کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی اولیه اختلالات یادگیری

اختلالات یادگیری به مجموعه ای از مشکلات شناختی، مهارتی و رفتاری اطلاق می شوند که توانایی دانش آموزان را در فراگیری مفاهیم و مهارت های پایه تحصیلی محدود می کنند و در صورت عدم شناسایی به موقع، پیامدهای بلندمدتی بر رشد تحصیلی، اجتماعی و روانی آنان برجای می گذارند. پژوهش های پیشین نشان داده اند که شناسایی زودهنگام اختلالات یادگیری می تواند زمینه ساز طراحی برنامه های آموزشی فردمحور و حمایتی باشد و از افت تحصیلی و ناکامی های روانی جلوگیری کند. هوش مصنوعی با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده ها و شناسایی الگوهای پیچیده، امکان تشخیص اختلالات یادگیری را در مراحل اولیه فراهم می آورد. این قابلیت، مزیت قابل توجهی نسبت به روش های سنتی ارزیابی دارد، زیرا علاوه بر دقت و سرعت بالا، می تواند اطلاعات دقیق و قابل اتکا برای طراحی مداخلات آموزشی فردمحور ارائه دهد و به معلمان و متخصصان آموزش در تصمیم گیری های علمی کمک کند. سیستم های هوشمند قادرند با تحلیل داده های گذشته و فعلی، نقاط ضعف و مشکلات احتمالی آینده را پیش بینی کنند و امکان طراحی برنامه های پیشگیرانه و حمایتی را فراهم آورند. این ویژگی موجب می شود که آموزش نه تنها واکنشی بلکه پیشگیرانه و هدفمند باشد و فرصت های موفقیت تحصیلی برای دانش آموزان افزایش یابد. همچنین بهره گیری از فناوری های هوشمند می تواند بار روانی و فشار کاری معلمان را کاهش دهد و بازخوردهای سریع، دقیق و تعاملی ارائه کند. ادغام هوش مصنوعی در فرآیند شناسایی اختلالات یادگیری، گامی مهم در جهت توسعه آموزش هوشمند، فردمحور و مبتنی بر داده است. این رویکرد می تواند عدالت آموزشی را ارتقا دهد، کیفیت یادگیری دانش آموزان با نیازهای ویژه را بهبود بخشد و نقش معلمان را در فرآیند یادگیری تقویت کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شناسایی ، اختلالات یادگیری ، مشکلات شناختی