EduExplorer

عنوان المقالة: بحث حول معالجة البيانات الموازية لمنصة التنقيب عن البيانات في خلفية الحوسبة السحابية ملخص: إن المعالجة الفعالة للبيانات واسعة النطاق لها قيمة عملية مهمة جداً. في هذه الدراسة تم تصميم منصة تنقيب البيانات القائمة على نظام هادوب للملفات الموزعة، ومن ثم تم تحسين خوارزمية العدد ك من المتوسطات بناء على فكرة المسافة القصوى-الدنيا. على منصة هادوب Hadoop لنظام الملفات الموزعة، تم تحقيق التوازي من خلال اختزال الخريطة MapReduce. وأخيراً، تم تحليل تأثير معالجة البيانات للخوارزمية بمجموعة بيانات آيريس Ires. بينت النتائج الخوارزمية المتوازية قسمت العينات بشكل صحيح أكثر من الخوارزمية التقليدية، وفي البيئة ذات الآلة الواحدة، الخوارزمية المتوازية اشتغلت مدة أكبر، وفي مواجهة المجموعات ذات البيانات الضخمة، كان للخوارزمية التقليدية ذارة غير كافية، ولكن الخوارزمية المتوازية أنهت مهمة الحساب؛ ونسبة التسارع للخوارزمية الموازية ارتفعت مع توسع الحجم العنقودي وحجم مجموعة البيانات، مما يبين تأثير موازياً جيداً. إن النتائج التجريبية تثبت مصداقية الخوارزمية الموازية في معالجة البيانات الكبيرة مما يق...

عنوان المقالة: التنبؤ بتسرب الطلاب: تطبيق أساليب تنجيم البيانات في برنامج تعليمي الكتروني ملخص: فحصت هذه الدراسة التنبؤ بتسرب الطلاب من خلال مداخل تنجيم البيانات في برنامج الكتروني. وتم اختيار أفراد الدراسة في هذه الدراسة من 189 طالباً مسجلين في برنامج شهادة تقنيات المعلومات الإلكتروني بين عامي 2007-2009. وتم جمع البيانات من خلال استبانة الكترونية (استطلاع الخصائص الديموغرافية، ومقياس الكفاءة الذاتية في التقنيات الإلكترونية، واستبانة الجاهزية للتعلم لإلكتروني، ومقياس مركز الضبط، واستبانة المعرفة السابقة). إن البيانات التي تم جمعها تضمنت عشرة متغيرات وهي الجندر، العمر، المستوى التعليمي، الخبرة الإلكترونية السابقة، المهنة، الكفاءة الذاتية، الجاهزية، المعرفة السابقة، مركز الضبط، وحالة التسرب كما يسميها الصف (متسرب/غير متسرب). ومن أجل تصنيف الطلاب المتسربين، تم تطبيق أربعة مداخل لتنجيم البيانات بناء على الزميل الأقرب لــ "س" K-NN، وشجرة القرار، وبيز البسيط Naive Bayes والشبكة العصبية. وتم التدرب على هذه الأساليب وفحصها باستخدام الصدق البيني 10-مرات. ونسب تصنيف الحساسيات الكاشفة ل...