کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی عملکرد تحصیلی دانش آموزان

تحلیل و پیش بینی عملکرد تحصیلی دانش آموزان همواره یکی از چالش های اساسی در نظام های آموزشی بوده است. با توجه به پیچیدگی های موجود در عوامل موثر بر عملکرد تحصیلی، استفاده از روش های نوین و پیشرفته برای پیش بینی این عملکرد به امری ضروری تبدیل شده است. یکی از این روش ها استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی است که به دلیل قابلیت های پردازش داده های پیچیده و شبیه سازی روابط غیرخطی، با توانایی یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه های پیش خور عمق، می توانند شبکه های پیچیده میان متغیرهای مختلف موثر بر عملکرد تحصیلی را شبیه سازی کنند. شبکه های عصبی می توانند اطلاعات متنوعی همچون ویژگی های فردی، اجتماعی و روان شناختی و حتی فیزیولوژیکی دانش آموزان را که ممکن است در مدل های سنتی شناسایی دانش آموزان مورد توجه قرار نگیرد، پردازش کنند. از این رو، شبکه های عصبی به ابزاری کارآمد برای پیش بینی دقیق تر تبدیل شده اند. شبکه های عصبی می توانند دقت پیش بینی ها را به طور چشمگیری افزایش دهند. علاوه بر این، شبکه های عصبی قادرند مشکلات تحصیلی و افت تحصیلی را پیش بینی کرده و دانش آموزانی که ممکن است به دلایل مشکلات آموزشی و روان شناختی با چالش شوند، شناسایی کنند. با توجه به پیشرفت های روز افزون در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، استفاده از شبکه های عصبی در نظام های آموزشی نوید بخش تحولاتی در بهبود فرآیندهای آموزشی و ارتقای کیفیت یادگیری است.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی مصنوعی ، پیش بینی ، عملکرد تحصیلی ، دانش آموزان