تحلیل داده های آموزشی با یادگیری ماشین برای پیش بینی افت تحصیلی

در دهه های اخیر، رشد سریع فناوری های داده محور و الگوریتم های هوش مصنوعی، فرصت های تازه ای را در حوزه آموزش و یادگیری فراهم کرده است. یکی از مهم ترین چالش های نظام های آموزشی، افت تحصیلی دانش آموزان و دانشجویان است که پیامدهای منفی گسترده ای بر فرد و جامعه دارد. پیش بینی افت تحصیلی با استفاده از داده های آموزشی می تواند به سیاست گذاران، معلمان و مدیران کمک کند تا مداخلات زودهنگام و موثر ارائه دهند. در این پژوهش، نقش تحلیل داده های آموزشی با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی افت تحصیلی بررسی می شود. روش های مختلفی همچون درخت تصمیم، جنگل تصادفی، شبکه های عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان به عنوان ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده های حجیم آموزشی معرفی شده اند. همچنین تاکید شده است که کیفیت داده های آموزشی، انتخاب ویژگی های موثر (نظیر نمرات گذشته، میزان مشارکت کلاسی، حضور و غیاب، تعامل در سامانه های مدیریت یادگیری و داده های رفتاری) و تفسیر خروجی مدل ها نقش تعیین کننده ای در دقت پیش بینی دارند. مرور منابع نشان می دهد که ترکیب روش های داده کاوی با دانش آموزشی می تواند پیش بینی افت تحصیلی را تا بیش از ۹۰ درصد بهبود بخشد. این مقاله با بررسی چالش ها و فرصت های موجود، راهکارهایی برای توسعه سامانه های هوشمند پیش بینی افت تحصیلی در نظام آموزشی ایران پیشنهاد می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، تحلیل داده های آموزشی ، افت تحصیلی ، داده کاوی ، پیش بینی تحصیلی