تاثیر هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام علائم اضطراب تحصیلی در دانش آموزان

اضطراب تحصیلی یکی از رایج ترین مشکلات روان شناختی در میان دانش آموزان است که می تواند به افت عملکرد درسی، کاهش اعتماد به نفس، اجتناب از فعالیت های آموزشی و اختلال در روابط اجتماعی منجر شود. شناسایی به موقع این اختلال از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا مداخله در مراحل اولیه، اثربخشی بیشتری دارد و می تواند از تشدید علائم و شکل گیری اختلالات همراه جلوگیری کند. با این حال، روش های سنتی شناسایی، مانند مشاهده معلمان یا ارزیابی های حضوری مشاوران، معمولا محدودیت هایی نظیر خطای انسانی، سوگیری ادراکی، زمان بر بودن و عدم امکان پایش مداوم را به همراه دارند.پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، فرصت های جدیدی برای ارتقای دقت و سرعت در تشخیص زودهنگام مشکلات روانی، از جمله اضطراب تحصیلی، فراهم کرده است. مدل های هوشمند با تحلیل حجم عظیمی از داده ها—از جمله رفتارهای یادگیری در سامانه های آموزشی، الگوهای مشارکت کلاسی، داده های حاصل از آزمون ها، تعاملات زبانی دانش آموزان، و در برخی موارد شاخص های فیزیولوژیک مانند ضربان قلب یا بیان چهره—قادرند الگوهای پنهان مرتبط با اضطراب را شناسایی کنند. این سیستم ها می توانند پیش بینی دقیقی از میزان احتمال بروز اضطراب ارائه دهند و دانش آموزان در معرض خطر را در مراحل ابتدایی شناسایی کنند.شواهد پژوهشی نشان می دهد که استفاده از فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی علاوه بر افزایش دقت تشخیص، زمینه ساز مداخلات هدفمند و شخصی سازی شده توسط معلمان، والدین و متخصصان سلامت روان است. این سیستم ها امکان پایش لحظه ای و پیوسته وضعیت روانی دانش آموزان را فراهم می کنند و با ارائه هشدارهای خودکار، به تصمیم گیری آگاهانه تر در محیط های آموزشی کمک می نمایند. همچنین، بهره گیری از هوش مصنوعی می تواند موجب کاهش فشار کاری مشاوران مدارس، ارتقای کیفیت خدمات روان شناختی و بهبود کلی سلامت روانی و عملکرد تحصیلی دانش آموزان شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، اضطراب تحصیلی ، شناسایی زودهنگام ، سلامت روان