نقش آفرینی هوش مصنوعی در ارزیابی و پیش بینی پیشرفت تحصیلی دانش آموزان

تحلیل داده های آموزشی، به ویژه در زمینه پیش بینی پیشرفت تحصیلی دانش آموزان، به صورت سنتی با تمرکز بر داده های کمی انجام می شده است. اما در دنیای امروز، داده های کیفی، مانند نظرات معلمان و خودارزیابی دانش آموزان، پتانسیل بالایی برای تکمیل و غنی سازی این فرایند دارند. این داده ها، که غالبا به صورت توصیفی و غیرساختاری هستند، می توانند درک عمیق تری از چالش ها، نقاط قوت و علایق دانش آموزان ارائه دهند. اما چطور می توان این داده های کیفی را به داده هایی کمی و قابل تحلیل برای مدل های هوش مصنوعی تبدیل کرد. یکی از رویکردهای کلیدی در این زمینه، استفاده از تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) است. با استفاده از این روش ها، می توان نظرات معلمان، گزارشات مشاهده ای، و حتی نوشته های خودارزیابی دانش آموزان را به بردارهای عددی تبدیل کرد. این بردارها، که به عنوان ویژگی های داده ها شناخته می شوند، می توانند در مدل های هوش مصنوعی برای یادگیری الگوها و روابط پنهان بین عوامل مختلف و پیشرفت تحصیلی بکار روند. روش های مختلفی برای استخراج اطلاعات کمی از داده های کیفی وجود دارد. یکی از این روش ها، طبقه بندی نظرات است. مثلا می توان نظرات معلمان درباره انگیزه و تلاش دانش آموزان را در چند دسته مثل "بالا"، "متوسط" و "پایین" قرار داد و به هر دسته نمراتی عددی نسبت داد. با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشینی نظیر ماشین بردار پشتیبان یا شبکه های عصبی می توانیم بین متن های توصیفی و دسته بندی های عددی، رابطه ای استنتاجی ایجاد کنیم.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، استخراج اطلاعات ، پیشرفت تحصیلی ، شبکه های عصبی ، دانش آموزان.