کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام اختلالات یادگیری در دانش آموزان ابتدایی

اختلالات یادگیری از جمله چالش های مهم در نظام های آموزشی هستند که می توانند روند رشد شناختی، تحصیلی و اجتماعی دانش آموزان را تحت تاثیر قرار دهند. تشخیص زودهنگام این اختلالات، نقش بسزایی در پیشگیری از افت تحصیلی و بهبود کیفیت آموزش دارد. در دهه های اخیر، هوش مصنوعی (AI) و به ویژه الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، فرصت های جدیدی برای تحلیل داده های آموزشی و شناسایی الگوهای پنهان در رفتار و عملکرد دانش آموزان فراهم کرده اند.هدف این مقاله، بررسی جامع کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام اختلالات یادگیری در دانش آموزان ابتدایی است. در این پژوهش، ضمن مرور مطالعات پیشین، انواع اختلالات یادگیری (نظیر نارساخوانی، نارسانویسی و اختلال ریاضی) معرفی می شوند و سپس روش های مبتنی بر داده برای شناسایی خودکار این اختلالات مورد بحث قرار می گیرند.نتایج حاصل از بررسی ها نشان می دهد که الگوریتم هایی مانند شبکه های عصبی مصنوعی، ماشین های بردار پشتیبان، و مدل های پردازش زبان طبیعی می توانند با دقت بالایی در تحلیل رفتار نوشتاری، گفتاری و شناختی دانش آموزان عمل کنند. همچنین، ترکیب داده های آموزشی با داده های رفتاری و عاطفی به کمک سیستم های هوش مصنوعی، می تواند ابزارهایی کارآمد برای شناسایی زودهنگام و مداخله آموزشی هدفمند فراهم آورد.در نهایت، مقاله به چالش های اخلاقی، فنی و آموزشی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در محیط های آموزشی می پردازد و پیشنهادهایی برای پژوهش های آینده ارائه می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، اختلالات یادگیری ، تشخیص زودهنگام ، دانش آموزان ابتدایی ، آموزش هوشمند ، داده کاوی آموزشی ، نارساخوانی ، پردازش زبان طبیعی ، یادگیری عمیق.