مدل های پیش بینی افت تحصیلی با هوش مصنوعی

مدل های پیش بینی افت تحصیلی با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان ابزارهای نوین در حوزه آموزش و پرورش مطرح شده اند و هدف آن ها شناسایی دانش آموزانی است که در معرض خطر کاهش عملکرد تحصیلی قرار دارند. این مدل ها با بهره گیری از داده های آموزشی، رفتاری و اجتماعی دانش آموزان، الگوهای پیچیده یادگیری و عملکرد تحصیلی را تحلیل می کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی، درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان، توانایی شناسایی شاخص های کلیدی افت تحصیلی را دارند. استفاده از این مدل ها امکان پیش بینی زودهنگام مشکلات تحصیلی را فراهم می کند و به معلمان و مدیران آموزشی اجازه می دهد تا مداخلات هدفمند انجام دهند. تحلیل دقیق داده ها همچنین به کاهش ترک تحصیل و افزایش موفقیت تحصیلی کمک می کند. به طور کلی، هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی برای بهبود فرآیند یادگیری و مدیریت آموزش فراهم می آورد.کاربرد عملی این مدل ها شامل طراحی برنامه های آموزشی شخصی سازی شده و ارائه بازخوردهای سریع به دانش آموزان است. با ترکیب داده های تاریخی و رفتاری، مدل های پیش بینی قادرند نقاط ضعف و نیازهای آموزشی هر دانش آموز را شناسایی کنند. این امر موجب افزایش انگیزه و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان می شود. از سوی دیگر، این مدل ها می توانند به سیاست گذاران آموزشی در تدوین استراتژی های کاهش افت تحصیلی کمک کنند. استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه همچنین هزینه های ناشی از ترک تحصیل و کاهش کیفیت آموزشی را کاهش می دهد. در نهایت، توسعه و بهینه سازی مدل های پیش بینی افت تحصیلی می تواند نقش موثری در ارتقای کیفیت آموزش و پیشگیری از مشکلات تحصیلی داشته باشد.

کلیدواژه ها:

مدل ، افت تحصیلی ، هوش مصنوعی