أصايل الزهراني

مشروع التخرج | اكتشاف الأخبار الزائفة باستخدام نماذج التصنيف: • هدفت الدراسة إلى مقارنة أداء خمسة نماذج تصنيف (Logistic Regression، Random Forest، Support Vector Machine، Naive Bayes، Decision Tree) لتحديد مدى فعاليتها في تصنيف الأخبار الحقيقية والزائفة باستخدام بيانات نصية. • شملت خطوات المشروع: جمع البيانات، تنظيفها، معالجتها، تطبيق النماذج، وتقييم الأداء باستخدام مصفوفة الالتباس، الدقة، ومنحنيات ROC. • ساهم المشروع في تقديم أدوات تقنية تسهم في الحد من انتشار الأخبار المضللة وتعزز من دقة التحقق من المعلومات في الإعلام الرقمي. التدريب الميداني | Frequency Company • شاركت في مشروع بحثي تطبيقي بعنوان “استراتيجيات التأقلم لدى طلاب الجامعات”، تناول العلاقة بين القلق والتوتر والتحصيل الأكاديمي والصحة النفسية لدى الطلاب. • قمت بجمع وتحليل البيانات باستخدام SPSS وExcel، وتطبيق الأساليب الإحصائية الوصفية والاستنتاجية. • اكتسبت خبرة عملية في تحليل البيانات الاجتماعية والنفسية، والعمل ضمن فريق بحثي محترف. •تقديم عرض بحثي أمام لجنة أكاديمية نال إشادة من المشرفين. الإنجازات الأكاديمية: • تطوير نموذج تصنيف فعال لاكتشاف الأخبار الزائفة بنسبة دقة عالية. • تعزيز المهارات في تحليل البيانات، تعلم الآلة، استخدام SPSS، Excel، والبحث التطبيقي.