مدلی برای پیش بینی آسیب پذیری تحصیلی در مقطع کارشناسی مبتنی بر شبکه عصبی
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
هدف پژوهش حاضر، توسعه مدلی برای پیش بینی شرایط اخراج آموزشی دانشجویان مقطع کارشناسی رشته های مهندسی بوده که به روش داده کاوی و با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی به اجرا درآمده است. جامعه آماری، دربرگیرنده کلیه پذیرفته شدگان سال های 1387 لغایت 1390 در سه مورد از دانشگاه های فنی و مهندسی کشور بوده است. داده های پژوهش با بهره برداری مستقیم از سیستم های آموزش هر سه دانشگاه در مدل سازی وارد شدند. نتایج حاکی از آن است که با بهره گیری از داده های موجود در سیستم های حوزه آموزش دانشگاه ها و به خدمت گرفتن شبکه عصبی می توان با صحت بیش از 95 درصد نسبت به پیش بینی وضعیت تحصیلی یکایک دانشجویان اقدام نمود. کارآئی مدل های حاصله در دانشگاه های مورد مطالعه، به ترتیب برابر 0. 72، 0. 556و 0. 565 حاصل گردیدند. معدل کل، تعداد واحدهای گذرانده، تعداد نیمسال های مبادرت به فعالیت های فوق برنامه و تعداد نیمسال های مشروطی قبلی به عنوان به عنوان موثرترین متغیرهای پیش بین، توسط شبکه عصبی تشخیص داده شدند.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
8 تا 27
لینک کوتاه:
magiran.com/p1920192
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!