سازوکارهای ارزیابی هوشمند و تحلیل داده های آموزشی

چکیده:در عصر تحول دیجیتال و گسترش روزافزون فناوری های نوین، ارزیابی سنتی عملکرد تحصیلی دانش آموزان دیگر پاسخگوی نیازهای متنوع نظام آموزشی نوین نیست. به همین دلیل، ارزیابی هوشمند به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی در جهت ارتقای کیفیت آموزش و یادگیری، جایگاه ویژه ای یافته است. این نوع ارزیابی، مبتنی بر بهره گیری از فناوری هایی چون هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان داده، به تحلیل دقیق رفتار، عملکرد، و نیازهای فردی دانش آموزان می پردازد و امکان بازخورد لحظه ای، شخصی سازی شده و هدفمند را فراهم می سازد.مقاله حاضر با هدف بررسی سازوکارهای ارزیابی هوشمند و تحلیل داده های آموزشی، به تبیین مبانی نظری و عملی این رویکرد نوین می پردازد. در ابتدا مفاهیم کلیدی از جمله ارزیابی تطبیقی، سامانه های ارزیابی خودکار، و تجزیه و تحلیل پیش بینانه تشریح می گردد. سپس انواع داده های آموزشی شامل داده های رفتاری، عملکردی، شناختی و عاطفی مورد بررسی قرار گرفته و نحوه جمع آوری، پردازش و تحلیل آن ها با استفاده از الگوریتم های هوشمند توضیح داده می شود.همچنین، کاربردهای ارزیابی هوشمند در بهبود تصمیم گیری آموزشی، شناسایی نقاط ضعف و قوت یادگیرندگان، طراحی محتوای تطبیقی و ارتقای کیفیت برنامه های درسی تحلیل می گردد. چالش هایی همچون حریم خصوصی داده ها، وابستگی به زیرساخت فناورانه، و نیاز به آموزش معلمان برای بهره برداری صحیح از این سیستم ها نیز مورد توجه قرار گرفته است.نتایج این پژوهش نشان می دهد که پیاده سازی موفق ارزیابی هوشمند نیازمند تدوین سیاست های روشن، سرمایه گذاری زیرساختی، ارتقاء سواد داده ای معلمان و بازنگری در شیوه های ارزشیابی سنتی است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: ارزیابی هوشمند ، تحلیل داده های آموزشی ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشینی ، ارزیابی تطبیقی ، سامانه های خودکار ، بازخورد شخصی سازی شده ، آموزش داده محور.