ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > بناء نموذج للتعرف على تقييمات...>الوصف

بناء نموذج للتعرف على تقييمات التدريسيين من خلال مجموعة من المتغيرات باستخدام الشبكات العصبية

العنوان بلغة أخرى: Construct a Model to Identify Teachers Assessments through a Set of Variables Using Artificial Neural Networks
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الراوي، عمر فوزي صالح بدر (مؤلف)
المجلد/العدد: مج15, ع48
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 523 - 534
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1204773
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الجامعات العراقية | الأداء الاكاديمي | الشبكات الاصطناعية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية الاصطناعية | المستقبلات متعددة الطبقات | الطبقة المخفية | Artificial Neural Network | Multilayer Perceptron "MLP" | Hidden Layer
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: من خلال هذا البحث سنقوم ببناء نموذج باستخدام الشبكات العصبية يتم من خلاله تصنيف مجاميع التدريسيين من خلال مجموعة من المتغيرات، للوصول إلى نموذج يساعدنا مستقبلا لوضع الكادر الأكاديمي في الطبقة الصحيح ومقارنته مع التقييم الذي حصل عليه من خلال مجموعة من المعايير المستخدمة في تقييم الأداء الأكاديمي في الجامعات العراقية والمكون من 16 متغير (معيار). يتم التصنيف من خلال مرحلتين الأول دالة التصنيف والثانية الدالة المخفية للوصول إلى المخرجات، تم تقسم مراحل التقييم إلى أربع مجاميع لتكون دالة تصنيف متعددة.

Through this research we will built a model via using Artificial Neural Network in which the teaching groups are categorized by a set of variables. To reach a model that helps us in the future to put the academic staff at the right level and compare with the evaluation obtained through a set of criteria used in the performance evaluation academic in Iraqi universities consisting of 16 variables (standard). The classification is divided into two stages: the first classification function and the second hidden function to reach the outputs. The stages of the assessment were divided into four groups to make a multiple classification.
ISSN: 1813-1719

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.