اعلام جامعة بابل | اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"التنبؤ بأداء الطلاب"

اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"التنبؤ بأداء الطلاب"

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 07/11/2024 20:27:05 PM

عدد المشاهدات : 143

اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"التنبؤ بأداء الطلاب في التعلم الإلكتروني باستخدام نموذج قائم على الأنطولوجيا وشجرة القرار"

ضحى فاضل عباس
قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات يناقش اطروحة دكتوراه " التنبؤ بأداء الطلاب في التعلم الإلكتروني باستخدام نموذج قائم على الأنطولوجيا وشجرة القرار"
لطالبة الدكتوراه ( صفا رضا جاسم عبد ) و بإشراف (احمد حبيب سعيد ) في قسم البرمجيات . و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الخميس المصادف 7/11/2024 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات .

بينت الاطروحة إن هناك العديد من التحديات التي تواجه المجتمع العلمي التربوي مثل التنبؤ بالأداء الأكاديمي للطلاب وقابلية نقل النماذج التنبؤية التي تم الحصول عليها لدورة معينة بحيث يمكن تطبيقها على دورات مختلفة أخرى. ومع ذلك، في هذا المجال، ركزت معظم الدراسات السابقة على الحصول على أفضل دقة لنماذج دوراتهم الفردية المحددة. تهدف هذه الأطروحة إلى اقتراح نهج جديد لتصنيف أداء الطلاب بناءً على قواعد الهندسة الوجودية وقواعد لغة الويب الدلالية (SWRL) لتحقيق قابلية نقل الدورات وقابلية نقل النماذج التنبؤية التي تم الحصول عليها لدورة معينة بحيث يمكن تطبيقها على دورات مختلفة أخرى تستخدم تفاعلات الطلاب في بيئة التعلم الافتراضية (VLE) في الجامعة المفتوحة (OU)
تستند الأطروحة على بيانات من دورتين مختلفتين (دورات العلوم ودورات العلوم الاجتماعية) في
الجامعة المفتوحة (OU). يتم تحسين تنبؤات أداء الطلاب من خلال ثلاثة نماذج تم تطويرها: نموذج التعلم الآلي المحسن (DMLM) ونموذج التعلم العميق المحسن (ODLM) ونموذج الهندسة الوجودية (OEM).يتم اتباع العديد من الخطوات لتعزيز دقة التنبؤ بالتقنيات المطبقة مثل التعامل مع القيم المفقودة وتطبيع قيم الميزات وتوليد ميزات جديدة. علاوة على ذلك، يتم استخدام اختيار الميزات مثل (SFS) و(PSO) للتعلم الآلي والتعلم العميق. يتم تطبيق تقنيتين للتحسين مثل البحث العشوائي والبحث الشبكي. يتم تطبيق أربع مراحل للتنبؤ لقياس أداء المصنفين التعلم الالي والتعلم العميق وتم تطبيق مرحلتين للتنبؤ لقياس اداء النموذج الوجودي. تكشف النتائج أن الميزات المولدة حديثًا هي متنبئات مهمة لأداء الطلاب.
في مرحلة التنبؤ الأولى للربع الأول، يستخدم النموذج المقترح الميزات الأصلية حيث كان أداء نموذج التعلم الآلي المحسن (OMLM) ونموذج التعلم العميق المحسن(ODLM) ونموذج الهندسة الوجودية(OEM) 81? و72? و92? على التوالي لدورات العلوم الاجتماعية، وكان 75? و74? و92? على التوالي لدورات العلوم. ثانيًا، مع الميزات الأصلية والميزات التي تم إنشاؤها حديثًا للربع الأول، كانت دقة نموذج التعلم الآلي المحسن (OMLM) ونموذج التعلم العميق المحسن (ODLM) وتقنيات نموذج الهندسة الوجودية(OEM) 88? و89? و97? على التوالي لدورات العلوم الاجتماعية، وكانت 91? و82? و96? على التوالي لدورات العلوم. ثالثًا، بناءً على الميزات المولدة وغيرها التي لم يتم استخدامها في عملية التوليد للربع الأول، كان أداء النموذج لنموذج الهندسة الوجودية(OEM) . 94? أخيرًا، بناءً على الميزات المولدة للربع الأول، كان أداء النموذج لنموذج الهندسة الوجودية(OEM) . 94?وفقًا لهذه النتائج، يمكن ملاحظة أن نموذج الهندسة الوجودية تفوق على جميع المصنفات الأخرى. علاوة على ذلك، فإن نتائج نماذجنا المقترحة أفضل مقارنة بالدراسات السابقة التي استخدمت هذه المجموعات من البيانات.

ت	اسماء اعضاء لجنة المناقشة	اللقب العلمي	الاختصاص الدقيق	مكان العمل	المنصب
1	د. نبيل هاشم كاغد	استاذ متمرس	ذكاء اصطناعي	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	رئيساً
2	د. ايمان صالح صكبان	استاذ	ذكاء اصطناعي و معلوماتية حيوية	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
3	د. وفاء محمد سعيد	استاذ	معالجة صور و ذكاء اصطناعي	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
4	د. علي محسن محمد	استاذ مساعد	معالجة صور	جامعة القادسية / كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات	عضوا
5	د. احمد خلفة عبيد	استاذ مساعد	ذكاء اصطناعي و نظم معلومات	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
6	د. احمد حبيب سعيد	استاذ مساعد	انظمة معلومات و تقنيات ويب	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا و مشرفا