Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userاستخدام تقنيات التنقيب في البيانات لدعم جودة التعليم حالة عملية: المعهد العالي لإدارة الإعمال HIBA
2475
2 89
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
يندرج هذا البحث في سياق الأبحاث التي تعمل على ضبط جودة مدخلات العملية التعليمية و تحسين آلياتها لضمان مخرجات هذه العملية ممثلة بمستوى الطالب الخريج.
This work seeks to enhance the quality of the educational process output through ensure the quality of its inputs.
Artificial intelligence review:
Research summary
تسعى هذه الأطروحة إلى تحسين جودة التعليم من خلال تطبيق تقنيات التنقيب في البيانات ومفاهيم المنطق الغائم لدعم جودة العملية التعليمية. تم اختيار المعهد العالي لإدارة الأعمال (HIBA) كحالة تطبيقية، حيث قدمت الدراسة مجموعة من المؤشرات التي تساعد في تشخيص وتحسين بعض عناصر مدخلات العملية التعليمية. تناولت الدراسة ثلاثة مسائل رئيسية: الأولى هي دراسة فاعلية قواعد القبول في ضمان مخرجات العملية التعليمية، الثانية هي دراسة فاعلية الخطط الدراسية، والثالثة هي اقتراح نموذج لحصر الطلاب المتوقع تخرجهم بمستوى حرج. تم استخدام تقنيات التنقيب في البيانات والمنطق الغائم لتقديم نماذج مختلفة لكل مسألة، وتم اختبار هذه النماذج على بيانات فعلية من المعهد. أظهرت النتائج أن النماذج المقترحة يمكن أن تكون نواة لتطوير نظام دعم قرار لقبول الطلاب الجدد وتحسين الخطط الدراسية وتوجيه الطلاب المتوقع تخرجهم بمستوى حرج.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الأطروحة خطوة هامة نحو تحسين جودة التعليم باستخدام تقنيات حديثة مثل التنقيب في البيانات والمنطق الغائم. ومع ذلك، يمكن توجيه بعض النقد البناء لتحسين العمل المستقبلي. أولاً، كان من الأفضل تضمين بيانات وصفية إضافية مثل الحالة النفسية والميول الشخصية للطلاب، مما قد يساهم في تحسين دقة النماذج المقترحة. ثانياً، يمكن توسيع نطاق الدراسة لتشمل مؤسسات تعليمية أخرى لتعميم النتائج. ثالثاً، يجب التركيز على تطوير نظام دعم قرار متكامل يشمل جميع جوانب العملية التعليمية وليس فقط القبول والخطط الدراسية. وأخيراً، يمكن تحسين النماذج باستخدام تقنيات تعلم الآلة الأكثر تطوراً مثل الشبكات العصبية العميقة.
Questions related to the research
-
ما هي الأهداف الرئيسية لهذه الأطروحة؟
تهدف الأطروحة إلى تحسين جودة التعليم من خلال تطبيق تقنيات التنقيب في البيانات والمنطق الغائم لدعم جودة العملية التعليمية، وتقديم نماذج لتحسين قواعد القبول والخطط الدراسية وحصر الطلاب المتوقع تخرجهم بمستوى حرج.
-
ما هي التقنيات المستخدمة في هذه الأطروحة؟
تم استخدام تقنيات التنقيب في البيانات ومفاهيم المنطق الغائم لتقديم نماذج مختلفة لكل مسألة من المسائل المدروسة، وتم اختبار هذه النماذج على بيانات فعلية من المعهد العالي لإدارة الأعمال.
-
ما هي النتائج الرئيسية التي توصلت إليها الدراسة؟
أظهرت النتائج أن النماذج المقترحة يمكن أن تكون نواة لتطوير نظام دعم قرار لقبول الطلاب الجدد وتحسين الخطط الدراسية وتوجيه الطلاب المتوقع تخرجهم بمستوى حرج.
-
ما هي التوصيات المستقبلية التي قدمتها الأطروحة؟
توصي الأطروحة بتطوير نظام دعم قرار متكامل يشمل جميع جوانب العملية التعليمية، وتوسيع نطاق الدراسة لتشمل مؤسسات تعليمية أخرى، وتحسين النماذج باستخدام تقنيات تعلم الآلة الأكثر تطوراً، بالإضافة إلى تضمين بيانات وصفية إضافية لتحسين دقة النماذج.
References used
Olson and Y. Shi, Introduction to business data mining, 1st ed. Boston: McGraw-Hill, 2007
C. Romero, S. Ventura, M. Pechenizkiy, and R. Baker, Handbook of educational data mining, 1st ed. USA: Chapman and Hall/CRC, 2010.535
A. Peña-Ayala, Ed., Educational Data Mining Application And Trend, 1st ed. Switherland: Springer International, 2014.524
rate research
Read More
The objective of this paper is presenting an educational data
mining case study, by applying data mining techniques.
Data Mining
التنقيب في البيانات
التنقيب في بيانات المؤسسات التعليمية
برنامج ذكاء الأعمال الخاص بشركة مايكروسوفت
خوارزمية مايكروسوفت لأشجار القرار
خوارزمية مايكروسوفت للتجميع و الكشف عن الحالات الشاذة
خوارزمية مايكروسوفت لقواعد الارتباط
Educational Data Mining
SQL Server Business Intelligence Development Studio
Microsoft Decision Trees
Microsoft Clustering
Outlier Detection
Microsoft Association Rules
المزيد..
Educational data mining aims to study the available data in the educational field and extract the hidden knowledge from it in order to benefit from this knowledge in enhancing the education process and making successful decisions that will improve th
e student’s academic performance. This study proposes the use of data mining techniques to improve student performance prediction. Three classification algorithms (Naïve Bayes,J48, Support Vector Machine) were applied to the student performance database, and then a new classifier was designed to combine the results of those individual classifiers using Voting Method. The WEKA tool was used, which supports a lot of data mining algorithms and methods. The results show that the ensemble classifier has the highest accuracy for predicting students' levels compared to other classifiers, as it has achieved a recognition accuracy of 74.8084%. The simple k-means clustering algorithm was useful in grouping similar students into separate groups, thus understanding the characteristics of each group, which helps to lead and direct each group separately.
In this research, we offered a new and simple way of
Handwriting Characters Recognition. This way extracts positions of
the black points from binary images (black, white) according to
certain coordinates which are used in the stages of training an
d
testing. The extracted positions are stored in a database according
to appropriate structure for predictive data mining.
We used training data to build a predictive model which helps
in Recognition testing data depending on the data stored in the
database. We have conducted a number of tests on different
samples of handwriting character images. We got accurate results,
within the required conditions.
تعد محاسبة التكاليف مصدراً هاماً من مصادر المعلومات، حتى أنها تعد جزءاً رئيسياً من
نظام المعلومات الإداري. لقد أصبحت نظم التكاليف التقليدية غير قادرة علـى تحقيـق
الأهداف الإدارية الملقاة على عاتقها، و ذلك بسب تركيزها على تحميـل التكـاليف غيـر
المب
اشرة على مراكز التكلفة و وحدات الإنتاج توزيعاً تحكمياً لا يستند إلى علاقة سـببية.
إن النظام الجديد لمحاسبة التكاليف و المعروف باسم محاسبة تكاليف الأنشطة و المعروف
اختصاراً بـ (ABC) هو تطور مهم في مجال تصميم نظم معلومات التكـاليف. و يقـوم
مدخل النظام الجديد على الربط بين التكاليف غير المباشرة، و التي تسمى تكاليف الصـنع
المساندة وفق نظام (ABC) ، و الأنشطة التي سببت نشوء هذه التكاليف.
من المتوقع أن يؤدي تطبيق هذا النظام إلى تحسين دور معلومات التكاليف في عمليـة
صنع القرار الإداري، لأن هذا الربط بين التكاليف و الأنشطة يقود إلى حساب تكلفة الوحدة
بشكل أكثر، كما يؤدي إلى تخطيط التكاليف و الرقابة عليها بشكل أفضل.
لكن تطبيق النظام الجديد بشكل يدوي مكلف جدا و غير فعال و ذلك بسبب الحجـم الكبيـر
للبيانات و تعدد عمليات المعالجـة، ممـا يحـتم اسـتخدام أسـاليب المعالجـة الآليـة
للمعلومات. و لذلك كان الهدف من هذا البحث هو اقتراح مدخل عملي مـن أجـل أتمتـة
النظام الجديد. و كما هو ظاهر من خلال البحث تم تصميم قاعدة بيانات ترابطية من أجـل
تطبيق النظام بشكل عملي و بصورة تمكن من تزويد الإدارة بحاجتها من المعلومات فـي
الشكل الملائم و الوقت المناسب.
This study focuses on the role of strategic planning in improving the performance of organizations, taking the Ministry of Higher Education in the Syrian Arab Republic as a model to develop the higher education sector and plan future educational policies in Syria.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
