کاربرد داده کاوی آموزشی در یادگیری شخصی سازی شده: فرصت ها، چالش ها و راهکارها

یادگیری شخصی سازی شده به عنوان رویکردی نوین در آموزش، با هدف تطبیق فرآیند یادگیری با نیازها، توانایی ها و علایق فردی دانش آموزان، در دهه اخیر توجه زیادی را جلب کرده است. داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining - EDM) با بهره گیری از تکنیک های تحلیل داده و یادگیری ماشین، امکان شناسایی الگوهای یادگیری، پیش بینی عملکرد تحصیلی و ارائه محتوای آموزشی متناسب را فراهم می کند. این پژوهش با استفاده از روش ترکیبی (مرور نظام مند ادبیات و تحلیل مطالعات موردی)، به بررسی کاربردهای داده کاوی در یادگیری شخصی سازی شده، چالش های موجود و راهکارهای عملی برای پیاده سازی آن می پردازد. یافته ها نشان می دهند که داده کاوی می تواند دقت پیش بینی عملکرد تحصیلی را تا ۹۰٪ افزایش دهد، انگیزه یادگیری را بهبود بخشد و نابرابری های آموزشی را کاهش دهد. بااین حال، چالش هایی مانند حریم خصوصی داده ها، سوگیری الگوریتم ها و نیاز به زیرساخت های پیشرفته مانع از بهره برداری کامل از این فناوری می شوند. این مقاله چارچوبی برای پیاده سازی اخلاقی و موثر داده کاوی در نظام های آموزشی ارائه می دهد و بر ضرورت تدوین سیاست های حفاظت از داده ها تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

داده کاوی آموزشی ، یادگیری شخصی سازی شده ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده های بزرگ ، فناوری آموزشی ، حریم خصوصی داده ها ، عدالت آموزشی