Automated Arabic essay scoring (AAES)‎ using vectors space model (VSM)‎ and latent semantics indexing (LSI)‎

العناوين الأخرى

التقييم الآلي للمقالات العربية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM)‎ و فهرسة الدلالات الكامنة (LSI)‎

المؤلفون المشاركون

al-Qazzaz, Ahmad S.
Abbas, Iyad Rawdan

المصدر

Engineering and Technology Journal

العدد

المجلد 33، العدد 3B (28 فبراير/شباط 2015)، ص ص. 410-436، 27ص.

الناشر

الجامعة التكنولوجية

تاريخ النشر

2015-02-28

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

27

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

التقييم الالي للمقالات (AES) هو قدرة تكنولوجيا الكمبيوتر على تقييم المقالات المكتوبة الكترونيا من قبل المتعلم وفقا لمقال محدد مسبقا.

البحوث و معظم الأعمال السابقة طبقت على مقالات مكتوبة باللغة الانكليزية٬ كما طبقت أيضا على مقالات كتبت باللغة العبرية٬ و لغة الباهاسا الماليزية٬ اليابانية٬ الصينية٬ السويدية.

تقترح هذه الورقة نظام الي لتقييم المقالات المكتوبة باللغة العربية(AAES) في سياق التعلم القائم على الشبكة العالمية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM) و فهرسة الدلالات الكامنة (LSI).

يتكون النظام المقترح من عمليتين الدلالات الكامنة (LSI) رئيسيتين.

العملية الأولى يتم فيها تطبيق استرداد المعلومات لاستخراج المعلومات الهامة من مقالات الإلكترونية.

الثانية٬ يتم تطبيق (VSM) و(LSI) للعثور على درجة التشابه بين المقالات المعدة مسبقا من قبل المعلم و المقالة المدخلة من قبل الطالب.

النتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح يوفر تقييما إلكترونيا قريب التقييم التقليدي للأستاذ٬ مما يؤدي إلى تحسين كفاءة التعلم و التغلب على عامل الوقت٬ التكلفة٬ و الموثوقية.

الملخص EN

Automated Essays Scoring (AES) stands for the ability of computer technologies to evaluate electronic essays written by learner according to previously determined essay.

All the previous works and researches were applied to essays written in English language and they were applied to essays written in Bahasa, Hebrew, Malay, Chinese, Japanese, and Swedish.

The research paper suggests an Automated Arabic Essays Scoring (AAES) system on web-based learning context based on Vectors Space Model (VSM) and Latent Semantics Indexing (LSI).

The proposed system consists of two main processes.

The first process, deals with applying information retrieval mechanics to retrieve the significant information from electronic essays.

In the second process, VSM and LSI are applying to find out the similarity degree between the previously written essays by the instructor and the essay written by the learner.

The experiments of our results reveal that the proposed system provides an electronic assessment closer to instructors’ traditional judgment, leading to improve the learning’s efficiency, performance and to overcom

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Abbas, Iyad Rawdan& al-Qazzaz, Ahmad S.. 2015. Automated Arabic essay scoring (AAES) using vectors space model (VSM) and latent semantics indexing (LSI). Engineering and Technology Journal،Vol. 33, no. 3B, pp.410-436.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-591593

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Abbas, Iyad Rawdan& al-Qazzaz, Ahmad S.. Automated Arabic essay scoring (AAES) using vectors space model (VSM) and latent semantics indexing (LSI). Engineering and Technology Journal Vol. 33, no. 3B (Feb. 2015), pp.410-436.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-591593

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Abbas, Iyad Rawdan& al-Qazzaz, Ahmad S.. Automated Arabic essay scoring (AAES) using vectors space model (VSM) and latent semantics indexing (LSI). Engineering and Technology Journal. 2015. Vol. 33, no. 3B, pp.410-436.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-591593

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 425-426

رقم السجل

BIM-591593