تحسين أنظمة دعم القرار في نظم التعليم باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات و التعلم الآلي
الكلمات المفتاحية:
الدمج ، Voting Method ، مستويات الطلاب ، WEKA، العنقدة.الملخص
يهدف التنقيب عن البيانات التعليمية إلى دراسة البيانات المتوفرة في المجال التعليمي وإخراج المعرفة المخفية منه بغية الاستفادة منها في تعزيز عملية التعليم واتخاذ قرارات ناجحة من شأنها تحسين الأداء الأكاديمي للطالب.
تقترح هذه الدراسة استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات لتحسين التنبؤ بأداء الطلاب، حيث تم تطبيق ثلاث خوارزميات تصنيف Naïve Bayes, J48, Support Vector Machine)) على قاعدة بيانات أداء الطلاب ، ثم تم تصميم مصنف جديد لدمج نتائج تلك المصنفات الفردية باستخدام تقنية الدمج Voting Method .
تم استخدام الأداة WEKAالتي تدعم الكثير من خوارزميات و طرائق التنقيب في البيانات.
تظهر النتائج أن مصنف الدمج لديه أعلى دقة للتنبؤ بمستويات الطلاب مقارنة بالمصنفات الأخرى ، حيث حقق دقة تعرف وصلت إلى74.8084 % .
و أفادت خوارزمية العنقدةsimple k-means في تجميع الطلاب المتشابهين في مجموعات منفصلة بالتالي فهم مميزات كل مجموعة مما يساعد على قيادة وتوجيه كل مجموعة على حدى.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2021 مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية- سلسلة العلوم الهندسية
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
-
يحتفظ المؤلفون بحقوق النشر ويمنحون حق النشر في المجلة لأول مرة مع نقل الحقوق التجارية إلى مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية بموجب الترخيص CC BY-NC-SA 04 الذي يسمح للأخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بتأليف العمل والنشر الأولي في هذه المجلة. يمكن للمؤلفين أن يستخدموا نسخة من مقالاتهم في نشاطهم العملي وعلى مواقع علمية خاصة بهم على أن يتم الإشارة إلى مكان النشر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية ويمتلك القراء الحق بنسخ ونقل من المقالات والمزج والإضافة إلى اعمالهم العلمية والاستشهاد مع ذكر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية الناشر .
- المجلة تستخدم ترخيص CC BY-NC-SA مما يعني
- الإسناد - يجب عليك منح الائتمان المناسب ، وتقديم ارتباط إلى الترخيص ، وبيان ما إذا تم إجراء تغييرات.
- يمكنك القيام بذلك بأي طريقة معقولة ، ولكن ليس بأي طريقة توحي بأن المرخص يؤيدك أو يؤيد استخدامك.
- غير تجاري - لا يجوز لك استخدام المواد لأغراض تجارية -
- . ShareAlike إذا قمت بإعادة مزج المواد أو تحويلها أو البناء عليها ، فيجب عليك توزيع مساهماتك بموجب نفس الترخيص مثل الأصل. لا قيود إضافية - لا يجوز لك تطبيق الشروط القانونية أو التدابير التكنولوجية التي تقيد الآخرين قانونًا من فعل أي شيء يسمح به الترخيص
- .
