امتحان الإقامة الطبية

🩺 امتحان الإقامة الطبية 🤖📘

في كل عام، يستعد آلاف خريجي الطب للحظة الأصعب في مسيرتهم المهنية: امتحان الإقامة الطبية. لأشهر طويلة، يحفظ الأطباء المستقبليون ويكررون ويحلون مئات الأسئلة متعددة الخيارات.

لكن هذا العام، قررت اللجنة المركزية إدخال ابتكار كبير: منصة آلية تتحقق من الإجابات وتقيمها باستخدام التعلم الآلي.
للأسف، بدأ النموذج الأولي للنظام في إظهار أخطاء، وتحتاج اللجنة إلى مساعدتك لإصلاحه.

تم وضع ملفين تحت تصرفك:

• train.csv - أسئلة رسمية مع الإجابة الصحيحة
• test.csv - أسئلة جديدة، تحتاج إلى التنبؤ بالخيار الصحيح (من هذه سيتم اختيار أسئلة امتحان الإقامة الطبية 😅)

هدفك هو إعادة بناء آلية التصحيح التلقائي.

📊 مجموعة البيانات

كل صف يمثل سؤالاً متعدد الخيارات من الامتحان:

• SampleID – معرف فريد للسؤال
• Question – نص السؤال
• Option0, Option1, Option2, Option3 – الخيارات الأربعة للإجابة
• Answer – فقط في train.csv (0–3)، يشير إلى الخيار الصحيح

📝 مهمة العمل (100 نقطة)

ابن نموذج تعلم آلي قادر على التنبؤ، لكل سؤال في test.csv، أي من الخيارات الأربعة (0–3) هو الإجابة الصحيحة.

سيتم تقييم نموذجك باستخدام الدقة:

• Accuracy ≥ 70% → 100 نقطة
• Accuracy ≤ 25% → 0 نقطة
• للقيم المتوسطة يتم منح نقاط متناسبة.

أي طريقة مسموحة: خوارزميات ML الكلاسيكية، embeddings، نماذج اللغة، BERT الطبي إلخ.

📄 تنسيق ملف التسليم

يجب أن يحتوي ملف submission.csv على صف واحد لكل سؤال في الاختبار.

السطر الأول من الملف يحتوي على التالي:

1DatapointID, PredictedAnswer

حيث:

• DatapointID - SampleID من الاختبار
• PredictedAnswer - رقم بين 0 و 3 (الخيار الصحيح المتنبأ به من النموذج)

مثال (SampleID = 84f328d3-fca4-422d-8fb2-19d55eb31503):

184f328d3-fca4-422d-8fb2-19d55eb31503, 2