نظام التنبؤ بأداء الطلاب باستخدام تقنيات التعلم الآلي

إعداد البيانات ومعالجتها: تنفيذ عمليات تنظيف وتحليل للبيانات، واستخراج ميزات مشتقة مثل نسبة الحضور ومتوسط الدرجات، وترميز البيانات الفئوية (Categorical Encoding)، وتطبيع القيم الرقمية (Normalization). تدريب النماذج وتقييمها: تدريب واختبار عدة نماذج مثل الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، شجرة القرار (Decision Tree)، الغابة العشوائية (Random Forest)، وآلة المتجهات الداعمة (SVM)، مع تقييم الأداء باستخدام مقاييس الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، الدقة الإحصائية (Precision)، ودرجة F1 (F1-score). النموذج العميق (Neural Network): تطوير شبكة عصبية باستخدام Keras/TensorFlow لتصنيف أداء الطلاب، مع تنفيذ تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لتعليقات الطلاب كنصوص (NLP). نشر النموذج: نشر أفضل نموذج عبر إطار Flask لتوفير تنبؤات آنية في واجهة تفاعلية. الاعتبارات الأخلاقية: ضمان إخفاء هوية البيانات (Data Anonymization) ومناقشة تأثير التحيز المحتمل في النماذج (Model Bias) لضمان العدالة في النتائج