ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحليلات البيانات الضخمة في الم...>الوصف

تحليلات البيانات الضخمة في المؤسسات الأكاديمية: دراسة استشرافية بالتطبيق على مؤسسات التعليم العالي المصرية

العنوان المترجم: Big Data Analytics in The Academic Institutions: A Prospective Study Applying to The Egyptian Higher Education Institutions
المصدر: مجلة بحوث في علم المكتبات والمعلومات
الناشر: جامعة القاهرة - كلية الآداب - مركز بحوث نظم وخدمات المعلومات
المؤلف الرئيسي: الكشكي، ناصر أبو زيد محجوب، ت. 2020 م (مؤلف)
المجلد/العدد: ع27
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 9 - 66
DOI: 10.21608/SJRC.2021.190321
ISSN: 2090-0988
رقم MD: 1182732
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
المؤسسات الأكاديمية | التعليم العالي | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
البيانات الضخمة | تحليلات البيانات الضخمة | التحليلات الأكاديمية
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

347

حفظ في:
المستخلص: "التحليلات الأكاديمية من الاتجاهات الحديثة المتفرعة من تحليلات البيانات الضخمة، حيث تركز على دمج مجموعات من ""البيانات الضخمة"" المتوفرة في سياق التعليم العالي، والتي تتيحها نظم المعلومات الخلفية التي تحللها أدوات تحليل البيانات الضخمة، وهي وسيلة مبصرة للعلاقات والأنماط الخفية الوصفية للوضع الحالي والتنبؤية للمستقبل. من هذا المنطلق تقوم هذه الدراسة بالتعريف بهذا المجال الواعد، مستشرفة المستقبل القريب الذي ينبئ بتطبيقه على قطاع التعليم العالي المصري، حيث تتناول الدراسة واقع الجامعات المصرية، ومدى استعدادها لتبني هذا الاتجاه في إدارة الجامعات، وتقترح نموذجا قابلا للتطبيق دون إجهاد الميزانية، وزيادة الأعباء عن طريق إنشاء ""وحدة التحليلات الأكاديمية""، واستخدمت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، والأسلوب الميداني لجمع المادة العلمية، وتحليل واقع استعداد الجامعات لتطبيق التحليلات الأكاديمية، واستشراف مستقبل تطبيقها عمليا، واستخدمت قائمة المراجعة والمقابلة العلمية كأدوات لجمع البيانات. وقد خلصت الدراسة إلى مجموعة من النتائج أهمها: كبر الحجم والقيمة والتنوع والسرعة التي تتميز بها مصادر البيانات الأكاديمية تجعلها بجدارة بيانات ضخمة، ومن أهم هذه المصادر نظم تخطيط موارد المؤسسات ومنصات التعلم الإلكتروني، والمنصات الاجتماعية، والبيانات الحكومية المفتوحة، كما تبين انعدام الخبرة لدى قيادات الجامعات عينة الدراسة عن التحليلات الأكاديمية، وتقنيات البيانات الضخمة بوجه عام، وأن جميع الجامعات عينة الدراسة غنية بالبيانات الضخمة التي يمكن استثمارها بصورة رائعة عند تحليلها، إلا أن الممارسات التي تطبق في إدارة هذه البيانات تقليدية، وأقصى إمكاناتها هي استخدام قواعد البيانات التقليدية، ولا تستخدم أي جامعة من الجامعات عينة الدراسة أي تقنية من تقنيات البيانات الضخمة أو تحليلاتها، سواء لأغراض الوصف أو التشخيص أو التنبؤ، وقد قدمت الدراسة مجموعة من التوصيات، أهمها: تبني وزارة التعليم العالي المصري منهج ""الإدارة القائمة على البيانات"" وتعميم التحليلات الأكاديمية في كل المؤسسات التابعة لها، وإنشاء وحدات ""التحليلات الأكاديمية"" التي اقترح الباحث استحداثها في كل جامعة، وإنشاء بحيرة بيانات لجمع كل البيانات المتعلقة بالمؤسسة الأكاديمية أو ربط كل المنابع بشبكة واحدة لتسهيل وتسريع التحليلات الأكاديمية""."

"Academic analytics is a recent branch of big data analytics, as it focuses on integrating sets of ""big data"" available in the context of higher education, provided by background information systems analyzed by big data analysis tools, and it is an insightful way of relationships and hidden patterns that are descriptive of the current situation and predictive of the future. From this point of view, this study introduces this promising field, anticipating the near future that predicts its application to the Egyptian higher education sector. The study deals with the reality of Egyptian universities and their willingness to adopt this trend in the management of universities and proposes a model that can be applied without stressing the budget and increasing the burden through the establishment of the ""Academic Analytics Unit"". The study used the descriptive-analytical method, the field method for collecting scientific material, analyzing the reality of universities' readiness to apply academic analytics, and foreseeing the future of their practical application. The study used the checklist and scientific interview as data collection tools. The study concluded with a set of results, the most important of which are: that the large size, value, diversity, and speed of academic data sources make them deservedly huge data, and among the most important of these sources are enterprise resource planning systems, e-learning platforms, social platforms, and open government data. It also showed the inexperience of the university leaders in the study sample about academic analytics and big data techniques in general and that all universities in the study sample are rich in big data that can wonderfully be invested when analyzed. Still, the practices that are applied in managing this data are traditional. Their maximum potential is the use of traditional databases. None of the universities in the study sample uses any of the big data techniques or analyzes, whether for description, diagnosis or prediction purposes. The study presented a set of recommendations, the most important of which are: the Egyptian Ministry of Higher Education adopting the ""data-based management"" approach, generalizing academic analytics in all its affiliated institutions, establishing the ""academic analysis"" units that the researcher proposed to create in each university, and creating a data lake to collect all data related to the academic institution or linking all sources into a single network to facilitate and accelerate academic analyses"". This abstract was translated by AlMandumah Inc."
ISSN: 2090-0988

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.