ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التفاوت الاجتماعي والتحصيل الج...>الوصف

التفاوت الاجتماعي والتحصيل الجامعي: دراسة قياسية باستعمال الشبكة العصبونية

العنوان بلغة أخرى: Social Disparity and University Achievement: A Standard Study Using the Neural Network
المصدر: مجلة الاقتصاد التطبيقي والإحصاء
الناشر: المدرسة الوطنية العليا للإحصاء والاقتصاد التطبيقي
المؤلف الرئيسي: بلمهدى، طارق (مؤلف)
المجلد/العدد: مج19, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يونيو
الصفحات: 205 - 223
ISSN: 1112-234x
رقم MD: 1273986
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التراكيب الاجتماعية | رأس المال الثقافي | التحصيل الجامعي | المؤهلات العلمية
كلمات المؤلف المفتاحية:
المسار الجامعي | التفاوت الاجتماعي | المؤهلات الأولية | الشبكة العصبونية | University Path | Social Disparity | Initial Qualifications | Neural Network
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الورقة البحثية لمحاولة فهم وتحليل دور التفاوت الاجتماعي والمسار الجامعي من خلال نمذجة هذه الظاهرة قياسيا باستعمال طريقة الشبكة العصبونية. لهذا الغرض تم أخذ عينة من طلبة السنة الأولى لكلية العلوم الاقتصادية بجامعة الجزائر 3. ومن خلال الدراسة القياسية خلصنا إلى أن هنالك مجموعة من العوامل تعمل على التحصيل الجامعي للطالب، فبالإضافة إلى المؤهلات الأولية له، هناك عوامل تؤثر في هذا التحصيل تتمثل في المستوى الاجتماعي للطالب من خلال متغيرات سوسيو اقتصادية.

This study aims to try to understand and analyse the role of social inequality and the university path by modelling this phenomenon using a standard neural network method. For this purpose, a sample from the first-year students of the Faculty of Economic Sciences at the University of Algiers 3 has being used. Through this standard study, we realized that there are a group of factors has influence on the student’s university achievement, in addition to their initial qualifications ; there are other factors that affect this achievement which represented by the student’s social level through socio-economic variables.
ISSN: 1112-234x

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.