نظام ذكي لتحليل نتائج الطلاب وتوقع المخاطر الأكاديمية

تم تحويل البيانات الخام لنظام جامعي (تسجيل، درجات، حضور) إلى تقارير تفاعلية تساعد الإدارة الأكاديمية على فهم مسيرة الطلاب وتحديد المشكلات قبل وقوعها. ما قمت به في هذا المشروع : تحليل استكشافي شامل (EDA): تحليل بيانات 800 طالب وأكثر من 2400 حالة تسجيل لاستخراج أنماط النجاح والرسوب. هندسة الميزات (Feature Engineering): ابتكار مؤشرات قياس جديدة مثل "معدل المخاطرة" (Risk Score) و"معدل الحضور" للتنبؤ المبكر بالطلاب المتعثرين. تنظيف ومعالجة البيانات: التعامل مع البيانات المفقودة والمتناقضة لضمان دقة التقارير بنسبة 100%. لوحة تحكم ذكية (Dashboard): تصميم تصورات بيانية (Visualizations) توضح العلاقة بين الحضور والنتائج النهائية. وضع خارطة طريق للذكاء الاصطناعي: تجهيز البيانات لبناء نماذج تنبؤية (Predictive Modeling) لتوقع درجات الطلاب وتصنيف حالات المخاطرة (At-Risk Classification). المخرجات النهائية : تقرير تحليلي متكامل يقدم توصيات مباشرة للإدارة الأكاديمية (نظام تنبيهات الحضور الآلي) لتحسين جودة العملية التعليمية.