يوسف صالح أبو زر Yousef Saleh Abuzir, إسلام يونس عمرو Islam Younis Amro, بسام ترك Bassam Tork, ماهر عيسى Maher Issa
{"title":"基于数据挖掘的水平考试新生预测模型","authors":"يوسف صالح أبو زر Yousef Saleh Abuzir, إسلام يونس عمرو Islam Younis Amro, بسام ترك Bassam Tork, ماهر عيسى Maher Issa","doi":"10.33977/2106-000-004-003","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"مهتمون بإيجاد العوامل الرئيسية التي تؤثر على هذه العلامة او النتيجة. من أجل التحليل والتنبؤ بما سيحدث خلال المراحل المختلفة لعملية التسجيل في الجامعة، يمكن استخدام نماذج التنقيب عن البيانات والتي ستساعد الجامعة في تحديد التدخلات والتدابير واتخاذ الإجراءات اللازمة وفقا لذلك في الوقت المناسب. لإجراء التحليلات والتنبؤات ، استخدمنا أداة Waikato’s Knowledge Analysis Environment (WEKA) وخوارزميات مثل K-Means ، والانحدار اللوجستي ، وخريطة Kohonen ذاتية التنظيم (KSOM) و EM لتحديد العوامل الأكثر تأثيرا على تنبؤ علامة للطالب في اختبار المستوى. أظهرت نتائج هذا البحث أن EM تظهر اداء جيد لتحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على العلامة النهائية للطالب في اختبار المستوى. تعد خوارزميات الثلاثة الأخرى المستخدمة الانحدار اللوجستي، K-Means، KSOM نموذجا تنبؤيا لعلامة الطالب في امتحان المستوى.","PeriodicalId":139540,"journal":{"name":"المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية","volume":"93 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-04-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"A Prediction Model Of Newly Admitted Students In The Level Exam Using Data Mining\",\"authors\":\"يوسف صالح أبو زر Yousef Saleh Abuzir, إسلام يونس عمرو Islam Younis Amro, بسام ترك Bassam Tork, ماهر عيسى Maher Issa\",\"doi\":\"10.33977/2106-000-004-003\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"مهتمون بإيجاد العوامل الرئيسية التي تؤثر على هذه العلامة او النتيجة. من أجل التحليل والتنبؤ بما سيحدث خلال المراحل المختلفة لعملية التسجيل في الجامعة، يمكن استخدام نماذج التنقيب عن البيانات والتي ستساعد الجامعة في تحديد التدخلات والتدابير واتخاذ الإجراءات اللازمة وفقا لذلك في الوقت المناسب. لإجراء التحليلات والتنبؤات ، استخدمنا أداة Waikato’s Knowledge Analysis Environment (WEKA) وخوارزميات مثل K-Means ، والانحدار اللوجستي ، وخريطة Kohonen ذاتية التنظيم (KSOM) و EM لتحديد العوامل الأكثر تأثيرا على تنبؤ علامة للطالب في اختبار المستوى. أظهرت نتائج هذا البحث أن EM تظهر اداء جيد لتحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على العلامة النهائية للطالب في اختبار المستوى. تعد خوارزميات الثلاثة الأخرى المستخدمة الانحدار اللوجستي، K-Means، KSOM نموذجا تنبؤيا لعلامة الطالب في امتحان المستوى.\",\"PeriodicalId\":139540,\"journal\":{\"name\":\"المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية\",\"volume\":\"93 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-04-05\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33977/2106-000-004-003\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33977/2106-000-004-003","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
A Prediction Model Of Newly Admitted Students In The Level Exam Using Data Mining
مهتمون بإيجاد العوامل الرئيسية التي تؤثر على هذه العلامة او النتيجة. من أجل التحليل والتنبؤ بما سيحدث خلال المراحل المختلفة لعملية التسجيل في الجامعة، يمكن استخدام نماذج التنقيب عن البيانات والتي ستساعد الجامعة في تحديد التدخلات والتدابير واتخاذ الإجراءات اللازمة وفقا لذلك في الوقت المناسب. لإجراء التحليلات والتنبؤات ، استخدمنا أداة Waikato’s Knowledge Analysis Environment (WEKA) وخوارزميات مثل K-Means ، والانحدار اللوجستي ، وخريطة Kohonen ذاتية التنظيم (KSOM) و EM لتحديد العوامل الأكثر تأثيرا على تنبؤ علامة للطالب في اختبار المستوى. أظهرت نتائج هذا البحث أن EM تظهر اداء جيد لتحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على العلامة النهائية للطالب في اختبار المستوى. تعد خوارزميات الثلاثة الأخرى المستخدمة الانحدار اللوجستي، K-Means، KSOM نموذجا تنبؤيا لعلامة الطالب في امتحان المستوى.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
