تحليل أعضاء هيئة التدريس حسب المناطق الإدارية

1 1) المقدمة

تشكل هيئة التدريس في الجامعات السعودية العمود الفقري للمنظومة التعليمية، حيث تمثل ركيزة أساسية في إعداد الكفاءات الوطنية ودعم مسيرة التنمية. وتحرص المملكة العربية السعودية، في إطار رؤية 2030، على تطوير التعليم العالي وتعزيز جودة مخرجاته بما يتناسب مع متطلبات سوق العمل والتوجهات الاستراتيجية للدولة.

تأتي بيانات أعضاء هيئة التدريس كمصدر رئيسي لفهم واقع التعليم العالي في المملكة، فهي تعكس التوزيع الجغرافي للأكاديميين، ومستويات التأهيل العلمي، إضافة إلى التنوع بين الجنسين والجنسية. ويساعد تحليل هذه البيانات في رصد مكامن القوة والاحتياجات، مثل:

1- التوزيع غير المتوازن بين المناطق الإدارية.

2- الفجوة بين الذكور والإناث.

3- الاعتماد على الكفاءات غير السعودية في بعض التخصصات.

4-هيمنة مؤهل الدكتوراه كشرط أساسي للعمل الأكاديمي.

إن هذا التقرير يهدف إلى تقديم تحليل وصفي متكامل لبيانات أعضاء هيئة التدريس في الجامعات السعودية، وفق عدة محاور رئيسية: المنطقة الإدارية، الجنس، الجنسية، والمؤهل العلمي. وسيتضمن التقرير عرضًا بصريًا للبيانات، مع تفسير للنتائج وتوضيح انعكاساتها على السياسات التعليمية.

2 2) الأسئلة البحثية

• كيف يتوزع أعضاء هيئة التدريس حسب المناطق الإدارية؟
• هل هناك فروقات بين الذكور والإناث في الأعداد؟
• ما هي نسبة السعوديين مقابل غير السعوديين؟
• كيف يختلف التوزيع حسب المؤهل العلمي؟
• كيف يتفاعل الجنس × الجنسية في تشكيل بنية هيئة التدريس؟

3 3) استيراد البيانات

# ضع ملف الإكسل في نفس مجلد هذا التقرير
data <- read_excel("C:/Users/ASUS/Desktop/budget/Faculty members by administrative region.xlsx")
names(data) =tolower(names(data))
head(data)

السنة	المنطقة الإدارية	المؤهل العلمي	الجنسية	الجنس	العدد
2021	الحدود الشمالية	بكالوريوس	سعودي	أنثى	26
2021	الحدود الشمالية	بكالوريوس	سعودي	ذكر	21
2021	الحدود الشمالية	دبلوم عالي	سعودي	أنثى	1
2021	الحدود الشمالية	دبلوم عالي	سعودي	ذكر	1
2021	الحدود الشمالية	دكتوراه	سعودي	ذكر	3
2021	الحدود الشمالية	دكتوراه	غير سعودي	أنثى	5

التفسير:
يحتوي الملف على بيانات تشمل السنة، المنطقة الإدارية، المؤهل العلمي، الجنسية، الجنس، والعدد.

4 4) التوزيع حسب المنطقة الإدارية

region_summary <- data %>%
  group_by(`المنطقة الإدارية`) %>%
  summarise(إجمالي = sum(العدد, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(إجمالي))

kable(region_summary, caption = "إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب المنطقة الإدارية") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped","hover"))

إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب المنطقة الإدارية

المنطقة الإدارية	إجمالي
مكة المكرمة	10809
الرياض	6414
الشرقية	3738
المدنية المنورة	3319
الحدود الشمالية	3236
القصيم	642
نجران	43
تبوك	38
عسير	34
حائل	3

rs <- region_summary %>% 
  rename(region = `المنطقة الإدارية`, total = `إجمالي`) %>%
  mutate(region = fct_reorder(region, total))

# --- 3) ابنِ الرسم واطبعه واحفظه كصورة ---
p <- ggplot(rs, aes(x = region, y = total)) +
  geom_col(fill = "steelblue") +
  coord_flip() +
  labs(title = "توزيع أعضاء هيئة التدريس حسب المناطق الإدارية",
       x = "المنطقة الإدارية", y = "إجمالي الأعداد") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

# احفظ نسخة PNG وأدرجها صراحةً (يتجاوز مشاكل العرض إن وُجدت)
ggsave("region_plot.png", p, width = 8, height = 5, dpi = 150)
knitr::include_graphics("region_plot.png")

التفسير:
يبين الرسم التباين الكبير بين المناطق الإدارية. بعض المناطق مثل الرياض ومكة المكرمة تستحوذ على النصيب الأكبر، بينما المناطق الأصغر مثل الحدود الشمالية والباحة لديها أعداد أقل بكثير.

5 5) التوزيع حسب الجنس

gender_summary <- data %>%
  group_by(الجنس) %>%
  summarise(إجمالي = sum(العدد, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(إجمالي))

kable(gender_summary, caption = "إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب الجنس") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped","hover"))

إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب الجنس

الجنس	إجمالي
ذكر	15996
أنثى	12280

ggplot(gender_summary, aes(x = الجنس, y = إجمالي, fill = الجنس)) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  labs(title = "التوزيع حسب الجنس", x = "الجنس", y = "الإجمالي")

التفسير:
يوضح التحليل وجود فجوة بين أعداد الذكور والإناث، حيث أن الذكور يشكلون النسبة الأكبر في معظم المناطق والمؤهلات.

6 6) التوزيع حسب الجنسية

nationality_summary <- data %>%
  group_by(الجنسية) %>%
  summarise(إجمالي = sum(العدد, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(إجمالي))

kable(nationality_summary, caption = "إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب الجنسية") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped","hover"))

إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب الجنسية

الجنسية	إجمالي
سعودي	17797
غير سعودي	10479

rs1 <- nationality_summary %>% 
  rename(nationality = `الجنسية`, total = `إجمالي`) %>%
  mutate(region = fct_reorder(nationality, total))

# --- 3) ابنِ الرسم واطبعه واحفظه كصورة ---
p1 <- ggplot(rs1, aes(x = nationality, y = total)) +
  geom_col(fill = "steelblue") +
  coord_flip() +
  labs(title = "توزيع أعضاء هيئة التدريس حسب المناطق الإدارية",
       x = "الجنسية", y = "إجمالي الأعداد") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

# احفظ نسخة PNG وأدرجها صراحةً (يتجاوز مشاكل العرض إن وُجدت)
ggsave("nationality_plot.png", p1, width = 8, height = 5, dpi = 150)
knitr::include_graphics("nationality_plot.png")

التفسير:
تكشف النتائج عن اعتماد الجامعات السعودية على غير السعوديين في بعض المجالات، بينما يظل السعوديون متركزين في مجالات أخرى.

7 7) التوزيع حسب المؤهل العلمي

degree_summary <- data %>%
  group_by(`المؤهل العلمي`) %>%
  summarise(إجمالي = sum(العدد, na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(إجمالي)

kable(degree_summary, caption = "إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب المؤهل العلمي") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped","hover"))

إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب المؤهل العلمي

المؤهل العلمي	إجمالي
دبلوم متوسط	7
البورد	16
دبلوم عالي	113
زمالة	137
بكالوريوس	3427
ماجستير	7827
دكتوراه	16749

rs2 <- degree_summary %>% 
  rename(degree = `المؤهل العلمي`, total = `إجمالي`) %>%
  mutate(region = fct_reorder(degree, total))

# --- 3) ابنِ الرسم واطبعه واحفظه كصورة ---
p2 <- ggplot(rs2, aes(x = degree, y = total)) +
  geom_col(fill = "steelblue") +
  coord_flip() +
  labs(title = "توزيع أعضاء هيئة التدريس حسب المناطق الإدارية",
       x = "المؤهل العلمي", y = "إجمالي الأعداد") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

# احفظ نسخة PNG وأدرجها صراحةً (يتجاوز مشاكل العرض إن وُجدت)
ggsave("degree_plot.png", p2, width = 8, height = 5, dpi = 150)
knitr::include_graphics("degree_plot.png")

التفسير:
يظهر أن الدكتوراه تمثل المؤهل الأكثر انتشارًا بين أعضاء هيئة التدريس، وهو ما يتماشى مع متطلبات التوظيف الأكاديمي.

8 8) تفاعل الجنس × الجنسية

# 1) التلخيص
cross_summary <- data %>%
  group_by(`الجنس`, `الجنسية`) %>%
  summarise(`إجمالي` = sum(`العدد`, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
  arrange(`الجنس`, desc(`إجمالي`))

# 2) جدول
kable(cross_summary, caption = "إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب الجنس والجنسية") %>%
  kable_styling(full_width = FALSE, bootstrap_options = c("striped","hover"))

إجمالي أعضاء هيئة التدريس حسب الجنس والجنسية

الجنس	الجنسية	إجمالي
أنثى	سعودي	8304
أنثى	غير سعودي	3976
ذكر	سعودي	9493
ذكر	غير سعودي	6503

# 3) إعادة تسمية الأعمدة لأسماء بسيطة + ترتيب
rs_gn <- cross_summary %>%
  rename(
    sex   = `الجنس`,
    nat   = `الجنسية`,
    total = `إجمالي`
  ) %>%
  group_by(sex) %>%
  mutate(total_sex = sum(total, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(sex = fct_reorder(sex, total_sex))

# 4) الرسم
p <- ggplot(rs_gn, aes(x = sex, y = total, fill = nat)) +
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.75)) +
  labs(title = "توزيع أعضاء هيئة التدريس حسب الجنس والجنسية",
       x = "الجنس", y = "الإجمالي", fill = "الجنسية") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

# 5) الحفظ والإدراج
ggsave("gender_nationality_plot.png", p, width = 8, height = 5, dpi = 150)
knitr::include_graphics("gender_nationality_plot.png")

التفسير:
يبين التفاعل أن نسبة كبيرة من أعضاء هيئة التدريس غير السعوديين هم من الذكور، بينما تظل مشاركة الإناث – سواء سعوديات أو غير سعوديات – أقل نسبيًا.

9 9) الخلاصة

• هناك تركّز جغرافي في المدن الكبرى (الرياض، مكة، الشرقية).
• فجوة ملحوظة بين الذكور والإناث.
• اعتماد على غير السعوديين في بعض التخصصات.
• الدكتوراه هي المؤهل العلمي الأكثر شيوعًا.

جميع الحقوق محفوظة © أرقامي 2025

لمزيد من المعلومات، تواصل معنا عبر بريدنا الإلكتروني: argamil2025@gmail.com