بررسی نقش داده کاوی آموزشی در پیش بینی افت توانمندی دانش آموزان

در سال های اخیر حجم وسیعی از داده های تحصیلی، رفتاری و روان شناختی دانش آموزان جمع آوری شده است، اما بدون تحلیل نظام مند، این اطلاعات قابلیت تبدیل شدن به دانش عملی را ندارند. داده کاوی آموزشی با استفاده از الگوریتم های مختلف طبقه بندی، خوشه بندی و تحلیل رفتار، توانسته است الگوهای نهان یادگیری و مسیرهای عملکردی دانش آموزان را شناسایی کند و زمینه پیش بینی دقیق افت تحصیلی و شناسایی توانمندی های بالقوه آن ها را فراهم نماید. برخی شاخص ها مانند نمرات مستمر، میزان مشارکت در کلاس، تکالیف انجام شده، تعامل با همسالان و عوامل روان شناختی، می تواند نشانگر احتمال افت تحصیلی باشد. با بهره گیری از داده کاوی آموزشی، امکان طراحی برنامه های تقویتی، فعالیت های انگیزشی و حمایت های فردی فراهم می شود تا دانش آموزان بتوانند مسیر یادگیری خود را اصلاح و تقویت کنند و فرصت های یادگیری برابر و متناسب با نیازهای شخصی دریافت کنند. تحلیل توانمندی ها و استعدادهای دانش آموزان نیز بخش دیگر این پژوهش را تشکیل می دهد. داده کاوی آموزشی قادر است علاقه مندی ها، مهارت ها و نقاط قوت هر دانش آموز را شناسایی کند و مسیر یادگیری شخصی سازی شده طراحی نماید. این رویکرد موجب افزایش انگیزه، اعتماد به نفس و مشارکت فعال دانش آموزان می شود و زمینه رشد شناختی، اجتماعی و حرفه ای آن ها را فراهم می آورد. الگوریتم های طبقه بندی و خوشه بندی با کشف الگوهای نهان، امکان ارائه آموزش متناسب با ویژگی های فردی و گروهی را فراهم می کنند و کیفیت فرایند یادگیری را بهبود می بخشند. محیط های مجازی و کلاس های هوشمند به عنوان بستری برای جمع آوری داده های آموزشی، امکان پایش لحظه ای تعامل دانش آموزان با محتوا و همسالان را فراهم می آورند و پیش بینی عملکرد تحصیلی را دقیق تر می کنند.

کلیدواژه ها:

داده کاوی آموزشی ، پیش بینی ، افت ، توانمندی ، عملکرد تحصیلی ، دانش آموزان