نقش تحلیل داده های زیستی در پایش و پیش بینی اختلالات خلقی: یک بررسی مروری نظام مند

این مقاله به مثابه یک بررسی انتقادی جامع و نظام مند، آینده مدیریت آموزشی را در مواجهه با سیستم های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning) مبتنی بر شبکه های عصبی (Neural Networks) تحلیل می کند. شبکه های عصبی به دلیل توانایی بی نظیرشان در تحلیل مجموعه های بزرگ داده ها و مدل سازی پیش بینی کننده، به هسته اصلی بهینه سازی مسیرهای یادگیری و اتخاذ تصمیمات مدیریتی تبدیل شده اند. کاربردهای این شبکه ها شامل خودکارسازی فرآیندهایی نظیر ارزیابی دانشجو، تهیه طرح درس، و تخصیص منابع است که به طور قابل توجهی بار کاری معلمان و مدیران را کاهش می دهد.با این حال، هدف بنیادین یادگیری تطبیقی یعنی دستیابی به عدالت آموزشی ، با ریسک ذاتی استفاده از شبکه های عصبی در تضاد قرار می گیرد. شبکه های عصبی که بر اساس داده های تاریخی آموزش می بینند، ممکن است نابرابری های ساختاری گذشته را منعکس کرده و ناخواسته سوگیری های الگوریتمی را در توصیه های مدیریتی بازتولید کنند. این امر می تواند موانع سیستمی جدیدی برای جوامع به حاشیه رانده شده ایجاد کند.یافته های پژوهش، فرضیه اصلی را تایید می کنند ؛ موفقیت پایدار این سیستم ها مستلزم یک انتقال پارادایمی از مدل های حکمرانی الگوریتمی تکنوکراتیک (که صرفا بر خروجی های محاسباتی اتکا دارند) به چارچوب های حکمرانی مشارکتی و انسانی-محور است. آینده مدیریت آموزشی نیازمند تاسیس چارچوب هایی است که بر حسابرسی عدالت الگوریتمی، شفافیت از طریق هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI)، و حفظ نقش حیاتی انسان در تصمیم گیری نهایی (Human-in-the-Loop) تاکید دارند. تنها از طریق این رویکرد دوسویه، می توان از قدرت تحول آفرین فناوری بهره برد و در عین حال، عدالت آموزشی را تضمین نمود.

کلیدواژه ها:

مدیریت آموزشی دیجیتال ، یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning) ، شبکه های عصبی (Neural Networks) ، سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias)