Varje år har Joint Admission Board (JAB) till uppgift att bestämma de studenter som förväntas gå med i olika kenyanska offentliga universitet enligt regeringens sponsringsprogram. Denna övning är vanligtvis omfattande på grund av det stora antalet kvalificerade studenter jämfört med det mycket begränsade antalet platser vid olika institutioner och bristen på finansiering från regeringen. Vidare försvåras detta av att urvalet görs mot ett fördefinierat klusterämne i förhållande till studentens föredragna och sökta till akademiska kurser. Minimikrav finns för varje kurs och endast studenter som har föreskrivna betyg i specifika ämnen är berättigade att delta i kursen. På grund av detta får studenterna ofta tillträde till kurser som de anser vara irrelevanta för karriärutsikterna och inte för de val de föredrar. Denna process är tröttsam, kostsam och benägen att vara partisk, felaktig eller gynna, vilket leder till att oskyldiga elever missgynnas. Denna uppsats undersöker den potentiella användningen av artificiella neurala nätverk vid JAB för processen att välja studenter för universitetskurser. Baserat på det faktum att Artificial Neural Networks (ANNs) har testats och använts i klassificering, förklarar tidningen hur ett utbildat neuralt nätverk kan användas för att utföra studenternas placering på ett effektivt och effektivt sätt. JAB kommer därför att kunna genomföra studenternas praktik grundligt och kunna utföra den med minimalt slöseri med tid respektive resurser utan att behöva använda onödig ansträngning. Papperet beskriver hur de olika mätvärdena kan kodas och användas som indata till ANN. I dokumentet betonas slutligen de olika förtjänster som skulle följa på införandet av denna teknik. Genom att använda sig av neurala nätverk i universitetets karriärval kommer studentplaceringen på JAB att öka chanserna att studenter placeras på kurser som de föredrar som en del av sitt karriärval. Detta kommer sannolikt att motivera studenterna, få dem att arbeta hårdare och leda till bättre prestanda och bättre resultat. ANN-ansökan kan också minska kostnaderna för handläggningen av ansökan och den tid de sökande måste vänta på resultatet. ANN-ansökan skulle ytterligare kunna öka möjligheterna för sökande av hög kvalitet att få tillträde till karriärkurser för vilka de är kvalificerade.
Arbetet av Franklin Wabwoba, Fullgence M. Mwakondo REF undersöker den potentiella användningen av artificiella neurala nätverk vid Joint Admission Board JAB för behandlingen studenters antagning i Kenyas universitet.
Students Selection for University Course Admission at the Joint Admissions Board (Kenya) Using Trained Neural Networks.
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Information Technology Education', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}