قمت بتطوير نظام متكامل للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للتنبؤ بالمخاطر الأكاديمية للطلاب، بهدف الكشف المبكر عن الطلاب الأكثر عرضة للتعثر الأكاديمي، ودعم المؤسسات التعليمية في اتخاذ قرارات استباقية مبنية على البيانات.

يعتمد المشروع على تحليل بيانات أكثر من 32,000 طالب، واستخدام تقنيات تعلم الآلة لبناء نماذج تنبؤية دقيقة، مع توفير واجهة تفاعلية لعرض النتائج وتحليل البيانات وتفسير التنبؤات.

**أبرز مميزات المشروع:**
- تحليل ومعالجة البيانات واستخراج الخصائص (Feature Engineering).
- تدريب ومقارنة 9 نماذج تعلم آلة.
- بناء نموذج Ensemble لتحقيق أداء تنبؤي قوي.
- تحقيق AUC بنسبة 93.1% وF1-Score بنسبة 88.8%.
- لوحة معلومات تفاعلية لاستكشاف البيانات والنتائج.
- تفسير التنبؤات باستخدام SHAP.
- تقديم توصيات ذكية للتدخل المبكر ومساعدة الطلاب.

**التقنيات المستخدمة:** Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBM, Streamlit, SHAP.