Dataset Preview
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
The dataset generation failed because of a cast error
Error code: DatasetGenerationCastError
Exception: DatasetGenerationCastError
Message: An error occurred while generating the dataset
All the data files must have the same columns, but at some point there are 9 new columns ({'Rubric-Based Evaluations (1)', 'Rubric-Based Evaluations (4)', 'Rubric-Based Evaluations (3)', 'Course_ID', 'Question Type', 'Question ID', 'Potential Mark ', 'Rubric-Based Evaluations (2)', 'Question in Arabic'}) and 17 missing columns ({'Essay', 'Rubric_B1', 'Group_ID', 'Rubric_A3', 'Gender', 'Rubric_B4', ' Final_Score_A', 'Rubric_A2 ', 'Rubric_B2', 'Rubric_A1', 'Essay_ID', 'Course_Name', 'Rubric_A4', 'Final_Score_B', 'Rubric_B3', 'Exam_Type', 'Question_ID'}).
This happened while the csv dataset builder was generating data using
hf://datasets/Rnghazawi-NLP/AR-AES/ARAES Dataset - Question List & Rubric (Arabic).csv (at revision 533bf1f7c1775ee3738c4b527a973bcc329e850f)
Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1871, in _prepare_split_single
writer.write_table(table)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 623, in write_table
pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2293, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2241, in cast_table_to_schema
raise CastError(
datasets.table.CastError: Couldn't cast
Course_ID: string
Question ID: string
Question in Arabic: string
Question Type: string
Potential Mark : int64
Rubric-Based Evaluations (1): string
Rubric-Based Evaluations (2): string
Rubric-Based Evaluations (3): string
Rubric-Based Evaluations (4): string
-- schema metadata --
pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 1513
to
{'Question_ID': Value(dtype='string', id=None), 'Course_Name': Value(dtype='string', id=None), 'Group_ID': Value(dtype='int64', id=None), 'Gender': Value(dtype='string', id=None), 'Exam_Type': Value(dtype='string', id=None), 'Essay_ID': Value(dtype='string', id=None), 'Essay': Value(dtype='string', id=None), 'Rubric_A1': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_A2 ': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_A3': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_A4': Value(dtype='float64', id=None), ' Final_Score_A': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_B1': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_B2': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_B3': Value(dtype='float64', id=None), 'Rubric_B4': Value(dtype='float64', id=None), 'Final_Score_B': Value(dtype='float64', id=None)}
because column names don't match
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1438, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1050, in convert_to_parquet
builder.download_and_prepare(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 925, in download_and_prepare
self._download_and_prepare(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1001, in _download_and_prepare
self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1742, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1873, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
All the data files must have the same columns, but at some point there are 9 new columns ({'Rubric-Based Evaluations (1)', 'Rubric-Based Evaluations (4)', 'Rubric-Based Evaluations (3)', 'Course_ID', 'Question Type', 'Question ID', 'Potential Mark ', 'Rubric-Based Evaluations (2)', 'Question in Arabic'}) and 17 missing columns ({'Essay', 'Rubric_B1', 'Group_ID', 'Rubric_A3', 'Gender', 'Rubric_B4', ' Final_Score_A', 'Rubric_A2 ', 'Rubric_B2', 'Rubric_A1', 'Essay_ID', 'Course_Name', 'Rubric_A4', 'Final_Score_B', 'Rubric_B3', 'Exam_Type', 'Question_ID'}).
This happened while the csv dataset builder was generating data using
hf://datasets/Rnghazawi-NLP/AR-AES/ARAES Dataset - Question List & Rubric (Arabic).csv (at revision 533bf1f7c1775ee3738c4b527a973bcc329e850f)
Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
Question_ID
string | Course_Name
string | Group_ID
int64 | Gender
string | Exam_Type
string | Essay_ID
string | Essay
string | Rubric_A1
float64 | Rubric_A2
float64 | Rubric_A3
float64 | Rubric_A4
float64 | Final_Score_A
float64 | Rubric_B1
float64 | Rubric_B2
float64 | Rubric_B3
float64 | Rubric_B4
float64 | Final_Score_B
float64 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E01 | المعلومات هي ناتجة تجهيز البيانات كالخبر وقاعدة البيانات والتحليل , البيانات هي المادة الخام كرموز والتعليقات يمكن للانسان تفسيرها او حلها | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 | 0.5 | 0.5 | 0 | 1 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E02 | البيانات : هي الارقام او الجمل التي يمكن للانسان ان يفسرها مثل: ارقام الهاتف المعلومات : هي نتايج تجهيز التفسيرات او البيانات وتعليلها مثل: | 0.5 | 0.5 | 0 | 0.5 | 1.5 | 0 | 1 | 1 | 0.5 | 2.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E03 | البيانات او الداتا هي المادة الخام المسجلة ك رموز اوهي ارقام او جمل او عبارات يمكن للانسان تفسيرها او تعبيرها المعلومات نتكون نتيجة تجهيز البيانات مثل النقل والاختيار و التحليل او تكون نتائج التفسيرات و التعليلات وهي الي تاخذ شكل تقرير مركب هذة البيانات | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E04 | البيانات هي المادة الخام مثل الرموز والكلمات والجمل والعبارات االلتي يمكن تفسيرها او تعليلها المعلومات هي نتيجة تجهيز البيانات مثل النقل والاختبار والتحليل او هي نتائج التفسيرات والتعليلات | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E05 | البيانات هي: المادة الخام المسجلة كالرموز والارقام والجمل والعبارات ويمكن للانسان تفسيرها وتحليلها . مثال على ذلك : السيرة الذاتية و تفاصيل حساب بنكي. المعلومات هي : المواد المكتسبة من السمع والبصر والشم وتكون غير محددة المعالم مثال على ذلك : مثل قراءة كتاب او دراسة او شم رائحة عطر | 1 | 0 | 0 | 0.5 | 1.5 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E06 | البيانات هي عباره عن data احصائيات ورموز و ارقام او جمل يمكن للانسان تفسيرها وتحليلها المعلومات هي نتيجة تجهيز البيانات او هي نتائج الاستطلاعات والتفسيرات والتحليلات واي شي يضيف للانسان من معرفة يسمى بالمعلومات | 0 | 1 | 0 | 0.5 | 1.5 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E07 | البيانات: هي المادة الخام المسجلة برموز وهي عبارة عن رموز وأرقام. المعلومات: نتيجة تجهيز البيانات مثل التحليل او الاجابة. المثال: سألت عن سؤال لاتعرف اجابته والسؤال عبارة عن مثال( 1+1) وتمت اجابتك بان الجواب =2 (1+1) بيانات (=2) معلومات | 1 | 0.5 | 0.5 | 1 | 3 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E08 | البيانات رموز غير معلومه المعلومات رموز معلومات كمثال الرقم التسلسلي بيانات واسم الطالب معلومات | 1 | 0 | 0 | 0.5 | 1.5 | 0.5 | 0 | 0.5 | 0.5 | 1.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E09 | البيانات : هي مجموعة من الرموز يمكن للانسان من خلالها التعليل والتحليل والاستنتاج ثم تحويلها الى معلومات المعلومات : هي مجموعة من الحقوق الناتجة عن البيانات والرموز يمكن من خلالها النقل والاختيار وكتابة التقارير ومن ثم يتم نقلها للمرحلة الاخيرة وهي المعرفة | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E10 | البيانات :هي الماده الخام المسجله كرموز وكأرقام ورموز وعبارات يمكن للأ نسان تعلمها . المعلومات : فهي نتيجة تجهيز البيانات مثل النقل والاختيار والتحليل | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E250 | البيانات مبعثرة وغير منظمة وغير مفهومه المعلومات هي البيانات بعد الترتيب والتنضيم واصبحت مفهومة ومفيده | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E251 | البيانات هي المادة الخام المسجلة كرموز المستخدمة لتحليل الاحداث وحالتها مثل الارقام والجُمل والعبارات التي يمكن للانسان تفسيرها وتعليلها .. المعلومات هي نتائج تجهيز البيانات مثل نتائج التفسيرات والتحليلات والتعليلات والاختيار والنقل | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E252 | المعلومات : هي المعرفيه للاحاطه والادراك البيانات : هي الجمل او الارقام او الاعبارات التي يمكن للانسان ان يفسرها او ييعللها امثله للبيانات والمعلومات : نموذج بياني للموظف ( الاسم , المهنه , العمر ) وبعد الاجابه على هذي البيانات تتحول الى معلومات الفرق بينهم ان البيانات هي جمل او عبارات يمكن للانسان ان يفسرها او يعللها اما المعلومات ف هي محاطه ومدركه ولا تحتاج لتفسير . | 1 | 0 | 1 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E253 | الفرق بين المعلومات والبيانات: >البيانات: هي الماده الخام المسجلة كرموز والمستخدمه لتمثيل الاحداث وحالتها >مثل: بيانات الموظفين- الاسماء- الارقام الوظيفية المعلومات: هي نتيجه تجهيز البيانات >مثل: النقل او الاختيار والتحليل | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 1 | 0.5 | 0.5 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E254 | البيانات هي المواد الخام المسجلة كرموز و المستخدمة لتمثيل الاحداث و حالتها المعلومات: هي معالجة البيانات ،، الكتب الفرق ان البيانات لايمكن نشرها وفهمها بسهولة لذلك يتم معالجتها لتصبح معلومات سهلة النشر و الفهم | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 0.5 | 0.5 | 1 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E255 | البيانات هي المادة الخام للمعلومات بدون البيانات لا يمكننا تكوين البيانات مثل: الكلمات و الرموز والارقام المعلومات مثل: المقالات والابحاث والرسائل هل نستطيع ان نكون جمل من غير كلمات ؟الجواب وبكل تأكيد هو لا وهذا هو الفرق بينهم واهميتهم لبعض | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E256 | البيانات هي حقائق غير معالجه او مجرد ارقام لكن المعلومات هي البيانات المعالجه والتي اصبح لها معنى وفائده | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E257 | البينات هي معلومات يمكن تفسيرها بالعقل اما المعلومات فهي بينات مححله تصل الى انت تصير معلومات اذا البينات معومات يمكن تحليلها والمعلوات هيا بينات تمت معالجتها لتصبح معلومات وتاتي بالشكل الصحيح المعلومات مثل الكتب وما الى ذالك واالبينات مثل الويكي بيديا فهي غير مححله الى معلومه ثابته | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E258 | البيانات هي العبارات او الجمل او الكلمات اللتي يمكن للانسان تفسيرها وتعليلها والمعلومات هي التفيرات والتعليلات اللتي تم تفسيرها البيانات هي مثل المكونات والمعلومات هي اللتي استنتجت من البيانات | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0.5 | 0.5 | 0 | 1 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E259 | البيانات هي مواد خام يتم الحصول عليها من خلال التجارب وتستند البيانات الى الملاحظات التي تخزن في الحاسب المعلومات يتم الحصول عليها من خلال مصادر مختلفة مثل الانترنت | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.5 | 0 | 0 | 0 | 0.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E11 | البيانات هي الكلمات والجمل والرموز والارقام التي يتم تخزينها والرجوع لها عند الحاجه اليها مثل التاريخ وهي تكون بيانات خام المعلومات هي الحقائق والنضريات والمسطلحات مثل الكتب الفرق بينهما ان البيانات تكون خام اي ابسط وغالباً ما تكون غير مترابطه بعكس المعلومات التي تكون اعقد ويكون الترابط اكبر فيما بينها | 1 | 0 | 2 | 1 | 4 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E260 | البيانات هيا ارقام اوعبارات غير معالجة المعلومات هي البيانات المعالجة البيانات لاتعتمد على المعلومات المعلومات تعتمد على البيانات من دونها لاتتم المعالجة | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0 | 1.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E261 | البيانات: هي المواد الخام المسجلة المستخدمة كرموز و المستخدمة لتمثيل الاحداث وحالتها مثل: بيانات الموظفين ( الاسماء و الارقام الوظيفية و مهن وصور) المعلومات: هي نتيجة تجهيز البيانات. مثل: النقل و الاختيار والتحليل | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E262 | البيانات: هي المواد الخام التي تستعمل كرموز والمستخدمة لتمثيل الاحداث وتحليلها. امثلتها: الارقام , الجمل والعبارات المعلومات: هي نتائج هاذي البيانات . امثلتها: النقل , الاختيار والتحليل | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 3 | Male | Traditional | E263 | البيانات قد نكون على هيئة رموز وارقام وقد تكون صور او نصوص كتابية بينما المعلومات تكون صور توضحية ونصوص واضحت المعنى لكل من يستخدمها . البيانات تتكون من رموز و ارقام ,اما المعلومات تكون صور موضحه ونصوص مفهومت المعنى | 1 | 0 | 1 | 0.5 | 2.5 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E340 | البيانات تعتبر اشياء ليس لها دلالة كافية وقد تكون مثل الرموز آو الإشارات اما المعلومات هي عباره عن اشياء معلومة ومعروفة ولها معنى الارقام والصور | 0 | 0 | 2 | 1 | 3 | 0.5 | 0 | 0 | 0 | 0.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E343 | البيانات هي الماده الأوليه او الخام وهي في حد ذاتها لا تعني شيئا وقد تكون على عدة اشكال مختلفة منها(رموز ، اشارات، ارقام) وهي تحتاج لعمالجه حتى يصبح لها دلاله . المعلومات هي شي غير محدد المعالم ولكنها تغير الحاله المعرفيه لدى الاشخاص وذلك عن طريق تزويدهم واحاطتهم بالعلم ولها عدة اشكال( نصيه ، رقميه ، صوتيه) | 1 | 0 | 1 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 0 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E344 | البيانات هي الماده الخام وهي بحد ذاتها لا تعطي معنى معين مثل الارقام والحروف والرموز ، المعلومات هي مخرجات البيانات بعد معالجتها مثل المعلومات النصيه او الرقميه او الصوت والصوره . | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 0.5 | 0.5 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E345 | المعلومات تنقسم الى وثائقية وغير ثائقيه | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E12 | البيانات هي ارقام او حروف او رموز يمكن للانسان فهمها وتحليلها وتعتبر هي الاهم مثل اما المعلومات هي نتيجة تجهيز البيانات مثل النقل والاختبار والتحليل | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E346 | البيانات هي مواد غير مفهومه او غير واضحة المعنى المعلومات هي مجموعه بيانات تعطينا معنى مفيد | 1 | 0 | 2 | 0 | 3 | 0.5 | 0 | 0 | 0 | 0.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E347 | البيانات هي مادة او رموز لا تعني شيء وتحتاج معالجة حتى تصبح معلومة مثل ارقام وحروف المعلومات مشتقة من علم او الشي المعلوم والمعروف والبيانات تحتاج معالجة لتصبح معلومات | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E348 | البيانات هي المواد الخام التي لاتشكل معنى اما المعلومات هي مخرجات المعلومات بعد المعالجه بعد معالجتها مثال اسد يشكل البيانات -حيوان مفترس معلومه | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 0.5 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E349 | المعلومات هي المعرفة البشرية والسلوكيات وهي الاخبار التي توصل وتتلقى وهي الابلاغ بالمعرفة و تكون المعلومه تفسير لمعنى او شي غير معلوم بعد معالجته مثل البيانات مثل ان يعرف الفرد خبر او يعلم طفله الاحرف والكلمات ك معلومة البيانات هي رموز وارقام واشارات تدخل للحساب ويتم التعرف عليها آلياً ومعالجتها حتى توضح معانيها ودلالاتها مثل خوارزميات الحاسب | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 0.5 | 1 | 1 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E350 | البيانات : تعتبر الماده الاوليه وتحتاج لمعالجه حتى تصبح معلومه لها دلاله ، قد تكون مثل رموز او ارقام او حروف او اشكال المعلومات : هي شيء غير محدد المعالم ولكنها تغير الحالة المعرفية لأفراد في اي موضوع وذلك عن طريق تزويدهم واحاطتهم عام بهذا الموضوع ، قد تكون مثل مخرجات البيانات بيانات+معالجه=معلومات | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 0.5 | 1 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E351 | البيانات هي الماده الاولية الخامه وهي في خد ذاتها لاتعني شي له دلاله كافيه قط تكون رموز او اشارات المعلومات : هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى ويمكن تمثيلها بالمعادله بيانات + معالجة= معلومات | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E352 | البيانات : الماده الخام لا شي لا تعني شي مثل الرموز او رقم المعلومات: المعنى العام المحتوى او شي مفهوم مثل مصطلح التنمر او الذكاء الاصطناعي او علم الاجتماع او علم النفس | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E353 | المعلومات / عملية الاتصال أو مايتم ايصاله البيانات / المادة الأوليه او الخام وهي حد ذاتها لا تعني شيأ له دلالة كافيه لاتخاذ القرار | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E354 | المعلومات هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى ويمكن تمثليه فيه بيانات + معالجات = معلومات البيانات هي المادة الاولية او الخام وهي لا تعني شيئا له دلالة كافية لاتخاذ قرارات | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E355 | البيانات : ماده اوليه او خام وهي بحد ذاتها لا تعني شيئًا له دلاله كافيه لاتاخذ قرار من القرارات وهي قد تكون مثل : رموز ، حروف ، اشكال ، ارقام ، اشارات وهي لمعالجه حتى تصبح معلومه لها دلاله العلومات : معناها هو الشيء المعلوم او المعروف من غير تحديد هوية او مفهوم ونعرف المعلومات بانها : شيء غير محدد المعالم و تغير الحاله المعرفيه للافراد في اي موضوع عن طريق تزويدهم واحاطتهم علما بالموضوع والمعلومات هيا مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى ويمكن تمثيلها بالمعادله : بيانات + معالجة = معلومات ومن امثلتها : شهادة الطلاب ، تقارير التعداد السكاني | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E13 | المعلومات: نتيجة تجهيز البيانات او هي نتايج وتفسيرات والتعليلات ، مثل: النقل، والاختيار، والتحليل البيانات: هي مادة الخام المسجله برموز او هي ارقام او جمل يمكن للانسان تفسيرها وتعليلها مثل : الاسماء او الارقام الوظيفيه والمهن | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E356 | البيانات هي:المادة الاولية وهي لاتعني شيئاً له دلاله كافية لاتخاذ قرار وهي قد تكون: رموز-اشارات-حروف… المعلومات:تغير الحالة المعرفية للأفراد في اي موضوع عن طريق تزويدهم بالمعلومات عن الموضوع | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 0.5 | 1 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E357 | المعلومات هي عملية الاتصال او مايتم ايصاله او تلقيه البيانات هي المادة الاولية او الخام وهي قد تكون رموز اشارات ارقام حروف اشكال | 1 | 0 | 0 | 0.5 | 1.5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E358 | البيانات : الماده الاوليه الخام لا تعني شيئًا له دلاله لأتخاذ قرار من القرارات مثاله : رموز ، اشارات ، اشكال المعلومات : عملية الاتصال او مايتم ايصاله او تلقيه فمعناها يخبر او يعلم او يبلغ فهو الشيء المعلوم او المعروف من غير تحديد هويه تمثل هكذا : بيانات + معالجه = معلومات | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E359 | البيانات : هي رموز او احرف مبدئية غير مفمهومة وحتى تصبح البيانات معلومات لابد من معالجتها المعلومات : هي بيانات تمت معالجتها حتى تصبح معلومات او نصوص للفهم مثال : عندما يتم طلب بيانات الشخص في جهات حكومية ويتم معالجتها في جهاز الحاسب لتصبح معلومات الشخص | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E360 | المعلومات هي مايتم اخراجه من البيانات و المعلومات تكون متغيره مثل العمر اما البيانات فهي ثابته مثل سنة الميلاد فالمعلومات تتكون من (معالجة بيانات فتتكون لدينا معلومات) و البيانات هي مادة خام لا يمكن الاستفاده منها الا اذا تحولت الى معلومات | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 2.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E361 | المعلومات : هي شي غير محدد المعالم ولكنه تغير الحالة المعرفيه للافراد في اي موضوع وذلك عن طريق تزويدهم واحاطتهم بالعلم مثال على المعلومات :المعلومات هي مخرجات للبيانات البيانات:المادة الاولية وهي في حد ذاتها لا تعطي دلالة كافية لاتخاذ القرارات مثال على البيانات: حروف ، اشارات، ارقام ، رموز | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 0 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E362 | البيانات: المادة الخام وهي بحد ذاتها لا تعني شيء مثال : الاشارات - اراقام - حروف - رموز المعلومات : مخرجات البياتات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى مثال : بيانات + معالجة = معلومات | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E363 | البيانات:هي الماده الاوليه او الخام وهي لا تعني شيء بحد ذاتها له دلاله كافيه مثل:رموز ارقام اشكال حروف المعلومات:عمليه الاتصال او ما يتم اتصاله او تلقيه مثل:معلومات نصيه معلومات رقميه | 1 | 0 | 2 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E364 | البيانات هي مجموعة من المعطيات او المواد الاولية للمعلومات وما تمثل اهمية كبرى للمستخدم مثل الحروف و الرموز و الارقام اما المعلومات هي هي البيانات التي خضعت للمعالجة بحيث تصبح ذات معنى ومرتبطة بسياق معين مثل الجامعة لمن تستخدم بيانات الطلاب و تعالج بياناتهم وتعرف كل طالب وش يحتاج | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E365 | البيانات: هي مجموعة من الحروف او الكلمات او الصور او الرموز تتعلق بموضوع معين لكن لا تعني شيء وتحتاج لمعالجة حتى تصبغ معلومة مثل : الارقام الجامعية المعلومات: هي البيانات التي تمت معالجتها مثل: معرفة اسم الطالب وتخصصه من خلال رقمه الجامعي بعد ان كان بيانات وتمت معالجته | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E14 | البيانات هي أرقام أو رموز يمكن تفسيرها من قبل الانسان وتحليلها مثل : هنالك تفاح وبرتقال ، صحن وصحنان المعلومات هي تأتي نتيجة تحليل البيانات وتفسيرها مثل : صحنان من التفاح و صحن برتقال | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E367 | البيانات هي مجموعة من الحروف او الكلمات او الرموز وينتج عن هذة البيانات بعد المعالجة ( معلومات) مثال على البيانات بيانات الطلاب في موقع الجامعة ، مثال على المعلومات درجات الطلاب | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 0 | 1 | 0.5 | 2.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E368 | المعلومات تكون نتيجة جمع البيانات والبيانات اما رقميه او كتابة او صوتيه | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E369 | البيانات تحتاج لمعالجة والمعلومات منظمة ومعالجة البيانات مثال: تكون رموز وإشارات وارقام وحروف المعلومات مثال: تكون نص او رقمية او صوت وصورة | 0 | 0 | 2 | 1 | 3 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0.5 | 1.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E371 | البيانات هي : المادة الاولية او الخام وهي بحد ذاتها لا تعني شيئًا له دلالة كافيه لاتخاذ قرار من القرارات مثل / رموز ، ارقام ، اشارات المعلومات هي : شيء غير محدد المعالم ولكنها تغير الحالة المعرفية للأفراد في أي موضوع وذلك عن طريق تزويدهم واحاطتهم علمًا بهذا الموضوع وانها هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى مثل / بيانات + معالجه = معلومات | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E372 | المعلومات : هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد أن أصبح لها معنى امثله عليها ( نصيه - رقميه - صوت - صورة ) البيانات : المادة الاوليه وهي في حد ذاتها لا تعني شيئًا له دلاله كافيه لأتخاذ القرار من القرارت امثله عليها ( رموز - اشارات - ارقام ) | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 0.5 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E373 | المعلومات تعبر عن معرفه لمفهوم ما مثل عن قضيه معينه البيانات هي رموز مسجله وهي ماده اوليه للمعلومات مثل جدول لحروف وارقام مسجله | 1 | 0 | 2 | 0 | 3 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0.5 | 1.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E374 | البيانات: هي عبارة عن نصوص او ارقام او رموز. المعلومات: هي عبارة عن بيانات تتم معالجتها لتصبح معلومات يمكننا الاستفادة منها. البيانات مثل رقم الهوية ،عندما يطلب مننا في الاحوال ،اما المعلومات هيا التي تظهر بعد ادخال رقم الهوية. | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 0.5 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E375 | البيانات: مادة ولكن لا تكون كافية لاتخاذ القرار مثل حروف ، رموز . المعلومات: قد تكون خبر يخبر به مثل الاخبار بحدث حصل او قضية | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E15 | البيانات هي الارقام او الجمل والرموز او المعلومات الخام التي يمكن للانسان تفسيرها , المعلومات هي البيانات التي تم تجهيزها او تفسيرها واختبارها والقيام بالتجارب عليها | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E376 | البيانات هي : ارقام و وإشارات واشكال وحروف اما المعلومات تنقسم إلى اقسام : نصيه و رقميه وصوت و صورة (حسب شكل المعلومه) | 0 | 0 | 1 | 0.5 | 1.5 | 0.5 | 0 | 0 | 0 | 0.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E377 | البيانات هي التي يتم ادخالها في نظام معين لتصبح لدينا معلومة واضحة غير مجهولة والمعلومات هي معالجة البيانات لتكوين معلومة ذات معنى | 0 | 1 | 2 | 0 | 3 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E378 | البيانات :لغة ادخال للحاسب او الماده الاوليه او الخام وهي لاتعني شيئا له دلالة كافية لااتخاذ قرار من القرارات مثل:رموز واشارات وارقام وحروف واشكال تحتاج معالجه عشان تصير معلومه المعلومات:مخرجات البيانات بعد معالجتها بعد ان اصبح لها معنى هي شي غير محدد المعالم ولاكنها تغير الحاله المعرفيه للافراد في اي موضوع بيانات +معالجة =معلومات | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E379 | البيانات هي بيانات تسجل او معطيات مثلا البيانات للمستشفى عند فتح ملف جديد المعلومات هي مشتقه من علم يعني هوا شي معلوم او معروف | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 0.5 | 0 | 0 | 0.5 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E380 | البيانات حقائق عشوائيه غير منظمه المعلومات هي بيانات منظمه ومفهومه | 0 | 0 | 2 | 0 | 2 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E381 | البيانات هي عبارة عن حقائق لكنها غير منظمه وانها وحدة فردية اما المعلومات فهي تعتمد على البيانات بشكل كبير وهي عبارة عن بيانات منظمة | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E382 | البيانات هيا اساس المعلومه وهي عباره عن حروف ارقام رموز وتحتاج لمعالجة حتى تصبح معلومه مفيده المعلومات عبارة عن مجموعة بيانات تم معالجتها واصبح لها معنى | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E383 | البيانات هي مدخلات (غيرمعالجة)مثل ارقام او حروف المعلومات تعتبر مخرجات (معالجة)مثل اي معلومة ذات معنى | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E384 | البيانات هي حروف و كلمات و ورموز و ارقام لها علاقه بموضوع مثل اسماء العاملين او الموظفين و المعلومات هي بيانات تتم دراستها او معالجتها و التدقيق قبل استخدامها مثل علم المكتبات | 1 | 0 | 0 | 0.5 | 1.5 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E385 | البيانات: الماده الاوليه او الخام وهي في حد ذاتها لا تعني شيئاً له دلاله على اتخاذ القرارات مثل: رموز، ارقام، حروف المعلومات: مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى مثل: بيانات + معالجه = معلومات | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E16 | البيانات هي كتابات تكون مدونة وتشمل ارقام وجمل لها معاني لكن صعب تفسيرها مثال الرسوم البيانية المعلومات هي نتائج البيانات بعد تفسيرها مثال تحليلات الرسوم البيانية | 0 | 1 | 1 | 0.5 | 2.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E386 | البيانات ليس لها معنى المعلومات تتكون من بيانات | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E387 | البيانات هي حقائق عشوائيه غير منظمه على عكس المعلومات فتكون منظمه وتكون مقدمه في سياق معين مثال على البيانات : الاسماء التي قد تكون على شكل رموز مثال على المعلومات : مثل بطاقة عنوان الطالب | 0 | 1 | 2 | 1 | 4 | 0.5 | 0.5 | 0 | 1 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E388 | البيانات تكون محدودة المعلومات مثل : السيره الذاتية المعلومات ليست محدودة فلها افاق وتوسع كبير في المعلومات مثل : علم الفضاء ، فابمضي الايام يكتشفون معلومات جديده | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E389 | الفرق بين البيانات و المعلوماتالبيانات حقائق غير منظمة وهي غير نافعه للبشر وتكون نافعه للبشر إذا تم معالجتهابعكس المعلومات تكون بيانات منظمة ومعالجة وتقدم في سياق معين | 1 | 1 | 2 | 0 | 4 | 0.5 | 0.5 | 1 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E390 | بيانات : غير مفهومة الا اذا اضفتها امثلة : بيانات ارقام المعلومات : هي علوم مجمعة | 1 | 0 | 0 | 0.5 | 1.5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E391 | البيانات: المادة الاولية او الخام وهي في حد ذاتها لا تعني شيئاً له دلالة كافية لاتخاذ قرار من القرارات وهي قد تكون مثل : رموز ، اشارات ، ارقام ، حروف ، اشكال وهي تحتاج لمعالجة حتى تصبح معلومة لها دلالة المعلومات : عملية الاتصال او مايتم ايصاله او تلقيه حيث الجزء الاول من الكلمة الانجليزيه inform يعني يخبر او يعلم او يبلغ عن شي ، والمعلومات هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 0.5 | 1 | 3.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E392 | المعلومات/ هي معلومات نبحث عنها ونكتسبها من واقع حياتنا بشكل يومي او من الكتب ومن المدارس والتعليم ومن التقنيات الحديثه كالجوالات واجهزة الحاسب ومن مختلف المجالات التي نمر بها البيانات/ هي رموز وحروف وارقام مرتبطة بموضوع معين او محدد يتم ادخالها ومعالجتها لتصبح معلومة يستفاد منها الفرد | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E393 | البيانات هي :- بيانات المعلومات التي تدلي لنا بالمعلومة الصحيحة مثل الحساب :- لدى احمد ٥ تفحات ولدى اخته سوسن ٨ تفاحات فما مجموع التفاحات؟ الاجابة ١٣ تفاحة اذًا البيانات كانت :- ٥ تفحات لدى احمد ٨ تفاحات لدى سوسن العملية الحسابية ( المجموع ) المعلومات هي :- حاصل اي عملية او نظرية بعد جمع البيانات بشكل كافي ووافي ومحصول هذه البيانات هي المعلومة مثل :- مجموع ما كان لدى احمد واخته سوسن من التفاحات وكان ١٣ تفاحة | 0 | 1 | 2 | 0.5 | 3.5 | 0.5 | 0.5 | 1 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E394 | البيانات هي الماده الاولية لاتعطي دلالة كافية مثل الرموز المعلومات هي مايتم تلقيه او مايعرف من الحقائق وغيرها | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E395 | البيانات بشكل عام هي تتم عن طريقه ادخال اما تكون رموز او حروف بينما المعلومات بشكل اعمق واوسع فيها تشمل كل معلومات | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E17 | البيانات هي جمل تستخدم كرموز وارقام يمكن للانسان تفسيرها المعلومات هي نتيجه تجهيز او هي نتايج التفسيرات و التعليلات | 0.5 | 1 | 0.5 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E396 | مصطلح البيانات : المادة الاولية او الخام وهي في حد ذاتها لا تعنى شيء له دلالة كافية لاتخاذ القرار من القرارات وهي قد تكون مثل : رموز واشارات وارقام وحروف واشكال وهي تحتاج لمعالجة حتى تصبح معلومه لها دلالة. امثلة للبيانات: رموز إشارات ارقام حروف اشكال مصطلح المعلومات : عميلة الاتصال او ما يتم اتصاله او تلقيه حيث الجزء الاول من الكلمة inform بمعنى يخبر او يعلم او يبلغ عن شيء ما او تعريف اخر له: هو الشيء المعلوم او المعروف من غير تحديد هوية او مفهوم. تعريف شامل للمعلومات : هي شيء غير محدد في العالم ولكنها تغير الحالة المعرفية للافراد في اي موضوع وذلك عن طريق تزويدهم واحاطتهم علما بهذا الموضوع. امثلة للمعلومات: لمعلومات هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد أن أصبح لها معنى ويمكن تثيلها بالمعادلة : بيانات + معالجة = معلومات | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E397 | البيانات : ككلمات افتتاحية لاتكون جملة اساسية مثل ( ارقام ، رموز ، احرف ) المعلرمات : هيا مجموعة من البيانات تكون جملة يستفاد منها | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 0.5 | 0 | 0.5 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E398 | البيانات هي عباره عن معلومات قبل معالجتها وتكون غير منظمه وعشوائية اما المعلومات تكون عند معالجه البيانات وتحليلها ومن ثم الاستفاده منها مثل بيانات الطالب الجامعي تكون غير مظمه لكن عند ادخالها وتحليلها تصبح معلومات يتم تجميعها وتحليلها لمعرفة الطالب ومستواه وبيئته والخ… | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 0.5 | 0.5 | 1 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E399 | البيانات هي مادة اولية او خام لا تعني شيئ لاتخاذ قرار وقد تكون مثل رموز و اشارات وهي تحتاج لمعالجة حتى تصبح معلومة عند كتابة رقم عشوائي قد يكون لها اكثر من معنى قد تكون تاريخ معين او رقم عميل المعلومات هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وبعد ان اصبح لها معنى و هي تغير الحالة المعرفية للافراد في اي موضوع ويمكن تمثيلها في معادلة وهي بيانات + معالجة = معلومات | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E400 | البيانات : هي المعلومات الاساسيه الثابته للاشياء المعلومات : هي النظريات والحقائق والاكتشاف الي اكتشفها الانسان وادى الى زياده الادارك والفهم | 0 | 1 | 2 | 0 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E401 | البيانات : قد تحون رموز او اشارات او ارقام او حروف المعلومات: شي غير محدد المعالم لكنها تغير الحاله المعرفيه للافراد وتزويدهم بالموضوع و هي مخرجات البيانات بعد معالجتها | 1 | 1 | 0 | 0.5 | 2.5 | 0 | 1 | 0 | 0.5 | 1.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E402 | البيانات عباره عن حقائق اولية عشوائية غير منظمه ومهي مفيدة للبشر فتجب معالجتها اول وتحويلها من بيانات الى معلومات مثل: البيانات الرقمية والبيانات البحثيه المعلومات عباره عن مجموعة بيانات منظمه وغير منظمه وكل المعلومات خضعت للمعالجة عكس البيانات الي تحتاج معالجة والمعلومات مهمة اكثر وهيا ذات سياق ومهمه لتخاذ قرارات كثيرة مثل: المعلومات الفكريه | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E403 | البيانات تكون عباره عن حقائق اوليه عشوائية غير منظمه وليست مفيدة للعالم البشري فيجب معالجتها اول وتحويلها من بيانات الى معلومات مثل : البيانات البحثية والبيانات الرقيمه. المعلومات عبارة عن مجموعة بيانات منظمة وغير منظمة وكل المعلومات خضعت للمعالجة عكس البيانات التي تحتاج معالجة والمعلومات مهمة واكثر وهي ذات سياق وتكون مهمه ل اتخاذ قرارت كثيرة مثل:المعلومات الفكرية | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 0.5 | 0.5 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E404 | البيانات: ماد خام لإتخاذ قرار DATA مثال: برموز او ارقام او حروف او اشارات المعلومات: هي مخرجات البيانات بعد معالجتها مثال: بيانات+معالجة= معلومات | 0 | 1 | 2 | 0.5 | 3.5 | 0 | 1 | 1 | 0.5 | 2.5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E405 | البيانات: هي كلمة او رقم ليس له معنى واضح او مكتمل و لا يمكن فهمه، مثل : 45 المعلومات : هي مجموعة كبيرة من البيانات التي لها معنى واضح | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | 0.5 | 0.5 | 0 | 0 | 1 |
Q1 | Introduction to Information Science | 1 | Male | Traditional | E18 | البيانات : هي الماده الخام كرموز او ارقام او جمل يمكن للانسان تفسيرها او تعليلها المعلومات :هي تجهيز البيانات مثل النقل او هي نتايج التعليلات او التفسيرات ان المعلومات تكمل بمجوعه واسعه من البيانات وتتاصل منها ولا يمكن ان يكون هناك معلومات تكمل دون بيانات ولا يمكن ان يكون هناك بيانات دون الاتصال والربط بينها وبين المعلومات | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E406 | المعلومات هوا الدراسة المتهمة في سلوكيات وخصائص المعلومات وادارتها واستخدامها البيانات هي التي تهتم بحفظ المعلومات اي انها تابعة للمعلومات مثل الشركات والمكتبات | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E407 | البيانات: حقائق أولية عشوائية غير منظمة فهي لاتمثل معنى كبير .. مثال بيانات الموظفين(اسمائهم / المهن / الصور) المعلومات :هي نتائج خاصه بالبحث كالبحوث العلميه التطبيقيه من الامثله (بيانات السكان ) (معدل الامية) | 1 | 0 | 1 | 0.5 | 2.5 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E408 | المعلومات هي تعني عمليه اتصال وهي بمعناها يعلم او يبلغ كذلك هي شي معلوم او معروف ومجرد وصولها تغير الحاله المعرفيه للفرد تتمثل بمعادله بيانات + معالجه = معلومات مثل ١+٢=٣ او مجموع الاموال الفائضه بلغت ٢١ الف البيانات هي الماده الاوليه تساعد على اتخاذ القرارت وتحتاج لمعالجه حتى تصبح لها دلاله مثال حروف اشارات ارقام وهي في ذاتها لاتعني شيئاً | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E409 | مفهوم البيانات هو : البيانات هي مجموعة من القياسات و الحقائق والملاحظات و المشاهدات الهامة التي تتكون على هيئة أرقام وحروف ورموز وبعض الاشكال الخاصه التي تختص بالفكرة و الموضوع الذي تختص بهم هذه البيانات وهذه البيانات قد لايكون لها معنى جوهري لهذا يتم استخدامها ضمن سياق البحث حتى يكون لها معنى. نأتي لمفهوم المعلومات هو : المعلومات هي النتائج الخاصة بالبحث العلمي الذي يستخدم البيانات للخروج بنتائج عملية او معلومات عن الموضوع وهذه المعلومات يتم تصنيفها وتنظيمها وتحليلها لكي يكون لها معنى لتحقيق اهداف معينة وهذه المعلومات لها مفهوم اخرى ونذكره ب انه جزء من العلم او كثرة المعاني و المعرفة و المعلومات نتاج بيانات جاهزه. نأتي ل الفرق بين البيانات و المعلومات مع ذكر الامثله: ١- البيانات هي عبارة عن المدخلات وهي المادة الخام التي يمكن الحصول عليها بينما المعلومات هي المخرجات وهي النتائج او المواد المصنعة من هذه البيانات ومن الامثله على ذلك : حول البيانات التي تدخل في الكمبيوتر عن موضوع معين فتخرج على هيئة معلومات ناتجه عن هذه البيانات ٢- البيانات قد تكون على هيئة رموز او ارقام وقد تكون صور و نصوص كتابية بينما تكون المعلومات على هيئة صور توضيحية ونصوص يجب ان تكون مفهومة المعنى لكل من يستخدمها ٣- البيانات و المعلومات مكملات لبعضهما البعض ، فالبيانات هي الاساس للمعلومات و المعلومة نتيجه عن بيانات معينة يتم معالجتها مع بعضها لنخرج بمعلومات مفيدة وبالتالي اصنع القرارات ٤- التقارير الإدارية عبارة عن معلومات آتية من البيانات فالتقارير في اساسها عبارة عن بيانات تم معالجتها للخروج بمعلومات حقيقية. مثال على ذالك : ناخذ قرار ب ارتداء الملابس الثقيلة عندما نرى مؤشرات على حرارة الجو وهذه تكون هيا البيانات الموجودة على الطبيعة ومثل حركة الرياح وسرعتها ودرجه الحراره المحسوسه وكذالك السحب وحركتها والغيوم وغيرها وبالتالي نأتي بمعلومه ان المطر و البرد يوشك على النزول و بالتالي نأخذ قرار ارتداء الملابس الثقيلة التي تحمينا. | 1 | 1 | 0.2 | 1 | 3.2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E411 | البيانات تعني المادة الاوليه او الخام وهي لا تعني شيئًا له دلاله كافيه لاتخاذ قرار مثل الارقام او الاشارات والمعلومات هي شي غير محدد المعالم ولكنها تغير الحاله المعرفيه للافراد في اي موضوع عن طريق تزويدهم وإحاطتهم علما بهذا الموضوع مثل مخرجات البيانات بعد معالجتها. | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
Q1 | Introduction to Information Science | 4 | Female | Traditional | E412 | البيانات هي اساس المعلومات وهي المادة الاولية ليس لها دلالة كافية لاتخاذ القرار مثل : رموز -اشارات - ارقام المعلومات هي مخرجات البيانات بعد معالجتها وهي شي غير محدد المعالم ولكن تغير الحالة المعرفية للافراد بيانات+معالجة= مخرج = معلومات | 1 | 1 | 2 | 0.5 | 4.5 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 3.5 |
End of preview.
📌 AR-AES: Arabic Automated Essay Scoring Dataset
The AR-AES dataset is the first publicly available resource designed to support research in Automated Essay Scoring (AES) for the Arabic language. It includes 2,046 manually graded essay responses collected from undergraduate students at Umm Al-Qura University in Makkah, Saudi Arabia, across a range of academic disciplines and essay types.
Each essay has been independently annotated by two human graders using structured rubrics, enabling the study of inter-rater reliability and the development of fair and interpretable AES systems. Rich metadata is included for each response, covering variables such as course name, student gender, exam type (online or traditional), typical answers ("gold answers") for each essay prompt in both Arabic and English, and detailed criterion-based scoring.
📄 First File: AR-AES Dataset - Essays and Marks
This file contains all essay responses with their associated human-assigned scores. It also includes metadata about the evaluation context and student groups.
Column explanations:
- Question_id: ID from 1 to 12.
- Course_Name: The course associated with the essay.
- Group_id: Identifier for student groupings within each course.
- Gender: Gender of the student. (Note: male and female students were taught separately.)
- Exam_Type: Specifies if the exam was traditional or online.
- Essay_id: Unique ID for each essay.
- Essay: Full text of the essay.
- Rubric_a1–a4: Scores from the first evaluator (course instructor), based on question-specific criteria.
- Final_Score_A: Sum of the rubric scores from the first evaluator.
- Rubric_b1–b4: Scores from the second independent evaluator.
- Final_Score_B: Sum of the rubric scores from the second evaluator.
📄 Second File: AR-AES Dataset - Question List & Rubric (Arabic)
Arabic list of essay questions and their corresponding evaluation criteria.
📄 Third File: AR-AES Dataset - Question List & Rubric (English)
English translation of the essay questions and rubric.
📄 Fourth File: AR-AES Dataset - Typical Answers
A reference set of model answers in Arabic and English for each question.
Licensing & Citation
This dataset is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
You are free to use, share, and adapt the dataset—even for commercial purposes—as long as you give appropriate credit to the authors.
If you use or reference this dataset in your work, please cite:
@article{ghazawi2024automated,
title={Automated essay scoring in Arabic: a dataset and analysis of a BERT-based system},
author={Ghazawi, Rayed and Simpson, Edwin},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.11212},
year={2024}
}
- Downloads last month
- 90