چالش ها و فرصت های استفاده از داده کاوی آموزشی در ارزیابی عملکرد دانش آموزان

در عصر تحولات دیجیتال، نظام های آموزشی با انبوهی از داده های متنوع مواجه اند که حاصل تعاملات یادگیرندگان در محیط های یاددهی–یادگیری است. تحلیل این داده ها از طریق داده کاوی آموزشی (Educational Data Mining - EDM) می تواند درک عمیق تری از نحوه ی یادگیری، پیشرفت و رفتارهای تحصیلی دانش آموزان ارائه دهد. پژوهش حاضر با رویکردی تحلیلی–نظری، به بررسی چالش ها و فرصت های بهره گیری از داده کاوی آموزشی در ارزیابی عملکرد دانش آموزان می پردازد. چارچوب نظری این مقاله با استناد به نظریه های یادگیری ویگوتسکی (تعامل اجتماعی)، بندورا (خودکارآمدی)، دیویی (یادگیری فعال و تجربه محور) و دسی و رایان (انگیزش درونی) طراحی شده است که همگی بر تعامل، انگیزش درونی، زمینه اجتماعی و یادگیری فعال تاکید دارند. یافته های نظری نشان می دهد که داده کاوی می تواند ارزیابی آموزشی را از فرایند نمره محور و ایستا، به فرایندی پویا، فردمحور و مبتنی بر بازخورد مستمر تبدیل کند. اما در کنار فرصت هایی همچون شخصی سازی یادگیری، تشخیص زودهنگام ریسک افت تحصیلی و بهینه سازی محتوای درسی، چالش هایی نظیر کمبود زیرساخت دیجیتال قوی، ضعف سواد داده ای معلمان، ملاحظات حریم خصوصی و خطر سوگیری الگوریتم ها نیز مطرح است. در پایان، مقاله پیشنهاد می کند که نظام آموزشی ایران با سرمایه گذاری هدفمند در تربیت معلم داده محور، توسعه چارچوب های اخلاقی سخت گیرانه و تلفیق تحلیل داده با ارزشیابی تکوینی و سنتی، می تواند زمینه ساز یادگیری هوشمند و تصمیم گیری مبتنی بر شواهد شود.

کلیدواژه ها:

داده کاوی آموزشی ، ارزیابی عملکرد ، تحلیل یادگیرنده ، نظریه یادگیری ، انگیزش درونی ، یادگیری هوشمند ، اخلاق داده