تحلیل الگوریتم های یادگیری ماشین در بهبود یادگیری تطبیقی: یک رویکرد مبتنی بر داده در آموزش و پرورش

این مقاله به بررسی تاثیر الگوریتم های یادگیری ماشین بر بهبود یادگیری تطبیقی در محیط های آموزشی می پردازد و هدف آن شناسایی چالش ها و فرصت های موجود در این زمینه است. مقاله به شیوه مروری و کتابخانه ای انجام شده و شامل تحلیل منابع و پژوهش های علمی مرتبط با یادگیری ماشین و یادگیری تطبیقی است. داده های مربوط به مقالات معتبر از پایگاه های داده علمی جمع آوری و مورد بررسی قرار گرفته اند. نتایج نشان می دهد که استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند به شخصی سازی فرآیند آموزشی، افزایش انگیزه و بهبود نتایج تحصیلی دانش آموزان منجر شود. این الگوریتم ها همچنین قادرند به شناسایی زودهنگام مشکلات یادگیری و ارائه محتوای آموزشی متناسب با نیازهای هر فرد کمک کنند. با این حال، چالش هایی از جمله کیفیت داده ها، زیرساخت های فناوری و مسائل اخلاقی در پیاده سازی این فناوری ها وجود دارد که باید به طور جدی مورد توجه قرار گیرد. همچنین در سایه هوش مصنوعی در آموزش و پرورش نیاز است که نهادهای آموزشی به سرمایه گذاری در زیرساخت های فناوری، توسعه سیاست های مناسب برای جمع آوری داده ها و برگزاری دوره های آموزشی برای معلمان و دانش آموزان بپردازند. و با توجه به ابعاد اخلاقی و اجتماعی این فناوری ها، می توان به خلق یک محیط یادگیری عادلانه تر و کارآمدتر دست یافت که در آن همه دانش آموزان به فرصت های برابر برای یادگیری و پیشرفت دسترسی داشته باشند

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشینی ، یادگیری تطبیقی ، شخصی سازی آموزش ، تحلیل داده ها ، چالش های آموزشی.