Student Retention Prediction Using Machine Learning

قمت بتطوير مشروع تعلم آلي للتنبؤ باحتمالية عودة الطلاب واستكمالهم للدراسة في السنة الثانية (Student Retention Prediction) اعتمادًا على البيانات الأكاديمية والشخصية والمالية للطلاب. شمل المشروع جمع البيانات ومعالجتها وتنظيفها، وتحليل العوامل المؤثرة في استمرارية الطلاب مثل الأداء الأكاديمي، نتائج اختبارات القبول، الساعات الدراسية، التخصص، السكن، الخلفية التعليمية للأسرة، والاحتياجات المالية. تم بناء وتدريب نماذج Machine Learning متعددة للتنبؤ بمتغير الهدف (RETURNED_2ND_YR)، مع مقارنة أداء النماذج واختيار النموذج الأفضل بناءً على مؤشرات التقييم المختلفة. كما تم إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) واستخراج أهم العوامل المؤثرة في قرار الطالب بالاستمرار أو الانسحاب. ساهم المشروع في توفير أداة تعتمد على البيانات تساعد المؤسسات التعليمية على تحديد الطلاب المعرضين لخطر عدم الاستمرار واتخاذ إجراءات استباقية لتحسين معدلات الاحتفاظ بالطلاب.