بهره برداری از یادگیری ماشینی برای شخصی سازی مسیر پیشرفت تحصیلی دانش آموزان با اختلالات یادگیری

دانش آموزان با اختلالات یادگیری (Learning Disabilities - LD) گروهی ناهمگن هستند که نیازهای آموزشی متفاوتی دارند. رویکردهای سنتی آموزشی که اغلب بر روش های یکسان برای همه تاکید دارند، غالبا نمی توانند پاسخگوی چالش های منحصربه فرد این دانش آموزان باشند. آموزش شخصی سازی شده، که محتوا، سرعت، و روش های تدریس را بر اساس نیازها و ویژگی های هر دانش آموز تنظیم می کند، پتانسیل بالایی برای بهبود نتایج تحصیلی این گروه دارد. با پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری ماشینی (Machine Learning - ML)، ابزارها و روش های قدرتمندی برای دستیابی به این سطح از شخصی سازی فراهم شده است. این مقاله به بررسی چگونگی بهره برداری از تکنیک های یادگیری ماشینی برای تشخیص زودهنگام، تحلیل عمیق نیازها، طراحی مسیرهای یادگیری انطباقی، تولید محتوای شخصی سازی شده، و پایش مستمر پیشرفت تحصیلی دانش آموزان با اختلالات یادگیری می پردازد. همچنین، چالش های پیش رو در پیاده سازی این رویکردها، به ویژه در بستر آموزشی ایران، مورد بحث قرار گرفته و راهکارهایی برای غلبه بر آن ها پیشنهاد می شود. هدف نهایی این مقاله، تبیین نقش محوری یادگیری ماشینی در ایجاد محیط های یادگیری عادلانه و موثرتر برای دانش آموزان با اختلالات یادگیری است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: یادگیری ماشینی ، شخصی سازی آموزش ، اختلالات یادگیری ، آموزش انطباقی ، هوش مصنوعی در آموزش ، آموزش و پرورش استثنایی.