة الاستخدام، وفق مبادئ FAIR.
🔑 لكن العنصر الأهم هو أن "البيانات المفتوحة" لا تعني بالضرورة "بيانات أخلاقية"
فإذا كانت البيانات غير ممثلة لفئات المجتمع المختلفة، أو تحتوي على تحيزات، أو تفتقر إلى التوثيق، أو جُمعت دون مراعاة الخصوصية والحقوق، فإن استخدامها في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى إعادة إنتاج هذه المشكلات أو تضخيمها.
لذلك، فإن العلاقة بين العلم المفتوح والذكاء الاصطناعي الأخلاقي تقوم على مبدأ:-
بيانات أكثر انفتاحًا + إدارة رشيدة للبيانات + شفافية + حماية للحقوق = أساس أفضل لذكاء اصطناعي مسؤول.
وبذلك يمكن للبيانات المفتوحة أن تساهم في:-
✔️ زيادة الشفافية حول مصادر البيانات المستخدمة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
✔️ تمكين الباحثين من فحص البيانات واكتشاف أوجه التحيز أو القصور فيها.
✔️ تعزيز قابلية إعادة استخدام البيانات والتحقق من نتائج الأبحاث.
✔️ دعم التعاون بين الباحثين والمؤسسات والمطورين في بناء أنظمة أكثر موثوقية.
✔️ تحسين إمكانية تتبع البيانات والعمليات المرتبطة بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
✔️ دعم تطوير ذكاء اصطناعي أكثر عدالة وشمولًا، عندما تكون البيانات متنوعة وممثلة بصورة مناسبة.
خصائص البيانات المفتوحة الداعمة للذكاء الاصطناعي الأخلاقي ✍️
🔸 الشفافية:
مع توفير معلومات واضحة حول مصدر البيانات وطريقة جمعها ومعالجتها، بما يساعد على فهم كيفية استخدامها.
🔸 القابلية لإعادة الاستخدام:
إتاحة البيانات في صيغ مناسبة تسمح بإعادة استخدامها وتحليلها وتقييمها من قبل الباحثين.
🔸 التمثيل والتنوع:
الحرص على أن تعكس البيانات تنوع الفئات والسياقات التي سيُستخدم فيها نظام الذكاء الاصطناعي، لتقليل مخاطر التحيز.
🔸 جودة البيانات:
الاهتمام بدقة البيانات واكتمالها واتساقها وتوثيقها قبل استخدامها في تدريب النماذج.
🔸 حماية الخصوصية والحقوق:
فالانفتاح لا يعني إتاحة البيانات الشخصية أو الحساسة دون قيود؛ إذ تؤكد اليونسكو أن القيود على الوصول يمكن أن تكون مبررة لحماية الخصوصية وحقوق الإنسان والمعلومات الشخصية وغيرها من الحقوق.
🔸 قابلية التتبع والمساءلة:
إمكانية معرفة مصدر البيانات وكيفية استخدامها والعمليات التي مرت بها، بما يدعم مساءلة الجهات المسؤولة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي.
🔍 متطلبات استخدام البيانات المفتوحة في تطوير ذكاء اصطناعي مسؤول
⬅️ توثيق مصدر البيانات وطريقة جمعها ومعالجتها.
⬅️ تقييم جودة البيانات ومدى تمثيلها للفئات المختلفة.
⬅️ الكشف عن مصادر التحيز المحتملة ومعالجتها.
⬅️ استخدام تقنيات إخفاء الهوية أو إتاحة الوصول المنظم عندما تتضمن البيانات معلومات حساسة.
⬅️ وضع تراخيص واضحة تحدد حقوق الاستخدام وإعادة الاستخدام.
⬅️ تطبيق مبادئ FAIR
⬅️ ضمان وجود إشراف بشري ومساءلة طوال دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي.
من فوائد الجمع بين العلم المفتوح والذكاء الاصطناعي المسؤول ✨
🔎 تعزيز الشفافية وإمكانية فحص البيانات والنماذج.
⚖️ المساهمة في الحد من التحيز وتعزيز العدالة، عندما تكون البيانات ممثلة ومتنوعة.
🤝 دعم التعاون وإعادة استخدام البيانات في البحث العلمي.
🔐 تحقيق التوازن بين إتاحة البيانات وحماية الخصوصية والحقوق.
🧠 تعزيز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال الشفافية والتتبع والمساءلة.
🌍 دعم تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شمولًا ومسؤولية لخدمة المجتمع.
📌 وبذلك، فإن العلم المفتوح لا يجعل الذكاء الاصطناعي أخلاقيًا تلقائيًا، إنما تكمن القيمة الحقيقية في فتح البيانات بطريقة مسؤولة، فكلما كانت البيانات أكثر شفافية وجودة ومسؤولية، أصبح لدينا أساس أفضل لبناء ذكاء اصطناعي أكثر عدلًا وموثوقية وأخلاقية. 🤖🔓⚖️
🔸LinkedIn: https://lnkd.in/d8VD4NvN
🔸Facebook: https://lnkd.in/dpZD7sef
🔸Instagram: https://lnkd.in/dE3cehTR
🔸YouTube: https://lnkd.in/dtepCZe3
01/09/2026
يمكنكم الآن مشاهدة:
ورشة عمل: مقدمة حول قابلية إعادة إنتاج البحوث
ورشة عمل: مقدمة حول قابلية إعادة إنتاج البحوث تناولت ورشة العمل المحاور التالية:مفهوم قابلية إعادة إنتاج البحوث...
26/08/2026
🔓 لماذا يجب أن تتغير المكافآت الأكاديمية لدعم العلم المفتوح - من مكافأة "عدد المنشورات" إلى تقدير القيمة الحقيقية للبحث العلمي؟
لسنوات طويلة، ارتبط النجاح الأكاديمي بعدد الأوراق المنشورة، ومعدلات الاستشهاد، ومعاملات تأثير المجلات، والنشر في الدوريات ذات التصنيف المرتفع.
وهذه المؤشرات لها أهميتها في تقييم النشاط البحثي، لكنها لا تجيب وحدها عن السؤال الأهم والغاية الأساسية من البحث العلمي: ما القيمة الحقيقية التي أضافها البحث والباحث إلى المعرفة والمجتمع؟
ومع التحول العالمي نحو العلم المفتوح ، أصبح من الضروري إعادة التفكير في الطريقة التي نُقيّم ونُكافئ بها الباحثين.
فالعلم المفتوح لا يقتصر على إتاحة المقالات العلمية مجانًا، وإنما يشمل منظومة أوسع من الممارسات التي تجعل البحث أكثر انفتاحًا وشفافية وقابلية للوصول وإعادة الاستخدام، ومنها:
🔓 Open Access – إتاحة المنشورات العلمية
📊 Open Data – مشاركة البيانات بصورة مسؤولة
🧪 Open Methods – إتاحة المنهجيات والبروتوكولات
💻 Open Source & Research Software – مشاركة الأكواد والأدوات البحثية
🔄 Reproducibility – تعزيز إمكانية التحقق من النتائج وإعادة إنتاجها
👥 Collaboration & Citizen Science – توسيع المشاركة والتعاون العلمي
📚 Knowledge Sharing – مشاركة المعرفة خارج حدود المقالة العلمية
وهنا يبرز سؤال جوهري: هل تكافئ المنظومة الأكاديمية الباحثين على هذه الممارسات؟
قد ينشر باحث عشرات المقالات العلمية، بينما يساهم باحث آخر في بناء:
📊 مجموعة بيانات بحثية قيّمة (Dataset)
💻 برنامج أو أداة بحثية قابلة لإعادة الاستخدام
🧪 بروتوكول أو منهجية يمكن للباحثين الآخرين الاستفادة منها
🗂️ بنية تحتية لإدارة البيانات البحثية
📚 موارد تعليمية مفتوحة
🤝 شبكة بحثية أو برامج لتدريب وبناء قدرات باحثين آخرين
ومع ذلك، قد لا تحصل هذه المساهمات على التقدير نفسه الذي تحصل عليه المقالة المنشورة.
ومن هنا ظهرت الحاجة إلى إعادة تعريف مفهوم المساهمة البحثية Research Contribution ≠ Publications
فالمساهمة العلمية لم تعد تقتصر على إنتاج المقالة، وإنما تشمل البيانات، والمنهجيات، والأدوات، والبرمجيات، والتعاون، وبناء القدرات، ومشاركة المعرفة، والأثر الذي يتركه البحث في المجتمع والممارسة العلمية.
📊 كيف يمكن أن يتغير نظام التقييم؟
بدلًا من الاعتماد على مجموعة محدودة من المؤشرات، يمكن تبني رؤية أكثر شمولًا لتقييم الباحث، تأخذ في الاعتبار:
📝 Research Quality – جودة البحث وسلامة المنهجية
🔬 Research Contribution – طبيعة المساهمة العلمية
📊 Data & Software – البيانات والأدوات والبرمجيات
🤝 Collaboration – المساهمة في الفرق والمشروعات البحثية
🔓 Open Science Practices – الانفتاح والشفافية وقابلية إعادة الاستخدام
🌍 Societal Impact – الأثر على المجتمع والممارسة والسياسات
🎓 Mentoring & Capacity Building – تدريب الباحثين وبناء القدرات
📚 Knowledge Sharing – مشاركة المعرفة داخل المجتمع الأكاديمي وخارجه
وهذا لا يعني إلغاء الاستشهادات أو تقييم المجلات، وإنما وضع هذه المؤشرات ضمن إطار أوسع وأكثر توازنًا وعدالة يعكس القيمة الحقيقية للمساهمة البحثية.
ماذا يمكن أن تكون المكافأة؟ 🏆
يمكن أن تنعكس الممارسات البحثية المفتوحة بصورة مباشرة على المسار الأكاديمي من خلال:
🎓 الترقيات الأكاديمية
💰 فرص الحصول على التمويل
🏆 الجوائز والتقدير المؤسسي
🌍 فرص التعاون الدولي
💻 الوصول إلى البنية التحتية والموارد البحثية
وبذلك يصبح العلم المفتوح جزءًا من المسار الأكاديمي والبحثي نفسه، وليس نشاطًا إضافيًا يُطلب من الباحث إنجازه على حساب وقته وجهده.
التغيير مسؤولية المنظومة بأكملها حيث لا يمكن أن نطالب الباحث وحده بتغيير ممارساته، بينما تظل أنظمة التقييم كما هي فالجامعات والمؤسسات البحثية بحاجة إلى إعادة النظر هيكلة سياسات الترقية الأكاديمية وتقييم البحث العلمي والمنح البحثية.
إن نظام المكافآت الأكاديمية لا يعكس فقط ما نعتبره مهمًا اليوم؛ بل يساهم في تشكيل نوع العلم الذي سننتجه غدًا - إذا كافأنا الجودة والانفتاح والشفافية والتعاون والتأثير، فسوف نخلق بيئة بحثية أكثر استدامة وانفتاحًا.
🔸LinkedIn: https://lnkd.in/d8VD4NvN
🔸Facebook: https://lnkd.in/dpZD7sef
🔸Instagram: https://lnkd.in/dE3cehTR
🔸YouTube: https://lnkd.in/dtepCZe3
22/08/2026
نذكركم بأن لقاءنا يبدأ اليوم في تمام الساعة ١ ظهراً بتوقيت القاهرة
مقدمة حول قابلية إعادة إنتاج البحوث
Saturday, 22 Aug · 1–2 PM
Google Meet joining info
Video call link: https://meet.google.com/tdf-icvz-mce
تعلن مبادرة مجتمع العلوم المفتوحة في مصر (OSCE) عن ورشة عمل مميزة تحت عنوان:
مقدمة حول قابلية إعادة إنتاج البحوث
تناول الجلسة مفهوم قابلية إعادة إنتاج البحوث وأهميته في تعزيز موثوقية البحث العلمي، بدءًا من التعريف بالمصطلحات والمفاهيم الأساسية، ثم استعراض أزمة قابلية إعادة إنتاج البحوث وأبرز أبعادها. كما تناقش الجلسة دور العلوم المفتوحة في مواجهة هذه التحديات، وتستعرض الجهود والمبادرات الحالية والتقدم المحرز في هذا المجال، وتختتم بأهم الأفكار والخلاصات التي يمكن للباحثين الاستفادة منها في ممارساتهم البحثية.
.سيقدم لنا الورشة: د. لميس الخير
باحثة متخصصة في الكيمياء الصيدلانية ومحاضرة بكلية الصيدلة بجامعة الخرطوم في السودان، وتتركز اهتماماتها البحثية على اكتشاف وتطوير علاجات للأمراض المدارية المهملة. وإلى جانب عملها الأكاديمي والبحثي، تنشط لميس في مجال العلوم المفتوحة حيث تشغل حاليًا منصب مدير التدريب وتطوير الموارد في الشبكة الأفريقية لتعزيز قابلية إعادة إنتاج البحوث (African Reproducibility Network)، حيث تقود جهود الشبكة ترسيخ ممارسات بحثية أكثر شفافية وموثوقية وإنصافًا، وتعزيز تبني الممارسات التي تسهم في قابلية إعادة إنتاج البحوث. وقد أسهمت في تصميم وقيادة العديد من برامج التدريب والمبادرات في هذا المجال، وفي بناء شبكات تربط الباحثين داخل أفريقيا وخارجها، كما تشارك في الحوارات والمبادرات الرامية إلى تطوير سياسات وممارسات أكثر انفتاحًا ومسؤولية في البحث العلمي ومن واقع تجربتها كباحثة سودانية اضطرتها الحرب إلى النزوح، تولي اهتمامًا خاصًا بضمان ألا تؤدي الأزمات ومحدودية الموارد إلى عزل الباحثين أو تهميش إسهاماتهم، وتسعى إلى تعزيز حضورهم في المجتمع العلمي، وربطهم بشبكات وفرص أوسع، وتمكينهم من الإسهام بفاعلية في مسيرة العلم عالميًا.
التاريخ والوقت: السبت ٢٢ اغسطس ٢٠٢٦ - الساعة 1 ظهرا
توقيت القاهرة
Google meet المكان: أونلاين
https://forms.gle/z4HaosjQRKByr4uVA :للتسجيل
21/08/2026
📢 حضور وتواجد مجتمع العلوم المفتوحة في مصر (OSCE) في المؤتمر السنوي للجمعية المصرية للمكتبات والمعلومات
في إطار حرصنا المستمر على التواصل مع مؤسسات المعرفة والبحث العلمي في مصر والمنطقة العربية، سجل مجتمع العلوم المفتوحة في مصر (OSCE) تواجده وحضوره في فعاليات المؤتمر السنوي للجمعية المصرية للمكتبات والمعلومات والمعرفة، والذي أقيم تحت عنوان:المكتبات والمتاحف والأرشيفات في خدمة ذاكرة الوطن والعالم 📚🏛️✨
استضافت مكتبة الإسكندرية هذا الحدث العلمي المتميز يومي 19 و20 أغسطس 2026، حيث شهد المؤتمر حضوراً مكثفاً من نخبة الأكاديميين، المكتبيين، وخبراء إشهار وتوثيق التراث والمعلومات.
👥 ومثّل مجتمع العلوم المفتوحة في مصر في هذا الحدث:
• مؤسس مشارك د. ياسمين أشرف حافظ
• صانع محتوى أ. جنة مدحت
• صانع محتوي أ. أميرة محمود
سعداء بالتواجد في هذا المحفل العلمي العريق، ومستمرون في دعم كافة الجهود المخلصة التي تهدف إلى تعزيز وصول المعرفة وإنصاف الباحث العربي 🌍
📢 The Open Science Community in Egypt (OSCE) Attends the Egyptian Library and Information Association Annual Conference
As part of our continuous commitment to engaging with leading knowledge and research institutions across Egypt and the Arab region, the Open Science Community in Egypt (OSCE) was pleased to attend the annual conference of the Egyptian Library and Information Association, held under the theme: Libraries, Museums, and Archives Serving the Memory of the Nation and the World 📚🏛️✨
Hosted at the prestigious Bibliotheca Alexandrina on August 19–20, 2026, the conference brought together a distinguished gathering of academics, librarians, archivists, and information professionals.
👥 Representing OSCE at the event:
- Co-Founder Dr. Yassmeen Ashraf Hafez
- Content Creator Ganna Medhat
- Content Creator Amira Mahmoud
We are proud to stand alongside our colleagues in the information community, continuously supporting every endeavor that elevates research visibility and democratizes access to knowledge in the region🌍✨
Yassmeen Ashraf Hafez
Ganna Medhat
Amira Mahmoud
19/08/2026
🔓 كيف تجعل بحثك مفتوحًا في 5 خطوات بسيطة؟
العلم المفتوح لا يعني فقط نشر البحث، بل يعني جعل المعرفة العلمية أكثر إتاحةً، وشفافيةً، وقابليةً للمشاركة وإعادة الاستخدام.
إذا كنت باحثًا وتريد أن تبدأ في جعل ممارساتك البحثية أكثر انفتاحًا، فإليك 5 خطوات بسيطة:
1️⃣ انشر بحثك بشكل مفتوح
اختر مجلة تتيح الوصول المفتوح، أو أودع نسخة من بحثك في مستودع مؤسسي أو مستودع موثوق.
2️⃣ شارك بيانات البحث
عندما يكون ذلك ممكنًا وآمنًا، اجعل البيانات المرتبطة ببحثك متاحة، مع توثيقها وشرح طريقة استخدامها.
3️⃣ استخدم تراخيص واضحة
اختر ترخيصًا مناسبًا يوضح للآخرين كيف يمكنهم استخدام عملك وإعادة مشاركته.
4️⃣ شارك أدوات ومنهجية البحث
إتاحة الأكواد، البروتوكولات، الأدوات، أو المواد البحثية المستخدمة تساعد الآخرين على فهم نتائجك وإعادة إنتاجها.
5️⃣ إجعل بحثك قابلًا للاكتشاف وإعادة الاستخدام
استخدم بيانات وصفية واضحة، ومعرّفات دائمة مثل DOI، وكلمات مفتاحية مناسبة؛ حتى يتمكن الآخرون من الوصول إلى بحثك والاستفادة منه.
🌍 العلم المفتوح يبدأ بخطوات صغيرة، لكنه يساهم في بناء مجتمع علمي أكثر تعاونًا وشفافية وإتاحة.
🔸LinkedIn: https://lnkd.in/d8VD4NvN
🔸Facebook: https://lnkd.in/dpZD7sef
🔸Instagram: https://lnkd.in/dE3cehTR
🔸YouTube: https://lnkd.in/dtepCZe3
16/08/2026
فرصة تطوع: مطلوب مصمم جرافيك مبدع للانضمام لفريقنا! 🎨🚀
هل تمتلك شغفاً بالتصميم وتبحث عن مساحة لإبراز إبداعك وبناء (Portfolio)؟
مجتمع العلوم المفتوحة بمصر (OSCEgypt) يفتح باب التطوع لمصممي الجرافيك للانضمام لفريقنا، لتكون أنت الواجهة البصرية التي تصل بآلاف الباحثين والأكاديميين!
📌 ما هو دورك؟
تصميم محتوى بصري تفاعلي وجذاب لمنصات التواصل الاجتماعي الخاصة بالمجتمع.
تحويل المعلومات والمفاهيم العلمية إلى إنفوجرافيك وتصميمات سهلة وبسيطة.
المشاركة الفعالة في إبراز وتطوير الهوية البصرية لمبادراتنا وفعالياتنا.
🌟 ما المهارات التي نبحث عنها؟
إجادة احترافية لأدوات وبرامج التصميم المختلفة.
القدرة على العمل بروح المبادرة ضمن فريق.
مهارة في تبسيط الأفكار (وأي اهتمام عام بمجال البحث العلمي سيكون ميزة إضافية قوية!).
🎁 لماذا تنضم إلينا؟
ماذا نقدم لك؟
• تأثير حقيقي: ستكون جزءاً من حركة تهدف لإحداث تغيير جذري في ثقافة البحث العلمي، وتصاميمك ستصل لشبكة واسعة من الأكاديميين.
• بيئة داعمة: العمل عن قرب مع مجتمع من الرواد والخبراء في مجالات العلوم المفتوحة.
• تطور مهني: فرصة ممتازة لإثراء معرض أعمالك (Portfolio) بمشاريع ذات طابع علمي احترافي.
جاهز لتبدأ التحدي؟ 🚀
يسعدنا أن نرى إبداعك! أرسل لنا نماذج من أعمالك (Portfolio) مع نبذة قصيرة عنك عبر هذه الاستمارة https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSddHm9Puohn5c71e9Y0qrfrAEkjAs960cyKbJBbIEfuJ7ZrXQ/viewform?usp=sharing&ouid=118018495459040145822
13/08/2026
تعلن مبادرة مجتمع العلوم المفتوحة في مصر (OSCE) عن ورشة عمل مميزة تحت عنوان:
مقدمة حول قابلية إعادة إنتاج البحوث
تناول الجلسة مفهوم قابلية إعادة إنتاج البحوث وأهميته في تعزيز موثوقية البحث العلمي، بدءًا من التعريف بالمصطلحات والمفاهيم الأساسية، ثم استعراض أزمة قابلية إعادة إنتاج البحوث وأبرز أبعادها. كما تناقش الجلسة دور العلوم المفتوحة في مواجهة هذه التحديات، وتستعرض الجهود والمبادرات الحالية والتقدم المحرز في هذا المجال، وتختتم بأهم الأفكار والخلاصات التي يمكن للباحثين الاستفادة منها في ممارساتهم البحثية.
.سيقدم لنا الورشة: د. لميس الخير
باحثة متخصصة في الكيمياء الصيدلانية ومحاضرة بكلية الصيدلة بجامعة الخرطوم في السودان، وتتركز اهتماماتها البحثية على اكتشاف وتطوير علاجات للأمراض المدارية المهملة. وإلى جانب عملها الأكاديمي والبحثي، تنشط لميس في مجال العلوم المفتوحة حيث تشغل حاليًا منصب مدير التدريب وتطوير الموارد في الشبكة الأفريقية لتعزيز قابلية إعادة إنتاج البحوث (African Reproducibility Network)، حيث تقود جهود الشبكة ترسيخ ممارسات بحثية أكثر شفافية وموثوقية وإنصافًا، وتعزيز تبني الممارسات التي تسهم في قابلية إعادة إنتاج البحوث. وقد أسهمت في تصميم وقيادة العديد من برامج التدريب والمبادرات في هذا المجال، وفي بناء شبكات تربط الباحثين داخل أفريقيا وخارجها، كما تشارك في الحوارات والمبادرات الرامية إلى تطوير سياسات وممارسات أكثر انفتاحًا ومسؤولية في البحث العلمي ومن واقع تجربتها كباحثة سودانية اضطرتها الحرب إلى النزوح، تولي اهتمامًا خاصًا بضمان ألا تؤدي الأزمات ومحدودية الموارد إلى عزل الباحثين أو تهميش إسهاماتهم، وتسعى إلى تعزيز حضورهم في المجتمع العلمي، وربطهم بشبكات وفرص أوسع، وتمكينهم من الإسهام بفاعلية في مسيرة العلم عالميًا.
التاريخ والوقت: السبت ٢٢ اغسطس ٢٠٢٦ - الساعة 1 ظهرا
توقيت القاهرة
Google meet المكان: أونلاين
https://forms.gle/z4HaosjQRKByr4uVA :للتسجيل
12/08/2026
🔐 منفتح بقدر الإمكان، ومغلق بقدر الضرورة: الخصوصية في العلم المفتوح
يعتمد العلم المفتوح على إتاحة المعرفة والبيانات البحثية للجميع، إلا أن الانفتاح لا يعني نشر كل شيء دون قيود. فهناك أنواع من البيانات قد تتضمن معلومات شخصية أو حساسة تستوجب الحماية. ومن هنا ظهر مصطلح "خصوصية البيانات في العلم المفتوح"، والذي يهدف إلى تحقيق التوازن بين إتاحة البيانات البحثية وحماية خصوصية الأفراد والالتزام بالمتطلبات القانونية والأخلاقية.
🔑 فالعنصر المميّز لهذا المبدأ هو أنه لا يدعو إلى إغلاق البيانات أو فتحها بشكل مطلق، بل يعتمد على تقييم طبيعة البيانات ومستوى حساسيتها، بحيث تكون البيانات مفتوحة متاحة، ومغلقة عندما تقتضي الضرورة حماية الخصوصية أو الأمن أو الحقوق القانونية.
وبذلك يساهم هذا المبدأ في:-
✔️ تعزيز الشفافية وإتاحة البيانات كلما أمكن ذلك.
✔️ حماية البيانات الشخصية والحساسة من سوء الاستخدام.
✔️ دعم الامتثال للمعايير الأخلاقية والتشريعات المتعلقة بحماية البيانات.
✔️ تعزيز ثقة المشاركين في الأبحاث العلمية.
✔️ تحقيق التوازن بين الانفتاح والمسؤولية في مشاركة البيانات.
خصائص خصوصية البيانات في العلم المفتوح✍️
🔸 الانفتاح المسؤول: مما يعني إتاحة البيانات التي مسموح بمشاركتها دون الإضرار بالأفراد أو المؤسسات.
🔸 حماية الخصوصية: مع تقييد للوصول إلى البيانات الحساسة أو الشخصية عند الحاجة.
🔸 الالتزام الأخلاقي: احترام موافقات المشاركين وحقوقهم عند مشاركة البيانات.
🔸 الامتثال القانوني: مراعاة قوانين حماية الملكية الفكرية ولوائح حماية البيانات المحلية والدولية.
🔸 التوازن: مع تحقيق أكبر قدر ممكن من إتاحة المعرفة مع الحفاظ على أمن المعلومات.
متى نطبق مبدأ خصوصية البيانات ؟ 🤔
✔️ عند مشاركة البيانات التي تحتوي على معلومات شخصية.
✔️ عند التعامل مع البيانات الصحية أو الطبية أو الجينية.
✔️ عند وجود قيود قانونية أو تعاقدية على نشر البيانات.
✔️ عند إجراء بحوث تشمل مشاركين من البشر.
✔️ عند إتاحة مجموعات البيانات في المستودعات المفتوحة.
🔍متطلبات تطبيق حماية الخصوصية في العلم المفتوح
⬅️ تقييم حساسية البيانات قبل نشرها.
⬅️ إزالة أو إخفاء المعلومات التي قد تكشف هوية الأفراد عند الحاجة.
⬅️ تحديد مستويات الوصول المناسبة للبيانات.
⬅️ توثيق أسباب تقييد البيانات بشكل واضح وشفاف.
⬅️ الالتزام بمبادئ الإدارة الرشيدة للبيانات وخطط إدارة البيانات (Data Management Plans).
من فوائد تطبيق هذا المبدأ ✨
1) 🔒 حماية خصوصية المشاركين وتعزيز الثقة في البحث العلمي.
2) 📊 تشجيع مشاركة البيانات بصورة مسؤولة وآمنة.
3) ⚖️ تحقيق التوازن بين الانفتاح ومتطلبات الأمن والخصوصية.
4) 🤝 تعزيز التعاون العلمي مع احترام الحقوق القانونية والأخلاقية.
5) 🌍 دعم علم مفتوح أكثر استدامة ومصداقية على المستوى العالمي.
📌 وبذلك فالعلم المفتوح لا يعني الكشف عن جميع البيانات دون قيود، بل يعني مشاركة المعرفة بطريقة مسؤولة، بحيث تكون البيانات "منفتحة بقدر الإمكان، ومغلقة بقدر الضرورة"، بما يحقق التوازن بين الشفافية وحماية الخصوصية.
🔸LinkedIn: https://lnkd.in/d8VD4NvN
🔸Facebook: https://lnkd.in/dpZD7sef
🔸Instagram: https://lnkd.in/dE3cehTR
🔸YouTube: https://lnkd.in/dtepCZe3
05/08/2026
أزمة التكرار: كيف تنقذ "العلوم المفتوحة" نزاهة البحث العلمي؟
تخيل أن تكتشف أن نظرية علمية أساسية اعتمدت عليها سنوات طويلة—وكانت تُدرّس في الجامعات لعقود—لا يمكن إعادة إنتاجها أو التحقق منها في المختبر اليوم!
على مدار العقد الماضي، حدث هذا السيناريو بالفعل في مجالات متعددة تتراوح بين علم النفس والطب وصولاً إلى الاقتصاد. وقد أحدث هذا الإدراك، الذي يُعرف بـ "أزمة التكرار" (Replication Crisis)، موجة صدمة في الوسط العلمي؛ حيث كشف عن حقيقة مقلقة: قدر مفاجئ من البحوث العلمية المنشورة لا يصمد عند محاولة فرق مستقلة إعادة إجراء التجارب ذاتها.
لم تكن أزمة التكرار وليدة احتيال تعمدي واسع النطاق، بل كانت نتيجة خلل هيكلي في الكيفية التقليدية لإجراء البحوث، ومراجعتها، ونشرها. ولحسن الحظ، فإن العلم يمتلك خاصية التصحيح الذاتي؛ فمن رحم هذه الأزمة، برزت حركة إصلاحية قوية احتلت الصدارة وهي: العلوم المفتوحة (Open Science).
فيما يلي استعراض لكيفية تفكيك حركة العلوم المفتوحة للعيوب الهيكلية التي تسببت في الأزمة، وبنائها لأساس أكثر مصداقية للبحوث المستقبلية.
ما الذي تسبب في ظهور الأزمة في المقام الأول؟
لعقود طويلة، عمل نموذج البحث العلمي التقليدي كـ "صندوق أسود" (Black Box)؛ حيث يشتغل الباحثون في عزلة، ويجمعون البيانات، ويجرون التحليلات الإحصائية خلف أبواب مغلقة، ثم ينشرون السردية النهائية في مجلات أكاديمية تشترط الاشتراكات المدفوعة.
أدى هذا النظام الغامض، دون قصد، إلى تشجيع ممارسات مضللة متعددة:
منهجية البحث العلمي التقليدية (الصندوق الأسود)
انحياز النشر (Publication Bias): فضّلت المجلات الأكاديمية بنسبة غير متناسبة الاكتشافات "الجديدة" و"ذات الدلالة الإحصائية"، بينما كانت النتائج السلبية أو المحايدة تُهمل في الأدراج، مما خلق انطباعاً زائفاً في أدبيات البحث بأن ظواهر معينة تنجح دائماً.
التلاعب بالبيانات للحصول على دلالة إحصائية (P-Hacking): قيام الباحثين بإجراء عشرات الاختبارات الإحصائية حتى تظهر مصادفةً قيمة دلالة إحصائية ($p < 0.05$)، ومن ثم تقديم هذه النتيجة العشوائية على أنها فتح علمي.
صياغة الفرضيات بعد معرفة النتائج (HARKing): تغيير الفرضية الأصلية للبحث بعد الاطلاع على البيانات لتغطية نتائج غير مقصودة وجعلها تبدو كأنها تنبؤات مخطط لها سلفاً.
عزل البيانات (Data Siloing): نادراً ما يتم مشاركة مجموعات البيانات، أو دفاتر الملاحظات المعملية، أو أكواد التحليل البرمجية، مما يترك المحكّمين دون وسيلة للتحقق مما إذا كانت الأرقام الفعلية تتوافق مع ادعاءات الورقة البحثية.
كيف تعالج "العلوم المفتوحة" هذه المشكلة؟
تستبدل العلوم المفتوحة هذا "الصندوق الأسود" بـ "بيت زجاجي شفاف". ومن خلال تحويل الشعار من "ثق بي، أنا عالم" إلى "أرني عملك"، تعالج العلوم المفتوحة كل مكامن الخلل بشكل مباشر
1. التسجيل المسبق والتقارير المسجلة (Preregistration & Registered Reports)
قبل بدء التجربة، يقوم الباحثون المتبعون لمنهج العلوم المفتوحة بتوثيق فرضياتهم، وتصاميم دراساتهم، وخطط تحليلهم الإحصائي في سجلات عامة (مثل منصة Open Science Framework).
عندما تكون الدراسة مُسجلة مسبقاً، يصبح من المستحيل إعادة كتابة الفرضية بعد ظهور النتائج دون أن يلاحظ المحكمون ذلك. وللارتفاء بهذا المفهوم، تقلب التقارير المسجلة (Registered Reports) نموذج النشر رأساً على عقب؛ حيث تقبل المجلات الأكاديمية الأوراق البحثية وتقيمها قبل جمع البيانات، بناءً فقط على جودة السؤال البحثي ومنهجيته. وإذا كانت المنهجية سليمة، تُنشر الورقة بغض النظر عما إذا كانت النتائج إيجابية، أم سلبية، أم غير حاسمة.
2. البيانات المفتوحة والشفرات البرمجية المفتوحة (مبادئ FAIR)
في ظل النماذج التقليدية، كان اكتشاف خطأ حسابي في ورقة بحثية يتطلب سنوات من العمل والتكهنات. أما العلوم المفتوحة، فتفرض إيداع البيانات الخام مجهولة الهوية، وأكواد التحليل (مثل R أو Python)، وبروتوكولات التجارب في مستودعات رقمية متاحة للجميع.
واتباع مبادئ FAIR—التي تجعل البيانات: قابلة لـلعثور عليها (Findable)، والوصول إليها (Accessible)، والتوافق التشغيلي (Interoperable)، وإعادة الاستخدام (Reusable)—يضمن لأي باحث مستقل تنزيل مجموعة البيانات الدقيقة، وإعادة تشغيل الشفرة البرمجية، والتحقق من الحسابات في ثوانٍ معدودة.
3. ترسيخ نشر النتائج المحايدة والأوراق المطبوعة مسبقاً (Preprints)
يُعد نشر النتائج السلبية أمراً حيوياً؛ فلو اختبرت عشرة مختبرات مستقلة عقاراً طبياً، وتوصلت تسعة منها إلى عدم فاعليته بينما وجد مختبر واحد تأثيراً طفيفاً، فإن نشر التجربة الناجحة فقط يعطي صورة مضللة وخطيرة.
تتيح المنصات المفتوحة وخوادم الطباعة المسبقة (مثل arXiv وbioRxiv وmedRxiv) للعلماء مشاركة نتائجهم بسرعة ودون قيود النشر التقليدية. وإن ترسيخ ممارسة نشر النتائج المحايدة أو السلبية يحمي آلاف العلماء حول العالم من إهدار الوقت والتمويل في إعادة تجارب أثبتت فشلها بالفعل في أماكن أخرى.
تحول ثقافي نحو النزاهة العلمية
رغم أن أزمة التكرار كانت مربكة، إلا أنها أشعلت تطوراً طال انتظاره. فالعلوم المفتوحة ليست مجرد مجموعة قواعد جديدة، بل هي إعادة صياغة ثقافية جذرية نحو مزيد من المساءلة والشفافية.
تطلب الهيئات العالمية الكبرى اليوم—مثل معاهد الصحة الوطنية الأمريكية (NIH)، ومجلس البحث الأوروبي، واليونسكو—خُططاً لإدارة البيانات المفتوحة كشرط أساسي لتمويل البحوث. كما بدأت لجان الترقية والتعيين الأكاديمي تتجه تدريجياً نحو مكافأة الباحثين الذين يبنون مجموعات بيانات مفتوحة، ويكتبون أكواداً قابلة لإعادة الاستخدام، ويجرون عمليات تكرار دقيقة للبحوث، بدلاً من الاقتصار على عدّ المقالات المنشورة في مجلات ذات معامل تأثير مرتفع.
لقد كشفت أزمة التكرار عن نقاط ضعف في هيكل البحث العلمي، لكن العلوم المفتوحة توفر البنية التحتية لإعادة بنائه. وبإيثار الشفافية على السرية، يستعيد العلم أعظم ميزاته على الإطلاق: القدرة الذاتية على التصحيح.
🔸LinkedIn: https://lnkd.in/d8VD4NvN
🔸Facebook: https://lnkd.in/dpZD7sef
🔸Instagram: https://lnkd.in/dE3cehTR
🔸YouTube: https://lnkd.in/dtepCZe3
Click here to claim your Sponsored Listing.
Category
Address
Cairo