رؤى قائمة على البيانات حول أداء الطلاب
قمنا مؤخرًا بإجراء تحليل متعمق ونمذجة تنبؤية باستخدام مجموعة بيانات الطلاب لكشف العوامل الرئيسية التي تؤثر على النجاح الأكاديمي. إليك ملخص منظم لنهجنا ونتائجنا:
معالجة البيانات وتنظيفها
معالجة البيانات المفقودة – تم استخدام طرق إحصائية مناسبة لتقدير القيم المفقودة.
إزالة التكرارات – ضمان سلامة البيانات من خلال القضاء على السجلات الزائدة.
تحويل نوع البيانات – توحيد تنسيقات البيانات لضمان الاتساق.
ترميز الفئات – تم تطبيق ترميز التسميات وترميز الواحدة الساخنة لملاءمة النموذج.
كشف ومعالجة القيم الشاذة – تم استخدام المخططات الصندوقية ودرجات z لتحديد وتقييد القيم المتطرفة.
---
تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)
التصورات والرؤى الرئيسية:
الحضور وساعات الدراسة ترتبط ارتباطًا قويًا بالدرجات النهائية الأعلى.
الضغط العالي وقلة النوم تؤثر سلبًا على الأداء الأكاديمي.
الطلاب الذين لديهم وصول إلى الإنترنت ومستويات تعليم أعلى للآباء يميلون إلى تحقيق أداء أفضل.
الاتجاهات بناءً على الجنس تم تحليلها باستخدام الرسوم البيانية الشريطية ومخططات الفطيرة.
خرائط الحرارة للت correlation كشفت عن علاقات مهمة بين مختلف العوامل الأكاديمية.
---
النمذجة التنبؤية والتحسين
تدريب نماذج متعددة – تم تنفيذ الانحدار الخطي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية.
ضبط المعلمات – تم استخدام RandomizedSearchCV لتحقيق الأداء الأمثل.
تحليل أهمية الميزات – تم تحديد الحضور، وساعات الدراسة، ومستويات الضغط كعوامل حاسمة.
تقييم النموذج – تم اختيار أفضل نموذج بناءً على درجة R² و متوسط الخطأ التربيعي (MSE).
---
النقاط الرئيسية والتوصيات
زيادة الحضور وساعات الدراسة – ارتباط مباشر بدرجات أعلى.
معالجة مشكلات الضغط والنوم – تأثير كبير على الأداء الأكاديمي.
استغلال التحليلات التنبؤية – تحديد الطلاب المعرضين للخطر وتقديم دعم مخصص.
تعزيز الوصول الرقمي وموارد التعلم – تحسين نتائج الطلاب.
| اسم المستقل | Youssef B. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 40 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |
