يشهد قطاع التعليم تطوراً ملحوظاً في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة العملية التعليمية، ومن أبرز هذه التطبيقات بناء نماذج تنبؤية تعتمد على الشبكات العصبية لتحليل الأداء الأكاديمي للطلبة. يهدف هذا النوع من النماذج إلى التنبؤ بمستوى تحصيل الطالب اعتماداً على بيانات سابقة مثل الحضور، والدرجات الفصلية، والمشاركة الصفية، والسلوك التعليمي. تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية على محاكاة طريقة عمل الدماغ البشري من خلال طبقات مترابطة من الخلايا العصبية الرقمية، قادرة على اكتشاف الأنماط المعقدة داخل البيانات التعليمية. بعد تدريب النموذج على بيانات تاريخية، يمكنه التنبؤ باحتمالية نجاح الطالب أو تعثره الأكاديمي بدقة عالية. تكمن أهمية هذا النموذج في تمكين إدارات الجامعات من التدخل المبكر لدعم الطلبة المعرضين لخطر الرسوب، من خلال برامج إرشاد أكاديمي مخصصة. كما يسهم في تحسين التخطيط التعليمي واتخاذ القرارات المبنية على البيانات. ورغم الفوائد الكبيرة، يتطلب تطوير هذه النماذج مراعاة خصوصية البيانات الطلابية وضمان استخدامها ضمن أطر أخلاقية واضحة. وعليه، فإن توظيف الشبكات العصبية في تحليل الأداء الأكاديمي يمثل خطوة استراتيجية نحو تعليم أكثر ذكاءً واستباقية