Dr. Solution

طوّرت Dr. Solution ، وهي منصة أكاديمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تهدف إلى تحويل الملفات والمواد الجامعية إلى تجربة دراسة أكثر تنظيمًا ووضوحًا، من خلال تحليل المحتوى التعليمي وتقديمه بصورة مبسطة ومناسبة لاحتياجات الطالب.

تتيح المنصة للمستخدم رفع ملفات PDF أو الصور الأكاديمية، ثم تخصيص عملية التحليل قبل البدء من خلال تحديد لغة النتيجة، مستوى الشرح، نوع المادة، ونوعية الأسئلة المطلوبة. كما تدعم المنصة تحليل فيديوهات YouTube التعليمية وتحويلها إلى محتوى دراسي منظم ومقسم حسب السلايدات أو المشاهد.

تعتمد آلية التحليل على معالجة كل صفحة أو سلايد كجزء مستقل من المادة التعليمية. يقوم النظام باستخراج النص الموجود في الصفحة وتحليل صورتها في الوقت نفسه، ما يسمح للذكاء الاصطناعي بفهم كل من المحتوى النصي والعناصر البصرية. وبناءً على ذلك، يقدم شرحًا مبسطًا، وترجمة للمحتوى، وتحليلًا للصور والجداول والرسوم والمخططات التعليمية الظاهرة في الصفحة.

ينتج النظام تقريرًا دراسيًا متكاملًا يتضمن شرحًا منظمًا لكل صفحة أو سلايد، وترجمة عربية أو إنجليزية للمحتوى، وتحليل العناصر البصرية، بالإضافة إلى خلاصة لكل سلايد وخلاصة شاملة للشابتر. كما يستخرج أهداف التعلم والمصطلحات المهمة، وينشئ أسئلة مراجعة تلقائية تشمل الاختيار من متعدد، والصح والخطأ، والإجابات القصيرة، والأسئلة المقالية.

تقوم المنصة في نهاية التحليل بإنشاء تقرير HTML تفاعلي مستقل يمكن تنزيله وفتحه أو مشاركته مباشرة دون الحاجة إلى تشغيل خادم أو الاتصال بالمنصة، ما يمنح الطالب إمكانية الاحتفاظ بالمادة الدراسية واستخدامها لاحقًا بسهولة.

يعتمد المشروع نموذج BYOK – Bring Your Own Key ، حيث يستخدم كل مستخدم مفتاح الـAPI الخاص به، مما يمنحه تحكمًا أكبر في التكلفة والخصوصية واستهلاك خدمات الذكاء الاصطناعي. يدعم النظام **Gemini** كمحرك أساسي للتحليل، مع إمكانية التكامل مع نماذج ومحركات ذكاء اصطناعي أخرى وفق نوع المهمة المطلوبة.

أما في تحليل الفيديوهات التعليمية، فتحاول المنصة أولًا الحصول على الترجمة النصية المتاحة من YouTube. وفي حال عدم توفرها، يتم استخدام Whisper لاستخراج الكلام من الفيديو. بعد ذلك يتم اكتشاف تغيّر السلايدات والمشاهد بصريًا، وربط كل جزء من الفيديو بالنص المنطوق الخاص به، ثم توليد شرح وخلاصة وأهداف تعلم لكل مقطع بصورة مستقلة.

تم تطوير المشروع باستخدام Python و FastAPI و JavaScript ، مع استخدام PyMuPDF لمعالجة ملفات PDF، و Gemini Vision لتحليل النصوص والصور، و Whisper لاستخراج الكلام، و PySceneDetect لتحليل المشاهد وتغيّر السلايدات في الفيديو. كما تم تصميم واجهة عربية كاملة تدعم اتجاه RTL وتركز على سهولة الاستخدام للطلاب.

المشروع مفتوح المصدر ومتاح على GitHub ، ويعكس قدرتي على دمج تطوير الواجهات، الأنظمة الخلفية، معالجة المستندات والفيديو، والذكاء الاصطناعي ضمن منتج تعليمي عملي يحوّل المحتوى الأكاديمي الخام إلى مادة دراسية منظمة وقابلة للمراجعة والاستفادة المباشرة.