The "Story" Of Vision → Strategy → Roadmap → ART Backlog → Prioritization → Delivery → Inspect & Adapt

 

🎞️ 🎬 الفيلم الكامل: “رحلة كريم من فكرة لـ LMS عالمي”

(Vision → Strategy → Roadmap → ART Backlog → Prioritization → Delivery → Inspect & Adapt)

📌 المشهد 1 – الشرارة الأولى: الـVision

كان كريم واقف لوحده في مكتب صغير في آخر اليوم…
بيفكر:
“ليه معظم منصات التعليم بتتجاهل أبسط احتياجات المعلّم؟ ليه لازم نعمل واحد أحسن؟”

كتب رؤية بسيطة على لوحة:

“منصة تعليم رقمية بسيطة، فعّالة، وبتحترم وقت المعلّم قبل الطالب.”

وده كان المفتاح.
رؤية قصيرة… بسيطة… بس قوية بما يكفي إنها تجمع حواليها فريق كامل.

📌 المشهد 2 – رسم الخريطة: Product Strategy & Roadmap

قعد كريم مع الإدارات، ومع المدارس، ومع المعلمين الحقيقيين…
سمع مشاكل كتير:

  • حضور الطلاب مش واضح

  • تصحيح الواجبات بيموت الوقت

  • التواصل مع أولياء الأمور ضعيف

  • المحتوى مش مترتب

حوّل كل ده إلى 3 مسارات استراتيجية:

  1. Make teaching easy
    تقليل وقت المعلّم على المنصة.

  2. Make learning engaging
    إن الطالب يحب يكمّل.

  3. Make administration transparent
    إن المدير يشوف الحقيقة مش التقارير “الرسمية”.

وبعدين حولهم إلى Roadmap:

  • Q1: Attendance + Assignments + Roles

  • Q2: Reports + Grading + Content

  • Q3: Parent Portal + Analytics

  • Q4: Integrations + Mobile App

كريم قال للفريق:
“الـRoadmap مش قرآن… بس هي بوصلة. هنراجعها كل PI.”

📌 المشهد 3 – قلب النظام: Managing & Prioritizing the ART Backlog

بعد ما الصورة وضحت… جه وقت الشغل الجدّ.

كريم بدأ يبني الـART Backlog…
لكنه ما كانش بيحط Features وخلاص.
لأ… كان بيفكّر فيها كعناصر ليها قيمة و وقت و خطر و مجهود.

⚖️ استخدم أربع معايير:

1) Business Value
الميزة تفرق قد إيه مع المستخدم؟

2) Time Criticality
لو اتأخرت… الخسارة هتبقى كبيرة؟

3) Risk Reduction / Opportunity Enablement
هتفتح فرص جديدة؟ هتقلل مخاطرة مستقبلية؟

4) Effort (Job Size)
دي هتاخد وقت قد إيه؟

وبعدها يستخدم WSJF → عشان يعرف إيه يشتغل عليه الأول.

وهنا تظهر مشاهد مهمة…

🧪 Spike

لما الفريق يحتار:
– “هنقدر نعمل Sync مع جهاز البصمة؟”
– “هل النظام يستحمل 50 ألف مستخدم في نفس اللحظة؟”

يعملوا Spike
= عشان يفهموا قبل ما يبنوا.

🧱 Enablers

لو في حاجة مش باينة للعميل لكنها ضرورية…
زي Authentication layer جديد…
أو Data Pipeline نظيف…

دي Enabler.

والجميل إن كريم كان فاهم إن المنتج مش Features بس…
الأساس أهم.

📌 المشهد 4 – لحظة التغيير: Understanding the Customer (Connecting with Them)

قبل أي Feature…
كان كريم يمشي بنفسه ويقعد مع معلّم أو مدير مدرسة.

كان يسمع:

  • الـValue اللي بيدفعهم يستخدموا الميزة

  • الـPain اللي بيعطّلهم

  • الـGains اللي بيتمنّوها

  • ويعمل Co-creation Workshops

  • ويعمل معهم Prototype Reviews

  • ويجرب Features في مدارس حقيقية

وكان بيحافظ على:

  • الثقة

  • التواصل المستمر

  • فهم أهدافهم الحقيقية

  • مشاركة التقدم أول بأول

  • وتعلّم سريع Early Feedback

وده اللي خلّى كل Feature تبقى “حتة منهم”.

📌 المشهد 5 – بداية الفعل: Delivering Value

دخلنا الـPI…
والقطار بدأ يجري.

الفرق كانت بتسلم Features صغيرة لكن ثابتة…
وكل شوية Demo
وكل Sprint Retrospective
وكل أسبوع Feedback من معلّمين حقيقيين.

كريم كان يقف قدام الفريق ويقول:

“أنا مش عايز أكبر Feature… أنا عايز أثر حقيقي على مستخدم حقيقي.”

وفي آخر PI…
اتسلم:

  • Attendance Automation

  • Assignment Workflow

  • Basic Reports

  • Role System

ومدرسة كاملة اشتغلت على النظام فعلاً.

وهنا كانت اللحظة اللي كريم حس فيها إن المشروع بيكبر… وبيتنفّس.

📌 المشهد 6 – الحقيقة تظهر: Inspect & Adapt

بعد كل PI…
كريم جمع الفرق… جمع الإدارة… جمع مستخدمين تجريبيين…

عملوا:

📍 System Demo

قدّموا كل اللي تم…
ناس اتبسطت… وناس قالت ملاحظات…
والأفضل؟ البيانات قالت الحقيقة.

📍 Problem-Solving Workshop

طلعوا أكبر 3 مشاكل أثرت على الشغل.
استخدموا “5 Whys”
وحوّلوها لأهداف تحسين Improvement Objectives.

مثلاً:

  • تقليل الـBugs بنسبة 30%

  • تحسين سرعة التواصل بين الفرق

  • وضوح الـAcceptance Criteria قبل أي Sprint

وماشيين… PI ورا PI…
والمنتج بقى أنضج… أسرع… أقوى…
والمدارس بدأت تطلبه بنفسها.

🎉 النهاية… أو البداية

وبين كل ده… كريم كان فاهم حاجة محددة:

“المنتج الحقيقي مش الكود…
المنتج الحقيقي هو الرحلة اللي بتجمع فريق، ومستخدم، ورؤية… في شكل واحد مفيد.”

الـLMS ما بقاش مشروع…
بقى منصة حقيقية لها روح… وليها مستقبل.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Maxpooling vs minpooling vs average pooling

Image
Pooling is performed in neural networks to reduce variance and computation complexity. Many times, beginners blindly use a pooling method without knowing the reason for using it. Here is a comparison of three basic pooling methods that are widely used. The three types of pooling operations are: Max pooling: The maximum pixel value of the batch is selected. Min pooling: The minimum pixel value of the batch is selected. Average pooling: The average value of all the pixels in the batch is selected. The batch here means a group of pixels of size equal to the filter size which is decided based on the size of the image. In the following example, a filter of 9x9 is chosen. The output of the pooling method varies with the varying value of the filter size. The operations are illustrated through the following figures. Average, Max and Min pooling of size 9x9 applied on an image We cannot say that a particular pooling method is better over others generally. The choice of pooling operation is made...
Read more

Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core

 Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core Introduction JSON (JavaScript Object Notation) is widely used for storing structured data in SQL Server. However, when dealing with large tables, inefficient handling of JSON data can lead to performance bottlenecks, high storage costs, and slow queries. In this article, we will cover best practices for saving and loading JSON objects from large SQL Server tables using .NET Core. We will focus on storage strategies, indexing, efficient querying, and optimized data retrieval using Entity Framework Core (EF Core) and Dapper. --- 1. Choosing the Right Storage Strategy SQL Server supports JSON natively, but choosing the correct storage method depends on your use case. Option 1: Store JSON as NVARCHAR(MAX) (Best for Flexibility & Simplicity) ✔ Ideal for semi-structured or frequently changing data. ✔ Suitable when you need to store the entire JSON object but rarely query individual fiel...
Read more

Generative AI - Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis

Image
  Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis We've already established that the quality of your prompts directly influences the quality of your AI-generated outputs. A well-crafted prompt acts as a guiding light, leading the AI toward insightful and actionable results. But how can we consistently achieve this level of clarity and precision in our prompts? Let’s look into the RACE framework—an invaluable tool to elevate your prompts, ensuring they are clear, insightful, and evidence-based. This framework offers a structured approach to prompt engineering, helping you break down complex tasks into manageable steps and communicate your intentions effectively to the AI. This reading will assist you with developing a powerful methodology with generative AI for your data analysis tasks, leading to more accurate, relevant, and impactful results. What is the RACE framework? RACE is an acronym that stands for Research, Answer, Cite, and Expand. It serves as a valuable fram...
Read more