Forecasting the Success Rate of Baccalaureate Exams in Algeria Using ARIMA Model: A Statistical Analysis

Objectives: This study aims to employ the Box-Jenkins methodology to forecast high school graduation rates in Algeria from 2023 to 2030, developing an optimal ARIMA model based on 59 annual baccalaureate exam observations, and providing evidence-based predictions for educational planning. Methodology: The study analyzed 59 annual observations of baccalaureate exam results from 1963 to 2022, applying time series analysis techniques and conducting rigorous testing and differentiation. After extensive analysis, the ARIMA (6, 11, 1) model was implemented as the most suitable forecasting tool. Results: The analysis revealed that the time series achieved stationarity at the first degree, and the ARIMA (6, 11, 1) model successfully captured graduation rate fluctuations. The model demonstrated high predictive accuracy, with forecasts indicating a steady increase in graduation rates through 2030. Conclusions: The selected model effectively predicts Algerian high school graduation rates, with predictions suggesting a positive trend in educational outcomes. The time series analysis proves viable for educational forecasting in this context. Recommendations: Future research should implement these findings for educational policy planning, consider additional variables in future models, and explore the model's adaptability across diverse educational settings. الأهداف: تهدف هذه الدراسة إلى توظيف منهجية بوكس-جينكينز للتنبؤ بمعدلات نسبة النجاح في شهادة البكالوريا في الجزائر من 2023 إلى 2030، وتطوير نموذج ARIMA الأمثل بناءً على 59 ملاحظة سنوية لامتحانات البكالوريا، وتقديم تنبؤات مبنية على الأدلة للتخطيط التربوي. المنهجية: حللت الدراسة 59 ملاحظة سنوية لنتائج امتحانات البكالوريا من 1963 إلى 2022، مطبقة تقنيات تحليل السلاسل الزمنية وإجراء اختبارات وتفاضلات دقيقة. بعد التحليل المكثف، تم تطبيق نموذج ARIMA (6, 11, 1) كأداة تنبؤ أكثر ملاءمة. النتائج: كشف التحليل أن السلسلة الزمنية حققت الاستقرار في الدرجة الأولى، ونجح نموذج ARIMA (6, 11, 1) في رصد تقلبات معدلات النجاح. أظهر النموذج دقة تنبؤية عالية، مع توقعات تشير إلى زيادة مطردة في معدلات النجاح حتى عام 2030. الاستنتاجات: يتنبأ النموذج المختار بشكل فعال بمعدلات النجاح في المدارس الثانوية الجزائرية، مع تنبؤات تشير إلى اتجاه إيجابي في النتائج التعليمية. يثبت تحليل السلاسل الزمنية جدواه للتنبؤ التربوي في هذا السياق. التوصيات: ينبغي أن يطبق البحث المستقبلي هذه النتائج في تخطيط السياسات التعليمية، والنظر في متغيرات إضافية في النماذج المستقبلية، واستكشاف قابلية تكيف النموذج عبر مختلف الأوضاع التعليمية.

Authors

Publication Details

Journal
An-Najah University Journal for Research - B (Humanities)
Published
2025-02-01
DOI
https://doi.org/10.35552/0247.39.7.2401
Primary Topic
Religion and Sociopolitical Dynamics in Nigeria
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Forecasting the Success Rate of Baccalaureate Exams in Algeria Using ARIMA Model: A Statistical Analysis

Kada Becharef, Keltoum Nouri, Abderrezzaq Bouziani, Amel Belhamiti et al.
An-Najah University Journal for Research - B (Humanities)
Religion and Sociopolitical Dynamics in Nigeria
article

Forecasting the Success Rate of Baccalaureate Exams in Algeria Using ARIMA Model: A Statistical Analysis

Kada Becharef, Keltoum Nouri, Abderrezzaq Bouziani, Amel Belhamiti, Said Chibani
article en

Abstract

Objectives: This study aims to employ the Box-Jenkins methodology to forecast high school graduation rates in Algeria from 2023 to 2030, developing an optimal ARIMA model based on 59 annual baccalaureate exam observations, and providing evidence-based predictions for educational planning. Methodology: The study analyzed 59 annual observations of baccalaureate exam results from 1963 to 2022, applying time series analysis techniques and conducting rigorous testing and differentiation. After extensive analysis, the ARIMA (6, 11, 1) model was implemented as the most suitable forecasting tool. Results: The analysis revealed that the time series achieved stationarity at the first degree, and the ARIMA (6, 11, 1) model successfully captured graduation rate fluctuations. The model demonstrated high predictive accuracy, with forecasts indicating a steady increase in graduation rates through 2030. Conclusions: The selected model effectively predicts Algerian high school graduation rates, with predictions suggesting a positive trend in educational outcomes. The time series analysis proves viable for educational forecasting in this context. Recommendations: Future research should implement these findings for educational policy planning, consider additional variables in future models, and explore the model's adaptability across diverse educational settings. الأهداف: تهدف هذه الدراسة إلى توظيف منهجية بوكس-جينكينز للتنبؤ بمعدلات نسبة النجاح في شهادة البكالوريا في الجزائر من 2023 إلى 2030، وتطوير نموذج ARIMA الأمثل بناءً على 59 ملاحظة سنوية لامتحانات البكالوريا، وتقديم تنبؤات مبنية على الأدلة للتخطيط التربوي. المنهجية: حللت الدراسة 59 ملاحظة سنوية لنتائج امتحانات البكالوريا من 1963 إلى 2022، مطبقة تقنيات تحليل السلاسل الزمنية وإجراء اختبارات وتفاضلات دقيقة. بعد التحليل المكثف، تم تطبيق نموذج ARIMA (6, 11, 1) كأداة تنبؤ أكثر ملاءمة. النتائج: كشف التحليل أن السلسلة الزمنية حققت الاستقرار في الدرجة الأولى، ونجح نموذج ARIMA (6, 11, 1) في رصد تقلبات معدلات النجاح. أظهر النموذج دقة تنبؤية عالية، مع توقعات تشير إلى زيادة مطردة في معدلات النجاح حتى عام 2030. الاستنتاجات: يتنبأ النموذج المختار بشكل فعال بمعدلات النجاح في المدارس الثانوية الجزائرية، مع تنبؤات تشير إلى اتجاه إيجابي في النتائج التعليمية. يثبت تحليل السلاسل الزمنية جدواه للتنبؤ التربوي في هذا السياق. التوصيات: ينبغي أن يطبق البحث المستقبلي هذه النتائج في تخطيط السياسات التعليمية، والنظر في متغيرات إضافية في النماذج المستقبلية، واستكشاف قابلية تكيف النموذج عبر مختلف الأوضاع التعليمية.

An-Najah University Journal for Research - B (Humanities)Vol. 39(7)
Openalex Percentile: Top 95%
Religion and Sociopolitical Dynamics in Nigeria
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.