دسته بندی، تحلیل و کاربردهای مدل های یادگیری ماشین در سیستم های آموزشی مدارس

نظام های آموزشی در سراسر جهان با چالش های فزاینده ای روبرو هستند، از جمله نیاز به شخصی سازی یادگیری، مدیریت حجم بالای داده ها، بهبود فرآیندهای ارزیابی، و آماده سازی دانش آموزان برای آینده ای که با فناوری های پیشرفته شکل می گیرد. در مواجهه با این چالش ها، هوش مصنوعی و به طور خاص، یادگیری ماشین، به عنوان ابزارهایی قدرتمند برای تحول در آموزش و پرورش ظهور کرده اند. یادگیری ماشین به سیستم ها این قابلیت را می دهد که بدون برنامه ریزی صریح، از داده ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و پیش بینی هایی انجام دهند. این قابلیت ها کاربردهای بالقوه گسترده ای در محیط های آموزشی، به ویژه در سطح مدارس، دارند. این مقاله مروری با هدف دسته بندی مدل های اصلی یادگیری ماشین و تحلیل کاربردهای آن ها در سیستم های آموزشی مدارس نگارش شده است. ما انواع مختلف مدل های یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی را معرفی کرده و چگونگی عملکرد آن ها را تشریح می کنیم. سپس، به بررسی کاربردهای عملی این مدل ها در مدارس می پردازیم؛ از جمله شخصی سازی مسیرهای یادگیری برای دانش آموزان بر اساس نیازها و سرعت یادگیری فردی، توسعه سیستم های ارزیابی خودکار و ارائه بازخورد فوری، استفاده از تحلیل های پیش بینانه برای شناسایی دانش آموزان در معرض خطر افت تحصیلی یا ترک تحصیل، بهبود سیستم های مدیریت و برنامه ریزی مدارس، و نقش یادگیری ماشین در توسعه سیستم های آموزشی هوشمند و بازی های آموزشی تطبیقی. مرور ادبیات نشان می دهد که مدل های یادگیری ماشین پتانسیل قابل توجهی برای بهبود کارایی و اثربخشی فرآیندهای آموزشی در مدارس دارند. این فناوری ها می توانند به معلمان در درک بهتر نیازهای دانش آموزان، کاهش بار کارهای تکراری (مانند تصحیح برخی تکالیف)، و صرف زمان بیشتر بر تعاملات معنادار و پشتیبانی فردی کمک کنند. همچنین، یادگیری ماشین می تواند با ارائه تجربیات یادگیری شخصی سازی شده و بازخورد به موقع، به افزایش انگیزه و مشارکت دانش آموزان منجر شود. با این حال، چالش هایی نیز در زمینه پیاده سازی این مدل ها وجود دارد، از جمله مسائل مربوط به حریم خصوصی داده ها، انصاف الگوریتمی، نیاز به زیرساخت های فنی، و لزوم آموزش معلمان برای استفاده موثر از این ابزارها.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، سیستم های آموزشی ، مدارس ، یادگیری شخصی سازی شده