مدیریت و کاهش افت تحصیلی با مداخله سامانه های هوشمند تحلیلی

در دهه های اخیر، افت تحصیلی به عنوان چالشی محوری در نظام های آموزشی جهان، به ویژه در جوامع درحال توسعه، نیازمند راهکارهای نوین و مبتنی بر فناوری شده است. ظهور سامانه های هوشمند تحلیلی، که با ترکیب الگوریتم های یادگیری ماشین، تحلیل داده های آموزشی و ارزیابی های فردی عمل می کنند، فرصت های جدیدی برای مدیریت و کاهش افت تحصیلی فراهم ساخته است. این سامانه ها با جمع آوری داده های لحظه ای از فرایند یادگیری دانش آموزان، الگوهای ضعف و قوت را شناسایی نموده و اقدامات اصلاحی متناسب ارائه می دهند. بر اساس نظریه ویگوتسکی، این ابزارها می توانند ناحیه رشد قریب (ZPD) هر دانش آموز را دقیق تبیین کرده و پشتیبانی آموزشی شخصی سازی شده ارائه دهند. از منظر پیاژه، تحلیل هوشمند قادر است با توجه به سطح رشد شناختی فراگیران، محتوا و روش تدریس را همگام با ساختارهای ذهنی آنان تنظیم کند. بندورا نیز با نظریه یادگیری اجتماعی، نقش بازخورد فوری سیستم های هوشمند را در افزایش خودکارآمدی دانش آموزان برجسته می سازد. رویکرد انسان گرایانه راجرز بر فراهم سازی محیط یادگیری حمایتی و مبتنی بر نیازهای فردی تاکید دارد که سامانه های تحلیلی با تشخیص موانع انگیزشی و روانی می توانند به تحقق آن کمک کنند. همچنین، دیدگاه دیویی درباره یادگیری فعال و تجربی نیز با فراهم سازی سناریوهای شبیه سازی شده توسط این سیستم ها تقویت می شود. این مقاله با رویکردی تحلیلی و بدون اتکا بر داده های آماری، به بررسی ابعاد فنی، آموزشی و روان شناختی مداخله سامانه های هوشمند در کاهش افت تحصیلی پرداخته و مدل های تلفیقی بهره گیری از این فناوری در مدارس را پیشنهاد می دهد. در نتیجه، بهره گیری بهینه از سامانه های هوشمند تحلیلی نه تنها می تواند شاخص های عملکرد تحصیلی را ارتقا بخشد، بلکه زمینه ساز تحول پایدار در نظام آموزشی معاصر خواهد بود.

کلیدواژه ها:

افت تحصیلی ، سامانه های هوشمند تحلیلی ، ویگوتسکی ، پیاژه ، بندورا ، انسان گرایی ، مدیریت آموزشی ، یادگیری شخصی سازی شده ، نظریه های شناختی