Extracting Meaningful Features and Hidden Patterns from the Students Records Using Data Mining Techniques

No Thumbnail Available
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
Educational Data Mining (EDM) helps to recognise the performance of students and predict their academic achievements that include the successes and failures aspects, also negative and challenges aspects. Consequently, a massive amount of students' data in educational systems has been collected, which has become difficult for officials to search through and obtain the knowledge required to discover challenges facing students and universities by traditional methods and this is a time-consuming task. The main aim of this research is to extract hidden patterns in students' historical academic data. The data mining tools used are classification and regression models that predict performance based on grade point average (GPA) and extraction of the frequent patterns generated by the association rules. The research data sets gathered from the College of Business and Economics (CBE) at Qassim University in KSA from 2014 to 2018. Knowledge from this can help in making appropriate decisions for certain circumstances and suggestions for overcoming students' weaknesses and failures. The findings show numerous problems related to a student's performance at different levels and in various courses. The results of the association rules indicated that there was a link between general education courses and student success. It was concluded that GPA failure is closely related to the first levels of study. The research outcomes indicated that there are many significant problems. Consequently, this study suggested a set of suitable solutions, which can be presented to the College of Business and Economics for the benefit and improving student performance and activating academic advising, in addition to enhancing the educational process.
Description
يساعد التنقيب في البيانات التعليمية على التعرف على اداء الطلاب في هذا المجال، لذلك يمكن استخدام تقنيات التنقيب في البيانات في تحليل أداء الطلاب والتنبؤ بإنجازاتهم الاكاديمية وكذلك الاخفاقات التي قد يواجهونها. تنبثق مشكلة البحث من كون الجامعات لديها كميات هائلة من البيانات التي يصعب على المسؤولين الأكاديميين البحث فيها يدوياً واهدار اوقاتهم للحصول على المعرفة المطلوبة. لذلك فإن الهدف الرئيسي من هذا البحث هو توظيف تقنيات التنقيب في البيانات في استخراج بعض الأنماط المخفية الهامة والخصائص الجديدة والتي تساعد صناع القرار في اتخاذ القرارات المناسبة من خلال تحليل بيانات الطلاب الأكاديمية، وقد تم جمع البيانات المطلوبة من كلية الاقتصاد والإدارة بجامعة القصيم في الفترة من عام 2014 الى عام 2018. ركزت الدراسة على تحليل متوسط درجات الطلاب والتنبؤ بمعدلاتهم التراكمية في المستويات التالية ومقارنة تحصيلهم الدراسي في السنوات الخمس بالإضافة الى ذلك استخراج الاحداث المتتالية والنادرة الحدوث للعثور على اسباب الفشل المتكرر للطالب في مواد معينة من خلال تطبيق تقنيات التنقيب المناسبة على تلك البيانات مثل التصنيف والانحدار واستخدام قواعد الارتباط لتحقيق هذا الغرض. ومن خلال نتائج هذا البحث تم اكتشاف وحصر التحديات التي تواجه الطلاب وأيضاً تحديد عوامل واسباب الفشل في بعض المقررات الدراسية، وصياغة بعض الحلول الممكنة، وبالتالي فإن هذه النتائج سوف تسهم في تحسين جودة التعليم والتغلب على الصعوبات التي تواجه الطلاب وتفعيل الارشاد الأكاديمي.
Keywords
Citation
Collections