استخدام تقنيات تنقيب البيانات لاستكشاف أنماط مؤثرات التحصيل الاكاديمي لطلاب المرحلة الثانوية: دراسة حالة شهادة التعليم الثانوي الصف الثالث علمي من العام 2007م حتى العام 2016م
| المؤلف الرئيسي: | المبارك، البدوي سعد البدوي (مؤلف) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | إبراهيم، أشرف عثمان (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | الخرطوم |
| الصفحات: | 1 - 93 |
| رقم MD: | 915822 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | العربية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة النيلين |
| الكلية: | كلية علوم الحاسوب وتقانة المعلومات |
| الدولة: | السودان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
408
| المستخلص: |
يقدم هذا البحث دراسة تطبيقية في مجال اكتشاف المعرفة Knowledge Discovery باستخدام تقنيات التنقيب في البيانات Data Mining الهدف الأساسي من الدراسة هو اكتشاف بعض الأنماط السائدة في البيانات الأكاديمية للطلاب في امتحان الشهادة الثانوية - المساق العلمي - منذ العام 2007 م وحتى العام 2016 م ومن ثم الخروج بمؤشرات عامة حول الأداء الأكاديمي لدعم السياسات التعليمية لدى متخذي القرار في وزارة التربية والتعليم، لا سيما وأن حجم البيانات وكذلك البعد الزمني الكبير نسبيا لهذه البيانات يدعم من نتائج هذا البحث. في هذه الدراسة تم اكتشاف بعض الأنماط (Patterns) السائدة في هذه البيانات وقد خلص البحث إلى وجود مجموعة من الأنماط التي يمكن أن تعطى مؤشرات ذات دلالة في الجانب التعليمي. من هذه الأنماط وجود ارتباط بين التحصيل الكلى للطالب ومستوى تحصيل الطالب لبعض المواد وكذلك العلاقة بين تقدير معدل تحصيل الطالب الكلى بالتقدير المتحصل عليه في بعض المواد. البحث محاولة لقراءة هذه النتائج وتفسيرها وعرضها والتحقق من مستواها ونوعيتها وذلك بعرضها على متخذي القرار بالوزارة. تم اختيار تقنيات التنقيب في البيانات كونها الأنسب للاستفادة من حجم هذه البيانات وكذلك لأنها تستخدم خوارزميات استنباطية ذكية تستخدم غالبا لدعم اتخاذ القرار. استخدمت طرائق مختلفة من تقنيات التنقيب في البيانات لدعم النتائج المكتشفة وهي تقنية العنقدة وتم استخدام خوارزمية (K-means) في تقنية العناقيد (Clusters) والتصنيف بأشجار القرار Classification Using Decision Trees وذلك بعد عملية المعالجة الأولية Preprocessing لقاعدة البيانات وإعادة هيكلتها على شكل مستودع بيانات منطقي Logical Data Warehouse وقد استخدمت خوارزمية (K-means) في تقنية العناقيد (Clusters)، وخوارزمية (J48) في تقنية التصنيف بأشجار القرار. هذه الطرائق والخوارزميات تم تطبيقها من خلال الأداة WEKA التي تدعم الكثير من الخوارزميات والطرائق للتنقيب في البيانات. ومن نتائج البحث تم بناء مستودع بيانات منطقي وتطبيق بعض خوارزميات التنقيب في البيانات على قاعدة البيانات بوزارة التربية والتعليم الاتحادية، إضافة إلى نتائج أخرى هامة متعلقة بسجلات الطلاب مثل علاقة معدلات مرحلة الأساس وفترة الانقطاع بعد مرحلة الأساس باتجاهات الطلاب الأكاديمية، أضف إلى ذلك علاقة كثير من المواد الدراسية بتسرب الطلاب وانقطاعهم عن الدراسة، إما لصعوبة المفردات أو لخلل في الخطط الدراسية والمناهج. |
|---|
عناصر مشابهة
-
استكشاف معرفة مؤثرات التحصيل الاكاديمي لنتيجة طلاب مرحلة الأساس بإستخدام تقنيات تنقيب في البيانات: دراسة حالة شهادة التعليم الأساس ولاية القضاريف من العام 2005 م وحتى العام 2016 م
بواسطة: الحسين، مديحة مهدي محمد منشور: (2017) -
استخدام تقنيات التنقيب عن بيانات مرضى الفشل الكلوي: دراسة حالة مستشفى أحمد قاسم
بواسطة: أحمد، الشاذلية عبدالله منشور: (2017) -
دراسة تحليلية للتحصيل الأكاديمي لطلبة الجامعة الأردنية (2005 - 2010) في المرحلة الجامعية الأولى باستخدام منهجية التنقيب عن البيانات
بواسطة: بهلول، جهاد عطية محمد منشور: (2013) -
عملية التنقيب فى البيانات كأحد تقنيات ذكاء الأعمال لتسيير خطر منح القروض البنكية : دراسة حالة بنك الفلاحة والتنمية الريفية ( وكالة تيارت )
بواسطة: العجال، عدالة منشور: (2014) -
استخدام تقنيات التصنيف في التنقيب عن البيانات: بالتطبيق علي قسم المبيعات بشركة النيلين الهندسية
بواسطة: محمد، حذيفة محمد عثمان منشور: (2019)
