تحلیل خودکارتکلیف های نوشتاری دانش آموزان با پردازش زبان طبیعی

این مطالعه به بررسی نقش الگوریتم های یادگیری ماشین در شناسایی زودهنگام نیازهای آموزشی ویژه دانش آموزان مدارس ابتدایی ایران می پردازد. هدف اصلی، ارائه راهکاری علمی برای کاهش تاخیر در ارائه مداخلات آموزشی متناسب و ارتقای کیفیت یادگیری است. داده ها با استفاده از مجموعه های شبیه سازی شده بر اساس ویژگی های واقعی دانش آموزان ایرانی جمع آوری و با الگوریتم های طبقه بندی مانند Random Forest، SVM و شبکه های عصبی عمیق تحلیل شدند. یافته ها نشان می دهد استفاده از این الگوریتم ها می تواند دقت شناسایی نیازهای ویژه را تا بیش از ۹۰ درصد افزایش دهد. این نتایج می تواند بستری برای تصمیم گیری مبتنی بر داده در نظام آموزش ابتدایی ایران فراهم آورد.

کلیدواژه ها:

نیازهای آموزشی ویژه ، یادگیری ماشین ، مدارس ابتدایی ایران ، شناسایی زودهنگام ، داده کاوی آموزشی