نظام ذكي للتنبؤ بالأداء الأكاديمي للطلاب باستخدام تعلم الآلة (Machine Learning)
تفاصيل العمل
عن المشروع: تطوير نموذج تعلم آلة (ML) يهدف إلى مساعدة المؤسسات التعليمية في التنبؤ المسبق بالطلاب المعرضين لخطر التعثر الدراسي. المشروع لا يكتفي بالتنبؤ فقط، بل يحلل العوامل الأكثر تأثيراً على أداء الطالب لاتخاذ إجراءات وقائية. الخطوات التقنية التي قمت بها: معالجة البيانات (Data Preprocessing): التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات النصية إلى رقمية بدقة. هندسة الميزات (Feature Engineering): استخدام تقنيات متقدمة لاختيار الميزات الأكثر ارتباطاً بالنتيجة النهائية لتقليل الأخطاء (Overfitting). موازنة البيانات (Handling Class Imbalance): استخدام تقنية SMOTE لضمان دقة النموذج في التنبؤ بالفئات الأقل تمثيلاً (الطلاب المتعثرين). بناء النماذج: مقارنة عدة خوارزميات (مثل Random Forest و Logistic Regression) للوصول لأفضل دقة ممكنة. النتائج: الوصول إلى نموذج عالي الدقة (High Accuracy) مع التركيز على مقاييس الـ Recall والـ F1-Score لضمان عدم إغفال أي طالب في دائرة الخطر.
مهارات العمل
