University Publications

في الآونة الأخيرة حرصت أغلب المؤسسات الأكاديمية على إيجاد العوامل التي تزيد من نتائج التعليم وأصبحت جودة التعليم هدف مهم تسعى جميع المؤسسات التعليمية اليه خاصة في ظل توفر قدر ضخم من البيانات التي يمكن الاستفادة منها للحصول على نتائج ممتازة. و كثر استخدام خوارزميات تنقيب البيانات لتحليل هذه العوامل. في هذه الدراسة تم بناء نموذج لتحديد أكثر العوامل المؤثرة في تقييم الطلاب للأستاذ الجامعي وذلك عبر تصنيف اجابات الطلاب المتحصل عليها بواسطة استبيان مكون من 36 فقرة، بالاضافة لبعض البيانات الأخرى الخاصة بالأستاذ مثل معدله التراكمي الذي تخرج به، الدرجة العلمية ، وعدد سنوات الخبرة. كان حجم مجموعة البيانات 709 صف، وتم استخدام ثلاث خوارزميات تصنيف، هي: Random Forest, Decision Tree و Naïve Bayes، كما تم استخدام خوارزمية Sequential Feature Selection(SFS) وذلك لسببين؛ الأول هو تقليل عدد السمات لزيادة دقة النتائج والثاني هو الحصول على السمات الأكثر صلة والتي تؤثر على النتيجة النهائية. تمت المقارنة بين اداء الخوارزميات وبعد الاختبار والتحقق كانت الـ Random Forest هي الأكثر دقة . يمكن تقسيم عملية تصميم النموذج النهائي الى أربع مراحل، المرحلة الأولى هي المعالجة المسبقة (preprocessing)، و الثانية هي تطبيق SFS للعثور على السمات المرتبطة ببعضها، في المرحلة الثالثة تم تطبيق خوارزميات التصنيف الثلاث وأخيرا المرحلة الرابعة تم التحقق من النموذج عن طريق تقنية التحقق المتقاطع الطبقي Stratified Cross Validation، وذلك لأن البيانات غير متوازنة imbalanced.