An electronic registration for undergraduate students with department selection based on artificial neural network

Other Title(s)

التسجيل الإلكتروني لطلبة الجامعات مع تحديد القسم بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية

Author

Qadir, Banaz Anwar

Source

Kirkuk University Journal-Scientific Studies

Issue

Vol. 13, Issue 1 (31 Mar. 2018), pp.273-288, 16 p.

Publisher

Kirkuk University College of Science

Publication Date

2018-03-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

16

Main Subjects

Information Technology and Computer Science
Curriculum and Instruction-Measurement and Evaluation

Topics

Abstract AR

الهدف من البحث الحالي هو تسهيل الإجراءات الإدارية المرتبطة بعملية تسجيل الطالب الجامعي، وضمان فرص متساوية لجميع المتقدمين في الكلية.

ويهدف إلى مساعدة الطالب في تحديد البدائل المناسبة المتاحة للأقسام إلكترونيا في أي وقت وفي أي مكان موفرا الوقت والجهد للطالب.

ولهذا الغرض، تم تصميم نظام حكومة إلكترونية ذكية يسمى "التسجيل الإلكتروني الذكي مع اختيار القسم (E-IRDS) كواحدة من الخدمات الإلكترونية الذكية في الحوكمة الإلكترونية العراقية باستخدام العديد من الأدوات التي هي (NOTEPAD++C#, PHP, MYSQL, HTML, CSS, XML) تم تطبيق تكنولوجيا الشبكات العصبية الذكية ANN وبالأخص (KSOM) Kohonens self-organizing map كواحدة من خوارزميات التصنيف المهمة الغير خاضعة للإشراف ضمن التعليم الآلي لتصنيف وتوزيع الطالب آليا إلى أقسام الكلية بالاعتماد على رغباتهم ومجموع درجاتهم وبحسب الخطة العملية لكل قسم، بالإضافة إلى معلومات الطالب المحددة والشخصية.

أثبتت النتائج التطبيقية وبالاعتماد على المعايير العالمية دقة خوارزمية 'Kohonens SOM في التصنيف والتوزيع بأقل وقت ونسبة تعلم ممكنين.

أكدت نتائج فحص وتقييم النظام بأنه ذو دقة ووثوقية وأمنية عالية جدا، ويتميز بشفافية وكفاءة عاليين جدا فضلا عن تميزه بالمرونة وسرعة الأداء.

كما برهنت النتائج سهولة وتوفر النظام لجميع الطلبة وإمكانية معالجة المشاكل وتصحيح الأخطاء بسهولة.

Abstract EN

The objective of the present research is to facilitate the administrative procedures associated with student registration process, and to ensure equal opportunities for all applicants in college.

It aims to assist students in identifying appropriate alternatives available to the departments electronically anytime and anywhere saving time and effort for the student.

For this purpose, an intelligent e-government system named "an electronic intelligent registration with department selection" (E-IRDS) is designed as one of the intelligent eservices in Iraqi e-governance by using many tools and programming languages which are (PHP, MYSQL, HTML, CSS, XML, NOTPAD++, C#).

Artificial neural networks (ANNs) technology is applied, notably Kohonen's self-organizing map (SOM) as one of the important unsupervised classification algorithms of machine learning for classifying and distributing the students automatically into the college academic departments based on their desires, their total degrees, and according to scientific plan for each department, in addition to the specific and personal student information.

The applied results based on international standards demonstrated the accuracy of Kohonen's SOM algorithm in classification and distribution methods at least time and possible learning ratio.

The system test and assessment results confirmed that it is characterized with a very high security and reliability and accuracy.

It is also distinguished with very high efficiency and transparency as well as flexibility and high performance speed.

The results also emphasized the ease and availability of the system to all students, besides the possibility of troubleshot and correct errors easily.

American Psychological Association (APA)

Qadir, Banaz Anwar. 2018. An electronic registration for undergraduate students with department selection based on artificial neural network. Kirkuk University Journal-Scientific Studies،Vol. 13, no. 1, pp.273-288.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-945384

Modern Language Association (MLA)

Qadir, Banaz Anwar. An electronic registration for undergraduate students with department selection based on artificial neural network. Kirkuk University Journal-Scientific Studies Vol. 13, no. 1 (Mar. 2018), pp.273-288.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-945384

American Medical Association (AMA)

Qadir, Banaz Anwar. An electronic registration for undergraduate students with department selection based on artificial neural network. Kirkuk University Journal-Scientific Studies. 2018. Vol. 13, no. 1, pp.273-288.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-945384

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 287-288

Record ID

BIM-945384