في هذا المشروع، قمت بإجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لمجموعة بيانات درجات الطلاب، بهدف فهم العوامل التي تؤثر على الأداء الأكاديمي. استخدمت أدوات تحليل البيانات لاستكشاف العلاقة بين الحضور، عدد ساعات الدراسة، مستوى التوتر، الأنشطة اللامنهجية، ومستوى تعليم الأهل وتأثيرها على الدرجات النهائية للطلاب.
أهم التحليلات والنتائج:
️ تحليل العلاقة بين الحضور والدرجات – حيث تبين أن الطلاب الذين يتمتعون بحضور منتظم يحققون درجات أعلى.
️ تأثير عدد ساعات الدراسة – وجود علاقة إيجابية بين عدد ساعات الدراسة الأسبوعية والأداء الأكاديمي.
️ الفرق بين الجنسين – دراسة الفروقات في مستوى التوتر، عادات الدراسة، والأداء الأكاديمي بين الذكور والإناث.
️ تحليل الأداء حسب التخصص – استكشاف توزيع الدرجات ومستويات التوتر وفقًا للأقسام الأكاديمية المختلفة.
️ تأثير مستوى تعليم الأهل – دراسة كيفية تأثير الخلفية التعليمية للأهل على مستوى تحصيل الطالب.
️ خريطة الارتباطات (Correlation Heatmap) – للكشف عن العلاقات بين المتغيرات الرقمية مثل الحضور، ساعات الدراسة، والدرجات النهائية.
️ الأدوات والتقنيات المستخدمة:
لغة البرمجة: Python
المكتبات: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
تقنيات التحليل الإحصائي والتصور البياني
أهداف المشروع:
تقديم رؤية تحليلية عميقة لمساعدة المؤسسات التعليمية في تحسين الأداء الأكاديمي للطلاب.
توفير أساس علمي لاتخاذ قرارات تعليمية مبنية على البيانات.
تمهيد الطريق لاستخدام النماذج التنبؤية في التنبؤ بأداء الطلاب بناءً على العوامل المؤثرة.
| اسم المستقل | يوسف ع. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 8 |
| تاريخ الإضافة |
