قمت بتطوير نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل تعبيرات الوجه أثناء الحصص الدراسية بهدف قياس مدى تفاعل الطلاب وفهمهم للمحتوى بشكل لحظي، ومساعدة المعلم على اتخاذ قرارات تعليمية أفضل بناءً على بيانات دقيقة.
يعتمد النظام على تحليل ملامح الوجه باستخدام تقنيات رؤية الحاسوب (Computer Vision) ونماذج تعلم الآلة، حيث يتم التقاط تعبيرات الوجه من خلال الكاميرا أثناء الحصة، ثم تحليلها لتحديد الحالة العاطفية أو مستوى الانتباه مثل التركيز، عدم الفهم، التشتت أو التفاعل الإيجابي.
بعد تحليل البيانات، يقوم النظام بتجميع النتائج وإرسال تقرير مفصل للمعلم يوضح مستوى تفاعل الطلاب خلال الحصة، مما يساعد على فهم مدى استيعاب الطلاب للمحتوى وتحديد النقاط التي تحتاج إلى إعادة شرح أو توضيح.
كما يوفر النظام واجهة ويب تفاعلية تتيح تشغيل الكاميرا ومتابعة التحليل بشكل مباشر، بالإضافة إلى عرض تقارير منظمة تسهّل على المعلم تقييم أداء الطلاب داخل الفصل أو أثناء الحصص الأونلاين.
مميزات المشروع
قياس تفاعل وفهم الطلاب بشكل لحظي أثناء الحصة
تحليل تعبيرات الوجه باستخدام الذكاء الاصطناعي
إنشاء تقارير تلقائية للمعلم بعد كل جلسة
دعم التعليم داخل الفصل أو عبر الإنترنت
واجهة ويب سهلة الاستخدام لمتابعة النتائج
التقنيات المستخدمة
Python,DeepFace, OpenCV,Flask, full stack,Computer Vision
الهدف من المشروع
تحسين جودة العملية التعليمية من خلال توفير أداة تساعد المعلم على فهم مستوى استيعاب الطلاب بشكل حقيقي أثناء الشرح، وليس فقط الاعتماد على الامتحانات أو التقييمات التقليدية.
