educational data mining
در نشریات گروه مدیریت-
This research aims to develop a data-based model for fifth-generation universities. Creating a data-driven model in a university environment is essential in education. The primary mission of higher education is to address the specific educational needs of individuals, as well as the needs of society and its economic development. The study was conducted in both qualitative and quantitative sections. The grounded theory is conducted based on the perspectives of the chancellors of Islamic Azad University. 21 people were selected using snowball sampling techniques. In the following, a six-category model is provided. Analysis was done using NVIVO software. The statistical population in the quantitative section consisted of all professors from Islamic Azad University nationwide. A sample size of 381 professors was selected using the Cochran sampling formula. The research tool was a questionnaire created by the researcher. Then, using the model presented and the suggested pattern fit, the performance of the model is predicted based on the K-Mean method in Weka and RapidMiner software. According to the results, the proposed model was approved by experts. The analysis of structural equations was also confirmed. According to the Waode algorithm model, the highest accuracy was 81%.
Keywords: Fifth Generation University, Data-Based Model, Educational data mining -
انصراف دانشجو یکی از چالش های پیش روی آموزش عالی است. مقاله حاضر رویکرد پذیرش دانشجوی شهریه پرداز را نوعی کسب وکار و انصراف دانشجو را روی گردانی مشتری در نظر گرفته است و به دنبال بررسی عوامل انصراف دانشجویان و اتخاذ سیاست های مداخله جویانه بازدارنده است. پژوهش پیش رو کاربردی از نوع توصیفی است که به کمک داده های کمی و کیفی بر مبنای روش پژوهش کریسپ از داده کاوی اطلاعات دانشجویان ورودی شهریه پرداز (21420 دانشجو دانشگاه تهران طی سال های 1392- 1388) استخراج شده از بانک های اطلاعاتی سیستم آموزش دانشگاه تهران، اجرا شده است. هدف آن، تحلیل رفتار دانشجویان به منظور شناسایی دانشجویان در معرض خطر انصراف و ارائه مدل پیش بینی احتمال انصراف است. پس از تحلیل داده ها و ارائه مدل پیش بینی، جدول احتمال انصراف و مدل رگرسیونی انصراف، یافته های پژوهش ترم اول و دوم (به ویژه ترم اول در دوره سنی 31-24 سال) را به منزله پرخطرترین دوره زمانی، دانشجویان ارشد را مستعدترین مقطع و دوره شبانه را پرخطرترین دوره تحصیلی برای انصراف دانشجو (روی گردانی مشتری) شناسایی کرد.
کلید واژگان: انصراف، داده کاوی آموزشی، روی گردانی مشتری، مدیریت ارتباط با مشتریWithdrew is one of the challenges facing higher education. This paper considers the approach to admissions fees paid students as a business and the withdrawal of the student as customer churn. It aims to investigate the attrition of predictions for interventionist policies deterrent. This study is a descriptive and applied research and uses quantitative and qualitative data. The data are derived from the system of university of Tehran education, including 21,420 fees paid students entering in the years 2009-14. It uses data mining technology Crisp. The goal is to analyze the behavior of students to identify students at risk of attrition and withdrawal may be predictive modeling. After data analysis, predictive modeling, probability table attrition and withdrawal model were presented. Results show that the first and second semester (especially the freshmen and the age range 31-24), MSc for withdrawal and nightly for withdrawal are risky.Keywords: withdrew, Term, educational data mining, customer churn
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.