المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9838 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

Students' Performance Analysis Using the K-Means Clustering Algorithm

الملخص
الغرض من التنقيب في البيانات التعليمية هو استخراج تفاصيل مهمة من البيانات الموجودة في هذا المجال من أجل العثور على معلومات مخفية ومهمة وقيمة يمكن استخدامها لتعزيز أداء الطلبة. يستخدم في هذا البحث التحليل العنقودي لتصور أداء الطلاب الجامعيين من خلال تجميعهم وفقًا لصفات معينة، ومقارنة النتائج، وإنشاء تمثيلات بيانية للأداء. يقدم هذا البحث خوارزمية التجميع k-means كأداة بسيطة وفعالة لمراقبة تقدم أداء الطلاب في المؤسسات الجامعية.ستكون النتائج مفيدة في تحديد الطلاب الذين قد يعانون أكاديميًا وفي تحديد المجالات التي تتطلب إصلاحات على الممارسات التعليمية من أجل تزويد هؤلاء الطلاب بدعم أفضل. الكلمات المفتاحية: تحليل البيانات، وتنقيب البيانات التعليمية، وخوارزمية k-means، والتجميع، والأداء الأكاديمي.
Abstract
The purpose of educational data mining is to extract important details from the field's existing data in order to find hidden, significant, and valuable information that can be used to enhance student performance. The research work in this paper uses cluster analysis to visualize the students' performance by grouping them according to certain qualities, comparing the results, and creating representations of the performance. This paper presents the k-means clustering algorithm as a simple and efficient tool to monitor the progression of students’ performance in higher institutions. The findings will be useful in identifying students who may struggle academically and in determining areas that require modifications to instructional practices in order to provide these students with better support. Keywords: Data analysis, educational data mining, k-means algorithm, clusters, and performance