دراسة مقارنة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المولدة والاصلية باستخدام منهجية بوكس -جنكينز و الشبكات العصبية الاصطناعية

Abstract

أن السودان يتمتع بمعدل نمو سكاني مرتفع ولا يتوقع له أن ينخفض في المستقبل ، وحيث إن السياسة التعليمية فيه جادة في تعميم التعليم ، فإنه يتوقع استمرار الزيادة في الطلب ، مما يحتم ضرورة التخطيط لكيفية تلبية ذلك الطلب مع عدم إغفال مهمة الارتفاع بمستوى جودة الخدمة التعليمية .ومجمل القول أن التنبؤ بمستقبل التعليم يعد مدخلاً للتخطيط التربوي وصنع السياسات التعليمية. لذا كان لابد من التنبؤ بأعداد التلاميذ للسنوات القادمة ومن هنا تأتي مشكلة الدراسة. استهدفت هذه الدراسة المقارنة بين كفاءة كل من منهجية بوكس وجنكينز واسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في السلاسل المولدة بأسلوب المحاكاة و السلاسل الاصلية , في عمل تنبؤ جيد ، مستخدماً المنهج الاحصائي المتقدم. واشتملت الدراسة علي جانبين رئيسين. أولاً الجانب التجريبي تم تصميم سبع خوارزميات لتوليد سلاسل زمنية بأسلوب المحاكاة استناداً علي تطبيقات منهجية بوكس -جنكينز قسمت لنماذج (انحدار ذاتي ,متوسطات متحركة ،مختلطة ،نماذج موسمية ونماذج غير خطية), من ثم تحليلها باستخدام منهجية بوكس –جنكينز والشبكات العصبية الاصطناعية .وقد تمت مقارنه بين الاسلوبين في التنبؤ بالقيم المستقبلية، واثبت اسلوب الشبكات العصبية كفاءته في التحليل وذلك بإعطائه اقل قيمة لمتوسط مربعات الخطأ MSE ومعدل الخطأ المطلق MAPE. ثانياً في الجانب التطبيقي تم التطبيق علي سلسلة تلاميذ الصف الاول اساس من 1965 الي 2015 والسكان في السن الصف الاول أساس(ست سنوات) بولاية الخرطوم وقد تم تطبيق الأساليب الإحصائية المتعلقة بالسلاسل الزمنية للتأكد من استقرار وسكون السلسلة. من ثم تطبيق منهجية بوكس وجنكينز والشبكات العصبية. وفيما يتعلق بهذا بجانب فقد أعطى بوكس -جنكينز توقعات من2016-2025 ملاءمة. وكانت أكثر كفاءة من تلك التي قدمتها الشــبكات العصبية. تم استخدام برنامج (E-views) لمنهجية بوكس وجنكينز و برنامج ((MATLAB لشبكات العصبية. نتائج الدراسة: 1 -أن السلسلة الزمنية لتلاميذ الصف الاول اساس لولاية الخرطوم بالسودان غير ساكنة . -2أن أفضل نموذج ينطبق على بيانات سلسلة تلاميذ الصف الاول اساس هو نموذج الانحدار الذاتي 1,1,0) ) ARIMAوكان الاختيار بناء على عدة معايير واختبارات من بين عدة نماذج. -3أن أسلوب الشبكات العصبية في السلاسل المولدة أفضل من منهجية بوكس -جنكينز في السلاسل المولدة والشبكات العصبية في السلسلة الأصلية لإعطائها اقل قيمة لـ MSE و MAPE. - 4وبمقارنة كل من منهجية بوكس -جنكينز لسلسلة الاصلية والشبكات العصبية لسلسلة الاصلية, نجد أن منهجية بوكس -جنكينز أفضل من الشبكات وقد اتضح ذلك من قدرة الأولي علي إعطاء تنبؤات أقرب نسبيا إلي الواقع واقل قيم لـ MSE و MAPE. -5ان زيادة العقد في الطبقة الخفية في الشبكات العصبية يكون له تأثير ويقل بعد عدد محدد من العقد 6 -خلصت الدراسة إلى وضع نموذج يمكن استخدامه في التنبؤ بأعداد التلاميذ، وتم التنبؤ بأعدادهم حتى عام 2025 ،وهذا ما يشكل قاعدة علمية لوضع خطط التعليم والخطط المرتبطة بها. توصيات الدراسة : -1نوصي باستخدام النموذج الذي تم التوصل إليه في التنبؤ بأعداد التلاميذ المقترح انتسابهم إلى الصف الأول من التعليم الأساسي، واعتماد التنبؤات لوضع الخطط المستقبلية والسياسات التعليم. 2 -يمكن استخدام تحليل بوكس-جنكينز للتعرف على سلوك السلاسل الزمنية لأعداد التلاميذ المنضمين للمراحل الأخرى ومن ثم توفير المعلومات للإدارة مما يحقق الوضوح عند وضع السياسات المستقبلية . 3 -يمكن استخدام تحليل الشبكات العصبية في السلاسل الاقل من50 مشاهدة. في حالة عدم توفر البيانات لتنبؤ بأعداد التلاميذ المنضمين للصف الاول بينما تستخدم منهجية بوكس -جنكينز في معالجة مختلف أنواع البيانات الخطية و و الموسمية. 4-علي الباحث التأني في مرحلة التعرف وإمعان النظر عند اختيار النموذج المبدئي لأنه إذا تم اختياره بشكل صحيح فانه يكون أقرب إلي اجتياز الفحوص التشخيصية ومن ثم إعطاء تنبؤات أقرب للواقع. -5 العناية بتطبيق الطرق العلمية ، فإذا اهتمت الإدارة بالتنبؤ بأعداد التلاميذ كل عام ، فإنه يكون في إمكانها أن تحول أساليب التنبؤ لأداة قوية في رسم السياسة, واتخاذ القرارات انطلاقا من الانحرافات بين الأهداف والنتائج.