تقييم اداء الطالب

نظام تقييم أداء الطالب

خلال فترة تدريبي في NTI (مسار Machine Learning)، طورت مشروع يهدف إلى التنبؤ وتقييم الأداء الأكاديمي للطلاب. هدف المشروع كان تحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على نجاح الطالب، وتقديم رؤى تعتمد على البيانات لمساعدة المعلمين في اتخاذ قرارات أفضل.

المهام الرئيسية:

معالجة البيانات: تنظيف وإعداد بيانات الطلاب (الحضور، الأنشطة، الدرجات... إلخ).

هندسة الخصائص: استخراج مؤشرات مهمة مثل الأنشطة اللاصفية، عدد ساعات المذاكرة، والمشاركة الصفية.

بناء النماذج: تنفيذ ومقارنة عدة نماذج تعلم آلي (مثل Logistic Regression، Decision Tree، SVM) للتنبؤ بنتائج الطلاب واحتمالية انخفاض درجاتهم.

تقييم النماذج: قياس الدقة، الاستدعاء، ومعامل F1 للتحقق من كفاءة النموذج.

التصور البياني: إنشاء رسوم توضيحية ولوحات Dashboard لعرض اتجاهات الأداء وتصنيف الطلاب حسب مستوى المخاطر.

الأثر:

يساعد النظام في التنبؤ بنتائج الطلاب مبكرًا، ويوفر للمعلمين أدوات داعمة للتدخل وتحسين مستوى الطلاب قبل الامتحانات النهائية.