کاربرد مدل های داده کاوی در پیش بینی عملکرد تحصیلی و شناسایی دانش آموزان در معرض خطر

پیش بینی عملکرد تحصیلی دانش آموزان و شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض خطر افت تحصیلی، از مهم ترین چالش های نظام های آموزشی در سراسر جهان است. با حجم عظیم داده های تولید شده در محیط های آموزشی، استفاده از تکنیک های داده کاوی (Data Mining) به ابزاری قدرتمند برای کشف الگوهای پنهان و استخراج دانش ارزشمند از این داده ها تبدیل شده است. این مقاله به بررسی کاربردهای متنوع مدل های داده کاوی در پیش بینی عملکرد تحصیلی و شناسایی دانش آموزان نیازمند حمایت ویژه می پردازد. روش های طبقه بندی، خوشه بندی، و رگرسیون، از جمله تکنیک های پرکاربرد در این حوزه هستند که می توانند با تحلیل عواملی نظیر نمرات قبلی، سابقه حضور و غیاب، فعالیت های کلاسی، و ویژگی های دموگرافیک، به پیش بینی های دقیق و شناسایی الگوهای مرتبط با موفقیت یا شکست تحصیلی کمک کنند. نتایج این پژوهش نشان می دهد که به کارگیری هدفمند این مدل ها می تواند به اتخاذ تصمیمات آگاهانه تر توسط معلمان، مشاوران و مدیران آموزشی منجر شده و در نهایت، به بهبود کیفیت آموزش و حمایت از پیشرفت تحصیلی تمامی دانش آموزان کمک شایانی کند. این رویکرد کلیدی پیشگیرانه، با تمرکز بر مداخلات به موقع، می تواند از افت تحصیلی دانش آموزان جلوگیری کرده و مسیر موفقیت تحصیلی را برای آن ها هموار سازد.

کلیدواژه ها:

داده کاوی ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، شناسایی دانش آموزان در معرض خطر ، یادگیری ماشین ، آموزش و پرورش.