AURUM Mühendislik Sistemleri ve Mimarlık Dergisi
Yazarlar: Karrar ALİ, Sefer KURNAZ
Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Anahtar Kelimeler:Data mining,Predicative models,Classification,Decision tree,Performance prediction
Özet: Bu araştırma, veri madenciliği tekniklerini kullanarak bilginin keşfinde uygulamalı bir çalışma sunuyor, Bu çalışmanın temel amacı, 2010’den 2019’e kadar olan üçüncü Orta Sertifika - Bakalorya için öğrencilerin akademik verilerinde mevcut bazı kalıpları keşfetmektir. Daha sonra Irak Eğitim Bakanlığındaki karar vericilerin eğitim politikalarını desteklemek için akademik performansa ilişkin genel göstergeler geldi. Özellikle veri hacminin yanı sıra, bu verilerin nispeten büyük zaman boyutu da arama sonuçlarından destek aldığından. Bu araştırmada, bu verilerde baskın olan bazı veri kalıplarının, eğitim açısından önemli göstergeler sağlayabilecek bir dizi örgütün varlığına göre özetlendiğini keşfettik. Bu kalıplardan, öğrencinin genel ortalaması ile bazı derslerin öğrenci başarısı arasında bir korelasyon vardır ve bazı derslerde elde edilen tahminde öğrenci başarısının değerlendirilmesi arasındaki ilişki vardır. Bu araştırma, bu sonucu okuma, yorumlama ve sunum seviyesini okumaya ve seviyesini ve kalitesini bakanlıktaki karar vericiye sunarak seviyesini doğrulamaya çalışır. Veri madenciliği teknikleri, bu verinin boyutundan yararlanmak içinuygun olarak seçilmiştir ve çünkü karar vermeyi desteklemek için sıklıkla kullanılan akıllı tümdengelim algoritmaları kullanmaktadır. Bulguları desteklemek için farklı veri madenciliği teknikleri metotları kullanıyoruz, yani küme oluşturma ve sınıflandırmada k- means algoritmasını kullanarak küme oluşturma işleminin ardından (logical data warehouse ) veritabanının ilk işlenmesi ve yeniden yapılandırılmasından sonra karar ağaçları kullanılarak kümeleme. Kümeli teknolojide K-means algoritması, karar ağacı için sınıflandırma tekniğindeki algoritma (J48), bu yöntemler ve algoritmalar weka aracı kullanılarak uygulanmıştır. Veri madenciliğinde birçok algoritma ve yöntemi destekleyen. Araştırma sonuçlarına göre mantıksal bir veri ambarı ve bazı veri madenciliği algoritmalarının Milli Eğitim Bakanlığı veri tabanına uygulanması, Öğrenci kayıtlarıyla ilgili diğer önemli sonuçlara ek olarak, birçok dersin öğrencileri bırakması ve çalışma dışı bırakması gibi, Çalışma planları ve müfredatta ya zor bir kelime ya da kusur.