عنــــوان البــــــحث مقارنة تقنيات تنقيب البيانات في أداء الطالب الاكاديمي بالتطبيق علي بعض المدارس الثانوية الحكومية بولاية الخرطوم - محلية كرري

Abstract

Abstract It is known that the student’s academic record is the foundation upon which the student and the educational institution are based during the study period, as it contains all academic and personal information about the student over the years of study. Although there is all the information that helps in making decisions about developing the academic level of the student, it is not used for this purpose, it's just used to store certain statistics. In this research, I made a comparison between data mining techniques using the Aproiri algorithm and the FP-growth algorithm in the correlation technique, the K-means algorithm in the clustering technology and the one-R algorithm in the classification technology and applied it to the academic database of a number of male and female students in Khartoum State schools - Karary local government secondary school, in follow-up Academic performance of the student based on his grades in ten subjects. After collecting data, preparing it, analyzing it, and applying the aforementioned technologys. Important results were reached It is that the final rates for most students between failure and the middle and that the lowest minimum subjects in the level are mathematics and the English language with very high failure rates and that a number of subjects are closely related to each other and closely related to the success or failure of the student at the final rate and that the FP-growth algorithm is better in performance than Aproiri algorithm technology, and that the efficiency of the One-R algorithm in classification technology and SimpleK-means in clustering technology is very high.

الملخص من المعروف أن سجل الطالب الأكاديمي هو الأساس الذي يرتكز عليه الطالب والمؤسسة التعليمية أثناء فترة الدراسة ، حيث أنه يحوي كل المعلومات الأكاديمية والشخصية حول الطالب عل مدار سنين الدراسة. وبالرغم من توفر كل المعلومات التي تساعد في إتخاذ القرارات بشأن تطوير المستوى الأكاديمي للطالب إلا أنه غير مستخدم لهذا الغرض و يكٌتفى منه بأخذ إحصاءات معينة وتخزينٌها. وقد قمت في هذا البحث بعمل مقارنة بين تقنيات تنقيب البيانات بإستخدام خوارزمية Aproiriوخوارزمية FP-growth في تقنية قواعد الإرتباط ، وخوارزمية K-means في تقنية التجميع وخوارزمية One-R في تقنية التصنيف وتطبيقها على قاعدة البيانات الأكاديمية لعدد من طلاب وطالبات مدارس ولاية الخرطوم - محلية كرري الثانوية الحكومية ، في متابعة أداء الطالب أكاديميا إستناداً عل درجاته في عشر مواد وبعد تجميع البيانات وتهيأتها وتحليلها وتطبيق التقنيات المذكورة مسبقا تم التوصل إلى نتائج هامة وهي أن المعدلات النهائية لمعظم الطلاب بين الرسوب والوسط وأن أكثر المواد تدنيا في المستوى هي مادة الرياضيات واللغة الإنجليزية بنسب رسوب عالية جدا وأن عدد من المواد الدراسية ترتبط مع بعضها وترتبط إرتباطا وثيقا بنجاح أو رسوب الطالب في المعدل النهائي وأن خوارزمية FP-growth أفضل في الأداء من خوارزمية Aproiri في تقنية قوانين الإرنباط وأن كفاءة خوارزمية One-R في تقنية التصنيف وخوارزمية SimpleK-means في تقنية التجميع عالية جدا .