ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Ways to improving teacher performance using data mining : case study training in ministry of education

العنوان بلغة أخرى: طرق تطوير اداء المدرس باستخدام تنقيب البيانات : دراسة حالة التدريب في وزارة التعليم
المؤلف الرئيسي: Hemaid, Randa Khalil (Author)
مؤلفين آخرين: El-Halees, Alaa (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: غزة
التاريخ الهجري: 1436
الصفحات: 1 - 88
رقم MD: 696646
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الإسلامية (غزة)
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات
الدولة: فلسطين
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

195

حفظ في:
المستخلص: قياس فعالية التدريس تم تطبيقها بشكل كبير في التعليم لسنوات عديدة، وتتركز في تقييم أداء الطلاب. تتناول هذه الدراسة العوامل المرتبطة بتقييم أداء تدريس المعلمين. وبالتالي، فإن الهدف الرئيسي لهذه الأطروحة هو تحسين أداء المعلم، والتنبؤ الجيد للدورة التدريبية التي يحصل عليها المعلم والتي تمكنه من الوصول إلى أعلى مستوى من الجودة في أدائه، ولكن لا يوجد يقين إذا كان هناك تحديد دقيق لزيادة كفاءة المعلم من خلال هذه الدورة. في هذه الدراسة تم جمع بيانات حقيقية للمعلمين من وزارة التربية والتعليم العالي في مدينة غزة. وهذه البيانات تحتوي المؤهلات الأكاديمية للمعلمين وكذلك الخبرة والدورات التي تلقوها في ثلاثة سنوات، واستبيان يحتوي على العديد من الأسئلة حول الدورات التي تلقاها المعلم ومدة الخدمة في الوزارة. نقترح نموذجا لتقييم أدائهم من خلال استخدام تقنيات استخراج البيانات مثل association، وقواعد تصنيف (شجرة القرار، القاعدة التعريفي، (Naïve Bayesian (Kernel) K-NN لتحديد الطرق التي يمكن أن تساعدهم على تقديم خدمة أفضل للعملية التعليمية ونأمل تحسين أدائهم وبالتالي ينعكس أداء المعلمين في الفصول الدراسية. في كل المهام، نقدم المعرفة المستخرجة ووصف أهميتها في نطاق أداء المعلم. أظهرت النتائج أن العوامل مثل السماح المتدربين بالمشاركة الفاعلة، وضوح أهداف الدورة للمتدربين، تنطلق الدورة من معارف (الخبرات السابقة) للمتدربين، طبق المتدربون الخبرات التي اكتسبوها في فصولهم الدراسية تؤثر على تحسين الكفاءة المهنية. حصلنا على accuracy %77.46 باستخدام Naïve Bayesian (Kernel) و79.92 % باستخدام K-NN.

وصف العنصر: ملخص باللغة العربية

عناصر مشابهة