AI Student Impact Predictor – Student Performance & Burnout Risk Analytics System

تطبيق ذكاء اصطناعي تحليلي يهدف لتوقع الأداء الأكاديمي للطلاب (GPA) ومستوى الإرهاق النفسي (Burnout Risk) بناءً على سلوكيات المذاكرة ونمط الحياة، متبوعاً بتوصيات آلية مخصصة.

ما تم إنجازه في المشروع:

الهندسة والتحليل (Feature Engineering): تحليل وتجهيز البيانات المتعلقة بعادات المذاكرة، قلق الامتحانات، ومدى اعتماد الطالب على أدوات الذكاء الاصطناعي.

تطوير النماذج الذكية (Machine Learning Pipeline):

تدريب نموذج Random Forest Regressor للتنبؤ بالمعدل التراكمي (GPA).

تدريب نموذج Random Forest Classifier لتصنيف خطر الاحتراق النفسي (Burnout Risk).

نظام التوصيات الآلي (Actionable Insights): ربط مخرجات النماذج بـ Logic يولد نصائح أكاديمية مخصصة لكل طالب لتحسين أدائه وتقليل التوتر.

الواجهة التفاعلية (Web App): تصميم واجهة لوحة تحكم تفاعلية عبر Streamlit تتيح للطالب إدخال بياناته ورؤية المؤشرات والأشكال البيانية فوراً.

التقنيات المستخدمة: Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn (Random Forest), Streamlit, Matplotlib/Seaborn.