تطوير نظام آلي لتصحيح أوراق الإجابة باستخدام تقنية التعرف الضوئي على العلامات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

قام فريق من الطلاب، بابتكار نظام آلي لتصحيح أوراق الإجابة، باستخدام تقنية التعرف الضوئي على العلامات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتم تطوير هذا النظام بهدف أتمتة عملية تصحيح أوراق الإجابة من نوع "البابل شيت" بكفاءة ودقة عالية، مع الاستغناء الكامل عن أجهزة OMR التقليدية المكلفة والمعقدة. 

يعتمد النظام المقترح على دمج تقنيات معالجة الصور والرؤية الحاسوبية والتعلم العميق للوصول إلى نسبة دقة إجمالية تصل إلى 99.15%، وهي نسبة مرتفعة جداً مقارنة بالأنظمة المطروحة حالياً في نفس المجال، والتي غالباً ما تعاني من حساسية عالية لجودة المسح أو الانحراف البسيط في الورقة.

المنصة والبنية التقنية  
يقوم المشروع على تطوير منصة ويب متكاملة وسحابية تتيح للمدرسين وأعضاء هيئة التدريس تحميل صور أوراق الامتحانات الممسوحة ضوئياً بصيغ مختلفة مثل JPG وPDF، ليقوم النظام بمعالجتها وإرجاع الدرجات النهائية آلياً عبر متصفح الإنترنت دون الحاجة إلى أي برامج إضافية. هذا التوجه يقلل التكلفة التشغيلية بنسبة كبيرة ويجعل عملية التصحيح متاحة لأي مؤسسة تعليمية.

مسار التصحيح الذكي من 7 مراحل  
لتحقيق أعلى دقة، تم تصميم مسار ذكاء اصطناعي متكامل مكون من سبع خطوات متتالية: 
1.  معالجة الصور الأولية وتصحيح المحاذاة: لضمان استقامة الورقة وإزالة أي ميل ناتج عن المسح.
2.  تحديد منطقة البابل شيت: لعزل الجدول من باقي عناصر الصورة.
3.  استخراج الفقاعات عبر تحليل المحيط: للكشف عن جميع الدوائر المرشحة للإجابة.
4.  التصنيف الذكي: باستخدام نموذج هجين يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية CNN لاستخراج الملامح البصرية، ومحول Transformer لفهم السياق المكاني للفقاعات.
5.  تحديد حالة الفقاعة: لتصنيفها إلى "معبأة" أو "فارغة" أو "غامضة".
6.  حساب الدرجة الموزونة: بمقارنة إجابات الطالب مع نموذج الإجابة الموضوع مسبقاً.
7.  إعادة التصحيح التلقائي: حيث يعاد حساب الدرجات فوراً عند تعديل نموذج الإجابة.

جمع البيانات والتدريب  
تم جمع ومسح وتصنيف مجموعة بيانات حقيقية وكبيرة تضم 14600 صورة لفقاعات مأخوذة من أوراق امتحانات جامعية فعلية، وتتضمن ثلاث فئات رئيسية: معبأة، فارغة، وغامضة. تم تقسيم البيانات بنسبة 80% للتدريب و 20% للتحقق. كما تم تطوير أداة تصنيف مخصصة لتسريع عملية الوسم وضمان جودة البيانات.

آلية العمل  
يستلم النظام صور البابل شيت، ويستخرج إجابة كل سؤال على حدة من الصورة الورقية باستخدام منظور الآلة، ثم يقارنها بنموذج الإجابة لحساب الدرجة النهائية للطالب بشكل فوري ودقيق.

الدكتور المشرف على المشروع: 
عمرو غنيم

الفريق الذي قام بالمشروع:
قائد الفريق: زياد سمير .

أعضاء الفريق: 
ـ مهد محمد جمال. 
ـ على حمادة.