پیش بینی رفتارهای پرخاشگرانه دانش آموزان با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

پیش بینی رفتارهای پرخاشگرانه دانش آموزان یکی از موضوعات مهم در روان شناسی تربیتی و علوم آموزشی است که می تواند تاثیرات عمیقی بر کیفیت فرآیندهای آموزشی و سلامت روانی دانش آموزان داشته باشد. در این مقاله، تلاش شده است که با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، رفتارهای پرخاشگرانه دانش آموزان در محیط های آموزشی پیش بینی شود. رفتارهای پرخاشگرانه در دانش آموزان به ویژه در دوره های سنی حساس و بحرانی مانند نوجوانی، می تواند پیامدهای منفی برای خود دانش آموز، همکلاسی ها، معلمان و حتی جو آموزشی مدرسه به همراه داشته باشد. این مقاله با هدف شناسایی و تحلیل الگوهای رفتاری که ممکن است به پرخاشگری منتهی شوند، از داده های رفتاری و ویژگی های متنی، صوتی و تصویری دانش آموزان بهره می برد.در این تحقیق، ابتدا داده های مربوط به ویژگی های رفتاری دانش آموزان از منابع مختلف مانند گفتار، نوشته ها، و رفتارهای غیرکلامی جمع آوری شد. سپس، الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین، از جمله درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، کلاس بندهای Naïve Bayes و شبکه های عصبی عمیق برای تحلیل و پیش بینی این داده ها به کار گرفته شدند. در ادامه، برای افزایش دقت پیش بینی ها و بهبود عملکرد مدل ها، از تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات برای شناسایی رفتارهای پرخاشگرانه نهفته در متون نوشتاری دانش آموزان استفاده شد. همچنین، داده های صوتی دانش آموزان با استفاده از الگوریتم های پردازش گفتار برای شناسایی ویژگی های هیجانی و صوتی مرتبط با پرخاشگری تحلیل گردید.نتایج این تحقیق نشان داد که استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند به طور موثر به پیش بینی رفتارهای پرخاشگرانه در دانش آموزان کمک کند. به ویژه مدل های شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان توانستند با دقت بالاتری رفتارهای پرخاشگرانه را شبیه سازی کنند و در مقایسه با سایر مدل ها، نتایج بهتری را ارائه دادند. علاوه بر این، داده های متنی و صوتی به طور چشم گیری در پیش بینی دقیق تر رفتارهای پرخاشگرانه موثر بودند، به طوری که توانستند نشانه های اولیه پرخاشگری را در مراحل ابتدایی شناسایی کنند.این تحقیق نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین نه تنها برای شناسایی رفتارهای پرخاشگرانه مفید هستند، بلکه می توانند ابزارهای ارزشمندی برای معلمان، مشاوران و مدیران مدارس به منظور مداخلات پیشگیرانه و درمانی در نظر گرفته شوند. با استفاده از این الگوریتم ها، می توان به طور بهینه تری رفتارهای منفی و پرخاشگرانه را شناسایی کرد و از این طریق، بهبود جو آموزشی و ارتقاء سلامت روانی دانش آموزان را به دست آورد. این مدل ها همچنین می توانند در توسعه سیاست های آموزشی و روان شناختی کمک کرده و راهکارهای جدیدی برای مدیریت و کاهش رفتارهای پرخاشگرانه در مدارس ارائه دهند.در نهایت، این مقاله بر اهمیت استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پیش بینی و تحلیل رفتارهای پرخاشگرانه تاکید می کند و به این نتیجه می رسد که این روش ها می توانند به طور موثر در مدیریت کلاس ها و پیشگیری از قلدری و خشونت در مدارس استفاده شوند.

کلیدواژه ها:

پیش بینیرفتار ، پرخاشگری ، یادگیریماشین ، الگوریتم هاییادگیریماشین ، پردازشزبانطبیعی ، تحلیلاحساسات ، داده هایرفتاری ، شبکهعصبی ، ماشینبردارپشتیبان ، تحلیلداده هایصوتی ، هوشمصنوعی ، رفتارهایهیجانی ، مدارس ، مدیریتکلاس