تحلیل داده های رفتاری دانش آموزان ابتدایی برای پیش بینی موفقیت تحصیلی با هوش مصنوعی

با پیشرفت فناوری های نوین و توسعه هوش مصنوعی، تحلیل داده های رفتاری دانش آموزان به عنوان ابزاری موثر برای پیش بینی موفقیت تحصیلی، مورد توجه پژوهشگران و متخصصان آموزش قرار گرفته است. این پژوهش مروری با هدف بررسی مطالعات و یافته های علمی مرتبط با کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل رفتارهای تحصیلی دانش آموزان ابتدایی انجام شده است. یافته های ادبیات تحقیق نشان می دهد که جمع آوری و تحلیل داده های رفتاری مانند حضور در کلاس، مشارکت در فعالیت های گروهی، تعاملات اجتماعی، الگوهای مطالعه و عملکرد در تمرین ها، می تواند شاخص های موثری برای پیش بینی موفقیت تحصیلی فراهم کند. مدل های هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین و شبکه های عصبی مصنوعی با توانایی تحلیل حجم بالای داده ها و کشف الگوهای پیچیده، امکان پیش بینی دقیق تر و بهبود فرآیند تصمیم گیری آموزشی را فراهم می کنند. این پژوهش همچنین نشان می دهد که ترکیب داده های رفتاری با ارزیابی های تحصیلی و ویژگی های فردی دانش آموزان، موجب ارتقای دقت پیش بینی و ارائه بازخوردهای شخصی سازی شده می شود و می تواند راهکارهایی برای بهبود یادگیری و افزایش موفقیت تحصیلی ارائه دهد. در نهایت، استفاده هدفمند از هوش مصنوعی در تحلیل داده های رفتاری، علاوه بر پیش بینی موفقیت تحصیلی، می تواند نقش مهمی در طراحی برنامه های آموزشی متناسب با نیازهای فردی دانش آموزان و ارتقای کیفیت آموزش ایفا کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تحلیل داده های رفتاری ، موفقیت تحصیلی ، دانش آموزان ابتدایی ، یادگیری شخصی سازی شده.