تشخیص ضعف های پنهان در فرایند ارزشیابی معلم محور با مدل های هوشمند تحلیل داده

در دهه های اخیر، تحول دیجیتال و ظهور مدل های هوشمند تحلیل داده فرصت های بی سابقه ای برای بازنگری در روش های ارزشیابی فراهم آورده است. ارزشیابی معلم محور—با وجود استفاده گسترده—اغلب گرفتار ضعف های پنهانی مانند سوگیری فردی، نابرابری در بازخورد، و فقدان بازخورد لحظه ای و شخصی سازی شده است. این پژوهش تحلیلی تلاش دارد تا با بهره مندی از مدل های هوشمند تحلیل داده، این ضعف های مستتر را در فرآیند ارزشیابی آشکار کند و راهکارهایی برای بهبود دقیق و موثر آن ارائه دهد. در بخش ابتدایی، مروری بر اصول ارزشیابی معلم محور و محدودیت های آن ارائه شده و پس از آن مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین و تحلیل رفتاری معرفی می شوند که قادرند با پردازش داده هایی مانند پاسخ های دانش آموزی، زمان پاسخ دهی، بازخورد کلامی معلم، و رفتار مشارکتی در کلاس، الگوهایی از ضعف های تحصیلی و تدریس را استخراج نمایند. همچنین بررسی های بین المللی نشان می دهند که استفاده از فناوری های هوش مصنوعی در سنجش آموزشی، ضمن ارتقای دقت و ارائه بازخورد شخصی سازی شده، باید با رعایت اصول اخلاقی، عدالت و شفافیت همراه باشد . سپس به بررسی ابزارها و چارچوب های تحلیل داده آموزشی پرداخته می شود؛ به ویژه حوزه های Learning Analytics و Teaching Analytics نشان می دهند که دسترسی معلمان به داده های دقیق از عملکرد کلاس، منجر به تصمیم گیری معنادار و ارتقاء کیفیت تدریس می گردد .افزون بر این، کاربردهای سامانه های هوشمند ثابت کرده اند که قادرند الگوهای رفتاری دانش آموز را شناسایی و زمینه های ضعف آموزشی را آشکار کنند . نتایج تحلیل نشان می دهند که ادغام هوش مصنوعی در فرآیند ارزشیابی می تواند شفافیت، انصاف و دقت را به طور چشمگیری افزایش دهد؛ استخراج شاخص های کلیدی عملکرد، کاهش سوگیری معلمی، ارائه بازخوردهای هدفمند و زمان بندی شده بخشی از این منافع هستند. اهمیت این پژوهش در فراهم آوردن چارچوبی برای تحقیقات آینده، استفاده عملی در مدارس، و دستورالعمل هایی برای استفاده مسئولانه از ابزارهای هوشمند در آموزش است. نکته حیاتی در نتیجه گیری، تاکید بر لزوم برقراری تعادل میان فناوری و اصول اخلاقی در آموزش دیجیتال است.

کلیدواژه ها:

ارزشیابی معلم محور ، مدل های هوشمند تحلیل داده ، ضعف های پنهان ، یادگیری ماشین ، بازخورد شخصی سازی شده.