تحليل تأثير الذكاء الاصطناعي على أداء الطلاب باستخدام تعلم الآلة
يهدف هذا المشروع إلى دراسة تأثير استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على الأداء الأكاديمي للطلاب، من خلال تحليل مجموعة من العوامل التعليمية والسلوكية وبناء نموذج تعلم آلي قادر على التنبؤ بمستوى الأداء واستخراج أهم العوامل المؤثرة في النتائج.
بدأت المشروع بفهم البيانات وتحليلها، ثم تنفيذ مرحلة تنظيف ومعالجة البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة، وتحويل المتغيرات الفئوية إلى متغيرات رقمية، بالإضافة إلى إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والأداء الأكاديمي.
بعد تجهيز البيانات، قمت بتطوير نموذج تعلم آلي لتحليل البيانات والتنبؤ بالنتائج، مع تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة من مقاييس التقييم المناسبة لضمان دقة النتائج وقابليتها للتطبيق. كما تم تحليل أهمية المتغيرات (Feature Importance) لتحديد أكثر العوامل تأثيرًا على أداء الطلاب، مما ساعد في استخراج رؤى يمكن الاستفادة منها في تحسين العملية التعليمية واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.
يتضمن المشروع أيضًا إنشاء رسوم بيانية ولوحات معلومات تفاعلية تعرض أهم المؤشرات والاتجاهات، مثل تأثير معدل استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وساعات المذاكرة، والحضور، ومستوى المشاركة على الأداء الأكاديمي، مما يسهل فهم النتائج وعرضها بصورة احترافية.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
Python
Pandas
NumPy
Scikit-learn
Matplotlib
Seaborn
Power BI
المهارات التي يبرزها المشروع:
Data Cleaning & Preprocessing
Exploratory Data Analysis (EDA)
Feature Engineering
Machine Learning
Model Evaluation
Feature Importance
Data Visualization
Business & Educational Insights
يعكس هذا المشروع قدرتي على تحويل البيانات إلى رؤى عملية تساعد المؤسسات التعليمية والباحثين على فهم تأثير الذكاء الاصطناعي على العملية التعليمية، مع بناء نماذج تعلم آلي تدعم اتخاذ القرار وتوفر نتائج دقيقة وقابلة للتطوير.
