ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Evaluating Big Data Use in Educational Institutions Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Approach

العنوان بلغة أخرى: تقييم استخدام البيانات الضخمة في المؤسسات التعليمية باستخدام مدخل متعدد المعايير لاتخاذ القرار
المصدر: مجلة التربية
الناشر: جامعة الأزهر - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: العماري، عبدالله محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: ع186, ج1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: إبريل
الصفحات: 727 - 753
DOI: 10.21608/jsrep.2020.84439
ISSN: 1110-323X
رقم MD: 1085544
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التقييم | البيانات الضخمة | متعدد المعايير | اتخاذ القرار | المدخل | Evaluating | Big Data | Multi-Criteria | Decision Making | Approach
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

46

حفظ في:
المستخلص: المؤسسات التعليمية أصبحت تعتمد على البيانات الضخمة مؤخراً. لذلك من المهم لصناع القرار في المنظمات التعليمية بشكل عام والجامعات بشكل خاص تبني التقنيات والأدوات المساعدة للاستفادة من البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات لتطوير جميع الجوانب المتعلقة بالعمليات التعليمية. إن التعامل مع البيانات الضخمة لاتخاذ القرارات المناسبة يعبر عنه علمياً بأنه مشكلة، وتسمي هذه المشكلة، (مشكلة اتخاذ القرارات متعددة المعايير MCDM). ولمعالجة هذه المشكلة (MCDM)، أجرينا تقييماً بواسطة بعض الخبراء باستخدام تقنية Fuzzy TOPSIS (تقنية ترتيب الأفضليات عن طريق التشابه مع الحلول المثالية) لثلاث جامعات سعودية حكومية فيما يتعلق باستخدام بياناتها الضخمة. هذا البحث يهدف إلى تقييم قوة استخدام البيانات الضخمة في المنظمات التعليمية من عوامل تعلم الطلاب والتدريس والإدارة.

Educational institutions are now days rely on the Big Data; therefore, it is important for decision makers to make helpful use of the Big Data, which is a multi-criterion decision-making problem (MCDM). To address this MCDM problem, we conducted expert’s evaluation using Fuzzy TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) of three Saudi public Universities regarding the use of their Big Data. This paper aims to evaluate the strength for the Big Data use from student learning, teaching and administration factors.

ISSN: 1110-323X

عناصر مشابهة