Smart Academic Advisor

وصف المشروع

Smart Academic Advisor هو تطبيق ويب ذكي مبني بـ Flask + Python يستخدم خوارزمية Linear Regression من الصفر (بدون مكتبات ML) لتنبؤ بالدرجة النهائية للطالب وتحديد ما إذا كان في خطر أكاديمي أم لا.

كيف يعمل؟

1. البيانات (Data)

يحمّل ملف students_5000_logical.csv الذي يحتوي على 5000 سجل طالب

يستخدم 6 خصائص (Features) لكل طالب:

الخاصية الوصف

attendance نسبة الحضور

study_hours ساعات الدراسة

assignments درجة الواجبات

quizzes درجة الاختبارات القصيرة

difficulty صعوبة المادة

gpa المعدل التراكمي

2. النموذج (Model)

يُطبّق Normalization على البيانات (mean & std)

يدرّب نموذج Linear Regression يدوياً باستخدام Gradient Descent

معدل التعلم: lr = 0.01

عدد الدورات: epochs = 3000

3. التنبؤ (Prediction)

يأخذ بيانات الطالب من الفورم

يُرجع الدرجة النهائية المتوقعة

يُقرر:

✅ SAFE — إذا كانت الدرجة ≥ 50

⚠️ AT RISK — إذا كانت الدرجة < 50

مثال تجريبي

المدخل القيمة

Attendance 85%

Study Hours 6 ساعات

Assignments 90%

Quizzes 78%

Difficulty 3/5

GPA 3.5

النتيجة: 🎯 الدرجة المتوقعة = 75.53% → ✅ SAFE

🛠️ التقنيات المستخدمة

Backend: Python + Flask

ML: NumPy (Linear Regression from scratch)

Data: Pandas

Frontend: HTML + CSS (Dark Mode)

التشغيل: python app.py على المنفذ 5000