پیش بینی عملکرد تحصیلی و شناسایی دانش آموزان در معرض افت تحصیلی با هوش مصنوعی

با افزایش پیچیدگی هاینظام های آموزشی و تنوع نیازها و توانایی های دانش آموزان، شناسایی دانش آموزان در معرض افت تحصیلی و پیش بینی عملکرد تحصیلی آن ها به یکی از مهم ترین چالش های آموزش تبدیل شده است. هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار نوین، امکان تحلیل داده های گسترده و متنوع آموزشی را فراهم می کند و قادر است الگوهای پنهان عملکرد تحصیلی دانش آموزان را شناسایی کند. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در این زمینه می تواند پیش بینی دقیق عملکرد تحصیلی، شناسایی نقاط ضعف و قدرت دانش آموزان و تشخیص دانش آموزان در معرض افت تحصیلی را تسهیل کند. این روش ها علاوه بر ارائه داده های تحلیلی قابل اتکا، به معلمان و مدیران آموزشی امکان می دهد تا تصمیمات آموزشی مبتنی بر شواهد اتخاذ کنند، مداخلات آموزشی مناسب را طراحی نمایند و برنامه های پیشگیرانه برای کاهش افت تحصیلی پیاده سازی کنند. یافته های مطالعات پیشین نشان می دهند که استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی عملکرد تحصیلی موجب افزایش دقت پیش بینی، بهبود تعامل دانش آموز با فرآیند یادگیری و ارتقای کیفیت تصمیم گیری آموزشی می شود و می تواند نقش مهمی در بهبود نتایج تحصیلی و کاهش افت تحصیلی ایفا کند. در این مقاله، ابتدا مفاهیم کلیدی پیش بینی عملکرد تحصیلی و افت تحصیلی بررسی می شوند، سپس الگوریتم ها و مدل های هوش مصنوعی کاربردی معرفی و تحلیل می شوند و در نهایت، چالش ها و فرصت هایبه کارگیری این فناوری در مدارس و محیط های آموزشی مورد بحث قرار می گیرند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پیش بینی عملکرد تحصیلی ، افت تحصیلی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، شناسایی دانش آموزان در معرض خطر ، تحلیل داده های آموزشی ، تصمیم گیری آموزشی