اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديداستخدام تقنيات التنقيب في البيانات لدعم جودة التعليم حالة عملية: المعهد العالي لإدارة الإعمال HIBA
1696
2 89
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
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.
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
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.
قراءة نقدية
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.
أسئلة حول البحث
-
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.
المراجع المستخدمة
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
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يهدف هذا البحث إلى تقديم دراسة حالة عن استخدام تقنيات التنقيب في بيانات المؤسسات التعليمية, و ذلك من خلال استعمال تقنيات التنقيب في البيانات.
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..
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 التنق
يب 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.
نقدم في بحثنا طريقة بسيطة, لتمييز صور المحارف المكتوبة يدوياً بالاعتماد
على عمليات التنقيب التنبئي. و ذلؾ من خلال استخراج إحداثيات النقاط السوداء من
صور المحارف الثنائية اللون (أسود, أبيض) المستخدمة في مراحل التدريب و الاختبار.
و تخزينها في قاعدة
بيانات, و فق بنية مناسبة لعمليات التنقيب التنبئي (بيانات تدريب
و بيانات اختبار). و من ثم استخدام بيانات التدريب المستخرجة لبناء نموذج تنبئي يساعد
على تمييز صور الاختبار, اعتماداً على خصائصها المستخرجة. و قد أجرينا عدة
اختبارات على عينات مختلفة من صور المحارف المكتوبة يدوياً, و حصلنا على نتائج
دقيقة, ضمن الشروط المطلوبة.
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.
تم من خلال هذا البحث دراسة أثر التخطيط الاستراتيجي على أداء وزارة التعليم العالي،
و التعرف على أثره في أداء عمل الوزارة من خلال عرض لمراحله المختلفة ( الرؤية الرسالة –
الأهداف ) .
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
