Computational Prediction Algorithms and Tools Used in Educational Data Mining: A Review

محتوى المقالة الرئيسي

Ameer K. AL-Mashanji
Aseel Hamoud Hamza
Laith H. Alhasnawy

الملخص

 في الأيام الأخيرة ، ظهرت مجموعة متنوعة من الأدوات لأغراض أداء التنقيب عن البيانات التعليمية (EDM). تظهر أنظمة التعليم الحالية أن هناك عدة عوامل تؤثر على أداء الطلاب. أولاً وقبل كل شيء ، يحتاج الطلاب إلى الدافع من أجل التعلم وهذا الدافع  يؤدي إلى نجاحهم. يعد التنبؤ بأداء الطلاب مجالًا مهمًا للبحث في استخراج البيانات التعليمية ، لا سيما من خلال تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة. تركز غالبية أبحاث EDM على خوارزميات التنبؤ. يقدم العمل الحالي مراجعة لخوارزميات التنقيب في البيانات والأدوات التي تم تبنيها في  EDM . كما يوفر نظرة ثاقبة للخوارزميات وأدوات التنقيب عن البيانات القوية الأكثر استخدامًا في التنبؤ بأداء الطلاب . سيكون هذا مفيدًا بشكل أساسي للمعلمين والمرشدين والمؤسسات ، مما يزيد من مستويات الطلاب الدراسية.

تفاصيل المقالة

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

[1]
"Computational Prediction Algorithms and Tools Used in Educational Data Mining: A Review", JUBPAS, م 31, عدد 1, ص 87–99, 2023, doi: 10.29196/jubpas.v31i1.4531.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.