طراحی تطبیقی طرح درس های شخصی سازی شده بر پایه تحلیل یادگیری (Learning Analytics) دانش آموزان

طراحی تطبیقی طرح درس های شخصی سازی شده بر پایه تحلیل یادگیری، چشم اندازی عملی و نظری برای بهبود اثربخشی یادگیری فردی و جمعی فراهم می آورد. این مقاله با رویکردی تحلیلی، اصول و روش های به کارگیری داده های آموزشی (learning analytics) برای شناسایی نیازها، توانمندی ها و الگوهای یادگیری دانش آموزان را مورد بررسی قرار می دهد و چارچوبی برای طراحی طرح درس هایی ارائه می دهد که به صورت پویا و مبتنی بر شواهد بهینه سازی می شوند. ابتدا انواع داده های آموزشی (رفتاری، عملکردی و روان سنجی) و کانال های جمع آوری آن ها معرفی می شوند؛ سپس فنون تحلیل (از جمله توصیفی، تشخیصی و پیش بینانه) و نقشی که این تحلیل ها در تصمیم گیری طراحی آموزشی ایفا می کنند، تبیین می گردد. مقاله به ویژه بر سازوکارهای تبدیل خروجی های تحلیل یادگیری به اجزای عملی طرح درس — نظیر اهداف آموزشی فردی شده، مسیرهای محتوایی متغیر، فعالیت های تمرینی تطبیقی و بازخوردهای زمان مند — تمرکز دارد. در بخش های تحلیلی، مزایا (افزایش انگیزش، سازگاری با سبک های یادگیری، ارتقای بازدهی یادگیری) و چالش ها (حریم خصوصی داده ها، تفسیر ناصحیح شاخص ها، و مخاطرات تبعیض الگوریتمی) مورد نقد قرار می گیرند. در پایان، چارچوب مفهومی پیشنهادی شامل پنج مرحله کلیدی — گردآوری و کیفیت سنجی داده، تحلیل و استخراج نشانه ها، طراحی قوانین تطبیق، اجرای طرح درس تطبیقی، و پایش و بازنگری مستمر — ارائه شده و جهت گیری هایی برای پژوهش های آتی و پیاده سازی در مدارس پیشنهاد می شود. این مقاله تلاش دارد پلی میان نظریه های یادگیری و کاربردهای مبتنی بر داده برقرار سازد و نشان دهد چگونه تحلیل های آموزشی می تواند طراحی درس های شخصی سازی شده و تطبیقی را علمی تر و کارآمدتر نماید.

کلیدواژه ها:

تحلیل یادگیری ، طراحی تطبیقی ، شخصی سازی آموزش ، طرح درس ، ازخورد مبتنی بر داده