استكشاف بعض الأنماط المؤثرة في الأداء الأكاديمي لطلاب جامعة العلوم والتكنولوجيا باستخدام تقنيات التنقيب في البيانات

Abstract

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 جامعة العلوم والتكنولوجيا اليمنية منذ العام 1994م وحتى العام 2005م  ومن ثم الخروج بمؤشرات عامة حول الأداء الأكاديمي لدعم السياسات التعليمية لدى متخذي القرار في الجامعة، لا سيما وأن حجم البيانات وكذلك البعد الزمني الكبير نسبياً لهذه البيانات يدعًم 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 مستوى تحصيل الطالب لبعض المواد، وبين معدل الطالب في الثانوية واختيار التخصص في الجامعة، وكذلك علاقة المنح الدراسية بمستوى تحصيل الطالب أكاديمياً. قدم البحث محاولة لقراءة هذه النتائج وتفسيرها وعرضها والتحقق من مستواها ونوعيتها وذلك باطلاع متخذي القرار بالجامعة عليها. تم اختيار تقنيات التنقيب في البيانات كونها الأنسب للاستفادة من حجم هذه البيانات وكذلك لأنها تستخدم خوارزميات استنباطية ذكية تستخدم غالباً لدعم اتخاذ القرار. استخدمت طرائق مختلفة من تقنيات التنقيب في البيانات لدعم النتائج المكتشفة وهي قواعد الارتباط Association Rules والتصنيف بأشجار القرار Classification Using Decision Trees  وذلك بعد عملية المعالجة الأولية Preprocessing لقاعدة البيانات وإعادة هيكلتها على شكل مستودع بيانات منطقي Data Warehouse  Logical. وقد استخدمت خوارزميتي Apriori, Predictive Apriori في تقنية قواعد الارتباط، وخوارزميتي ID3, J48 في تقنية التصنيف بأشجار القرار. هذه الطرائق والخوارزميات تم تطبيقها من خلال الأداة WEKA التي تدعم الكثير من الخوارزميات والطرائق للتنقيب في البيانات. وفي الأخير تم استخلاص الاستنتاجات واقتراح بعض التوصيات التي تهم صانع القرار للاستفادة منها في تحسين الأداء الأكاديمي في الجامعة.