استخدام تقنيات تنقيب البيانات لاستكشاف أنماط مؤثرات التحصيل الاكاديمي لطلاب المرحلة الثانوية دراسة حالة (شهادة التعليم الثانوي الصف الثالث علمي من العام 2007م حتى العام 2016م)

Abstract

ملخص البحث يقدم هذا البحث دراسة تطبيقية في مجال اكتشاف المعرفة Knowledge Discovery باستخدام تقنيات التنقيب في البياناتData Mining الهدف الأساسي من الدراسة هو اكتشاف بعض الأنماط السائدة في البيانات الأكاديمية للطلاب فى امتحان الشهادة الثانوية – المساق العلمي - منذ العام 2007 م وحتى العام 2016 م ومن ثم الخروج بمؤشرات عامة حول الأداء الأكاديمي لدعم السياسات التعليمية لدى متخذي القرار في وزارة التربية والتعليم ، لا سيما وأن حجم البيانات وكذلك البعد الزمني الكبير نسبياً لهذه البيانات يدعم من نتائج هذا البحث. في هذه الدراسة تم اكتشاف بعض الانماط (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 التحصيل الكلى للطالب و مستوى تحصيل الطالب لبعض المواد وكذلك العلاقة بين تقدير معدل تحصيل الطالب الكلى بالتقدير المتحصل عليه فى بعض المواد . البحث محاولة لقراءة هذه النتائج وتفسيرها وعرضها والتحقق من مستواها ونوعيتها وذلك بعرضها على متخذي القرار بالوزارة. 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 تقنية العنقدة وتم استخدام خوارزمية (K-means ) فى تقنية العناقيد(Clusters) والتصنيف بأشجار القرار Classification Using Decision Trees وذلك بعد عملية المعالجة الأولية Preprocessing لقاعدة البيانات وٕاعادة هيكلتها على شكل مستودع بيانات منطقي Data Warehouse Logical وقد استخدمت خوارزمية (K-means) في تقنية العناقيد(Clusters)، وخوارزمية (J48) في تقنية التصنيف بأشجار القرار . هذه الطرائق والخوارزميات تم تطبيقها من خلال الأداة WEKA التي تدعم الكثير من الخوارزميات والطرائق للتنقيب في البيانات.ومن نتائج البحث ﺗــم ﺑﻧــﺎء ﻣﺳــﺗودع ﺑﻳﺎﻧــﺎت ﻣﻧطﻘــﻲ وﺗطﺑﻳــق ﺑﻌــض ﺧوارزﻣﻳــﺎت اﻟﺗﻧﻘﻳــب ﻓــﻲ اﻟﺑﻳﺎﻧــﺎت ﻋﻠــﻰ ﻗﺎﻋــدة اﻟﺑﻳﺎﻧــﺎت ﺑوزارة التربية والتعليم الاتحادية، إﺿﺎﻓﺔ إﻟﻰ ﻧﺗﺎﺋﺞ أﺧرى ﻫﺎﻣﺔ ﻣﺗﻌﻠﻘﺔ ﺑﺳﺟﻼت اﻟطﻼب ﻣﺛﻝ ﻋﻼﻗﺔ ﻣﻌدﻻت مرحلة الاساس وﻓﺗرة اﻻﻧﻘطﺎع ﺑﻌد مرحلة الاساس ﺑﺎﺗﺟﺎﻫﺎت اﻟطﻼب اﻷﻛﺎدﻳﻣﻳﺔ، أﺿـف إﻟـﻰ ذﻟـك ﻋﻼﻗـﺔ ﻛﺛﻳـر ﻣـن اﻟﻣـواد اﻟدراﺳـﻳﺔ ﺑﺗﺳـرب اﻟطـﻼب واﻧﻘطـﺎﻋﻬم ﻋـن اﻟدراﺳـﺔ، إﻣـﺎ ﻟﺻﻌوﺑﺔ اﻟﻣﻔردات أو ﻟﺧﻠﻝ ﻓﻲ اﻟﺧطط اﻟدراﺳﻳﺔ واﻟﻣﻧﺎﻫﺞ.

Abstract This research presents application study of the domain of knowledge discovery by using the techniques of data mining, the main object of the study is discover the major patterns of the academic student data examination of higher secondary certificate – scientific procedure, since 2007 up to 2016 to get the indicator output around the academic performance.At this study we discover some major patterns data, Some of this patterns association exist between student modified summation and the student gain level for some subjects, also relation between summation degrees with degree gained from some subject .This research attempts to read this result and interpretation, supply and verification level and its type to supplied to ministry decision maker.We choose data mining technique because it's better to used benefit of quantity data, we use different way from data mining technique to support discovery result clusters using (k-means) and classification use decision tree, after first preprocessing data for database and restriction like logical data warehouse shape, we use k-means algorithm of clusters technique and (J48) algorithm of the classification technique of decision tree, this deferent way and algorithms application through weka tool, which support more algorithms and way of data mining Last deductive abstract and suggest some recommendation which interest for decision maker.Results from this research built logical data warehouse & applying algoritm fo data mining’s algorithm, in addition to the difficulties of some subjects which may from it’s tough words or other mis-qualification planning.