کاربردهای هوش مصنوعی پیش بین در آموزش برای پیش بینی عملکرد و نیازهای یادگیری دانش آموزان

هدف از این مقاله مروری، بررسی و تبیین کاربردهای هوش مصنوعی پیش بین (Predictive AI) در حوزه آموزش برای پیش بینی عملکرد و نیازهای یادگیری دانش آموزان است. در محیط های آموزشی نوین، شناسایی به موقع دانش آموزانی که در معرض خطر افت تحصیلی یا مشکلات یادگیری قرار دارند و درک نیازهای یادگیری فردی آن ها امری حیاتی برای ارائه پشتیبانی موثر و شخصی سازی آموزش است. هوش مصنوعی پیش بین با استفاده از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، قادر به تحلیل الگوهای موجود در داده های آموزشی و پیش بینی پیامدهای آتی است. این مقاله با مرور مبانی نظری و یافته های پژوهشی مرتبط، به تبیین مفهوم هوش مصنوعی پیش بین در آموزش، ماهیت عملکرد و نیازهای یادگیری دانش آموزان به عنوان سازه های قابل پیش بینی، و چگونگی به کارگیری هوش مصنوعی برای انجام این پیش بینی ها می پردازد. انواع داده های آموزشی که می توانند برای مدل های پیش بین مورد استفاده قرار گیرند، سازوکارهای هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای پیش بینی کننده، و کاربردهای عملی این پیش بینی ها در کلاس درس و سطح مدرسه (نظیر شناسایی دانش آموزان در معرض خطر، شخصی سازی محتوا، و ارائه بازخورد هدفمند) مورد بررسی قرار می گیرند. همچنین، چگونگی سنجش اثربخشی این کاربردها از طریق ارزیابی پیامدهای مثبت حاصل از مداخلات مبتنی بر پیش بینی ها (نظیر بهبود عملکرد، افزایش مشارکت، و کاهش اضطراب) تحلیل می شود. این مقاله نشان می دهد که هوش مصنوعی پیش بین ابزاری قدرتمند برای توانمندسازی معلمان و نظام های آموزشی در جهت ارائه پشتیبانی فعال و هدفمند به دانش آموزان است، اما به کارگیری آن نیازمند توجه جدی به مسائل اخلاقی، حریم خصوصی، و سوگیری الگوریتمی است. این مقاله می تواند راهنمایی برای دست اندرکاران حوزه تعلیم و تربیت و پژوهشگران باشد تا از پتانسیل هوش مصنوعی پیش بین برای بهبود فرآیندهای پشتیبانی از یادگیرندگان بهره مند شوند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی پیش بین ، آموزش ، پیش بینی عملکرد ، نیازهای یادگیری ، تحلیل یادگیری ، داده های آموزشی