نظام التوصية لنظام التسجيل الذكي في الجامعات

المؤلفون

  • مجدي دعاجنة جامعة فلسطين الأهلية (فلسطين)
  • جميل اطميزي أستاذ مشارك، جامعة فلسطين الأهلية (فلسطين) https://orcid.org/0000-0002-4206-7989

DOI:

https://doi.org/10.59994/ajbtme.2025.1.1

الكلمات المفتاحية:

أنظمة التوصية، المقررات الجامعية، نظام الجامعة الذكي، التصفية التعاونية، التصفية المعتمدة على المحتوى، التكنولوجيا التعليمية

الملخص

اكتسبت أنظمة التوصية (RS) زخمًا كبيرًا في قطاعات مثل التجارة الإلكترونية والوسائط الرقمية؛ إلا أن استخدامها في التوصية بالمقررات الأكاديمية لا يزال غير متطور نسبيًا، تستكشف هذه الدراسة تصميم وتنفيذ نظام توصية مُصمم خصيصًا لنظام تسجيل جامعي ذكي، بهدف تبسيط عملية اختيار المقررات الدراسية لطلاب البكالوريوس، من خلال تحليل أوجه التشابه في الخطط الأكاديمية، يُقدّم النظام اقتراحات مُخصصة للمقررات الدراسية، مما يُسهّل عملية التسجيل المسبق ويُثري المسيرة الأكاديمية. يستخدم النظام مزيجًا من التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى والتقنيات الهجينة لإنشاء توصيات دقيقة ومناسبة. صُمم النظام للتكامل السلس مع البنية التحتية الجامعية الحالية، ويُولي الأولوية لقابلية التوسع وسهولة الاستخدام وممارسات البيانات الأخلاقية. من المتوقع أن يُعزز اعتماده رضا الطلاب ونجاحهم الأكاديمي، مع تخفيف العبء على المُرشدين الأكاديميين والموظفين الإداريين. تتناول الدراسة التحديات الرئيسية، بما في ذلك توفر البيانات، وسهولة استخدام الواجهة، وتعقيد التكامل، مُقدمًا تقدمًا عمليًا في مجال تكنولوجيا التعليم.

المراجع

Alfaro, L., Rivera, C., & Luna-Urquizo, J. (2019). Using Project-based learning in a Hybrid e-Learning system model. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(10).

Alhammadi, A., Fadlee, M., & Alraih, S. (2016, May). Effects of different types of RSS data on the system accuracy of indoor localization system. In 2016 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP) (pp. 311-314). IEEE.

Althbiti, A., Algarni, S., Alghamdi, T., & Ma, X. (2021, March). A Personalized Academic Advisory Recommender System (PAARS): A Case Study. In 2021 4th International Conference on Information and Computer Technologies (ICICT) (pp. 270-278). IEEE.

Arık, A., Okyay, S., & Adar, N. (2021). Hybrid course recommendation system design for a real-time student automation application. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (26), 85-90.

Baidada, M., Mansouri, K., & Poirier, F. (2022). Hybrid filtering recommendation system in an educational context: experiment in higher education in Morocco. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT), 17(1), 1-17.

Benfares, C., El Bouzekri El Idrissi, Y., & Abouabdellah, A. (2017, March). Recommendation semantic of services in smart city. In Proceedings of the 2nd international conference on big data, cloud and applications (pp. 1-6).

Bhumichitr, K., Channarukul, S., Saejiem, N., Jiamthapthaksin, R., & Nongpong, K. (2017, July). Recommender Systems for university elective course recommendation. In 2017 14th international joint conference on computer science and software engineering (JCSSE) (pp. 1-5). IEEE.

Bin, Q., Zuhairi, M. F., & Morcos, J. (2024). A comprehensive study on personalized learning recommendation in e-learning system. IEEE Access.

Cho, D. Y., Kwon, H. J., & Lee, H. Y. (2007, January). Analysis of trust in internet and mobile commerce adoption. In 2007 40th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'07) (pp. 50-50). IEEE.

Da Silva Lopes, A., do Nascimento, A. V. L., da Rosa Floripes, C. R., Maruyama, M. H. M., Lunardi, G. M., & Maran, V. (2022). SmartUFSM: Uma Arquitetura de Software para Suporte a Recomendaçoes em Campus Universitários Inteligentes. Cadernos de Informática, 11(1), 9-26.

Den Hengst, F., Grua, E. M., el Hassouni, A., & Hoogendoorn, M. (2020). Reinforcement learning for personalization: A systematic literature review. Data Science, 3(2), 107-147.

Dennouni, N., Peter, Y., Lancieri, L., & Slama, Z. (2018). Towards an incremental recommendation of POIs for mobile tourists without profiles. Int. J. Intell. Syst. Appl.(IJISA), 10(10), 42-52.

Du, S., Meng, F., & Gao, B. (2016, December). Research on the application system of smart campus in the context of smart city. In 2016 8th International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME) (pp. 714-718). IEEE.

Elahi, M., Starke, A., El Ioini, N., Lambrix, A. A., & Trattner, C. (2022). Developing and evaluating a university recommender system. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 796268.

Eliyas, S., & Ranjana, P. (2022, April). Recommendation systems: Content-based filtering vs collaborative filtering. In 2022 2nd International Conference on Advance Computing and Innovative Technologies in Engineering (ICACITE) (pp. 1360-1365). IEEE.

Fan, W., Zhao, X., Chen, X., Su, J., Gao, J., Wang, L., ... & Li, Q. (2022). A comprehensive survey on trustworthy recommender systems. arXiv preprint arXiv:2209.10117.

Ferguson, R. (2019). Ethical Challenges for Learning Analytics. Journal of Learning Analytics, 6(3), 25-30.

Ganeshan, K., & Li, X. (2015, October). An intelligent student advising system using collaborative filtering. In 2015 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) (pp. 1-8). IEEE.

Gm, D., Goudar, R. H., Kulkarni, A. A., Rathod, V. N., & Hukkeri, G. S. (2024). A digital recommendation system for personalized learning to enhance online education: A review. IEEE Access, 12, 34019-34041.

Gulzar, Z., Leema, A. A., & Deepak, G. (2018). Pcrs: Personalized course recommender system based on hybrid approach. Procedia Computer Science, 125, 518-524.

Haktanır, E. (2020). Interval valued pythagorean fuzzy aggregation operators based malcolm baldrige national quality award assessment. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 39(5), 6431-6441.

Jing, J. (2024, October). Personalized Recommendation of Education Resources Based on K-Means Clustering. In First International Conference on Real Time Intelligent Systems (pp. 451-462). Cham: Springer Nature Switzerland.

Karlgren, J. (1990). An algebra for recommendations: Using reader data as a basis for measuring document proximity.

Kumar, A., Sharma, G., Sharma, A., Chopra, P., & Rattan, P. (2024). Advances in Networks Intelligence and Computing. Intelligence and Computing.

Maruyama, M. H. M., Silveira, L. W., de Oliveira, J. P. M., Gasparini, I., & Maran, V. (2023). Hybrid Recommender System for Educational Resources to the Smart University Campus Domain. In CSEDU (1) (pp. 47-56).

Meddeb, O., Maraoui, M., & Zrigui, M. (2021). Personalized smart learning recommendation system for Arabic users in smart campus. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT), 16(6), 1-21.

Mihaescu, M. C., Popescu, P. S., & Ionascu, C. M. (2015). Intelligent Tutor Recommender System for On-Line Educational Environments. In EDM (pp. 516-519).

Mrhar, K., & Abik, M. (2019, October). Toward a deep recommender system for MOOCs platforms. In Proceedings of the 3rd International Conference on Advances in Artificial Intelligence (pp. 173-177).

Olsson, T. (2003). Bootstrapping and decentralizing recommender systems (Doctoral dissertation, Uppsala University).

Pu, P., & Chen, L. (2006, January). Trust building with explanation interfaces. In Proceedings of the 11th international conference on Intelligent user interfaces (pp. 93-100).

Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2010). Introduction to recommender systems handbook. In Recommender systems handbook (pp. 1-35). Boston, MA: springer US.

Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2021). Recommender systems: Techniques, applications, and challenges. Recommender systems handbook, 1-35.

Samin, H., & Azim, T. (2019). Knowledge based recommender system for academia using machine learning: a case study on higher education landscape of Pakistan. IEEE Access, 7, 67081-67093.

Tewari, A. S. (2020). Generating items recommendations by fusing content and user-item based collaborative filtering. Procedia Computer Science, 167, 1934-1940.

Thannimalai, V., & Zhang, L. (2021, December). A content based and collaborative filtering recommender system. In 2021 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC) (pp. 1-7). IEEE.

Urdaneta-Ponte, M. C., Mendez-Zorrilla, A., & Oleagordia-Ruiz, I. (2021). Recommendation systems for education: Systematic review. Electronics, 10(14), 1611.

Valdiviezo-Diaz, P., Ortega, F., Cobos, E., & Lara-Cabrera, R. (2019). A collaborative filtering approach based on Naïve Bayes classifier. IEEE Access, 7, 108581-108592.

Villegas-Ch, W., & García-Ortiz, J. (2023). Enhancing learning personalization in educational environments through ontology-based knowledge representation. Computers, 12(10), 199.

Warnes, Z., & Smirnov, E. (2020). Course Recommender Systems with Statistical Confidence. International Educational Data Mining Society.

Williams, M. T., Lluka, L. J., & Chunduri, P. (2021). Redesigning a first year physiology course using learning analytics to improve student performance. International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence for Education, 3(1), 4-19.

Zheng, K., Yang, X., Wang, Y., Wu, Y., & Zheng, X. (2020). Collaborative filtering recommendation algorithm based on variational inference. International Journal of Crowd Science, 4(1), 31-44.

التنزيلات

منشور

2025-05-31

كيفية الاقتباس

دعاجنة م., & اطميزي ج. (2025). نظام التوصية لنظام التسجيل الذكي في الجامعات. المجلة الأهلية لتكنولوجيا الأعمال واقتصاديات الشرق الأوسط وشمال إفريقيا, 2(1), 1–14. https://doi.org/10.59994/ajbtme.2025.1.1

إصدار

القسم

Articles