LİBYA ENTEGRASYON VE KALKINMA PROGRAMI AĞ SİSTEMİ PERFORMANSININ SİNİR AĞLARI YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Özet

Libya Entegrasyon ve Kalkınma Programı, hem öğrencilerin hem de mezunların eğitimsel fırsatları yakalamasına

yönelik bir İnternet temelli hizmettir. Bu program, öğrencilerin işlerini kolaylaştırma hedefiyle Libya

hükümetine sunulmuştur. Bu çalışma, insanların sistem hakkındaki görüşlerini toplamak için (bu hizmetlerin

kullanımından memnuniyeti ölçmek için) geniş bir ankete ağırlıklandırılmıştır. Anket, adayların bu sistemle

karşılaştıktan sonra yorumlarını derinlemesine açıklamalarını sağlamak için tasarlandı. Anket, SurveyMonkey

anket platformu kullanarak çevrimiçi olacak şekilde tasarlanmıştır. Aday anket sayfasına giriş yaptıktan sonra

toplam 46 soruya cevap verecektir. Tüm yanıtlar ulaştığında aday numarası ve yorumları dahil tüm veri toplanmış

olmakta ve analiz gerçekleşmeye başlamış olmaktadır. Ön beslemeli sinir ağı bu çalışmada adayların

cevaplarından ders almak ve daha sonra önceden belirlenmiş bir şekilde değerlendirme kararını vermek

için kullanılmıştır. Veriler Matlab kullanılarak analiz edilmiş ve (Lpfiad) kaydedilen inceleme sonuçları %56

olarak gerçekleşmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Değerlendirme,Eğitim,Anket,Sinir ağı,Sonuçlar,Performans,Hedef,geliştirme

LIBYAN PROGRAM FOR INTEGRATION AND DEVELOPMENT WEB SYSTEM PERFORMANCE ASSESSMENT USING NEURAL NETWORK

Öz

Abstract

The Libyan Integration and Development Program (LPFIAD) is an Internet-based service that supports students

to achieve educational opportunities in both graduates and students. This program was presented by

the Libyan government to ease the efforts of students and ensure reasonable opportunities among them.

This study is biased to a broad survey to gather people’s opinions about the system (to measure satisfaction

with the use of these services). The poll is designed to make candidates express their comments in depth after

facing this system. The poll is designed to be online using an online survey platform from SurveyMonkey.

Once the candidate is logged on to the questionnaire page, he/she will begin to answer a total of 46 questions

and have already been categorized. Once the answers have been obtained, we have collected all the

data including the candidate IDs and their comments, and we have applied the analysis to this data to evaluate

the said system. The front neural Feeding Network (FFNN) is used in this study to learn from the candidates

‘ answers and then submit the evaluation decision on a predetermined basis. Data is analyzed using

the Matlab program and the review results recorded by( Lpfiad) by 56%.

Anahtar Kelimeler

• Assessment. Education,Survey,Neural network,Scores,Performance,Target,Enhancement

Kaynakça

1. A. Dey, S. Bhattacharjee, D. Samanta. 2016. “Recognition of Motor Imagery Left and Right Hand Movement using EEG”, 978-1-5090-0774-5/16/$31.00 © 2016 IEEE.
2. C. Kritsanaphuti. 2017. “Health Risk Analysis System for Family Caregiver of Disabled Person”, 2nd International Conference on Information Technology (INCIT).
3. C. Pocknee, D. Robbie. 2002. “SURVEYOR: A CASE STUDY OF A WEB-BASED SURVEY TOOL FOR ACADEMICS”, Educational Development Advisors Swinburne Institute of Technology, AUSTRALIA.
4. E. Budiman, S.N. Alam. 2016. “User Perceptions of Mobile Internet Services Performance in Borneo”, Dept. of computer science and information technology universitas mulawarman, Samarinda, Indonesia.
5. F. Altındiş, B. Yılmaz. 2016. “Feature Extraction and Classification in A Two-State Brain-Computer Interface”, 978-1-5090-2386-8/16/$31.00 ©2016 IEEE.
6. G. Saleem, F. Azam. 2016. “Quality Assurance of Web Services: A Systematic Literature Review”, 2nd IEEE International Conference on Computer and Communications
7. H. Chong, G. Prajena. 2016. “ChinaLatex: Web-Based Assessment System for Ubiquitous Chinese Education”, 978-1-5090-3352-2/16/$31.00 ©2016 IEEE
8. L. Hu, R. Mueller. 2017. “SMAP DATA FOR CROPLAND SOIL MOISTURE ASSESSMENT”, IEEE

9. M. Inoguchi, K. Horie. 2014. “Implementation of Web-based System for Building Damage Assessment on Online Network”, 978-1-4799-5230-4/14/$31.00 c 2014 IEEE
10. M. Kc, M. Hagenbuchner. 2008. “Quality Information Retrieval for the World Wide Web”, IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
11. O. Kondratyeva, A. Cavalli. 2013. “Evaluating Quality of Web Services: a Short Survey”, IEEE 20th International Conference on Web Services.
12. R. Hoare, M.B. Sacre, L Shuman, R. Shields, T. Johnson. 2001. “CROSS-INSTITUTIONALASSESSMENTWITH A CUSTOMIZEDWEB-BASED SURVEY SYSTEM”, 0-78034669-7/01/%10.000 2001 IEEE.
13. R. Shi, Z. Chen, H. Wang, P. Sun, T. Trull. 2015. “mAAS - A Mobile Ambulatory Assessment System for Alcohol Craving Studies”, IEEE 39th Annual International Computers, Software & Applications Conference.
14. S.N.A. Kazmi. 2010. “FACTORS INFLUENCING E- GOVERNANCE IMPLEMENTATION: ISSUES AND CHALLENGES IN PAKISTAN”, 978-1-4244-7571-1/10/$26.00 ©2010 IEEE..
15. U. M. Mbanaso, G. A. Chukwudebe. 2015. “A Critical Assessment of Nigeria’s Presence on the Cyberspace”, INTERNATIONAL CONFERENCE ON CYBERSPACE GOVERNANCE (CYBER-ABUJA).
16. W. Morrison, L. Guerdan, J. Kanugo, Y. Shang. 2018. “TigerAware: An Innovative Mobile Survey and Sensor Data Collection and Analytics System”, IEEE Third International Conference on Data Science in Cyberspace.