استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام اختلال کم توجهی و بیش فعالی (ADHD) در دانش آموزان

اختلال کم توجهی و بیش فعالی (ADHD) یکی از شایع ترین اختلالات روان شناختی در کودکان و نوجوانان است که بر یادگیری، رفتار و تعاملات اجتماعی دانش آموزان تاثیر می گذارد. تشخیص زودهنگام این اختلال اهمیت بالایی دارد، زیرا مداخلات به موقع می توانند به بهبود عملکرد تحصیلی و کاهش مشکلات رفتاری کمک کنند. پژوهش های اخیر نشان داده اند که هوش مصنوعی می تواند با تحلیل داده های رفتاری، تصویری و نوروفیزیولوژیکی، ADHD را به صورت سریع و دقیق شناسایی کند. این مقاله به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام ADHD در دانش آموزان می پردازد و روش های مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و تحلیل داده های چندمنظوره را مورد بحث قرار می دهد. یافته ها نشان می دهند که استفاده از هوش مصنوعی می تواند دقت تشخیص را افزایش دهد، زمان شناسایی اختلال را کاهش دهد و ابزار مفیدی برای معلمان، والدین و روان شناسان فراهم کند.

کلیدواژه ها:

ADHD ، اختلال کم توجهی و بیش فعالی ، هوش مصنوعی ، تشخیص زودهنگام ، یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی ، سلامت روانی دانش آموزان