استفاده از هوش مصنوعی در شناسایی زودهنگام افت تحصیلی دانش آموزان

هدف از این مقاله بررسی کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در تحلیل داده های آموزشی نظیر نمرات، حضور و غیاب، تعاملات در کلاس و وضعیت روانی-اجتماعی دانش آموزان می باشد که با استفاده از منابع کتابخانه ای و به روش توصیفی و تحلیلی به نگارش در آمده است. افت تحصیلی یکی از چالش های اساسی نظام های آموزشی است که می تواند تاثیرات بلندمدت منفی بر آینده تحصیلی و شغلی دانش آموزان بگذارد. شناسایی زودهنگام دانش آموزان در معرض افت تحصیلی می تواند نقش کلیدی در طراحی مداخلات آموزشی موثر و پیشگیری از ترک تحصیل ایفا کند. در سال های اخیر، هوش مصنوعی (AI) با قابلیت تحلیل داده های بزرگ و شناسایی الگوهای پنهان، به ابزاری قدرتمند در حوزه آموزش تبدیل شده است. نتایج نشان می دهد که مدل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند درخت تصمیم، شبکه های عصبی و الگوریتم های دسته بندی می توانند با دقت قابل قبولی دانش آموزان در معرض خطر را شناسایی کرده و امکان ارائه بازخورد و راهکارهای اصلاحی را برای معلمان و مشاوران فراهم آورند. این یافته ها بیانگر پتانسیل بالای هوش مصنوعی در بهبود فرآیند آموزش و پیشگیری از افت تحصیلی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، افت تحصیلی ، شناسایی زودهنگام ، یادگیری ماشین ، آموزش هوشمند ، تحلیل داده های آموزشی ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، مداخله آموزشی