![](/images/graphics-bg.png)
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
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
- Higher education
- Educational technology
- Students
- Electronic education
- Karkuk
- Neural networks(Computer science)
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