Student Exam Score Prediction App

مشروع توقّع أداء الطلاب باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

قمتُ بتطوير نموذج تنبؤي يقوم بتقدير درجة الطالب النهائية بناءً على مجموعة من العوامل مثل عدد ساعات الدراسة، ومستوى الدعم الأسري، والمشاركة الصفية وغيرها.

️ طريقة التنفيذ

-تحليل البيانات واستكشافها لفهم العوامل المؤثرة على الأداء الدراسي.

-تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وترميز البيانات النصية وتوحيد المقياس العددي.

-تجربة عدّة خوارزميات تعلم آلي (Linear, Polynomial, Ridge, Lasso, ElasticNet, Decision Tree).

-استخدام GridSearchCV لاختيار أفضل نموذج وتحسين أدائه.

-تقييم النموذج بأدوات مثل R²، MAE، وRMSE حيث حقق النموذج النهائي (Ridge Regression) أداءً متميزًا بدقة تقريبية 80%.

-تصميم واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم إدخال بيانات الطالب والحصول على التنبؤ فورًا.

مميزات المشروع

-واجهة سهلة الاستخدام ومتجاوبة.

-نموذج دقيق يعتمد على تحليل البيانات الحقيقية.

-إمكانية تحديث النموذج بسهولة ببيانات جديدة.