تناقش هذه الفقرة القضايا المستمرة المتعلقة بتسرب الطلاب والفشل الأكاديمي في التعليم، مع تسليط الضوء على إمكانية أنظمة إدارة التعلم مثل Moodle لتوفير بيانات قيمة للتحليلات التنبؤية. تركز الدراسة على استخدام الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص خوارزمية CatBoost، للتنبؤ بمعدلات التسرب والفشل من خلال تحليل سجلات نشاط الطلاب. لمعالجة التحديات المتعلقة بمجموعات البيانات المحدودة وغير المتوازنة،…

إن دمج التكنولوجيا في التعليم قد أدى إلى توليد بيانات واسعة، مما أدى إلى تقدم في تعدين البيانات التعليمية (EDM) بهدف تحسين نتائج التعلم. تقدم هذه الدراسة نموذج اختيار ميزات جديد، “تطور مجموعة الميزات الديناميكية لتحسين اختيار الميزات” (DE-FS)، الذي يجمع بين الطرق التقليدية مثل تحليل مصفوفة الارتباط، واكتساب المعلومات، واختبار كاي مع خرائط الحرارة…