ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







أساليب التغلب على الهدر البياناتي في التعليم: مراجعة منهجية

العنوان بلغة أخرى: Methods of Overcoming Data Waste in Education: A Systematic Review
المصدر: المجلة العلمية لجامعة الملك فيصل - العلوم الإنسانية والإدارية
الناشر: جامعة الملك فيصل
المؤلف الرئيسي: الدوسري، أمينة سعد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الفراني، لينا بنت أحمد بن خليل (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج24, ع2
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 1 - 7
ISSN: 1319-6944
رقم MD: 1413267
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي | التعلم الآلي | الخوارزميات | الشبكات العصبية | البيانات التعليمية | المؤسسات التعليمية | Artificial Intelligence | Machine Learning | Algorithms | Neural Networks | Educational Data | Educational Institutions
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

20

حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى إجراء مراجعة منهجية منظمة للأبحاث العلمية الحديثة، التي تناولت موضوع التنقيب عن البيانات التعليمية، وذلك من خلال تسليط الضوء على الاتجاهات البحثية الحديثة، بالإضافة إلى استعراض أفضل الممارسات التقنية الذكية في هذا المجال. وقد تم حصر الدراسة الحالية على الأبحاث والمؤتمرات العلمية الإنجليزية، والتي تم نشرها من خلال قاعدة بيانات IEEE في الفترة من عام 2020م وحتى تشرين الأول/أكتوبر من عام 2022م، وبعد تطبيق نموذج PRISMA ومراجعة آلية التطبيق وتوثيقها تم تحديد (25) بحثا انطبقت عليهم معايير التضمين. وقد توصلت نتائج الدراسة الحالية إلى أن اتجاه التنبؤ كان من أكثر الاتجاهات البحثية الحديثة شيوعا في مجال التنقيب عن البيانات التعليمية. علاوة على ذلك، فقد تنوع هذا الاتجاه بشكل لافت في تغطيته للجوانب العلمية التعليمية. في المقابل فقد أشارت النتائج إلى أن اتجاه التوصية بالمسارات التخصصية الأكثر ملاءمة للمتعلمين كان من أقل الاتجاهات البحثية شيوعا. وفيما يتعلق في الممارسات التقنية الذكية، فقد كشفت نتائج الدراسة أن أكثر التقنيات الذكية استخداما ونضجا في الأطر العملية والخوارزميات المستخدمة كانت لأغراض التنبؤ على وجه التحديد، وقد أسهم ذلك بشكل ملحوظ في تمكين الباحثين من الوصول إلى نتائج منطقية دقيقة وقابلة للتطبيق في سياقات تعليمية حقيقية.

This research aimed to perform a systematic review of recent scientific studies that addressed the topic of educational data mining by highlighting recent research trends and reviewing the best practices of smart technology in this field. The current research was restricted to scientific studies and conferences in English that were published through the IEEE database between 2020 and October 2022. After applying the PRISMA form and reviewing and documenting the method, 25 papers were identified that matched the criteria. The outcomes of the current research concluded that the trend of prediction was one of the most common research trends in the domain of educational data mining. Moreover, this trend varied remarkably in its coverage of educational scientific aspects. On the other hand, the outcomes demonstrated that the trend of recommending the most appropriate specialised tracks for learners was one of the least common research trends. With regard to intelligent technical practices, the outcomes of the research revealed that the most used and mature intelligent technologies in practical frameworks and algorithms were intended for prediction purposes, and these were shown to greatly enhance researchers’ ability to reach accurate and logical results that are applicable in real educational contexts.

ISSN: 1319-6944

عناصر مشابهة