دانشگاه آزاد اسلامی سبزوار - جستجو در پایان‌نامه‌ها

پایان‌نامه‌ی کارشناسی ارشد: حسین پورموید، ۱۴۰۱

بررسی تاثیر آموزش حضوری و مجازی بر وضعیت تحصیلی دانش آموزان مقطع دبیرستان با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم

چکیده داده کاوی فرآیندی است که از انواع تکنیک¬های مدل¬سازی و آنالیز داده برای کشف الگوها و روابط بهینه داده¬ها برای انجام پیش¬بینی¬های دقیق مورد استفاده قرار می¬گیرد. با توجه به اهمیت بالای آموزش و پرورش در توسعه اقتصادی، فرهنگی و اجتماعی جامعه، به ویژه مقطع دبیرستان به لحاظ تاثیر عمده¬ای که در تربیت نیروی انسانی مورد نیاز جامعه دارد، همواره مورد توجه بوده است. در این راستا با توجه به این که نظام آموزش و پرورش هر ساله داده¬های آماری زیادی را در ارتباط با اطلاعات جمعیت شناختی دانش¬آموزان و نمرات درسی آن¬ها جمع آوری و ذخیره می¬نماید لذا به منظور بهره¬برداری از دانش نهفته در این حجم اطلاعات و هدایت و تصمیم¬گیری هوشمندانه مدیران آموزش و پرورش در بهبود هدایت تحصیلی دانش-آموزان، در این تحقیق به تحلیل اطلاعات دانش¬آموزان با استفاده از تکنیک های داده کاوی می¬پردازیم. هدف از انجام این پژوهش بررسی تاثیر آموزش حضوری و مجازی بر وضعیت تحصیلی دانش¬آموزان دبیرستانی می¬باشد. لذا در این تحقیق ابتدا مشخصه های تاثیرگذار بر وضعیت تحصیلی دانش آموزان با بررسی مقالاتی که در این زمینه وجود دارد شناسایی خواهد گردید که می¬توان مشخصه¬هایی نظیر: جنسیت، رشته تحصیلی، تحصیلات پدر، منزلت شغلی پدر، شغل مادر، نوع مدرسه ، محل سکونت (شهر یا روستا)، معدل، عملکرد، معدل سال گذشته، استفاده از کلاس های فوق برنامه، ساعات حضور در فضای مجازی، ارتباطات عاطفی و حوادث ناگهانی را در نظر گرفت. در این تحقیق از الگوریتم¬های داده کاوی مانند شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم بر روی داده¬های مدنظر، استفاده خواهد شد. داده¬های مورد استفاده در این تحقیق از سامانه¬های موجود در آموزش و پرورش خواهد بود که شامل اطلاعات نمرات دانش¬آموز در سه سال مقطع تحصیلی دبیرستان می¬باشد.

کلیدواژه‌ها: کلمات کلیدی :آموزش و پرورش – مقطع تحصیلی دبیرستان - داده کاوی – آموزش مجازی

M.A. Thesis:

nvestigating the impact of face-to-face and virtual training on the educational status of high school students by Artificial Neural Network and Decision Tree algorithms

Abstract Data mining is a process that uses a variety of modeling and data analysis techniques to discover patterns and optimal data relationships to make accurate predictions. Due to the high importance of education in the economic, cultural and social development of society, especially high school, in terms of the major impact it has on the training of human resources needed by society, has always been considered. In this regard, due to the fact that the education system collects and stores a lot of statistical data in relation to students' demographic information and their academic grades every year, so in order to use the knowledge In this volume of information and guidance and smart decisions of education administrators in improving students 'academic guidance, in this research, we analyze students' information using data mining techniques. The purpose of this study was to investigate the effect of face-to-face and virtual education on the educational status of high school students. Therefore, in this study, first, the characteristics affecting the educational status of students will be identified by examining the articles in this field, which can include characteristics such as: gender, field of study, father's education, father's job status, mother's job, type School, place of residence (city or village), grade point average, performance, last year's grade point average, use of extracurricular classes, hours spent in cyberspace, emotional communication and sudden events were considered. In this research, data mining algorithms such as artificial neural network and decision tree will be used on the data. The data used in this research will be from the existing systems in education, which includes information about the student's grades in the three years of high school.

Keywords: Keywords: Education - High School - Data Mining - Virtual Education