تصحيح بالذكاء الاصطناعي

نظام تصحيح آلي للاختبارات الورقية وتكامل مع نظام نور

هدف المشروع

يهدف المشروع إلى تطوير نظام ذكي لتصحيح الاختبارات الورقية المكتوبة بخط اليد بشكل آلي باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. النظام سيقوم بسحب الأوراق الممسوحة ضوئيًا، استخراج بيانات الطلاب من الباركود، تحليل الإجابات المكتوبة، ومقارنتها بالإجابة النموذجية. في النهاية، يتم إرسال النتائج مباشرة إلى نظام نور عبر تكامل سلس وموثوق.

المكونات الرئيسية للمشروع

نظام معالجة الصور (Image Processing):

- مسح الأوراق ضوئيًا: النظام يبدأ بسحب صور الأوراق الممسوحة ضوئيًا عبر ماسح ضوئي.

- تحسين الصور: تحسين جودة الصور باستخدام تقنيات معالجة الصور (مثل OpenCV) لضمان دقة تحليل النصوص.

التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وتحليل الكتابة اليدوية:

- استخراج النصوص: استخدام تقنية OCR (مثل Tesseract OCR) لتحويل النصوص المكتوبة بخط اليد إلى نصوص رقمية.

- تحليل الكتابة اليدوية: تطوير نموذج ذكاء اصطناعي مخصص لفهم وتحليل الكتابة اليدوية وتحويلها إلى نصوص قابلة للمقارنة.

استخراج بيانات الطلاب:

- قراءة الباركود: النظام يقوم بقراءة الباركود الموجود على كل ورقة لاستخراج معلومات الطالب، مثل رقم الهوية الوطنية واسم الطالب.

- ربط البيانات: ربط بيانات الطالب المستخرجة مع إجاباتهم لتحليلها وتقديم النتائج المناسبة.

نظام التصحيح:

- مقارنة الإجابات: النظام يقارن الإجابات المستخرجة بالإجابة النموذجية المخزنة مسبقًا.

- تقييم الإجابات المفتوحة: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقييم الإجابات المفتوحة بشكل دقيق، بما في ذلك تصحيح الأخطاء اللغوية والإملائية.

- إعطاء الدرجات: النظام يقوم بتحديد الدرجات تلقائيًا لكل طالب بناءً على تطابق إجاباتهم مع الإجابة الصحيحة.

توليد التقارير:

- تقارير الأداء: إعداد تقارير فردية لكل طالب تشمل درجاتهم النهائية وتحليل الأداء.

- إمكانية التصدير: تصدير التقارير بصيغ متعددة مثل PDF وExcel لإتاحة مراجعتها أو إرسالها.

التكامل مع نظام نور:

- إعداد البيانات: تجهيز نتائج الطلاب بالصيغ المطلوبة من قبل نظام نور.

- رفع النتائج: إرسال النتائج إلى نظام نور تلقائيًا باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنظام نور (إذا كانت متاحة)، أو باستخدام تقنيات التحكم بالمتصفح (Browser Automation) مثل Selenium لرفع النتائج عبر واجهة النظام.

- التأكد من الرفع: التحقق من رفع البيانات بنجاح وتأكيد استلامها في نظام نور.

الفوائد الرئيسية

- تقليل الوقت: تقليل الوقت اللازم لتصحيح الاختبارات بشكل كبير عبر الأتمتة.

- زيادة الدقة: تحسين دقة التصحيح وتجنب الأخطاء البشرية في عملية التقييم.

- تكامل سلس: التكامل مع نظام نور يضمن تسليم النتائج بشكل مباشر ودقيق.

- تخصيص وتحليل متقدم: يوفر النظام إمكانية تحليل الإجابات بشكل متقدم وتقديم تقارير تفصيلية عن أداء الطلاب.

التقنيات المستخدمة

- لغة البرمجة: Python

- معالجة الصور: OpenCV

- التعرف الضوئي على الحروف (OCR): Tesseract OCR

- الذكاء الاصطناعي: TensorFlow أو PyTorch لتحليل الكتابة اليدوية وتقييم الإجابات.

- تطوير الواجهة: Django أو Flask لتطوير واجهة الويب.

- التكامل مع نظام نور: API إن وجد أو Selenium لأتمتة رفع النتائج.

- قاعدة البيانات: PostgreSQL أو MongoDB لتخزين بيانات الطلاب والنتائج.

الحساب لكل شخص يعني راح اتفق مع سبعة اشخاص

فريق العمل

الدور الوظيفيعدد الأفرادالمهام المشتركة

مدير المشروع ومحلل الأنظمة1إدارة المشروع + تحليل الأنظمة + اختبار التكامل مع نظام نور.

مهندسو الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور2تحسين الصور + OCR + تحليل الكتابة اليدوية باستخدام الذكاء

لاصطناعي.

مطورو نظام التصحيح وتحليل البيانات2تطوير خوارزميات التصحيح + إنشاء التقارير وتحليل بيانات الطلاب.

مطور واجهة المستخدم والتكامل1تصميم واجهة المستخدم + دمج النظام مع نظام نور باستخدام API أو

Selenium.

مهندس قاعدة البيانات والأمن السيبراني1تصميم قاعدة البيانات + تأمين النظام وضمان