تنقيب البيانات التعليمية باستخدام خوارزمية- APriori -لتقييم أداء الطلاب وتحسين الإنتاج الأكاديمي

Abstract

تقدم هذه الدراسة حالة تطبيقية في مجال اكتشاف المعرفة Knowledge Discovery باستخدام تقنيات تنقيب البيانات Data Mining. بهدف اكتشاف بعض الأنماط السائدة في البيانات الأكاديمية للطلاب في جامعة الملك خالد في الفترة 1434ه-1437ه ومن ثم الخروج بمؤشرات عامة حول الأداء الأكاديمي لدعم السياسات التعليمية لدى متخذي القرار في الجامعة. طبقت الدراسة منهجية CRIP DM المستخدمة عادة في دراسات تنقيب البيانات علي عينة الدراسة وكان التطبيق التقني باستخدام R package لاستخراج المؤشرات الإحصائية وتم الاعتماد علي خوارزمية Apriori من خلال الحزمة التطبيقية Weka. وقد خلصت الدراسة إلى وجود مجموعة من الأنماط Patterns التي يمكن أن تعطى مؤشرات ذات دلالة، مثل ثبات بعض التقديرات للطلاب في بعض الفصول الدراسية، تزايد في التقديرات حتى فصول دراسية معينة وتدني في التقديرات في فصول دراسية أخرى، التباين في تقديرات الطلاب وظهور واختفاء المعدلات الشاذة في بعض الفصول الدراسية. كما خرجت الدراسة بحزمة من التوصيات من شانها أن تساهم في جودة ونجاح العملية التعليمية أهمها بناء مستودع بيانات رقمي متكامل يكون نواة لدراسات مستقبلية متقدمة. الكلمات المفتاحية: العملية التعليمية، جامعة الملك خالد، تنقيب البيانات، خوارزمية Apriori

Abstract This study presents an applied case study in Knowledge Discovery using data mining techniques. In order to discover significant patterns in the students’ academic data at King Khalid University from 1434 AH to 1437 AH. And find out general indicators on academic performance to support decision makers to set the educational policies at the university. This research applied the CRIP DM methodology, which is a popular data mining application on the sample data. R package was used for performing the statistical analysis of academic indicators, and the Apriori Algorithm in Weka mining tool was also used. This study demonstrates that there is a set of Patterns that can give key indicators, such as the constancy of some grades for students in some of the semesters, an increase in grades up to certain semesters as well as a decrease in others, in addition to the variance analysis of students’ grades. Moreover, patterns discovery in students’ grades in some semesters. Furthermore, this study came out with a set of recommendations that would contribute to the quality and success of the educational process, and importantly is the need for developing an integrated digital data warehouse that will be the core for future researches. Keywords: Data Mining, Apriori Algorithm, King Khalid University.