استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل الگوی مشارکت کلاسی و پیش بینی افت تحصیلی در دانش آموزان ابتدائی

چشم انداز در حال تحول آموزش، نیازمند رویکردهای نوآورانه ای برای شناسایی و حمایت از دانش آموزانی است که در معرض خطر عدم مشارکت تحصیلی و افت تحصیلی قرار دارند. این مقاله به بررسی پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی در بررسی دقیق الگوهای پیچیده مشارکت کلاسی می پردازد تا به طور فعال نشانه های هشداردهنده اولیه افت تحصیلی را شناسایی کند. روش های سنتی اغلب در ثبت تغییرات ظریف و پویا در درگیری دانش آموز که پیش از بی علاقگی و کاهش عملکرد رخ می دهد، با مشکل مواجه هستند. با این حال، با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین، می توان مجموعه داده های عظیمی از تعاملات دانش آموزان – اعم از مشارکت های کلامی و فعالیت های مشارکتی تا تعامل در پلتفرم های دیجیتال – را پردازش کرده و همبستگی های پنهان و شاخص های پیش بینی کننده را کشف کرد. هدف این است که فراتر از تحلیل های صرفا توصیفی برویم و به دنبال یک مدل پیش بینی کننده قوی باشیم که بتواند به مربیان در مورد دانش آموزانی که ممکن است بی صدا در حال تقلا باشند یا به تدریج از محیط یادگیری خود فاصله می گیرند، هشدار دهد. این قابلیت پیش بینی، امکان مداخلات به موقع و هدفمند را فراهم می کند و تجربه ای آموزشی شخصی تر و حمایتی تر را پرورش می دهد. در نهایت، این تحقیق به دنبال نشان دادن چگونگی توانمندسازی مربیان توسط سیستم های هوشمند با بینش های عمیق تر در مورد رفتار دانش آموزان است که موضعی فعال در برابر موانع تحصیلی را امکان پذیر می سازد و به بهبود موفقیت و نگهداشت دانش آموزان کمک می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، مشارکت کلاسی ، افت تحصیلی ، تحلیل پیش بینی کننده