بهینه سازی فرآیند تشخیص اختلالات یادگیری دانش آموزان با استفاده از تحلیل رفتاری چندوجهی مبتنی بر یادگیری عمیق با تکنولوژی هوش مصنوعی

این مقاله به بررسی بهینه سازی فرآیند تشخیص اختلالات یادگیری دانش آموزان با استفاده از تحلیل رفتاری چندوجهی مبتنی بر یادگیری عمیق و تکنولوژی هوش مصنوعی می پردازد. هدف اصلی، ارائه روشی دقیق تر و کارآمدتر برای شناسایی زودهنگام اختلالات یادگیری مانند ناتوانی های خاص یادگیری ، بیش فعالی و کمبود توجه ADHD، و دیسکالکولی است. این پژوهش از روش مطالعه کتابخانه ای بهره گرفته و با مرور منابع علمی موجود، به بررسی کاربرد الگوریتم های یادگیری عمیق در تحلیل داده های رفتاری، عملکرد تحصیلی و ویژگی های شناختی دانش آموزان پرداخته است. نتایج نشان می دهد که استفاده از تکنولوژی AI و تحلیل چندوجهی می تواند دقت و سرعت تشخیص را افزایش داده و به طراحی مداخلات آموزشی شخصی سازی شده کمک کند. این رویکرد، ضمن کاهش وابستگی به تشخیص دستی، زمان و هزینه ها را کاهش می دهد و بهبود قابل توجهی در کیفیت حمایت از دانش آموزان اختلال دار ایجاد می کند.

کلیدواژه ها:

اختلالات یادگیری ، تحلیل رفتاری چندوجهی ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی ، بهینه سازی فرآیند تشخیص