ترکیب یادگیری عمیق و الگوریتم DE برای بهینه سازی زمان بندی جلسات آموزشی مدارس

زمان بندی جلسات آموزشی در مدارس یکی از مسائل مهم و چالش برانگیز در مدیریت آموزشی است که تاثیر مستقیمی بر کیفیت یادگیری و بهره وری دانش آموزان دارد. این مسئله به دلیل پیچیدگی و محدودیت های متعدد، از جمله تعداد محدود کلاس ها، معلمان، و زمان های در دسترس، نیازمند راهکارهای پیشرفته و بهینه است. در این مقاله، ترکیب دو روش یادگیری عمیق و الگوریتم تکاملی تفاضلی (Differential Evolution - DE) برای بهینه سازی زمان بندی جلسات آموزشی مدارس ارائه شده است. یادگیری عمیق، با قابلیت استخراج ویژگی های پیچیده از داده های آموزشی، و الگوریتم DE، با قدرت جستجوی جهانی و ساده سازی در بهینه سازی، به عنوان دو بخش مکمل، کارآمدی بهینه سازی را افزایش می دهند. در این رویکرد، ابتدا مدل یادگیری عمیق با استفاده از داده های آموزشی مدرسه، الگوهای بهینه زمان بندی را شناسایی کرده و سپس الگوریتم DE برای اصلاح و بهبود زمان بندی ها به کار گرفته می شود. نتایج حاصل از مطالعات موردی نشان می دهد که این روش ترکیبی در کاهش تعارضات زمان بندی و افزایش رضایت معلمان و دانش آموزان موثر است و می تواند جایگزین مناسبی برای روش های سنتی باشد. این تحقیق گامی موثر در جهت ارتقاء مدیریت آموزشی با استفاده از فناوری های نوین محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، الگوریتم DE ، بهینه سازی زمان بندی ، جلسات آموزشی ، مدیریت آموزشی