ارزیابی ظرفیت هوش مصنوعی برای شناسایی زودهنگام مشکلات یادگیری و ارائه مداخلات آموزشی هدفمند جهت جلوگیری از افت تحصیلی دانش آموزان

پیشرفت فناوری های هوش مصنوعی (AI) فرصت های بی سابقه ای را برای تحول در نظام های آموزشی و ارائه پشتیبانی شخصی شده به فراگیران ایجاد کرده است. یکی از چالش های اساسی در آموزش، شناسایی دیرهنگام مشکلات یادگیری است که اغلب به افت تحصیلی پایدار و کاهش انگیزه دانش آموزان می انجامد. این مقاله با هدف ارزیابی ظرفیت هوش مصنوعی برای شناسایی زودهنگام مشکلات یادگیری و ارائه مداخلات آموزشی هدفمند جهت جلوگیری از افت تحصیلی انجام شده است. روش پژوهش، مروری نظام مند بر مطالعات تجربی و مروری منتشرشده در پایگاه های معتبر داخلی و بین المللی است. یافته ها نشان می دهد که الگوریتم های هوش مصنوعی، به ویژه تکنیک های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، با تحلیل داده های ناهمگن آموزشی (شامل نمرات، تعامل در سامانه های مدیریت یادگیری، داده های رفتاری و حتی زبان نوشتار و گفتار) قادرند الگوهای پنهان مرتبط با مشکلات یادگیری را با دقت بالا و اغلب پیش از تشخیص توسط معلم شناسایی کنند. این سیستم ها می توانند با ارائه هشدارهای به موقع و پیشنهاد بسته های مداخله ای شخصی سازی شده (مانند منابع آموزشی تکمیلی، تمرین های جبرانی یا ارجاع به مشاور) به معلمان و مدیران، نقش مهمی در پیشگیری از افت تحصیلی ایفا نمایند. با این حال، چالش هایی جدی از جمله نیاز به داده های باکیفیت و بزرگ، مسائل اخلاقی مربوط به حریم خصوصی و سوگیری در الگوریتم ها، و لزوم مشارکت و آموزش معلمان برای تفسیر و عمل به خروجی های هوش مصنوعی وجود دارد. این پژوهش نتیجه می گیرد که هوش مصنوعی ظرفیت بالایی برای تکمیل و تقویت قضاوت حرفه ای معلمان دارد، اما پیاده سازی موفق آن مستلزم رویکردی انسان محور، اخلاق مبنا و یکپارچه با اهداف تربیتی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شناسایی زودهنگام ، مشکلات یادگیری ، مداخله آموزشی هدفمند ، افت تحصیلی ، یادگیری ماشین.