تحلیل داده های آموزشی با هوش مصنوعی برای پیش بینی موفقیت تحصیلی/

پیش بینی موفقیت تحصیلی دانش آموزان و دانشجویان یکی از دغدغه های اصلی نظام های آموزشی در سراسر جهان است. با ظهور حجم عظیمی از داده های آموزشی و پیشرفت های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی، امکان تحلیل این داده ها برای شناسایی الگوها و پیش بینی روندهای تحصیلی بیش از پیش فراهم شده است. این مقاله به بررسی جامع نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده های آموزشی برای پیش بینی موفقیت تحصیلی می پردازد. در ابتدا، مبانی نظری تحلیل داده های آموزشی و هوش مصنوعی در بستر آموزش تشریح می شود. سپس، روش های جمع آوری و پیش پردازش داده های آموزشی مورد بحث قرار می گیرد. در ادامه، مدل های مختلف هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین نظارت شده، بدون نظارت و یادگیری عمیق که برای پیش بینی موفقیت تحصیلی به کار می روند، معرفی و ارزیابی می شوند. بخش مهمی از مقاله به کاربردهای عملی این رویکردها و مطالعات موردی، به ویژه با تمرکز بر پژوهش ها و تجربیات در ایران، اختصاص دارد. در نهایت، چالش ها و ملاحظات اخلاقی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و همچنین جهت گیری های آتی پژوهش در این زمینه مورد بررسی قرار می گیرد. هدف نهایی این مقاله، ارائه یک دیدگاه جامع و کاربردی برای بهره برداری از پتانسیل هوش مصنوعی در جهت بهبود کیفیت آموزش و حمایت از پیشرفت تحصیلی است.

کلیدواژه ها:

: تحلیل داده های آموزشی ، هوش مصنوعی ، پیش بینی موفقیت تحصیلی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، داده کاوی آموزشی.