بررسی توانمندی سیستم های هوشمند در پیش بینی افت تحصیلی دانش آموزان

افت تحصیلی یکی از چالش های رایج و نگران کننده در نظام های آموزشی است که پیامدهای آن نه تنها متوجه عملکرد تحصیلی دانش آموزان، بلکه در بلندمدت متوجه آینده فردی و اجتماعی آنان نیز می شود. شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض افت، پیش شرط اساسی مداخلات اثربخش آموزشی و مشاوره ای به شمار می رود. در این راستا، به کارگیری سیستم های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده های آموزشی می تواند نقش تعیین کننده ای در پیش بینی دقیق و هدفمند افت تحصیلی ایفا کند. مقاله حاضر با رویکردی تحلیلی مروری، به بررسی توانمندی های سیستم های هوشمند در شناسایی الگوهای رفتاری، شناختی و انگیزشی مرتبط با افت پرداخته و شواهد پژوهشی داخلی و بین المللی را در این حوزه تحلیل می کند. یافته های مقاله حاکی از آن است که بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشینی، داده کاوی آموزشی و داشبوردهای تحلیلی می تواند تشخیص زودهنگام افت تحصیلی را تسهیل کرده و به ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده کمک کند. در عین حال، چالش هایی چون مسائل اخلاقی، کیفیت داده ها، و عدم آمادگی نیروی انسانی، از جمله موانع توسعه موثر این ابزارها هستند. بر این اساس، مقاله بر ضرورت اتخاذ رویکرد میان رشته ای، طراحی الگوریتم های شفاف، آموزش معلمان، و تدوین پروتکل های اخلاقی برای حفاظت از داده های دانش آموزان تاکید دارد. در نهایت، پیشنهاد می شود پژوهش های آینده بر توسعه مدل های ترکیبی (فناوری + تحلیل انسانی)، طراحی مداخلات هدفمند، و ارزیابی تاثیرات روانی رفتاری این فناوری ها در بازه های زمانی طولی متمرکز شوند.

کلیدواژه ها:

سیستم های هوشمند ، افت تحصیلی ، یادگیری ماشینی ، داده کاوی آموزشی ، تحلیل یادگیرنده