بررسی انواع الگوریتم های داده کاوی و نقش آن در عرصه آموزشی

در این مقاله، به بررسی جامع انواع الگوریتم های داده کاوی و نقش آن ها در عرصه آموزشی پرداخته شده است. داده کاوی به عنوان یکی از شاخه های مهم علم داده، ابزارهای قدرتمندی را برای تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از داده های بزرگ فراهم می کند. در حوزه آموزش، الگوریتم های داده کاوی می توانند به بهبود فرآیندهای آموزشی، شناسایی نیازهای دانش آموزان، و ارتقاء کیفیت آموزش کمک کنند. الگوریتم های طبقه بندی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه های عصبی مصنوعی، برای دسته بندی داده ها و پیش بینی نتایج استفاده می شوند. الگوریتم های خوشه بندی مانند خوشه بندی کی- میانگین و خوشه بندی سلسله مراتبی، برای گروه بندی داده ها بر اساس شباهت ها به کار می روند. همچنین، الگوریتم های قوانین انجمنی مانند الگوریتم اپریوری ، برای کشف الگوها و روابط پنهان در داده ها مورد استفاده قرار می گیرند. کاربردهای این الگوریتم ها در زمینه های مختلف آموزشی شامل تحلیل عملکرد دانش آموزان، شناسایی الگوهای یادگیری، پیش بینی موفقیت تحصیلی، و شخصی سازی محتواهای آموزشی می باشد. نتایج نشان می دهد که استفاده از این الگوریتم ها می تواند به بهبود تصمیم گیری ها و افزایش کارایی سیستم های آموزشی منجر شود.

کلیدواژه ها:

الگوریتم های داده کاوی ، ابزارهای WEKA ، طبقه بندی ، موسسات آموزشی