مقایسه تحلیلی هوش مصنوعی و ریاضی

مدل های یادگیری ماشینی، در تحلیل داده های ارزیابی ریاضی، به مثابه ابزارهایی دقیق و کارآمد عمل می کنند. اما، همانند هر ابزار دیگری، به درک نقاط ضعف و قوت آن ها نیاز داریم. شناسایی این نقاط، کلید بهبود دقت و کارایی مدل ها در پیش بینی و ارزیابی یادگیری دانش آموزان است. رویکردی که در ادامه ارائه خواهد شد، به تحلیل سیستماتیک داده های ارزیابی و شناسایی عوامل کلیدی در عملکرد مدل می پردازد.ابتدا، باید به دقت به داده های ورودی مدل، نگاه دقیق تری بیندازیم. بررسی توزیع داده ها، به خصوص در گروه های مختلف، کلید اولیه ای برای شناسایی نقاط ضعف و قوت مدل است. آیا داده ها به طور مناسبی نشان دهنده تمام جنبه های یادگیری ریاضی هستند؟ آیا توزیع این داده ها در گروه های مختلف دانش آموزان یکسان است؟ مثلا آیا داده ها از دانش آموزان با سطح توانایی پایین تر به اندازه کافی نمونه گیری شده اند؟ اگر پاسخ منفی باشد، مدل به طور ناعادلانه ای به بخشی از دانش آموزان گرایش خواهد داشت.بعد از تحلیل توزیع داده ها، باید به عملکرد مدل در هر مرحله از یادگیری، دقت و بررسی کنیم. آزمون های مختلف بر روی مجموعه داده ای که در آموزش مدل استفاده نشده اند، به شناسایی نقاط کور مدل کمک می کنند. آیا مدل در شناسایی الگوهای یادگیری خاص در دانش آموزان با عملکرد متفاوت، موفق است؟ آیا خطاهای مدل در گروه های خاصی از دانش آموزان متمرکز است؟ بررسی دقیق این خطاها، درک عمیق تری از نقاط ضعف مدل ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

تحلیل ، هوش مصنوعی