مناقشة لطالبة الماجستير حول تحسين التنبؤ بأداء المتعلمين في بيئة التعلم الافتراضية باستخدام طريقة أختيار الخصائص التسلسلية المعدلة

التاريخ :02/12/2020 19:47:00
كلية تكنولوجيا المعلومات
كتـب بواسطـة  مسؤول موقع كلية تكنولوجيا المعلومات عدد المشاهدات 395

اقيمت على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات مناقشة الطالبة ( ميامي عبد العزيز غثوان) والموسومة
"Enhancing the Prediction of Learners’ Performance on Virtual Learning Environment Using a Modified Sequential Feature Selectio Method"
وبأشراف الدكتور ( احمد حبيب العزاوي) وكانت حول تقديم نموذج تنبؤ مبكر للأداء المتوقع للطلاب ومواكبة العملية التعليمية في بيئة التعلم الافتراضية (VLE) على أساس أربع فترات زمنية.
يعتمد البحث على بيانات من مقررين مختلفين (علمي وإنساني) في الجامعة المفتوحة (OU) في بريطانيا. تم بناء النماذج في هذه الأطروحة على أساس طريقة التعبئة (Bagging) في واقع ثلاثة مصنفات REPTree في كل نموذج. أولاً ، تم التحقيق في تأثير السمات المختلفة مثل السوابق السلوكية والديموغرافية. لتعزيز دقة التنبؤ ، تم إنشاء أربعة متغيرات وهي إجمالي عدد الأنشطة قبل وبعد بدء الدورات ، والمتوسط ، والمشاركة. وفقًا لذلك ، تم اختبار النموذج أولاً بالميزات الأصلية فقط. بعد ذلك ، تم تضمين الميزات التي تم إنشاؤها في نموذج التنبؤ لتسليط الضوء على التحسين في دقة التنبؤ ومقارنة النتائج. في هذا البحث ، تم أيضًا تحسين خوارزمية التحديد المتسلسل للميزات (SFS) لتحديد أفضل العوامل التي قد تؤثر على أداء الطلاب وتحسين دقة التنبؤ للنموذج المقترح.
تمت مقارنة دقة التنبؤ بالميزات الديموغرافية والسلوكية والمُولدة قبل وبعد تطبيق طريقة تحديد الميزات المتسلسلة المطورة (D-SFS). علاوة على ذلك ، تمت مقارنة دقة التنبؤ بطريقة D-SFS مع طريقة SFS الأصلية. بشكل عام ، كان هناك اختلاف في الميزات التي تؤثر على التحصيل الدراسي للطلاب بناءً على الموضوع. باستخدام جميع الميزات وتطبيق طريقة D-FSF ، كانت دقة التنبؤ التي تم الحصول عليها 72.6006? و 84.8297? و 89.5252? و 92.5180? لفترات التنبؤ الأولى والثانية والثالثة والرابعة على التوالي في مقرر العلوم. وفي مقرر العلوم الاجتماعية كانت دقة التنبؤ 80.1483? و 90.6631? و 94.3717? و 94.8516? لفترات التنبؤ الأولى والثانية والثالثة والرابعة على التوالي. هذه النتائج مهمة للمؤسسات الأكاديمية لتحسين تصميم الدورات عبر الإنترنت والاستجابة لاحتياجات المتعلمين.