بناء نظام مساعد في اتخاذ القرار لحل مشكلة تسرب التلاميذ في مرحلة التعليم الإلزامي

يعتبر التنبؤ بالتسرب المدرسي مسألة ذات أهمية عالية في المجال التعليمي، و هي تتأثر بالعديد من العوامل لذلك فإنه ليس من السهل حلها. نقدم في هذا البحث مقاربة لحل هذا الموضوع باستخدام تقنيات دمج المصنفات Ensemble Classifiers للتنبؤ بتسرب التلاميذ، تحديداً طلاب التعليم الإلزامي في الجمهورية العربية السورية. و قد تم تصميم مصنف جديد بالاعتماد على تقنية الدمج Stacking Method و تطبيق تقنيات اختيار الميزة Feature Selection كون قاعدة المعطيات تعاني من مشكلة عدم التوازن. تم مقارنة المصنف مع المصنفات الفردية و باستخدام تقنية Cross-Validation ، و قد خلصت الدراسة إلى أن المصنف المقترح هو الأفضل من بين المصنفات التي تم مقارنتها للتنبؤ بتسرب الطلاب.

Student dropout is a serious problem in education, there are many factors that can influence student dropout so it is not an easy issue to resolve. The scope of this research is to examine the accuracy of the ensemble techniques for predicting the student dropout, particularly for primary school students in the Syrian Arab Republic. The new classifier is designed based on the ensemble techniques “Stacking” and application of techniques Feature Selection where the database suffers from the problem of imbalance. This new classifier has been compared with individual ones by using the Cross-Validation technique, the study concluded that the proposed classifier is the best among the others that have been compared to predict the student dropout.