تصنيف أنماط تسرب الطلاب باستخدام خوارزميات التجميعدراسة حالة في كلية التقنية الصناعية - مصراتة، ليبيا

الملخص

لا يزال تسرب الطلاب يمثل تحديًا حاسمًا أمام الأنظمة التعليمية، حيث يؤثر سلبًا في معدلات التخرج وتخصيص الموارد المؤسسية. تقترح هذه الدراسة إطارًا تحليليًا يستخدم خوارزميات التجميع غير المراقب (Unsupervised Clustering) لتصنيف طلاب كلية التقنية الصناعية – مصراتة، ليبيا إلى فئتين متميزتين: الفئة الأولى تضم الطلاب الذين انسحبوا في وقت مبكر مع حد أدنى من المشاركة الأكاديمية، والفئة الثانية تضم الطلاب الذين انسحبوا بعد تحقيق قدر نسبي من التقدم الأكاديمي. يهدف هذا التصنيف إلى توفير فهم أعمق للمسارات المتنوعة لظاهرة تسرب الطلاب. يُدمج البحث بين المتغيرات الديموغرافية (مثل الجنس، وعمر القبول، وسنة الالتحاق) ومؤشرات الأداء الأكاديمي لبناء نموذج تنبؤي شامل. تم تقييم أداء خوارزميتي K-Means وAgglomerative Clustering باستخدام مقاييس التحقق Silhouette Score وDavies-Bouldin Index. تكشف النتائج عن أنماط ذات دلالة إحصائية تتيح تحديد مجموعات الطلاب الأكثر عرضة لخطر التسرب، مما يوفر رؤى قابلة للتطبيق لتوجيه التدخلات الأكاديمية المستهدفة. وقد تسهم هذه النتائج في تعزيز سياسات الاحتفاظ بالطلاب ودعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.