اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتنقيب المعلومات التعليمي
EDUCATIONAL DATA MINING
1614
0 34
4.0
(
1
)
نشر من قبل
جامعة دمشق حلقة بحث
تاريخ النشر
2018
مجال البحث
الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Mirna Arbach
اسأل ChatGPT حول البحث
تنقيب المعلومات التعليمي : هو عملية تحويل المعلومات الخام القادمة من الأنظمة التعليمية الى معلومات مفيدة يمكن استخدامها من قبل مطورين الأنظمة التعليمية والطلاب والمعلمين و حتى الباحثين في مجال التعليم نظم هذا البحث على فصلين : 1 -التعرف على منهجيات الDM المستخدمة في المجال التعليمي و التحدث عن بعض التطبيقات باستخدام هذه المنهجيات. 2 -التحدث بشكل مفصل عن مشكلة التنبؤ بأداء الطلاب و عرض بعض الطرق الكلاسيكية المستخدمة لحل هذه المشكلة ثم عرض النموذج المقترح باستخدام أنظمة التوصية.
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
الورقة البحثية تتناول موضوع تنقيب البيانات التعليمية (EDM) الذي يهدف إلى تحويل المعلومات الخام القادمة من الأنظمة التعليمية إلى معلومات مفيدة يمكن استخدامها من قبل مطوري الأنظمة التعليمية والطلاب والمعلمين والباحثين في مجال التعليم. يتكون البحث من فصلين: الأول يتناول منهجيات التنقيب عن البيانات المستخدمة في المجال التعليمي وتطبيقاتها، والثاني يتناول مشكلة التنبؤ بأداء الطلاب وعرض بعض الطرق الكلاسيكية لحل هذه المشكلة ثم عرض النموذج المقترح باستخدام أنظمة التوصية. تشمل منهجيات EDM التنبؤ، العنقدة، تنقيب العلاقات، الاكتشاف ضمن النموذج، وتقطير البيانات للحكم البشري. يتم استخدام هذه المنهجيات في تطبيقات مختلفة مثل تحليل البيانات، دعم المعلمين، أنظمة التوصية للطلاب، توقع أداء الطلاب، الكشف عن سلوك الطلاب غير المرغوب، نمذجة الطلاب، تجميع الطلاب في مجموعات، تحليل الشبكة الاجتماعية، تطوير خرائط المفاهيم، وبناء مناهج تعليمية. في الفصل الثاني، يتم اقتراح نظام توصية جديد للتنبؤ بأداء الطلاب باستخدام تقنيات مثل مصفوفة التحليل التعاوني وتقنيات الانحدار الخطي واللوجستي. يتم تقييم النظام المقترح باستخدام بيانات من تحدي KDD لعام 2010، وتظهر النتائج أن النظام المقترح يتفوق على الطرق التقليدية في التنبؤ بأداء الطلاب.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: الورقة البحثية تقدم إسهاماً مهماً في مجال تنقيب البيانات التعليمية من خلال تقديم نموذج جديد للتنبؤ بأداء الطلاب باستخدام أنظمة التوصية. ومع ذلك، هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، يمكن توسيع نطاق البيانات المستخدمة في التقييم لتشمل بيانات من مصادر مختلفة لضمان تعميم النتائج. ثانياً، يمكن تقديم تحليل أكثر تفصيلاً حول كيفية تأثير المتغيرات المختلفة على أداء النموذج المقترح. ثالثاً، يمكن تضمين مناقشة حول التحديات والمشاكل التي قد تواجه تطبيق النموذج في بيئات تعليمية حقيقية وكيفية التغلب عليها. أخيراً، يمكن تحسين العرض البصري للنتائج لتكون أكثر وضوحاً وسهولة في الفهم.
أسئلة حول البحث
-
ما هو الهدف الرئيسي من تنقيب البيانات التعليمية (EDM)؟
الهدف الرئيسي من تنقيب البيانات التعليمية هو تحويل المعلومات الخام القادمة من الأنظمة التعليمية إلى معلومات مفيدة يمكن استخدامها من قبل مطوري الأنظمة التعليمية والطلاب والمعلمين والباحثين في مجال التعليم.
-
ما هي المنهجيات الرئيسية المستخدمة في EDM؟
المنهجيات الرئيسية المستخدمة في EDM تشمل التنبؤ، العنقدة، تنقيب العلاقات، الاكتشاف ضمن النموذج، وتقطير البيانات للحكم البشري.
-
ما هي التطبيقات العملية لمنهجيات EDM؟
التطبيقات العملية لمنهجيات EDM تشمل تحليل البيانات، دعم المعلمين، أنظمة التوصية للطلاب، توقع أداء الطلاب، الكشف عن سلوك الطلاب غير المرغوب، نمذجة الطلاب، تجميع الطلاب في مجموعات، تحليل الشبكة الاجتماعية، تطوير خرائط المفاهيم، وبناء مناهج تعليمية.
-
كيف يتم تقييم النموذج المقترح في الورقة البحثية؟
يتم تقييم النموذج المقترح باستخدام بيانات من تحدي KDD لعام 2010، وتظهر النتائج أن النظام المقترح يتفوق على الطرق التقليدية في التنبؤ بأداء الطلاب.
المراجع المستخدمة
Recommender System for Predicting Student Performance
E-Learning Using Data Mining
Data Mining for Education
قيم البحث
اقرأ أيضاً
أصبحت تقنية التنقيب عن المعلومات واسعة الانتشار في العديد من المجالات الحياتية المهمة مثل استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بنجاح إحدى الحملات التسويقية أو البحث عن أنماط معينة في المعاملات المالية لاكتشاف الأنشطة غير القانونية، ومن هنا كانت مجرد مسأ
لة وقت للوصول إلى مجال هام يسهم في ضمان أمن الحاسوب.
يقدم هذا البحث مجموعة من الجهود البحثية في مجال استخدام تقنية التنقيب عن المعلومات في الأمن الالكتروني.
التطورات في احتساب دقة الموقع الجغرافي والحوسبة المتنقلة ولدت كمية ضخمة من البيانات عن المسارات المكانية والتي تمثل المسارات الحركية لأغراض متنوعة متحركة مثل: اشخاص، مركبات، حيوانات، تم طرح العديد من التقنيات لمعالجة وادارة وتعدين هذه المعلومات في ال
عقود الماضية من اجل تعزيز مجال واسع من التطبيقات، في هذا المقال، سنجري بشكل رئيسي مسحاً منهجياً على دراسة تعدين البيانات، سنقدم نظرة عامة عن هذا المجال والعناوين الرئيسية عن مواضيع البحث، وذلك باتباع خطة تبدأمن اشتقاق بيانات المسار ومن ثم تجهيزها (preprocessing) الى ادارتها لتنتهي بعدد من مهام التعدين ( تعدين انماط المسارات، الكشف الخارجي، تصنيف المسار)، هذه الدراسة تبحث في الاتصالات، الارتباطات، والاختلافات بين التقنيات الموجودة، كما يقدم الطرق التي تحول المسارات الى بنية بيانات أخرى، مثل: رسومات بيانية، مصفوفات، tensors ، حيث يمكننا زيادة عدد تقنيات التعدين والتعلم الآلي التي يمكن تطبيقها.
يعرض هذا البحث دراسة مرجعية حول استخدام تقنيات الذكاء الصنعي والتنقيب عن المعطيات في أنظمة مكافحة غسيل الأموال. نقارن بين عدة منهجيات متبعة في أوراق بحثية مختلفة بهدف تسليط الضوء على تطبيقات الذكاء الصنعي في حل مشاكل الحياة الواقعية.
. تعد إدارة وفهم بيانات المواقع المجمعة قضيتين مهمتين لهذه التطبيقات. تقدم هذه الورقة طرقًا لاستخراج مواقع مثيرة للاهتمام من البيانات المكانية والزمانية. الهدف من هذه الورقة هو تجميع آثار GPS الفردية للحصول على رؤى عن الأماكن المثيرة للاهتمام. يمكن ا
لحصول على هذه المواقع المهمة من خلال معالجة البيانات من الأجهزة التي تعمل بنظام GPS للمستخدمين الذين يعيشون في منطقة جغرافية معينة.
تقدم هذه الورقة البحثية مقارنة لمجموعة من خوارزميات التنقيب في البيانات Data Mining Algorithms فيما يتعلق بتحليل حوادث المرور، انطلاقاً من مرحلة إدخال البيانات، و ذلك من خلال تحليل بنية التقارير الإحصائية الموجودة في فرع مرور اللاذقية وصولاً إلى مرحل
ة التنقيب في البيانات التي تستطيع إيجاد آلية قادرة على دراسة العوامل التي تلعب دوراً في حادث المرور بذكاء من أجل الربط و تحديد مدى العلاقة بينها و أهميتها في تسبب الحادث المروري، و ذلك بعد تصميم بنية مستودع البيانات على أساس قاعدة البيانات التي تم بناؤها لتخزين المعلومات، تم في هذا البحث ذكر مجموعة من النماذج التي تم اختبارها و التي تشكل عينة عن الاختبارات التي بنيت عليها نتائج البحث.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
