نظام ذكاء اصطناعي (End-to-End AI Dashboard) للتنبؤ بنجاح الطلاب في منصات

نوع المشروع:

مشروع تحليل بيانات تنبؤي ، يشمل بناء نموذج تعلم آلي وتطوير لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard) باستخدام إطار عمل Flask. المشروع يهدف إلى تحويل ملفات البيانات الخام إلى رؤى برمجية تساعد المؤسسات التعليمية على تحديد الطلاب المتعثرين وتقديم الدعم الاستباقي.

. ما الذي يميز هذا المشروع؟ (النقاط القوية):

تحويل البيانات إلى مؤشرات أداء (Feature Engineering): لم نكتفِ بالبيانات الأولية، بل قمنا بإنشاء مؤشرات (Indicators) لقياس مستوى المشاركة وتأثير الوقت المستغرق على النتائج النهائية.

لوحة تحكم تفاعلية احترافية: واجهة مستخدم عصرية (UI/UX) باستخدام Bootstrap 5 و Lucide Icons، توفر تجربة مستخدم سلسة سواء لإدخال البيانات أو استعراض التحليلات.

تنبؤ فوري بدقة عالية: النظام يوفر تنبؤاً لحظياً مع نسبة الثقة (Confidence Score) باستخدام نموذج Random Forest الذي تم تدريبه

وتحسين معاملاته بدقة.

. كيف قمنا بتنفيذ المشروع:

معالجة البيانات (Data Preprocessing):

قمنا بتطوير "خط إنتاج" (Pipeline) آلي للتعامل مع القيم المفقودة وتنظيف البيانات.

استخدمنا تقنيات Label Encoding لتحويل البيانات النصية و Standard Scaling لتوحيد مقاييس الأرقام، مما يضمن أعلى دقة للنموذج.

بناء نموذج الذكاء الاصطناعي:

اعتمدنا خوارزمية Random Forest Classifier لقدرتها العالية على التعامل مع البيانات غير الخطية وتوفير نتائج شفافة (Transparent Results).