AI-Driven Major Recommendations for Cloud-Based E-Learning: A Yemen Focused Solution Using Random Forest and Labor Market Data

الملخص

أدّى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في منصّات التعلّم الإلكتروني المعتمدة على الحوسبة السحابية إلى إحداث تحوّل جذري في مجال التعليم الشخصي، من خلال توفير حلول قابلة للتوسّع في مجال الإرشاد الأكاديمي. ومع ذلك، تواجه المناطق النامية مثل اليمن تحدّيات كبيرة في تبنّي هذه التقنيات بسبب محدودية البنية التحتية وغياب أنظمة الإرشاد الأكاديمي التقليدية. تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح نظام توصية ذكي لاختيار التخصص الجامعي يتم دمجه في منصّة تعليم إلكتروني سحابية لمعالجة هذه الفجوات. وبالاعتماد على خوارزمية الغابة العشوائية (Random Forest)، يقوم النظام بتحليل الأداء الأكاديمي، واتجاهات سوق العمل، والبيانات الديموغرافية المستخرجة من مجموعة بيانات "خريجي الجامعات العربية"، وذلك لتقديم توصيات مخصّصة للتخصص الجامعي المناسب. وقد حقق النظام دقّة تنبؤية بلغت 97.5%، حيث ظهرت معدلات التوظيف في سوق العمل والدرجات الأكاديمية كأهم العوامل المؤثرة في عملية التوصية. كما تضمن البنية السحابية للنظام إتاحة الوصول في الوقت الحقيقي، مما يجعله ذا قيمة كبيرة في البيئات التعليمية النائية ومحدودة الموارد. وتبرز هذه الدراسة الإمكانات الكبيرة لأدوات الإرشاد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تحسين عملية اتخاذ القرار لدى الطلاب، والحد من معدلات التسرّب الجامعي، ومواءمة الاختيارات التعليمية مع متطلبات سوق العمل. وتوصي الدراسة المستقبلية بتوسيع متغيرات البيانات، وتحسين التكامل مع بيانات سوق العمل في الزمن الحقيقي، ومعالجة الجوانب الأخلاقية مثل خصوصية البيانات وعدالة الخوارزميات. وتسهم هذه الدراسة في ردم فجوة الإرشاد الأكاديمي في اليمن، وتقدّم رؤى قابلة للتطبيق في بيئات أخرى منخفضة الموارد.