کاربرد تحلیل داده های کلان برای پیش بینی و کاهش میزان ترک تحصیل در مناطق محروم

ترک تحصیل (Dropout)، به ویژه در مناطق محروم و کم برخوردار، یک چالش چندوجهی اجتماعی و اقتصادی است که نه تنها سرمایه انسانی جامعه را به هدر می دهد، بلکه چرخه فقر و نابرابری آموزشی را تداوم می بخشد. این پژوهش به تحلیل جامع تحلیل داده های کلان برای پیش بینی و کاهش میزان ترک تحصیل در مناطق محروم می پردازد. داده های کلان آموزشی (Big Data)، شامل داده های عملکرد تحصیلی، حضور و غیاب، عوامل اجتماعی-اقتصادی (مانند درآمد خانواده و وضعیت دسترسی به منابع) و الگوهای تعاملات رفتاری دانش آموزان است. این پژوهش بر این مبنا استوار است که کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) بر روی این مجموعه داده های وسیع، می تواند به طور موثرتری نسبت به روش های سنتی، دانش آموزان در معرض خطر ترک تحصیل را در مراحل اولیه شناسایی کند. این مدل های پیش بینی، به مدارس این امکان را می دهند تا سیستم های هشدار اولیه (Early Warning Systems) را فعال سازند و مداخلات هدفمند و شخصی سازی شده را بر اساس ریشه های خاص ترک تحصیل در این مناطق (که اغلب اجتماعی و اقتصادی هستند تا صرفا تحصیلی) به اجرا درآورند. مبانی نظری این پژوهش بر مفهوم عدالت آموزشی (Educational Equity)، نظریه داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining - EDM) و مدل های ریسک اجتماعی (Social Risk Models) استوار است. یافته ها حاکی از آن است که مدل های پیش بینی با استفاده از داده های کلان، به شرطی که با دقت به داده های بافتاری (Contextual Data) مناطق محروم کالیبره شوند، می توانند دقت پیش بینی (Accuracy) را به بیش از ۸۰٪ برسانند و به طور موثری به کاهش هزینه های مداخله و افزایش بازدهی اجتماعی منجر شوند. با این حال، چالش های مهمی مانند حفظ حریم خصوصی داده ها، اطمینان از کیفیت و یکپارچگی داده های جمع آوری شده در مناطق محروم و نیاز به آموزش مدیران برای تفسیر و اقدام بر اساس خروجی مدل ها وجود دارد. در نهایت، راهکارهای عملی و مبتنی بر شواهد برای طراحان سامانه های اطلاعاتی و سیاست گذاران آموزشی ارائه می شود تا از این رویکرد به عنوان یک ابزار قدرتمند برای مبارزه با نابرابری آموزشی استفاده کنند.

کلیدواژه ها:

تحلیل داده های کلان ، ترک تحصیل ، مناطق محروم ، داده کاوی آموزشی ، سیستم هشدار اولیه ، یادگیری ماشین ، عدالت آموزشی.