research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Development of important patterns in student database using statistical classifier
تطوير أنماط هامة ِ في قاعدةِ بيانات الطلاب ِ باستخدام المصنفات الإحصائية.

Loading...
Loading...
Abstract

The research aims to use some data mining techniques to predict the phenomenon of leakage of undergraduate students using a number of risk factors (important) ( the gender , the attendance , the former grade of students , the educational level of parents , friends , first child , working ) by using the closet nearest neighbor algorithm (KNN). 350 survey forms were distributed among the students of all the stages of the college of administration and economy department of administrational information systems. The forms contained 19 questions. The variables of the forms and their data took the classification of (C4.5) and CART to compare the results and to choose the best to predict the rate of success and failure of the students who have failed before . It has also been designed a database for the students of college of Administration & economics , with a computer system related on concerning with all registration affairs.

يهدف البحث إلى استخدام بعض تقنيات تنقيب البيانات للتنبؤ بظاهرة تسرب طلبة المرحلة الجامعية باستخدام عدد من عوامل الخطورة(المهمة) (الجنس ،الدوام،الدرجات السابقة للطالب ، المستوى التعليمي للوالدين ، لديه أصدقاء ، أول طفل ، يعمل) وباستخدام خوارزمية الجار الأقرب (KNN) .تم توزيع (350) استمارة استبيان على جميع المراحل لطلبة كلية الإدارة والاقتصاد/قسم نظم المعلومات الإدارية والتي تتضمن (19) سؤال وأخذت متغيرات الاستمارة وبياناتها كإدخال لخوارزميتي التصنيف (C4.5) و (CART)للمقارنة بين نتائج الخوارزميتين واختيار الأفضل للتنبؤ بنسبة النجاح والرسوب للطلبة غير المتسربين . تم تصميم قاعدة بيانات خاصة بطلبة كلية الإدارة والاقتصاد /قسم نظم المعلومات الإدارية ، مع نظام حاسوبي متكامل وخاص بكل ما يتعلق بأمور التسجيل .

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2012 (1)