Automated Arabic essay scoring (AAES) using vectors space model (VSM) and latent semantics indexing (LSI)
Other Title(s)
التقييم الآلي للمقالات العربية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM) و فهرسة الدلالات الكامنة (LSI)
Joint Authors
al-Qazzaz, Ahmad S.
Abbas, Iyad Rawdan
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 33, Issue 3B (28 Feb. 2015), pp.410-436, 27 p.
Publisher
Publication Date
2015-02-28
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
27
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract 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.
Abstract 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
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 425-426
Record ID
BIM-591593