کاربرد هوش مصنوعی و داده کاوی در تحلیل نتایج آزمون ها

این مقاله به بررسی کاربردهای رو به رشد هوش مصنوعی (AI) و داده کاوی (Data Mining) در تحلیل نتایج آزمون ها می پردازد. تحلیل سنتی نتایج آزمون ها اغلب محدود به آمار توصیفی ساده بوده و پتانسیل نهفته در داده های حاصل از آزمون ها را نادیده می گیرد. هوش مصنوعی و داده کاوی با ارائه الگوریتم های پیشرفته تر، امکان استخراج الگوها، روابط و دانش جدید از این داده ها را فراهم می آورند. در این مقاله، ابتدا مروری بر تکنیک های رایج هوش مصنوعی و داده کاوی نظیر یادگیری ماشین (Machine Learning)، شبکه های عصبی (Neural Networks) و خوشه بندی (Clustering) خواهیم داشت. سپس، به کاربردهای عملی این تکنیک ها در تحلیل نتایج آزمون ها، از جمله شناسایی سوالات نامناسب، پیش بینی عملکرد دانش آموزان، تشخیص الگوهای یادگیری و ارزیابی اثربخشی روش های آموزشی خواهیم پرداخت. نتایج حاصل از این بررسی نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی و داده کاوی می تواند دقت و کارایی تحلیل نتایج آزمون ها را به طور قابل توجهی افزایش داده و بینش های ارزشمندی را برای بهبود فرآیندهای آموزشی و ارزیابی فراهم آورد. در نهایت، چالش ها و فرصت های پیش رو در این حوزه نیز مورد بحث قرار خواهند گرفت.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، داده کاوی ، آزمون ، تحلیل داده ، یادگیری ماشین