کاربرد شبکه های عصبی LSTM در شناسایی زودهنگام مشکلات تحصیلی دانش آموزان

شناسایی زودهنگام مشکلات تحصیلی دانش آموزان همواره یکی از دغدغه های اساسی نظام های آموزشی بوده است. با پیشرفت فناوری های هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری عمیق، امکان تحلیل دقیق تر و پیش بینانه تر رفتارهای تحصیلی فراهم شده است. شبکه های عصبی حافظه بلندمدت کوتاه مدت (LSTM) به عنوان زیرمجموعه ای از شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)، در پردازش داده های ترتیبی و زمان دار، عملکرد بسیار قابل قبولی از خود نشان داده اند. در این مقاله، تمرکز بر بررسی کاربرد LSTM در شناسایی زودهنگام مشکلات تحصیلی دانش آموزان است. مطالعات اخیر نشان داده اند که با تحلیل داده هایی مانند حضور و غیاب، نمرات دروس، فعالیت های آنلاین، و تعامل با معلمان، می توان به الگوهای هشداردهنده ای برای افت تحصیلی پی برد. مدل های LSTM با توانایی درک وابستگی های زمانی در داده ها، می توانند پیش بینی دقیقی از احتمال افت عملکرد یک دانش آموز در آینده ارائه دهند. یافته ها بیانگر آن است که این شبکه ها نسبت به روش های سنتی یا الگوریتم های کلاسیک یادگیری ماشین، دقت بالاتری در شناسایی زودهنگام مشکلات تحصیلی دارند. در نتیجه، می توان از این مدل ها برای طراحی سیستم های هشداردهنده آموزشی استفاده کرد تا معلمان و مشاوران بتوانند پیش از وقوع افت تحصیلی مداخله کنند. این مقاله همچنین به تحلیل انتقادی چالش ها و محدودیت های استفاده از مدل های LSTM در محیط های آموزشی می پردازد و پیشنهاداتی برای توسعه آتی ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی LSTM ، افت تحصیلی ، یادگیری عمیق ، تحلیل آموزشی ، شناسایی زودهنگام