تحلیل دقت پیش بینی نمرات دانش آموزان با تکیه بر الگوریتم های هوش مصنوعی

. با توجه به تغییرات قابل توجه در فناوری ها و نیاز به بهبود دقت و کیفیت آموزش، این تحقیق به شناسایی الگوها و عوامل موثر بر عملکرد تحصیلی دانش آموزان می پردازد. پیش بینی نمرات به عنوان یک هدف مهم آموزشی می تواند به تصمیم گیری های بهتر در زمینه برنامه ریزی های آموزشی و اصلاح روش های تدریس منجر شود. این تحقیق سعی دارد با استفاده از داده های جامع آموزشی، با تمرکز بر تحلیل عمیق برآوردهای هوش مصنوعی، بسترهای مناسبی برای بهبود یادگیری فراهم کند. با استفاده از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین، توانایی آن ها در پردازش و تحلیل داده های پیچیده آموزش، تحلیل می شود. یادگیری عمیق به ویژه مورد توجه قرار گرفته است، زیرا این روش قادر است ویژگی های مهم را به طور خودکار استخراج کرده و به شناسایی روابط غیرخطی و الگوهای پیچیده در داده ها پرداخته و در عین حال دقت پیش بینی را افزایش دهد. کیفیت و حجم داده ها به عنوان کلیدی ترین عوامل در موفقیت مدل های پیش بینی مطرح است. جمع آوری اطلاعات از منابع مختلف و اطمینان از صحت و دقت داده ها برای ایجاد مدل های موثر بسیار مهم است. با توجه به اینکه داده های دانش آموزان شخصی و حساس هستند، رعایت حریم خصوصی و امنیت اطلاعات مستلزم ایجاد پروتکل های شفاف و مسئولانه در جمع آوری و تحلیل داده ها می باشد. این تحقیق بر این نکته تاکید دارد که ایجاد شفافیت در تصمیمات اتخاذ شده توسط الگوریتم ها می تواند به اعتماد بیشتر دانش آموزان و والدین به این سیستم ها بیانجامد. استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق می تواند به بهبود کیفیت یادگیری و تجربه آموزشی کمک کند. با بهره برداری از توانایی های فناوری، می توان چشم اندازهای نوینی برای طراحی و پیاده سازی فرایندهای آموزشی ترسیم کرد. امید است که نتایج این تحقیق زمینه ساز پژوهش های بیشتر در این حوزه و همچنین راهکارهای موثری در بهبود سیستم های آموزشی شود.

کلیدواژه ها:

دقت ، پیش بینی ، نمرات دانش آموزان ، الگوریتم ، هوش مصنوعی