طراحی مدل جامع ارزشیابی پیشرفت تحصیلی در دوره ابتدایی با رویکرد یادگیری عمیق

ارزشیابی پیشرفت تحصیلی به عنوان یکی از ارکان اصلی نظام آموزشی، نقشی حیاتی در سنجش کیفیت فرآیند یادگیری و ارائه بازخورد موثر به دانش آموزان و معلمان ایفا می کند. با این حال، رویکردهای سنتی ارزشیابی، غالبا بر نتایج کمی و محدود به آزمون های کاغذی متمرکز بوده و از ارائه تصویری جامع و چندبعدی از رشد تحصیلی دانش آموزان بازمانده اند. این مقاله با هدف طراحی یک مدل جامع برای ارزشیابی پیشرفت تحصیلی در دوره ابتدایی با بهره گیری از رویکرد یادگیری عمیق (Deep Learning)، به بررسی چالش های موجود و ارائه راهکارهای نوین می پردازد. مدل پیشنهادی با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق، قادر به تحلیل داده های چندگانه و متنوع از جمله داده های رفتاری، تعاملی و شناختی دانش آموزان در محیط های آموزشی واقعی است. این رویکرد امکان تشخیص الگوهای پنهان در یادگیری، پیش بینی نقاط ضعف و قوت، و ارائه بازخوردهای فردی سازی شده را فراهم می آورد. نتایج این مدل می تواند به معلمان کمک کند تا مداخلات آموزشی مناسب و بهنگام را برنامه ریزی کنند و به دانش آموزان در مسیر رشد مستمر تحصیلی یاری رساند. این پژوهش بر اهمیت یکپارچه سازی فناوری های هوش مصنوعی با فرآیندهای ارزشیابی تاکید دارد و چارچوبی عملی برای پیاده سازی آن در مدارس ابتدایی ایران ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: ارزشیابی پیشرفت تحصیلی ، دوره ابتدایی ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی ، ارزشیابی جامع ، داده های آموزشی.